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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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Part 10 — AIO / GEO - Part 10 - 實戰案例:私有 Repo 與內部知識庫(把 GEO 反過來用)

最後一個案例沒有搜尋引擎。一家 400 人公司把 GEO 的原則用在自己的內部 AI 助手上——私有 repo、Confluence、Slack 全接進 RAG,答案卻錯得離譜。診斷結果和公開網站一模一樣:內容不是不存在,是不可引用。

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