2026/9/6
AI Agent AEO 內容行銷AI 時代，你真正該累積的不是內容，而是「專業證據」
最近看到一篇文章，裡面有一句話讓我想了很久： 「以後客戶可能先問 AI，再決定找誰。」 以前我們經營個人品牌，想的是： 我要不要寫文章？ 這篇有多少人看？ 有多少讚？ 有沒有被分享？ 粉絲有沒有增加？ 但如果未來大家尋找專家、顧問、講師、合作夥伴的方式，慢慢從 Google 搜尋變成直接問 ChatGPT、Gemini、Claude： 「台灣有哪些懂 AI Agent 的講師？」 「推薦熟悉 LINE API 的顧問。」 「有沒有懂中小企業 AI 導入的人？」 「誰真的做過 MCP 的企業應用？」 那問題就完全不一樣了。 因為這時候你真正要問的，不再只是： 「有多少人看過我？」 而是： 「網路上有多少證據，可以證明我真的懂這件事？」 這也是我最近研究 AEO、AXO、AI Agent、Skill，以及「專業知識軟體化」之後，開始慢慢串起來的一件事。 當客戶先問 AI，個人品牌的問題就變了假設有兩個顧問。 A 做了 15 年，能力很好、服務過很多客戶，也解決過很多困難的問題。 但是這 15 年的經驗，全部存在他的腦袋、LINE 對話、會議紀錄和客戶現場，網路上幾乎沒有東西。 另一個 B 同樣做了 15 年，但他持續留下： 自己的專業判斷 實際處理過的案例 客戶經常遇到的問題 失敗經驗與修正方式 產業觀察 做完之後得到的新理解 如果今天有人問 AI： 「誰比較擅長處理這類問題？」 我不是說 AI 一定會推薦 B，也不是說公開文章多就代表能力一定比較好。 但是至少有一件事很現實： AI 要理解 A，很困難。 因為沒有足夠的公開資料，讓它辨識 A 的專業範圍、服務經驗與判斷方式。 這讓我開始覺得，未來個人品牌真正重要的資產，可能不是「文章數量」，而是： Professional Evidence：專業證據。 它不是替自己加上的形容詞，而是網路上可以被交叉理解的紀錄：你做過什麼、如何判斷、解決過哪些問題，以及什麼情況下你會選擇不要做某件事。 知識會越來越便宜，但判斷反而越來越值錢以前我們很喜歡寫： 「使用 ChatGPT 的 10 個技巧」 「做 SEO 一定要知道的 7 件事」 「經營 LINE 官方帳號的 5 個方法」 這些內容不是沒有價值，但 AI 已經可以很快整理出一份看起來完整的清單。 所以未來真正稀缺的內容，反而是： 「我做過之後，發現了什麼？」 例如： 「我實際教了幾十個完全不懂程式的人使用 MCP 後，發現大家真正卡住的不是技術。」 這句話就不一樣了。因為後面的答案不是單純從網路整理來的，而是來自你在真實情境中反覆觀察、判斷與修正後的經驗。 所以我現在越來越認為，AI 時代最值得累積的內容，不只是 What，也不只是 How，而是： Why：為什麼要這樣做？ When：什麼情況適合這樣做？什麼情況反而不要？ Which：兩種方法都能用時，為什麼選 A 不選 B？ 再加上：失敗過幾次之後，我改變了什麼判斷？這些才是真正難以被通用答案取代的專業。 如果你想進一步理解如何把領域經驗拆成規則、工作流程與軟體功能，也可以延伸閱讀把專業知識變成軟體：產業專家就是下一代產品經理。 寫案例時，留下完整的判斷軌跡未來寫案例，我覺得不能只寫： 「我們成功幫客戶導入 AI。」 更有價值的案例，應該留下完整的判斷軌跡： 客戶原本以為問題在哪？ 我進去之後發現真正的問題是什麼？ 為什麼我沒有選大家最常用的方法？ 第一次做失敗在哪？ 後來改了什麼？ 最後我得到什麼新的判斷？ 這些東西累積久了，其實已經不是單純的「內容」，而是一個人的： Professional Evidence Database：專業證據資料庫。 它不一定要一開始就做成複雜的系統。你可以先從每次專案結束後，留下五個簡短欄位開始：問題、判斷、選擇、失敗、結果。 專業證據如何變成 Skill 與 AI Agent？這也是我在思考「專業知識軟體化」之後，又往下一層看到的事情。 一個專家的能力，最早存在： 腦袋裡。 接著我們把它： 寫成文章。 再把文章整理成： 結構化知識。 接著把方法、規則、判斷條件整理成： Skill。 最後甚至可以變成： Software / AI Agent。 所以完整路徑可能是： 123456專業經驗→ 專業證據→ 結構化知識→ Skill→ Software→ Agent 這條路徑不是把人變成沒有溫度的自動化機器，而是把原本只能靠口述、陪跑或臨場反應傳承的判斷，整理成可以被檢查、教學與重複使用的資產。 以前一個專家離開現場，他腦袋裡很多東西可能就消失了。但如果你有意識地把判斷、案例、流程、例外狀況與決策邏輯留下來，你的專業就有機會慢慢變成一套「可以被機器使用的能力」。 關於如何讓 Skill 真正支撐 Agent 完成任務，而不只是提供一段漂亮的說明，也可以參考Skill 之後，下一個 AI 開發者一定要懂的詞：Agent Harness。 每一堂課，都可能是一份真實世界 Dataset這點是我自己特別有感的，因為我經常上課。 