Google Search Console — AI 問句撈取與 AEO 應用

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目錄

1. 為什麼這值得看 — AEO 時代流量獲取邏輯改變了

搜尋行為正在發生結構性轉移

2025-2026 年間,用戶越來越習慣直接問 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overview 找答案,而不是點開搜尋結果頁面一頁頁看。Gartner 預測傳統搜尋引擎流量 2025-2026 年下降 25%,60% 的搜尋現在是「零點擊」——AI 直接在結果頁給出答案,用戶根本不需要進你的網站。

60%
搜尋以零點擊結束(AI 直接給答案)
25%
傳統搜尋引擎流量預測降幅(Gartner)
+1%
AI 引擎導流量每月成長速度

在這個背景下,問句型 query 的戰略價值比以往任何時候都高。原因很簡單:

傳統 SEO 目標是「排到 Google 第一」,AEO(Answer Engine Optimization)的目標是「成為 AI 引擎選用的答案來源」。這是一個根本性的思維轉變。

這篇筆記的切入點: GSC(Google Search Console)有個 2025 年底上線的新 AI 功能,讓你用中文自然語言描述要看什麼資料,系統自動幫你設好篩選器。用這個功能搭配 Regex 篩選,30 秒就能撈出用戶對你網站真實發出的問句型 query——這些 query 是你內容策略最精準的彈藥。

2. GSC AI 輸入框是什麼 + 官方背景

功能名稱與上線時間

功能官方名稱為 AI-powered configuration(AI 驅動設定)。Google 在 2025 年 12 月 4 日於 Search Central Blog 宣布此功能,以實驗性功能先推給部分網站;2026 年 2 月 18 日完成全球全量推送,所有 GSC 帳號都可使用。

在哪裡找到它

  1. 登入 Google Search Console,選取你的網站
  2. 左側選單點「效能」→「搜尋結果」
  3. 在報表頂部篩選器列附近找到一個文字輸入框(有時標示為「以 AI 設定篩選器」或直接顯示為輸入欄位)
  4. 用自然語言描述你想看的資料,按 Enter
  5. AI 自動套用對應的篩選條件,確認後點擊套用即可
目前此功能僅適用於「效能」報表中的「搜尋結果」分頁,Discover、Google 新聞報表尚未支援。

它能做什麼(三大功能)

功能說明範例
套用篩選器 依查詢字詞、頁面、國家、裝置、搜尋外觀、日期範圍篩選 「顯示過去 6 個月手機裝置包含『運動』字眼的查詢」
設定比較 設定複雜的日期段比較(季對季、年對年) 「比較今年第一季和去年第一季的流量變化」
選擇指標 切換顯示點擊數、曝光數、平均 CTR、平均排名 「顯示西班牙的平均 CTR 和排名」

AI 功能 vs 手動 Regex:兩種搭配用法

有一點要釐清:GSC 的 AI 輸入框本身不直接生成 Regex,它是自動設定篩選器和報表條件的工具。Regex 篩選是 GSC 另一個獨立功能(在篩選器 → 查詢 → 自訂 Regex 選項)。

但根據多位 SEO 實作者的回報,GSC AI 功能(搭配正確的中文 prompt)會嘗試自動生成對應的 Regex 規則套用到查詢欄位——這就是 Threads 貼文作者 _hellowalt 分享的「中文打自然語言 → 自動生成 Regex」的核心體驗。

兩者最佳搭配方式:

