Google 在 2026 年 5 月時宣布正式進入「Search agents」時代，搜尋不再只是提供資訊和連結，而是開始由 AI 代理協助使用者搜尋、比較，甚至完成任務。
這也代表 SEO 面對的不只是搜尋方式改變，網站流量和品牌曝光的入口都可能跟著變。
本文將帶大家了解 AI Agent 怎麼運作、會如何影響 SEO 與不同產業，以及 AAO 是什麼，幫助品牌做好準備。
AI Agent 是什麼？從「問它問題」變成「交代它做事」
AI Agent 的中文被翻譯成 AI 代理人，和一般生成式 AI 不同的是，它可以主動根據輸入的指示、條件去規劃目標是，並採取行動、完成任務。
說「完成任務」可能有點抽象，以「發布文章」來舉例：
- 生成式 AI：
你下指令「幫我寫5篇文案」，它會根據你的指令完成文案的發想，但任務就到這裡，什麼時候發布、發在哪裡、追蹤文章的數據等還是要自己處理。 - AI Agent：
你可以直接交代一個目標，例如「這週想讓某產品的文章觸及提高 15%」。它可以依照你的設定，自己完成一連串工作，例如：- 整理過去幾個月的文章數據，看看哪些文章觸及、按讚、留言比較好。
- 分析什麼時間發布、什麼標題和素材比較有效。
- 根據分析結果，產出 5 篇文章和素材建議。
- 如果有串接發布工具，也可以協助排程到 FB、IG、部落格等平台。
- 之後再整理發布成效，根據結果調整下一輪的文章方向。
簡單來說，生成式 AI 比較像是「你叫它做什麼，它就幫你做什麼」；AI Agent 則是「你告訴它要達成什麼，它可以自己把中間需要做的事情一個個完成」。
但是，你也可以發現，在使用 AI Agent 時，下指令的方式會跟過去使用傳統 AI 有很大的不同，不再只是丟一句話、一個問題，而是需要更完整、精準的指令，避免出錯或有越界的行為。
另外，AI Agent 也不是一開始就能自動幫你訂票、訂房，實際上還需要串接相關的資料與工具，才能真正執行這些任務。
AI Agent 是怎麼執行任務的？運作方式簡單了解
AI Agent 的運作方式可以這樣理解：
接收指令→理解任務→找資料→計畫生成→執行→觀察→優化
它不是一收到指令就直接給答案，而是會照著目標一步一步做事，過程中也會根據結果再調整做法。
以「幫我規劃 5 天 4 夜的東京親子旅行」為例，AI Agent 會經過以下７個流程：
1.接收並整理指令
AI Agent 收到指令後，會先抓出幾個重點：
- 去哪裡：東京
- 玩幾天：5天4夜
- 適合誰：親子
將原本較口語的需求整理成清楚的條件，方便後續流程。
2.理解任務
整理好指令後，AI Agent 會進一步判斷「目標是什麼」。
例如，它不會只把任務理解成「找東京景點」，而是會想到還需要處理適合小孩的景點、方便的交通、合適的住宿，以及如何把這些內容安排成完整行程。
3.找資料
確認任務後，AI Agent 就會開始找需要的資料。除了搜尋網站，也可以從自己的資料庫或向量資料庫找相關資訊。
AI Agent 不只看「關鍵字一不一樣」，還能找出意思相近的內容，例如搜尋「東京親子旅行」，除了找到完全符合的內容，也能找到「適合小孩的東京景點」、「親子友善住宿」等相關資料。
如果手上的資料不夠，AI Agent 就會再到外部網站或其他工具找資料。
4.推理/規劃
AI Agent 會把大目標拆成一個個小任務，決定先做什麼、再做什麼，也會決定每一步需要哪些工具。在擬定計畫時，AI Agent 不是一條路走到底，而是透過 ReAct (Reason + Act + Observe) 一邊思考、一邊行動，再根據得到的結果調整下一步。
5.執行
計畫確定後，AI Agent 就會開始執行，例如查詢交通、比價飯店、計算預算，甚至直接把行程加入行事曆或完成訂房。這些工作如果需要其他服務的資料或功能，就會串接對應的工具來完成。
以東京親子旅行為例：
| 實際需求 | AI Agent 要完成的工作 | 需要串接的工具 |
|---|---|---|
