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AI 搜尋正在改變「找到供應商」的方式

過去，海外買家尋找 B2B 供應商，通常會先進入 Google，輸入產品名稱、Manufacturer、Supplier 等關鍵字，再從搜尋結果逐一瀏覽企業網站、B2B 平台或產業媒體。隨著 ChatGPT、Google AI 搜尋、Perplexity 等生成式 AI 工具快速普及，這個資訊取得流程正在出現新的變化。

買家現在可以直接詢問 AI：「有哪些亞洲供應商可以提供這項產品？」「哪種設備適合這項製程？」「有哪些廠商符合特定材料、認證或客製化需求？」AI 再根據可以取得的資訊整理答案、比較條件，有時甚至直接列出企業或品牌名稱。

這代表企業面對的搜尋競爭，已不再只有「網站排在第幾名」，而開始延伸到另一個問題：當 AI 回答與企業產品及專業相關的問題時，它是否有足夠資訊認識這家公司？

而近期生成式引擎最佳化（Generative Engine Optimization，GEO）相關研究，也開始揭露不同規模品牌之間可能存在的 AI 搜尋能見度差距。

研究觀察：大型與小型品牌的 AI 能見度並不相同

2026 年 6 月發布的研究 Generative Engine Optimization at Scale: Measuring Brand Visibility Across AI Search Engines，分析超過 10 萬筆 AI 回答與 100 多個品牌，研究範圍涵蓋 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 與 Grok 等生成式 AI 平台。

研究在初始品牌能見度測試中觀察到，全球知名品牌平均出現在約 73% 的相關 AI 回答，中型與區域品牌約為 44%，小型及利基品牌則約為 11%。

這組數據很容易被解讀成「AI 比較喜歡大品牌」，但這樣的說法並不精確。該研究目前屬於 preprint，研究結果也不能直接證明品牌規模本身造成 AI 曝光差距，更不能視為 Google、OpenAI 或其他 AI 平台的官方排名規則。

比較值得企業注意的是，AI 並不是從零開始認識每一家企業。 大型品牌經過多年經營，網路上通常已經累積大量公司資訊、產品頁面、新聞報導、使用者討論、產業資料與第三方內容；相較之下，許多中小企業雖然在特定領域擁有深厚技術，但可供搜尋系統取得的公開資訊可能相對有限。

因此，品牌能見度差距背後值得關注的，不只是「公司大小」，還包括企業長期累積的數位資訊是否足夠完整。

對 B2B 中小企業而言，競爭關鍵不一定是「知名度」

對台灣大量出口導向的 B2B 中小企業來說，這項研究其實帶出另一個更重要的問題：如果企業不像全球大型品牌一樣具有龐大的網路聲量，是否就很難進入 AI 搜尋結果？

答案未必如此。

B2B 採購與一般消費市場有很大差異。採購人員與工程師尋找供應商時，問題通常更具體，也更偏向長尾需求。例如某種材料是否適用於高溫環境、哪種設備可以處理特定尺寸產品、供應商是否具有相關認證，或廠商能否依照特殊規格進行客製化。

在這些情境下，企業不一定需要成為人人都知道的大品牌，而是需要讓自己的品牌與特定產品、技術、製程及產業問題建立清楚關聯。

換句話說，B2B 中小企業真正值得爭取的，不是讓 AI 在所有問題中都提到自己，而是當使用者詢問與企業專業高度相關的問題時，網路上存在足夠資訊，讓搜尋系統有機會發現、理解並使用這些內容。

台灣企業的隱形優勢，可能還沒有被數位化

台灣製造業有許多深耕特定領域數十年的企業，雖然品牌在一般消費市場並不知名，卻可能長期供應全球客戶，並在特定材料、機械、零組件或製程上累積相當深厚的經驗。

但如果進一步檢視部分 B2B 官網，仍可以發現不少網站主要提供公司簡介、產品名稱、圖片、型號與基本規格，至於產品如何應用、不同規格如何選擇、能處理哪些材料、解決哪些製程問題，以及企業具有哪些特殊客製化能力，往往沒有完整呈現。

