SEO 菜鳥成長史 · #9 · 最後更新：2026-05-19

全站 19 篇嵌入「適合 / 不適合 / 最常踩」block：GEO 第二動 Quotable Blocks

上一動 (#8) 把全站 17 句 vague citation 翻成有來源的 cited 句。Lab vague citation 清零。

下一動該做什麼? 答案是 Quotable blocks — 把網站關鍵段落改寫成「AI 一抓就走」的單元結構。

這篇紀錄為什麼要做、我選了什麼 pattern、全站怎麼套、踩了什麼坑、怎麼驗證 AI 有沒有真的吃到。

1. 為什麼 Quotable blocks 是 GEO 第二動

AI 引用網站的 unit 不是「整篇文章」是「一段話」。Perplexity / ChatGPT / Claude 在引用時都會抓最小可獨立呈現的段落直接貼到回答裡。

也就是說你寫了 2000 字長文 AI 可能只抓走中間那 50 個字變成它回答的證據。如果這 50 個字結構不對引用就沒了。

一個段落要被 AI 抓走要同時符合 4 個條件:

我看了三個常見 quotable pattern:

選了第三個因為:

範圍:9 篇 SEO Journey + 10 篇 pitfall 教學 = 19 篇。每篇 3 + 3 + 3 = 9 個 bullet。全站總共生出 171 個 quotable unit。

技術上怎麼做:寫一個 info_gain_block(prefix, fits, not_fits, traps) function 在 build.py 統一 render。

def info_gain_block(prefix, fits, not_fits, traps):
    # 3-column 「適合/不適合/最常踩」
    # 每個 bullet 用 edit() 包 讓 Supabase 可後台改
    ...

然後在 article_close() 加 optional info_gain 參數對所有 SEO Journey 文章批次套用。對 pitfall 用 spec.info_gain field 走 data-driven 路線。

為什麼放在文末? 因為 AI scraper 偏好抓「文章結尾的高訊號段落」 — 結論型 quotable 在文末等於告訴 AI「這篇文章的精華就在這」。

第一輪寫的內容有幾個 pattern 不對我改了三次才定下來:

三個時間維度:

短期 (1-2 週):用 Perplexity / Claude / GPT 搜「適合做 GEO 的人是誰」「PageSpeed 67 怎麼救」看有沒有引用 Lab
中期 (1 個月):看 GA4 referrer 出現 perplexity.ai / chat.openai.com / claude.ai 的次數變化
長期 (3 個月):看 GSC「AI 來源」報表 (Google 2026 預計推出 / 也可用第三方如 Profound 監測)

我設定 2026-06-01 回頭驗第一輪。如果 Perplexity 搜上面那 5 個查詢至少 1 個引用 Lab 就算第二動成功。

做完 quotable blocks 後立刻看到 SEO 高手分享 Google AIO 5 原則。對 Lab 自評才發現結構面整體還落後一截 — quotable blocks 只是「資訊增益」這一項還有 4 個原則沒做。

下一篇 #10 對齊 Google AIO 5 原則全站結構大改造已上。7 個結構動作 24 小時實測 + 改後對照分數(60 → 85)。

這篇本身就是 quotable blocks 的實證 — 你現在看到文末那個三欄 block 就是我講的東西。GEO 第二動完成。

適合你

不適合

最常踩