重要提醒: Google 明確警告 AI 可能誤解 prompt,套用篩選器後務必先確認設定是否符合預期,再進行資料分析。

3. 用法示範 — 5 組中文提問範例

以下是 5 組不同用途的中文 prompt,可以直接複製貼到 GSC AI 輸入框,或參考對應的 Regex 自行手動設定篩選器。

Prompt 1 — 問句篩選
請幫我顯示用戶用問句提問或尋求建議的所有問題
撈出帶有疑問詞的查詢(什麼、怎麼、如何、為什麼、哪裡、可以嗎、有沒有)。這些是含金量最高的 query,代表用戶有明確的問題需要解答。
^(什麼|怎麼|如何|為什麼|哪裡|哪個|可以嗎|有沒有|需要嗎|是否|推薦|建議|好不好|值得嗎|how|what|why|where|which|can|should|is it)
最適合用來:補充 FAQ 段落、找 Threads 發文題材、確認用戶真正的痛點
Prompt 2 — 比較型 Query
請顯示包含比較性字眼(vs、對比、差異、比較、還是)的查詢字詞
撈出用戶在做決策比較的 query。這些人正站在選擇關口,比較型內容能精準命中購買前的猶豫期。
(vs|VS|對比|差異|比較|還是|或是|versus|difference|compare|better)
最適合用來:寫「A vs B 完整比較」文章、做產品對照表、Case Study 開頭
Prompt 3 — 長尾關鍵字
請顯示長尾關鍵字,也就是包含 4 個或以上詞組的查詢
長尾字詞代表更精確的搜尋意圖,競爭度低但轉換率高。在 AI 搜尋時代,用戶越來越習慣用長句詢問,這些 query 更接近 AI prompt 的型態。
^(?:\S+\s+){3,}\S+$
最適合用來:找還沒有人做的利基文章題目、優化 AI 引擎引用機率(長句問題 = AI 更愛)
Prompt 4 — 負面情緒 / 問題型
請顯示帶有負面情緒字眼的查詢,例如問題、錯誤、失敗、無法、解決、修復、不行
用戶在遇到困難時的搜尋。這些 query 帶出痛點,做成「如何解決 XXX 問題」的文章,對 AEO 非常友善,因為 AI 引擎喜歡引用能解決具體問題的內容。
(問題|錯誤|失敗|無法|解決|修復|不行|踩雷|注意|避免|error|fix|issue|problem|fail|not working)
最適合用來:寫疑難排解文章、「常見錯誤與解法」系列、建立專業信任度
Prompt 5 — 教學意圖
請顯示帶有教學意圖的查詢,例如怎麼做、如何、步驟、教學、入門、新手
用戶想學某件事的 query。這類 query 對 AEO 策略極為重要——「如何 XXX」型的問題是 AI 引擎最愛引用的內容格式。
(怎麼做|如何|步驟|教學|入門|新手|學|how to|tutorial|guide|step by step|beginner)
最適合用來:寫 How-to 文章、建立教學系列、讓 AI 引擎更願意引用你的內容

手動使用 Regex 的操作步驟

  1. GSC 效能報表 → 點擊「+ 新增篩選器」按鈕
  2. 選擇「查詢」→ 選擇「自訂 (Regex)」
  3. 貼上上方任一 Regex 表達式,點擊套用
  4. 把每頁顯示筆數改為 100 筆,日期範圍拉到過去 12 個月(樣本量更大)
  5. 點「匯出」→ 存成 Google 試算表,方便後續整理

4. Survivorship Bias 警告 + 繞過方法

核心警告:GSC 只顯示已有曝光的 query
GSC 的資料前提是「Google 已經把你的頁面展示給搜尋這個字詞的用戶了」。換句話說,這裡撈到的問句是「你已經接觸到一半但沒接穩的機會」——曝光數高但點擊率低的 query,或是曝光後沒人進來的 query。

你看不到的是:那些你完全沒有出現、用戶在問但你完全沒有覆蓋的問題。

Survivorship Bias 的實際影響

你在 GSC 看到的你看不到的
你有排名(哪怕排在第 50 名)的問句 你完全沒覆蓋、用戶在問但你根本沒出現的問題
Google 索引過你頁面的相關查詢 你的競爭對手有排名但你沒有的問題
「已接觸到一半但沒接穩」的機會 全新的市場機會(未被索引的內容空白)

如何繞過 Survivorship Bias

把 GSC 資料跟外部工具結合,補齊盲點:

正確用法: GSC 問句資料是「確定性機會」(已有曝光、相關性高、最容易爬上前幾名),而不是「全部機會的清單」。用它來優先排序,但用外部工具來發現新機會。

5. 跟 AEO 策略的整合

為什麼問句型 Query 在 AEO 時代更值錢

AI 引擎(ChatGPT、Perplexity、Google AIO)的核心工作是「回答問題」。當用戶問 AI 一個問題,AI 會在網路上找最能直接回答這個問題的內容,然後引用。

如果你的頁面裡有一個 FAQ 段落,精確地回答了「如何選擇 XXX?」這個問題,當用戶問 AI 同樣的問題,你的內容就有機會被引用——這就是 AEO 的核心邏輯。

三條行動路線

路線 A:問句 → FAQ 段落 → AI 引擎引用

把撈到的問句直接轉化成頁面裡的 FAQ 模組:

  1. 用 GSC Prompt 1(問句篩選)撈出前 20 個問句型 query
  2. 按曝光數排序,選曝光高但點擊率低的(代表內容不夠吸引人,有改進空間)
  3. 在對應頁面底部加入 FAQ 區塊,每個問題搭配一段 100-200 字的直接回答
  4. 加上 FAQ Schema 結構化標記(讓 Google 更容易識別)
  5. 等待 2-4 週,觀察 GSC 的曝光和點擊變化

路線 B:問句 → Threads 貼文題材

問句型 query 直接就是 Threads 貼文的絕佳開場白。格式:

「有人問:[query 原文]

答案是...