這就形成一種新的「資訊落差」：企業實際擁有很多專業，但網路知道的卻很少。

對企業內部而言，工程師熟悉的材料特性、業務每天回答的採購問題、產品人員掌握的選型條件，可能都是再普通不過的工作知識；然而，如果這些資訊從來沒有成為公開網站內容，搜尋引擎、AI 與第一次接觸企業的海外買家，自然很難完整理解這家公司真正具備哪些能力。

因此，AI 搜尋時代的內容競爭，並不只是「誰寫的文章比較多」，而是誰能更有效地把企業真正具有價值的專業知識轉化為可被取得、理解與驗證的數位資訊。

企業官網仍是建立第一方資訊的重要基地

生成式 AI 興起後，一度出現「使用者以後都直接問 AI，企業網站是不是不重要了？」的討論。然而，目前的研究並不支持企業因此忽略自己的網站。

前述 GEO 研究在分析 AI 搜尋引用來源時發現，約 78% 的來源引用指向企業類網站（Corporate Websites）。這項分類包含品牌自己的網站，也包含其他企業網站，因此不能解讀成「78% 都來自被推薦品牌自己的官網」；但至少顯示，在該研究樣本中，企業網站仍是 AI 搜尋引用來源的重要組成。

另一份 2026 年 7 月發布的 The 2026 State of Generative Engine Optimization，則針對 85 家 B2B 軟體公司、61 個產品類別、860 筆 AI 回答及 5,160 筆來源引用進行分析。在該研究所分類的前 100 大引用網域、合計 1,879 筆引用中，77.4% 屬於供應商自行製作的內容（Vendor-authored Content）。

由於這項研究集中於 B2B 軟體產業，且研究方法與 AI 平台都有特定範圍，因此不能直接推論所有製造業也會呈現相同比例。但兩項研究共同提供了一個值得注意的方向：企業自己建立的第一方內容，在 AI 搜尋環境中仍具有重要價值。

對 B2B 企業而言，官網因此不應只是產品型錄，而可以逐步成為公司最完整的第一方資訊基地，清楚呈現「企業是誰、產品做什麼、擅長哪些技術、適合哪些應用，以及可以解決哪些問題」。

從產品資料走向「專業主題」，建立企業的內容深度

如果企業希望縮小 AI 搜尋中的品牌資訊差距，單純增加網站頁數並不是最重要的答案。更值得做的是，圍繞企業真正擅長的產品與技術，建立具有深度的專業主題。

例如一家工業閥門製造商，可以從不同閥門產品延伸至材料、壓力規格、流體應用、產業環境、相關認證、選型方式、常見問題與實際案例；一家自動化設備廠商則可以進一步說明不同產品適合哪些設備、產能如何影響機型選擇，以及導入自動化時應考慮哪些條件。

當產品、技術、應用、FAQ 與案例彼此形成完整的內容關係後，網站所傳達的資訊就不再只有「我們有生產這項產品」，而能更清楚呈現企業的專業領域與解決問題的能力。

對品牌規模有限的 B2B 中小企業而言，這種「垂直專業深度」可能比追求大量一般性內容更具有長期價值。

多語內容與數位足跡，也是國際 B2B 品牌的一部分

對出口導向企業而言，還有另一項值得注意的資訊差距：企業的完整專業內容是否只存在於中文網站？

海外買家可能使用英文、日文、西班牙文、德文或其他母語搜尋產品，也可能直接以母語向 AI 詢問供應商。如果企業在不同語言市場能提供的產品、應用與技術資訊落差過大，就可能影響海外市場取得企業資訊的完整程度。

因此，多語網站在生成式搜尋時代的角色，也不只是單純翻譯網頁，而是讓重要的公司資訊、產品名稱、規格、技術術語與專業內容，在不同目標市場中維持清楚且一致的表達。

企業官網之外，產業媒體、企業新聞、國際展覽、專業平台、合作案例等公開資訊，也共同形成企業的數位足跡。其目的並非大量複製內容或製造反向連結，而是讓企業名稱、產品、專業領域與實際活動，在不同可信任的資訊來源中形成一致而可驗證的關係。