以前上完一堂課： 學生問問題 我回答 下課 很多很好的問題，就這樣消失了。 但如果換一個角度，每一個學生問的問題、每一次操作失敗、每一個誤解的地方、每一個成功案例，以及每一次我臨場改變教法的原因，其實全部都是資料。 假設一年上 100 堂課，每堂課只留下 10 個真正有價值的問題，一年就是： 1,000 個真實世界的 AI 應用問題。 這是文章中的假設計算，不是對任何課程成果的宣稱。它想指出的是：你親自面對的問題，往往比你從網路整理來的熱門資訊，更能形成自己的專業辨識度。 新聞大家都有，但這些問題是你在真實工作裡遇到的。 於是整件事情可以形成一個飛輪： 123456789實際工作→ 發現問題→ 專業判斷→ 寫成內容→ 結構化知識→ Skill→ 工具→ Agent→ 再回到真實世界驗證 這已經不只是內容行銷，而是在累積自己的「專業模型」。 從 AEO 走向 Expert AEO：AI 怎麼認識你？現在大家談 AEO、GEO，大部分都在討論： 「怎麼讓品牌被 AI 找到？」 但我覺得下一個值得觀察的方向可能是： Expert AEO。 醫師、律師、講師、顧問、房仲、設計師、會計師、教練，每一個靠專業吃飯的人，未來都可能要開始思考： AI 知不知道我是誰？ AI 認為我擅長什麼？ 網路上有哪些證據支持這件事？ 當使用者問相關問題時，我會不會出現在答案裡？ AI 描述我的方式正確嗎？ 我的競爭者為什麼被提到，而我沒有？ 這甚至可能形成一個新的個人品牌觀察指標： AI Share of Voice。 以前我們追蹤 Google 排名，未來或許可以追蹤： 「在 100 個跟我專業相關的問題裡，AI 有幾次提到我？」 目前「AI Share of Voice」比較適合作為一個觀察框架，不是已經普遍採用的標準指標。它的價值不在於追求每一次回答都被提到，而在於幫你檢查：AI 是否正確理解你的專業範圍、案例與適用情境。 如果想先理解 AI 如何從 SEO、AEO 走向能執行網站任務的 AXO，可以閱讀SEO、AEO 之後的 AXO：讓 AI Agent 真正完成網站任務。 現在就能開始累積的專業證據不要只問： 「這篇文章會不會爆？」 可以換成以下幾個更長期的問題： 這篇文章，有沒有替我的專業多留下一份證據？ 我是否說清楚自己處理過什麼問題？ 我是否留下「為什麼選 A、不選 B」的判斷？ 我是否誠實記錄失敗、限制與不適用情境？ 這份經驗能不能被整理成下一次可重複使用的規則？ 可以從這些內容開始： 專案結束後的決策紀錄 不只寫成果，也寫問題定義與修正過程的案例 課程中反覆出現的真實提問 失敗經驗與不適用情境 對工具、方法與流程的選型理由 讀者可以獨立引用的 FAQ 與定義 流量可能三天就沒了，Facebook 貼文也可能一個星期後就沉下去，演算法更會一直改變。但你留下來的判斷、案例、方法、失敗與成果，可能會慢慢構成 AI 對你的理解。 所以我現在反而覺得： 不要只是經營內容，要開始經營你的 Professional Evidence。 讓網路上有足夠的證據說明： 你是誰 你懂什麼 你做過什麼 你怎麼判斷 以及你能解決什麼問題 再下一步，把這些證據整理成 AI 能理解的知識，再把知識封裝成 Skill，最後讓 Skill 變成 Agent 可以執行的能力。 這可能才是 AI 時代個人品牌真正值得累積的長期資產。 因為未來當客戶問 AI： 「這件事情，我應該找誰？」 真正重要的可能不是你自己說你很專業，而是： 網路上有沒有足夠的證據，讓 AI 也知道你很專業。 常見問答 (FAQ)Q1：什麼是「Professional Evidence」？Professional Evidence，也就是專業證據，指的是能在網路上說明一個人做過什麼、如何判斷、解決過哪些問題，以及哪些情境不適用的公開紀錄。它不等於文章數量，而是由案例、方法、失敗經驗、判斷理由與結果共同構成。 Q2：為什麼個人品牌不能只追求流量與文章數量？流量與文章數量能反映內容的曝光，但不一定能證明作者具備哪一種專業、處理過哪些真實問題，或在不同情境下如何做選擇。AI 時代更需要可理解、可交叉比對的案例、判斷與方法，讓讀者和 AI 都能更準確掌握你的專業範圍。 Q3：一篇有價值的專業案例應該留下哪些內容？至少可以記錄客戶原本認為的問題、實際發現的問題、選擇某種方法的理由、第一次失敗的地方、後續如何修正，以及最後得到的新判斷。這些內容比單純宣稱「成功導入」更能呈現專業思考。 Q4：專業證據如何進一步變成 Skill 或 AI Agent？可以先把案例與判斷整理成結構化知識，再將方法、規則、條件、例外與檢查標準封裝成 Skill。當 Skill 能被軟體或 Agent 呼叫，並在真實工作中反覆驗證與修正時，專業經驗就有機會轉化成可重複使用的 AI 能力。 Q5：什麼是 AI Share of Voice？AI Share of Voice 是本文提出的觀察框架，用來思考在一組與自己專業相關的問題中，AI 有多少次正確提到自己。它目前不是普遍採用的標準指標，不能單獨代表專業能力；更重要的是檢查 AI 是否正確理解你的專業、案例與適用情境。