| 把行程加入行事曆 | 整理好每天的行程，直接建立行事曆提醒 | Google Calendar API |
| 計算旅行總花費 | 整理各項花費並計算總額、剩餘預算 | Python、Code Interpreter |
| 安排東京親子交通 | 查詢路線後，整理成可直接使用的交通安排 | Google Maps API |
| 預訂符合條件的飯店 | 找符合預算與需求的房間，進一步完成訂房 | Booking.com、Expedia API |
| 預訂機票 | 找符合條件的航班，接著完成訂票流程 | 航空公司 API、訂票系統 |
所以，AI Agent 的「執行」不只是幫你規劃行程、單純比價，而是會根據任務判斷下一步要做什麼，再串接不同工具，將事情真正的完成。
6.觀察
AI Agent 完成每個步驟後，不會直接繼續下一步，而是會先查看執行結果是否符合需求。
例如搜尋飯店後，發現沒有符合「3 人房＋可租嬰兒車」的選項，AI Agent 就會重新搜尋或調整條件；如果找到符合的飯店，就會繼續執行下一步。
7.記憶與優化
完成任務後，AI Agent 會記下這次執行的結果與經驗，例如哪些方法有效、哪些地方出錯。下次如果遇到類似的任務，就可以參考過去的經驗，減少重複犯錯。
在企業應用中，也可以加入 Human-in-the-Loop（人工介入），讓人員檢查 AI Agent 的結果，並提供回饋。
AI Agent 與傳統搜尋、生成式 AI 有什麼不同？
如今的搜尋工具越來越多元，從傳統搜尋、生成式 AI 到 AI Agent，AI 能幫使用者完成的事情也越來越多。以下從流程、找答案的方式、資訊呈現等面向，帶你快速看懂三者的差異：
| 比較項目 | AI Agent | 傳統搜尋 | 生成式 AI |
|---|---|---|---|
| 核心目標 | 幫使用者做決策，甚至完成任務 | 找到相關網頁，讓使用者自己找答案 | 整理資訊，直接提供答案 |
| 流程 | 提出目標 → AI 規劃 → 搜尋／執行 → 完成任務 | 輸入關鍵字 → 搜尋 → 點擊網頁 | 提出問題 → AI 整理 → 閱讀答案 |
| 找答案的方式 | 推理、拆解任務，再調用不同工具 | 關鍵字、網站內容與搜尋排序 | 理解語意，從多個來源整理資訊 |
| 資訊呈現方式 | 決策建議、方案比較，甚至直接完成操作 | 搜尋結果與網頁連結 | AI 摘要、答案與引用來源 |
| 背後技術 | LLM、工具調用、API、MCP 等 | 爬蟲、索引、搜尋演算法 | LLM、RAG、向量資料庫 |
| 使用者角色 | 提出目標，AI 協助決策與執行 | 自己找資料、比較與決策 | 閱讀答案、做最後決定 |
常見的 AI Agent 有哪些？
市面上的 AI Agent 非常多種且成熟，大致上可以分成三種型態：一般型、企業型、建構型，差別主要在於「拿來做什麼」以及「需要多少客製化」。
| 分類類別 | 代表工具／平台 | 主要功能 | 適用情境／對象 |
|---|---|---|---|
| 全自主與特定領域 AI Agent | OpenAI Operator | 自動操作瀏覽器、填寫表單、完成網頁任務 | 個人效率、自動化工作 |
| Manus AI | 自主搜尋資料、分析資訊、撰寫程式與完成專案 | 研究、資料分析、專案處理 | |
| OpenClaw（龍蝦） | 連接通訊軟體、瀏覽器與系統工具，自主執行任務 | 開源、自動化與進階使用者 | |
| Clay | 自動找潛在客戶、整理名單與產生開發內容 | B2B 業務、Lead Generation | |
| Jasper AI | 自動產生行銷內容與活動素材 | 行銷、內容與社群團隊 | |
| 企業級 AI Agent 平台 | Microsoft Copilot Studio | 串接 Microsoft 365、Azure 與企業系統，建立專屬 Agent | 中大型企業 |