從 SEO 到 GEO，中小企業應重新思考「被看見」的定義

傳統 SEO 關注網站是否能被搜尋引擎存取、索引，以及能否在相關搜尋中取得良好能見度；生成式 AI 搜尋興起後，企業則需要進一步思考，搜尋與 AI 系統是否能正確理解企業的產品、專業領域與品牌資訊。

因此，SEO 與 GEO 並不是互相取代的兩套策略。網站技術架構、索引狀態、內容品質與內部資訊關係仍然是重要基礎，而 GEO 則將企業的視角進一步延伸至生成式搜尋環境，思考內容是否具有足夠的資訊價值，讓 AI 在相關問題中有機會將企業資訊納入理解、回答或來源。

AsianNet 亞洲網路長期服務 B2B 企業與製造業，從企業網站實務觀察，許多台灣中小企業並不缺乏技術實力，真正的問題往往是企業長期累積的製程經驗、應用知識與客製化能力，還沒有被完整轉換成公開的數位內容。

當企業逐步補充產品應用、技術資訊、FAQ、案例、企業新聞與多語內容，再搭配完整的網站架構與持續性的 SEO／GEO 布局，企業原本存在於內部的專業知識，才有機會成為搜尋引擎、AI 與全球買家可以取得的數位資產。

AI 搜尋的競爭，不只是大品牌的競賽

目前研究確實顯示，不同規模品牌在 AI 搜尋能見度上可能存在明顯差距，但這不代表生成式搜尋只屬於大型企業。

B2B 採購本身就是高度專業且情境化的資訊需求。買家尋找的可能不是全球最知名的公司，而是一家真正符合特定材料、規格、認證、製程、產業應用與客製化條件的供應商。這些細節，正是許多專業型中小企業長期累積的優勢。

因此，對 B2B 中小企業而言，縮小 AI 品牌能見度差距的核心，不是試圖在短時間內製造大量 AI 引用，而是持續讓企業真正具有價值的專業成為公開、完整、可信任且可被理解的數位資訊。

當 AI 開始參與供應商搜尋與資訊整理，企業真正需要思考的或許不是「我們的品牌有沒有別人大」，而是：當買家與 AI 尋找我們真正擅長的產品與技術時，網路上是否已經有足夠資訊證明我們是誰，以及我們能做什麼？

這將是 B2B 中小企業在 AI 搜尋時代值得長期建立的新競爭力。

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參考資料

1. Pratyush Kumar, Generative Engine Optimization at Scale: Measuring Brand Visibility Across AI Search Engines, arXiv:2606.20065, June 2026.
研究分析超過 10 萬筆 AI 回答與 100 多個品牌，涵蓋 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 與 Grok 等平台，並觀察不同品牌成熟度的 AI 搜尋能見度及引用來源分布。研究目前為 preprint，相關數據應視為研究樣本觀察，而非 AI 平台官方排名規則。arXiv 原始研究

2. Broadcastwell Research, The 2026 State of Generative Engine Optimization, July 2026.
研究涵蓋 85 家 B2B 軟體公司、61 個產品類別、860 筆 AI 回答與 5,160 筆來源引用，分析品牌被提及與 AI 引用來源類型。由於研究集中於 B2B 軟體產業及特定 AI 搜尋環境，不宜將相關比例直接推論至所有產業與 AI 平台。The 2026 State of GEO 原始研究

**資料說明：**上述資料為第三方研究與市場觀察，不代表 Google、OpenAI、Anthropic 或其他 AI 平台的官方排名、推薦或引用機制。生成式 AI 的回答與來源可能因產業、查詢方式、模型版本、時間與搜尋系統而改變，相關數據適合作為企業理解 AI 搜尋趨勢與規劃數位策略的參考。