Pepper 推出 Agent Atlas AI 代理執行 GEO 工作；研究揭 79% ChatGPT 提示從未被搜尋過

AI 搜尋生態正從「被動報告」轉向「主動執行」的新階段。過去 48 小時內，三則來自不同地區的消息——印度 GEO 平台 Pepper 推出能直接執行優化工作的 AI 代理、Forbes 刊載關於 AI 提示與傳統搜尋本質差異的關鍵研究、以及 ThatWare 發布 AI 可見度測量框架——共同描繪了 GEO 市場從概念驗證進入規模化交付的轉折點。本文為香港企業解析這些發展的實際意義。

Pepper Agent Atlas：從「報告 GEO」到「執行 GEO」

總部位於印度班加羅爾的 GEO 平台 Pepper 於 9 月 4 日在其第三屆 GEO Growth Summit（Index）上宣布推出 Agent Atlas——一個能直接執行生成式引擎優化工作的 AI 代理，而非僅僅報告分析結果。根據 Business Standard 報導，Agent Atlas 即日起在 Pepper 的 GEO 平台及所有客戶帳戶中上線。

Pepper 共同創辦人兼 CEO Anirudh Singla 如此定位這個產品：「我們不是在嘗試建立同類中的另一個工具。我們在嘗試為 AI 時代設計有機增長引擎。我們對有機增長的理解已經從 SEO 進化到 Search Everywhere Optimization——這需要策略、代理和人類領域專家協同工作。」

Agent Atlas 的核心能力在於：它作為 Pepper GEO 平台的聊天層，用戶用自然語言提問，Atlas 即可一次性處理 AI 搜尋可見度分析、排名追蹤、數據分析和內容建議，然後在獲得批准後直接執行工作。Pepper 強調 Atlas 不是客戶自行登入的軟體——「你不登入，Pepper 來做」——每名 Pepper 客戶的增長團隊負責操作。

更具啟發性的是 Atlas 背後的數據基礎。Pepper 目前追蹤超過 1,000 萬條提示詞（prompts），橫跨 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot、Claude 和 Google AI Overviews 六個主要平台。Anthropic 的數位原生與初創業務銷售主管 Sangeeta Bavi 在 Index 峰會上提出了一個簡單的測試：「問你的市場部、產品部和工程團隊：如果搜尋你的產品或品牌，它是否可被發現？代理是否真的能完成交易？」

Bessemer Venture Partners 合夥人 Anant Vidur Puri 則給出了更直接的判斷：「除非 AI 是你市場策略的核心，否則我認為業務無法快速增長。」Swiggy 增長主管 Ashutosh Wadhwani 更直言：「停止為點擊優化。開始為推薦和引用優化。」

Pepper 同時明確了自己不會被衡量的方式：公司表示不會簽署針對一次性 AI 可見度分數的合約，因為同樣的提示在同一模型上重複運行會得到不同的答案。取而代之的是，合約中包含完整策略、預測數字、書面 KPI、每週基準審查，以及年度合約——僅在數字確實移動時 Pepper 才續約。

Forbes 研究：79% 的 ChatGPT 提示從未被搜尋過

Forbes Business Council 在 9 月 3 日刊登了 Alexey Shagraev（Lovi 公司 CEO 兼 CTO）的分析文章，提供了關於 AI 與搜尋關係的關鍵量化數據。

該研究對超過 20 萬個 ChatGPT 的真實用戶交互進行分類，發現僅有 21% 的用戶輸入屬於「可搜尋」類別——即它們類似於傳統搜尋引擎可以回答的請求。其餘 79% 的提示以生成式任務為主，包括圖像創作、小說寫作、角色扮演和編輯等。

關鍵數據還包括：YouGov 的 2026 年美國研究顯示，近九成線上搜尋者在過去 30 天內使用過傳統搜尋引擎，而只有 16% 的 AI 使用者將 AI 作為起點。Bain 對 1,500 名美國人的調查也指向同一方向：56% 受訪者主要或總是使用搜尋引擎作為預設工具，僅 16% 選擇聊天機器人。

更重要的是，Google 搜尋並未因 AI 崛起而萎縮：Alphabet 報告顯示 Google 搜尋查詢量在 2026 年第一季創下歷史新高，搜尋收入增長 19%。Similarweb 估計 AI Overviews 已出現在 43% 的美國搜尋結果中（一年前約為 15%），但 BofA Securities 數據顯示全球 Google 訪問量在 6 月仍同比增長 4%。

Forbes 文章的結論對 GEO 策略有深遠意義：AI 並非取代搜尋，而是在擴展人們對線上工具的預期。「可搜尋」不等於「從搜尋中偷走的流量」。品牌需要同時在傳統搜尋和 AI 生成答案兩個領域建立可見度——因為它們服務的是用戶旅程中不同的環節。

ThatWare 的 AI 可見度測量框架

Hindustan Times 在 9 月 3 日報導了印度 SEO 公司 ThatWare 向 AI 搜尋優化領域的擴張。ThatWare 開發了專有的 AI 可見度指標（AVM） 和 向量實體模型（VEM） 框架，用於衡量品牌在 AI 驅動的發現環境中的表現。

ThatWare 的論點值得留意：SEO、AEO（答案引擎優化）、GEO 和 LLM SEO 解決的是發現問題的不同部分。一家公司可能在傳統排名中表現良好，但在 AI 生成的答案中卻很少被引用。反過來說，缺乏技術 SEO、內容和權威基礎就嘗試 GEO，會讓底層數位實體本身變弱。

ThatWare 的 AVM 框架涵蓋的關鍵問題包括：品牌是否在商業相關的提問中被提及？競爭對手是否更頻繁出現？AI 系統是否正確描述了公司的服務？沒有測量，GEO 會淪為另一個市場術語。

給香港企業的行動清單

1. 測試你的品牌在 AI 引擎中的「被執行」潛力：Pepper Agent Atlas 的啟發在於，GEO 正在從分析報告進化為可執行的策略。立即測試你的品牌在 ChatGPT、Perplexity 和 Google AI Overviews 中的引用狀況——不僅記錄是否被提及，還要評估 AI 是否正確理解你的產品和服務，以及代理是否能夠完成交易。

2. 重新審視 AI 提示與搜尋查詢的本質差異：Forbes 研究揭示 79% 的 AI 提示從未被搜尋過——這意味著傳統關鍵字研究無法完整捕捉 AI 生態中的品牌機會。開始收集和分析客戶在 AI 平台上可能提出的非搜尋類問題（例如比較型、建議型、創作型提示），將其納入你的內容策略。

3. 建立 AI 可見度的基準測量：ThatWare 的 AVM 框架提供了一個參考——單靠 Google Search Console 數據已經不足夠。每月執行一次跨平台的 AI 品牌審計，記錄你的品牌在主流 AI 引擎中的出現頻率、引用準確性和競爭對手的表現變化。只有可測量的東西才能被優化。

4. 關注「Search Everywhere Optimization」趨勢：Pepper 提出的從 SEO 到 Search Everywhere Optimization 的轉變，意味著品牌需要同時管理傳統搜尋排名、答案引擎引用、生成式引擎推薦和 LLM 知識圖譜中的實體表現。對香港企業而言，這可能意味著重新分配數位行銷預算——從純粹的 SEM 和 SEO 轉向涵蓋 GEO、AEO 和 AI 可見度監測的更全面組合。

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