「客戶看過廣告，最後卻沒有聯絡我們？」客戶看完廣告，常會先看網站、直接詢問，或打開 AI 問問看，三件事任何一件沒接住，前面的廣告費就流失了。
「客戶問 AI 我們的產品，AI 答錯了？」網站沒寫清楚的地方，AI 只能用模糊的印象回答；把客戶常問的事寫成問答，AI 才答得對。
資料很完整，AI 為什麼還是不推薦你？
很多公司花了不少力氣，把網站上的產品資料、公司沿革、認證都寫得非常完整，然後打開 ChatGPT 問「台灣有哪些做某某設備的廠商」，卻發現名單裡沒有自己。這不代表網站寫得不好，而是 AI 決定推薦誰的方式，和我們想像的不一樣。
AI 回答「有哪些廠商可以做」這類問題時，會參考非常多來源：其他網站怎麼介紹你、新聞與產業媒體有沒有提過你、你在各平台上出現的次數與一致性。一家成立幾十年、常被產業報導的大公司，自然比較容易被列進去；新公司或中小企業，光靠自己的網站，很難擠進這份名單。
這並不是說 AI 不重要。研究機構 Gartner 在 2024 年預測，到 2026 年傳統搜尋引擎的查詢量會減少 25%，一部分轉向 AI 聊天機器人。AI 確實越來越常出現在客戶找供應商的過程中，只是它最常扮演的角色不是「第一個介紹你的人」，而是「客戶認識你之後，再去問的第二意見」。期待 AI 主動把客戶送上門，順序是反的。
看到廣告之後，客戶會做哪三件事？
B2B 客戶找供應商，通常是從一個具體的問題開始：設備老舊要汰換、新產線缺零件、法規要求要改善排放。他在 Google 上搜尋，看到你的廣告或網頁，產生了興趣。接下來，他多半會做這三件事中的一件或幾件：
看你的網站：第一眼看不看得懂你做什麼、適不適合他。
直接聯絡你：留下詢問或打電話，看有沒有人接、多久回。
打開 AI 問問看：把你的公司或產品丟給 ChatGPT、Gemini 或 Google 的 AI 摘要，問「這家可靠嗎」「適合我的用途嗎」「跟別家差在哪」。
舉個示意的例子：一位工廠採購搜尋「小型廢水處理設備」，點進一家設備商的網站，看了兩頁覺得不錯，但不確定這個型號處理量夠不夠。他沒有馬上打電話，而是把型號和公司名稱貼給 AI，問「這台設備適合每天處理 20 噸的工廠嗎」。這時候 AI 怎麼回答，會直接影響他要不要繼續往下談。前兩件事，靠的是網站內容清不清楚、詢問接不接得住；第三件事，就是 GEO 發揮作用的地方。
GEO 真正加分的地方：讓 AI 替你回答
客戶問 AI 的，多半是很具體的問題：最小訂購量多少、交期多久、適用什麼材質、跟某家比起來差在哪。網站把這些寫清楚，AI 就讀得懂你的網站，能替你回答，客戶的信任與理解會再往前一步；網站沒寫，AI 只能用模糊的印象回答，甚至答錯，例如把你的產品講成別家的規格，或乾脆回答「資料不足，建議直接詢問廠商」。客戶最常問的問題怎麼找出來、寫進網站，整理在〈新客戶詢問時最常問什麼？〉。
換句話說，GEO 最能確定做到的，不是讓 AI 主動推薦你，而是當客戶已經對你有興趣、問到你的時候，AI 給出的答案是正確、完整、對你有利的。這一步做好了，前面花在廣告上的錢才不會在最後關頭流失。
Google 也說明，AI 摘要與 AI 模式適用的，就是一般搜尋的基本功：網頁能被收錄、內容對人有幫助而且可靠。沒有什麼特殊的技術或密技。GEO 的完整說明，整理在〈GEO 是什麼？〉。可以先準備的有：
