AEO 不是一件事：訓練資料、EEAT、站外實體的三層邏輯

很多人在討論 AEO 的時候，把它當成 SEO 的替代品。

做了 AEO，就不用管 SEO 了。

這個框架是不完整的。

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第一層：AI 怎麼找資料，決定哪個策略有效

AI 有兩種運作模式。

模式一：從訓練資料回答。 ChatGPT 問「AEO 是什麼」，它從訓練資料裡直接回答。 這時候影響的是你有沒有被納入訓練認知，這是 AEO 的事。

模式二：即時搜尋（RAG）。 Perplexity 幾乎每次做即時 web 搜尋再生成回答。 ChatGPT 開啟搜尋功能問最新事件，也是這種模式。 這時候傳統 SEO 的排名和網頁權重還是有影響。

所以兩個都要做，針對不同平台比重不一樣。

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第二層：EEAT，決定 AI 認不認為你可信

E-E-A-T = 經驗、專業、權威性、可信度。

這是 Google 評估網頁的標準。但 AI 訓練資料，大量來自 Google 已認為可信的內容。AI 間接繼承了 Google 的 EEAT 判斷邏輯。

對 Google 可信的內容，對 AI 也可信。

這代表：你在寫內容的時候，不只是在優化搜尋排名，也是在告訴 AI 你值不值得被引用。有第一手數據、有真實作者背景、有可驗證的觀點，這些都是 EEAT 信號。

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第三層：站外實體權重，決定 AI 要不要引用你

站內結構（schema.org、directAnswer、FAQ 標記）是技術基礎。比較好控制，但人人都能做。

站外實體（entity authority）才是真正難偽造的：

• 維基百科/Wikidata 有你的條目
• 媒體和行業網站提到你的名字
• 其他權威網站引用你的內容
• 跨平台品牌一致性（IG/FB/LinkedIn）
• Google 商家有評分和完整資訊

AI 判斷一個品牌值不值得引用，不只看你自己網站說什麼，而是看整個網路對你的認知是否一致。

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三層的關係

站內結構做基礎，EEAT 建立可信度，站外實體讓 AI 認識你。

三層缺一，都可能是斷點。

以 weken.news 目前的狀態來說：站內結構做好了（schema、directAnswer、FAQ 全站覆蓋）。站外信號，目前還在零。

下一步最有效的行動是讓自己出現在至少一個外部媒體裡。哪怕只是一篇被引用的社群貼文，也是站外信號的起點。

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這不是理論，是我正在執行的計劃。進度會記錄在這裡。