在 AI 成為搜尋主角、品牌開始焦慮「要怎麼被 AI 選中」的此刻,或許真正該回頭思考的,不是技巧,而是本質。最近我看了一支談論「台灣菜」定義的影片,意外串聯起料理、品牌經營與搜尋行銷之間的共通邏輯。我發現,那些真正能在歷史中留下來的味道,從來不是刻意迎合,而是長期被證明「有用」。當 AI Overview (AIO) 成為搜尋結果的標配,ARO(AI Recommendation Optimization,AI 推薦最佳化) 才是更底層的關鍵。你的品牌在真實情境中,是否持續幫助人做出判斷?如果答案是肯定的,那麼不只是市場,連 AI 也沒有理由忽略你。
為什麼真正重要的,不是迎合 AI,而是你本來是什麼,那天點開那支談台灣菜的影片,其實沒有特別預期。
我以為會再聽一次「台灣料理的特色是什麼」,但影片一開始,受訪者說法就不太一樣。
她不是在定義,而是在描述一種她突然「看懂了」的感覺。
影片中,被訪問的人說了一段很生活的話,大意是:
「其實也沒有想要做什麼代表性的料理,就是大家怎麼吃、怎麼方便,就一路這樣調整過來。」
那一瞬間,我腦中真的出現一個很清楚的念頭:原來,台灣菜是這樣走出來的。
影片裡沒有宏大的論述,
反而一直在講「當時看到什麼」、「大家怎麼做」、「為什麼留下來」。
那些對話與場景,本身就是證據:
有什麼食材,就先用什麼
看別人怎麼煮,覺得不錯就學
不好吃、不實用、不合成本的,就慢慢消失
這不是設計,是淘汰。
中菜、日本料理、西式做法,不斷被拿來試、被混合、被修正。
最後留下來的,不是最正統的,
而是最常被需要、最常被使用的那一套。影片中的蚵仔煎不只台灣有但屬於台灣的蚵仔煎特色是重視粉漿,這是在地化演化出獨有的味道
所以今天你不用解釋,一看、一吃,就知道「這是台灣菜。」
圖片來源:擷取至「台灣的味道」:台灣料理背後的身份認同變遷 - BBC News 中文
影片還在播,我腦中已經不再只是想料理。
因為在奇寶做行銷這麼多年,
我們其實看過太多品牌,走的就是一模一樣的路。
我們合作過的很多客戶,不是一年、兩年,而是十幾年的時間。
一開始,他們也都在摸索:
學別人的技巧
模仿成功品牌的風格
嘗試各種「看起來有效」的方法
不論是產品、服務,還是行銷表現。這個階段,很像台灣菜早期的「混血期」。
在長期合作裡,我們慢慢看到一件事。
真正會被記住的品牌,從來不是一開始就很清楚自己是誰。
而是經過反覆嘗試之後,
開始知道:
我們比較擅長解決哪一類問題
我們習慣用什麼方式說清楚事情
哪些做法客戶真的會留下來
久了之後,市場會自己幫你下結論。
你會聽到一句很熟悉的話:
「喔,這個就是某某家的風格。」
「這個就是那個媽媽牌子會做的事。」
那不是口號,是累積。
這兩年,AI 成為搜尋行銷的顯學。許多品牌與行銷人陷入了「格式焦慮」
很多品牌、很多行銷人都在問同一件事:
大家忙著「迎合」AI,卻忽略了背後的底層邏輯。其實,如果你把台灣菜的脈絡想清楚,就會發現:
AIO 只是呈現的「結果」,而 ARO(AI Recommendation Optimization)才是決定勝負的「過程」。
ARO 不是技巧,而是一個診斷問題:
「在 AI 的判斷系統裡,你到底像什麼?」
「AI 不是在找誰最會說自己好。」
它在找的是:
在什麼情境下
哪些資料
曾經反覆有效地幫助使用者做判斷
這跟台灣菜能留下來的理由一模一樣:因為它被需要,所以它存在。
這裡有一個常被忽略的關鍵:當你具備清晰的品牌識別與鑑別度,AI 推薦你不再是它的「恩賜」,而是它的「義務」。
如果你具備以下三個特質:
問題明確: 你解決的痛點非常具體,沒有模糊空間。
長期一致: 你的專業見解與做法,在數位世界留下的足跡始終如一。
實務有效: 你的判斷在真實案例中反覆被驗證。
那麼對 AI 來說,不讀你,反而是它的問題。因為 AI 的任務,是提供好答案。
如果它忽略了清楚、可靠、可用的資料來源,代表的是模型或判斷邏輯本身的缺陷,而不是你的價值。
中小企業釜底抽薪的做法: 不要再盲目追逐 AIO 的新寫法,而是回到最底層的提問:
當你把這些根本做對了,Google 的 AIO 表現只是水到渠成的結果。台灣菜不是為了寫進百科全書而存在,它是在生活裡被證明「有用」才得以留存。
搜尋行銷與品牌經營也是如此。AI,只是把這個演化過程,用演算法重新驗證了一次。
作為 AIO 與 ARO 的專家,奇寶深知在 AI 時代,技術固然重要,但「品牌鑑別度」的數位化才是核心。當你的品牌擁有獨特的「味道」與穩定的價值,不只市場會認得你,AI 也會爭相推薦你。
資料來源:「台灣的味道」:台灣料理背後的身份認同變遷 - BBC News 中文
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