| Gemini Enterprise | 結合 Google Workspace 與企業資料處理任務 | Google 生態系企業 | |
| Salesforce Agentforce | 串接 CRM 資料，自動處理客服與業務工作 | Salesforce 企業用戶 | |
| Agent 建構與自動化工具 | OpenAI Agent 開發工具 | 自訂工具、記憶與多 Agent 工作流程 | 開發者、技術團隊 |
| Lindy AI | 用自然語言建立自動化工作流程 | 非技術使用者 | |
| n8n、Gumloop | 串接不同工具，建立 AI 自動化流程 | 營運、IT、自動化需求 | |
| Voiceflow | 建立對話式 AI 與語音 Agent | 客服、語音助理 |
AI Agent 改變搜尋，SEO 與流量會受到什麼影響？
AI Agent 出現後，直接改變了人類獲取資訊的方式。
雖然給使用者帶來便利、縮短蒐集資料的時間，卻也讓過去依靠搜尋引擎獲取曝光與流量的網站受到衝擊，尤其是 SEO 與自然流量，主要影響層面為以下三個：
獲取資訊的方式改變
AI Agent 不只改變了使用者獲取資訊的方式，也正在改變使用者對資訊的認知。
在 AI Agent、AI 搜尋出現之前，大家都會透過搜尋框打上關鍵字，再根據搜尋結果頁面裡的資訊去進行閱讀、整理、比較，現在的搜尋幾乎讓使用者省略這些步驟，大家也會越來越依賴它們，連非常微小的事都會詢問，甚至直接把 AI 當成主要的資訊來源。
這也是為什麼現在人一有問題時，打開手機查詢的不是 Google 搜尋框，而是 Chatgpt、Gemini 等 AI 工具，或是大家在提供查詢結果從「我上網查到......」變成「Chatgpt 說......」。
搜尋結果從「選擇」變成「推薦」
過去搜尋引擎提供的是一個「選擇題」，使用者必須自己判斷哪些結果值得看、哪些資訊值得相信；現在 AI 則更像一個「推薦者」，直接從大量資訊中篩選出它認為適合的答案。
這也讓使用者從過去「主動選擇」，逐漸變成「被動接受」。
對 SEO 來說，競爭也從「誰能排在前面」變成「誰能被 AI 選中」。如果網站沒有出現在 AI 的回答或推薦中，即使原本在搜尋結果中有不錯的排名，也可能失去曝光機會。
網站流量入口的改變
網站流量入口正在從「搜尋引擎 → 網站」，逐漸變成「搜尋引擎／AI → 使用者」，不需要再透過點進網站來取得答案，導致傳統搜尋帶來的自然流量與點擊可能下降，零點擊搜尋的情況只會越來越普遍。
因此，AI Agent 帶來的影響不只是「排名有沒有下降」，而是即使排名沒有變，網站也可能因為使用者少點擊，而失去原本的自然流量。
不過，流量減少不代表網站價值降低。未來 AI Agent 帶來的流量，可能是經過需求篩選與條件比對後才產生的，因此流量雖然減少，轉換意圖卻可能更高。
即使 AI Agent 改變了使用者的搜尋習慣，對 SEO 來說也不只是威脅。對於過去就重視高品質、高價值內容的網站而言，這場搜尋變革反而可能成為新的機會。
AI Agent 時代的優化策略：AAO是什麼？
大家在爭前三名時，有了 SEO；Google 開始出現 AI 摘要、AI Mode 後，又有了 AEO、GEO。那 AI Agent 出現，品牌又該怎麼做？
AAO（AI Agent Optimization）就是針對這項改革出現的優化方式，讓自己的網站更容易被 AI Agent 找到、理解與判斷，進而增加品牌被 AI 引用、推薦，甚至帶來轉換的機會。
AAO 與 SEO、AEO、GEO 有什麼不同？
這四者面臨的挑戰不同，所以在優化方向也會有所調整，以下表格帶你快速了解差別：
| 比較項目 | SEO（搜尋引擎優化） | AEO（答案引擎優化） | GEO（生成式引擎優化） | AAO（AI 代理人優化） |
|---|---|---|---|---|
| 名稱 | Search Engine Optimization | Answer Engine Optimization | Generative Engine Optimization | AI Agent Optimization |