[簡短直接的回答 + 你的觀點]

[選用:一個反直覺的見解]」

好處:GSC 撈到的問句是真實用戶在問的,不是你自己猜的,貼文題材保證有需求。

路線 C:問句 → 長尾文章 / Case Study

把撈到的長尾問句(Prompt 3)當作文章標題:

AEO vs 傳統 SEO:一句話總結差異

面向傳統 SEOAEO
目標 排到 Google 第一頁 成為 AI 引擎引用的答案來源
成功指標 排名位置、點擊數 AI 引用次數、品牌在 AI 答案中的出現率
內容格式 長篇文章、關鍵字密度 直接問答、FAQ 模組、結構化標記
關鍵字重點 高搜尋量短字詞 問句型、對話型長尾字詞
兩者關係 互補,不是替代。好的 AEO 內容通常也有好的 SEO 表現

6. WT 個人可以怎麼用

私人站(wt-all-reports.pages.dev)

這個站主要是自己用的研究筆記,但仍然可以用 GSC 資料來優化:

公開站(docs-at-wt-all-reports.pages.dev)

公開站面向外部讀者,AEO 優化更積極:

客戶案子(海洋協會、鯤航)

等客戶網站正式上線並有一定流量後,可以把這個方法教給客戶:

接案加值提案: 「我每個月會用 AI 分析你網站的 Google 資料,找出用戶最常問但你還沒有回答的問題,然後幫你補充這些內容」——這個說法對客戶非常有感,把技術操作翻譯成了可感受的價值。

7. 搭配工具推薦

GSC 解決的是「已有流量的 query 分析」。要補齊 Survivorship Bias,需要這些外部工具:

AlsoAsked

從 Google 的「相關問題」(PAA) 抓出問題層次圖,看用戶問完一個問題後接著問什麼。視覺化的問題樹非常適合規劃內容架構。

免費 3 次/天

AnswerThePublic

輸入主題關鍵字,列出所有相關的「誰、什麼、如何、為什麼、哪裡、何時」問句。Neil Patel 收購後仍提供免費版。

免費 3 次/天

Perplexity / ChatGPT

直接問 AI「用戶問 [你的主題] 時最常問什麼問題」,快速生成問句清單。搭配 GSC 實際資料交叉驗證。

免費

Frase

分析排名前 20 頁面的 FAQ 結構,找出競爭對手有覆蓋但你沒覆蓋的問句。適合做競品內容缺口分析。

付費

Google Trends

確認你撈到的問句是趨勢上升還是下降中,避免把資源投入在已消退的話題。

免費

Claude / GPT 資料分析

把 GSC 匯出的問句清單餵給 AI,請它分類、找主題叢、提出內容建議。把 100 個 query 變成 3 個行動清單。

免費(有 Claude)

推薦的工作流程組合

每月工作流程(約 30-60 分鐘):

Week 1
  └─ GSC AI 輸入框 → 撈問句型 query(Prompt 1-5)
  └─ 匯出成試算表,丟給 Claude 分類整理

Week 2
  └─ AlsoAsked → 補齊 GSC 看不到的問句
  └─ 交叉比對,找優先級最高的 10 題

Week 3-4
  └─ 選 3-5 個問題寫成 FAQ 段落或新文章
  └─ 更新頁面,觀察下個月 GSC 的曝光變化

8. 實作 Checklist(10 分鐘完成)

第一次使用,跟著這個清單走,10 分鐘內能看到初步結果:

第一次做完以後: 把匯出的試算表存起來,下個月再做一次,比對哪些問句的曝光數在增加(代表這個問題的搜尋需求在成長),優先處理這些。

9. 延伸閱讀 / 資料來源

Threads 原文

作者:_hellowalt(Threads,約 2026-04-13)
核心論點:GSC AI 輸入框用中文打自然語言 → 自動生成 Regex → 撈出問句型 query → 含金量最高的 AEO 彈藥。注意 survivorship bias:這些是已有曝光但沒接穩的機會,相關性最高、最容易優化到前幾名。

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