B2B SaaS、電商、專業服務:三種產業的 GEO 內容策略劇本對照

去年底我們同時服務三家客戶：一家做 HR 系統的 B2B SaaS、一家做保健食品的電商、一家會計師事務所。三家都問同一句話：「我們怎麼讓 ChatGPT 和 Perplexity 引用到我們？」

一開始我們也天真，想套同一份 checklist 做完三家。做到第二週就發現不對。同樣是「被 AI 引用」，這三種業態的買家問問題的方式、模型願意採信的來源、以及該產出什麼內容，幾乎沒有一格是重疊的。所以產業別 GEO 內容策略不是換個關鍵詞而已，是三套底層邏輯不同的劇本。以下把我們踩過的坑整理出來。

先看差在哪：一張對照表

維度	B2B SaaS	電商	專業服務
主導查詢意圖	比較、選型、整合可行性	「哪個好」「適合誰」「會不會有副作用」	「這樣做合不合法/合規」「該找誰」
買家問句長度	長、帶條件（產業、規模、既有系統）	短、口語、帶身份標籤	長、情境化、怕出錯
該產的內容型態	對照表、整合文件、ROI 拆解	選購指南、成分/規格解釋、真實評價彙整	情境問答、法規對照、案例判斷
模型最信任的來源	官方文件、G2/Reddit、技術部落格	評價站、論壇、專業媒體評測	政府/公會網站、判例、專業機構
品牌自有內容的角色	主戰場，能直接被引用	輔助，第三方背書權重更高	權威錨點，但需外部佐證

B2B SaaS：把「選型比較」寫成模型能抄的表

B2B 買家問 AI 的方式很específico。不是「HR 系統推薦」，而是「300 人製造業、已經在用 SAP，適合哪套考勤系統」。這種帶條件的長問句，模型會去找「能對上條件的結構化答案」。

所以 SaaS 的劇本核心是：把你的產品放進可比較的框架裡，而不是自吹自擂。我們幫那家 HR SaaS 做的第一件事，是寫一篇誠實的「我們 vs. 三家競品」對照文，連我們比較弱的欄位也照實列。三週後，Perplexity 在回答相關選型問題時開始把這篇當來源引用。原因很簡單：模型要的是能填進答案的表格，不是行銷詞。

引用來源優先序上，SaaS 要顧的是官方文件的完整度（API、整合、定價邏輯要能被抓）、加上 G2 與 Reddit 上的真實討論。這兩塊我們自己控制得了一半，另一半得靠去經營社群討論。

電商:第三方評價的權重,高過你自己說的每一句話

電商這邊我們吃了個悶虧。一開始照 SaaS 邏輯，拼命優化商品頁文案，結果 AI 幾乎不引用品牌自己的頁面來回答「這款益生菌適不適合腸胃敏感的人」。

後來想通了。消費品的查詢意圖高度圍繞「信任」與「風險」，買家問的是「會不會踩雷」。模型在這種問題上，會刻意避開品牌自賣自誇的內容，轉去採信評價站、論壇、專業媒體。你商品頁寫得再美，權重就是低。

電商的劇本因此要往外長。我們的做法是：品牌自有內容專攻「教育型」——把成分、規格、使用情境解釋到位，讓 AI 有可引用的事實基礎；同時投資讓第三方（評測媒體、社群、真實開箱）產生一致的訊號。內容型態上，「選購指南」和「X 與 Y 怎麼選」這類頁面，比單品頁更容易被 AI 拿去組答案。

專業服務:AI 幫你篩掉不合格的同業

會計師、律師、顧問這類，是三者裡最微妙的。買家問 AI 的問題往往帶著恐懼：「公司境外收入這樣報會不會有事」「這種合約糾紛該找哪種律師」。模型在這種高風險領域極度保守，它只信權威來源——政府網站、公會、判例、有署名的專業機構內容。

專業服務的劇本因此是「建立權威錨點」。你要產的是情境化問答與法規對照，用真實案例展示判斷力，而且每個結論都要能對上外部權威來源。我們幫那家事務所做的，是把常見稅務情境寫成一組結構清楚、引註法條的問答。半年後，這些內容成了 AI 回答相關問題時的參考錨點——不是因為寫得漂亮，是因為它可查證、有署名、對得上官方依據。

三套劇本，一個共同前提

寫到這你會發現，這三套劇本唯一的共通點是：AI 引用的不是「行銷做得好」的內容，是「可被查證、能填進答案」的內容。差別只在每種業態，模型信任的來源與買家的問法完全不同——套錯劇本，做再多也是白工。

我們在 Tenten 做 FDM（前線部署行銷）時，不會給客戶一份通用 GEO 清單。工程師會先進場摸清楚你的買家實際在 AI 裡怎麼問、模型現在引用了誰，再決定該長哪套內容。Demo 出來的漂亮策略頁不算數，你的名字真的出現在 AI 的答案裡、而且有人因此找上門，才算數。