| 面臨挑戰 | 搜尋結果中的其他網站 | AI Mode、AI 精選摘要 | AI 生成結果中的其他內容 | AI Agent 的推薦與決策 |
| 誰要讀懂 | 搜尋引擎、使用者 | 搜尋引擎、AI、使用者 | 搜尋引擎、AI、使用者 | 搜尋引擎、AI Agent、使用者 |
| 核心目標 | 提升 SERP 排名，獲取點擊流量 | 被直接擷取至精選摘要或回答區塊 | 在 AI 生成段落中被具名引用 | 獲得 AI Agent 的推薦與轉換 |
| 優化方向 | 關鍵字、網站架構、內容品質、反向連結 | FAQ、直接回答、結構化資料、Schema | 強化 E-E-A-T、實體（Entity）建構、語意完整性、內容深度 | 產品資訊、服務特色、使用條件、比較資訊、決策內容 |
| 衡量指標 | 搜尋排名、有機流量、CTR | 精選摘要曝光、AI 回答命中率 | AI 引用次數、品牌提及度 | Agent 推薦次數、API Calls、轉換率 |
如何讓品牌被 AI Agent 找到與推薦？5 大實戰行動策略
想要讓網站被AI Agent 採用、推薦給使用者，最直接的就是「讓網站符合 AI Agent 的喜好」，因為 AI Agent 要進一步替使用者做決策、完成任務，因此它需要的資訊會比過去更重視真實、正確、可靠，也要能涵蓋使用者在意的各種條件與問題。
接下來整理 5 個實際可以執行的優化方向：
優化網站資訊結構
目標：讓網站資訊更好被 AI Agent 讀取、理解。
LLM 一次能處理的 Token 有限，因此如果網站上的資訊太冗長、重點分散，會讓 AI Agent 很難在有限的資訊量中快速找到需要的答案，也可能增加理解錯誤的機會。
因此在實作優化上，可以這樣做：
| 實作方式 | 怎麼做 |
|---|---|
| Chunk 切乾淨 | 一段只講一個重點，避免把不同資訊全部塞在同一段。 |
| 善用列點 | 遇到多項資訊時用列點呈現，例如適用對象、申請條件、注意事項等，讓重點更容易被抓取。 |
| 善用表格 | 價格、規格、方案、優缺點等需要比較的資訊，直接用表格整理，讓資訊關係更清楚。 |
| 一個問題＋一個回答 | 一個 H3 或 FAQ 聚焦一個問題，後面直接回答，不要讓答案藏在大段文字裡。 |
| 使用 Schema | 根據內容加入適合的結構化資料，例如品牌用 Organization、產品用 Product、常見問題用 FAQPage。 |
| 提供 llms.txt | 將品牌、核心服務、重要頁面等資訊整理出來，讓 AI 更快掌握網站有哪些重要內容。 |
建立品牌實體（Brand Entity）
目標：讓 AI Agent 清楚知道「你是誰、提供什麼」。
在 AI 時代，「品牌實體」會比過去更重要，因為網路上的資訊是抽象的，如果只看到一個品牌名稱，就連消費者都不一定能知道它代表哪家公司、賣什麼產品，更不用說 AI。
就像大家提到「全聯」這個名稱，都會自然把它和全聯福利中心、超市、PX MART 等資訊連在一起，這就代表「全聯」的品牌實體已經建立起來了。
因此，在曝光品牌之前，要先建立品牌實體，以下就帶如何建立品牌實體：
| 建立步驟 | 怎麼做 | 說明 |
|---|---|---|
| STEP1. 確定品牌名稱 | 選一個不容易和其他品牌搞混的名字。 | 品牌叫「蘋果」，就要注意是否容易和 Apple 搞混。 |
| STEP2.統一品牌名稱 | 官網、社群、新聞等地方都用同一個名字。 | 不要一下叫「蘋果」，一下叫「小蘋果」、「紅蘋果」。 |
| STEP3.把品牌資訊說清楚 | 讓 AI 知道這個品牌是誰、賣什麼、提供什麼服務。 | 在「關於我們」介紹公司背景、主要產品與服務，並清楚寫出品牌名稱。 |
| STEP4.讓品牌被不同來源提到 | 不只是增加曝光，而是讓 AI 發現「這個品牌真的存在，而且不只自己這樣說」。 | 例如新聞媒體、產業網站、合作夥伴等，都曾提到或介紹這個品牌。 |
