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Part 1 — AIO / GEO - Part 1 - 概念篇：當搜尋結果不再是十條藍色連結
AIO（AI Overview）與 GEO（Generative Engine Optimization）到底在優化什麼？本篇釐清 SEO / AEO / GEO / LLMO 的定義邊界，拆解生成式引擎產生答案的內部流程，並提出一套從 Ranking 思維轉向 Citation Share 思維的可見度指標與成熟度模型。
Part 2 — AIO / GEO - Part 2 - 原理篇：AI 引擎如何檢索、選擇與引用你的內容
拆解生成式引擎的檢索管線：AI crawler 名單與行為差異、內容如何被切成 chunk、rerank 階段淘汰了什麼、grounding 如何決定引用誰。附 8 個讓頁面永遠不被引用的技術死因與逐項診斷方法。
Part 3 — AIO / GEO - Part 3 - 方法篇：內容、結構、技術三層優化策略
把 GEO 拆成內容層、結構層、技術層與實體層四個可執行的工作面：可引用性寫作的九條規則、Schema.org / JSON-LD 完整配方、Entity SEO 與站外一致性，最後給出影響 × 成本優先矩陣與 90 天執行路線圖。
Part 4 — AIO / GEO - Part 4 - 實作篇：把一個網站改造成 AI 可引用
八個步驟的完整實作：AI crawler 存取層與 CDN 白名單、llms.txt 產生器、JSON-LD 自動注入、chunk 邊界工程、Markdown 雙軌輸出、SSR 決策樹，附 Hugo / Next.js 可直接複製的程式碼與可放進 CI 的自動化驗收腳本。
Part 5 — AIO / GEO - Part 5 - 量測與案例篇：建立監測系統與六個月實戰復盤
GEO 的最後一哩：設計 prompt set、用 Python 建置多引擎引用監測系統、計算 AI Visibility Score、從伺服器日誌與 GA4 辨識 AI 流量，最後以一個 B2B SaaS 站的六個月完整復盤（含失敗的部分）與 ROI 試算收尾。
Part 6 — AIO / GEO - Part 6 - 實戰案例：大型企業官網（多語系 + AWS + 法遵）
一家 3,000 人製造業集團的六語系官網，跑在 AWS CloudFront + WAF 上。看 GEO 在大企業環境的真正瓶頸：不是技術，是治理。附 WAF 規則、hreflang 與實體一致性的實作。
Part 7 — AIO / GEO - Part 7 - 實戰案例：電商網站（12,000 SKU + 價格新鮮度）
一家台灣戶外用品電商，12,000 個 SKU、跑在 Vercel + Shopify Headless 上。電商 GEO 的兩個獨有難題：長尾商品頁怎麼模板化才不變成薄內容，以及價格與庫存怎麼讓模型抓到最新的。
Part 8 — AIO / GEO - Part 8 - 實戰案例：單頁式 Landing Page（內容只有 800 字）
一個 3 人團隊的 SaaS 產品，全站只有一頁 Landing Page 加一份文件。內容量是最小的，資源也是最少的——這反而讓「該做什麼、不該做什麼」變得極度清楚。從 0 到被引用的 8 週實錄。
Part 9 — AIO / GEO - Part 9 - 實戰案例：線上課程平台（付費牆 + 影片內容）
一個 8,000 名付費學員的線上課程平台，跑在 GCP Cloud Run 上。內容 90% 是影片、且全在付費牆後——這是 GEO 最困難的組合。看付費牆怎麼分層、影片怎麼變成可引用文字，以及「開放多少才不會傷害營收」的實測。
Part 12 — AIO / GEO - Part 12 - 商業化：什麼時候該做 GEO，什麼時候只需要 SEO
Google 官方說「這就是 SEO」——這句話對，也不對。本篇正面處理這個質疑，給出一套決策樹與四維評分表，並列出五種不該賣 GEO 的客戶。附預算配比建議與該怎麼跟客戶解釋這件事。