想知道自己的品牌實體有沒有建立起來，可以直接在 Google 或生成式 AI 搜尋自己的品牌名稱，看看它能不能正確說出「你是誰、賣什麼、提供什麼服務」。
提供 AI 無法偽造的實測與真實評價
目標：讓 AI Agent 找到其他網站沒有的第一手資訊，作為判斷品牌是否值得推薦的依據。
AI Agent 要幫使用者做決定，所以不能只看網路上大家都寫過的內容。假設 10 家行銷公司都寫「我們很專業、成效很好」，AI 其實很難知道誰說的是真的。
所以，品牌自己做過什麼、實際做出什麼結果，就會變得更重要。這也是 E-E-A-T 中「經驗」和「專業」的展現。
例如行銷公司不要只寫「我們 SEO 很厲害」，而是可以分享：
- 客戶原本遇到什麼問題
- 實際做了哪些 SEO 優化
- 關鍵字排名怎麼變化
- 網站流量增加多少
- 最後帶來什麼成果
這些都是公司自己做過的事情，AI 很難單靠一般網路資料「編」出來，也能讓 AI 更有依據判斷這家公司到底有沒有實力。
從「關鍵字佈局」轉向「消費者決策場景與意圖網路」
目標：讓 AI Agent 在不同使用情境下，都知道什麼時候可以推薦你的品牌。
用甜點店的例子來說，過去在操作 SEO 時，多數人會以「台北甜品」、「台北甜點推薦」等長尾關鍵字，但 AI Agent 更需要理解的是：什麼情況下，使用者會需要你的品牌？
因此在實作上，不只要做「台北甜品推薦」，也可以從不同情境去建立內容：
- 台北旅遊必吃
- 台北約會甜品店
- 台北下午茶推薦
- 台北伴手禮推薦
這些內容可以讓 AI 更了解你的甜品店適合哪些人、哪些場合，以及什麼時候可以推薦。
這樣一來，當使用者問「台北三天兩夜有什麼推薦行程？」或「台北有哪些適合約會的地方？」時，如果你的甜品店符合這些需求，AI Agent 就更有機會把你的品牌放進推薦名單。
建立品牌權威，提升 AI 中的提及與曝光
目標：讓 AI Agent 相信你的網站，進而放心採用你的網站資訊。
哪個品牌會說自己的品牌缺點，因此 AI Agent 在判斷一個品牌、網站值不值得信任時，不只會從官方網站看品牌自己怎麼說，同樣也會參考其他來源怎麼說。
當品牌被不同的網站、媒體或專業人士提到，AI 就能從不同來源了解這個品牌，而不是只依賴品牌自己提供的資訊。
所以，品牌平常可以從這幾個地方增加曝光：
- 新聞媒體報導：爭取產業新聞、專題或採訪，讓品牌有更多被媒體報導的機會。
- 產業網站提及：在相關產業網站、論壇或專業平台出現，讓品牌和自己的產業領域產生連結。
- 第三方內容推薦：透過合作夥伴、專業人士或其他品牌推薦，增加外部對品牌的介紹與討論。
重點不是增加曝光，而是讓 AI 在不同可信來源中，都能看到一致的品牌資訊。當品牌不只自己說自己好，而是有其他來源一起提到，AI 才更有理由相信你的網站。
AI Agent 常見問題
Q1.現在開始做 AAO 會太晚嗎？
完全不會，現在開始做 AAO 一點都不晚。
AAO 的技術仍處在早期階段，多數的企業也還沒有大規模投入，所以現在開始研究和布局，反而有機會比競爭對手更早卡位。
Q2.AI Agent 如何判斷哪個品牌值得推薦？
AI Agent 不會只看品牌自己的網站，而是會一起參考品牌的知名度、網路評價、網站內容，以及產品或服務是否符合使用者的需求，所以品牌除了把網站做好，也要累積媒體報導、第三方評價等站外聲量，讓 AI 更容易認識這個品牌。
Q3.AI Agent 會取代 Google 嗎？
不會。
AI Agent 與 Google 並不是單純的取代關係，而是分工的關係。
Google 負責提供龐大的網路資訊與搜尋基礎；AI Agent 則是進一步理解使用者的需求、整合資訊並協助完成任務。
因此，企業不需要在 Google 與 AI Agent 之間選擇，或是擔心現在做的 SEO 都會浪費，無論是AAO、GEO、AEO，都是在 SEO 的基礎上做優化，方向並不會有太大的改變。