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title: 從 Claude Code 原始碼看 AEO / GEO：真正該優化的不是傳統 SEO 排名，而是 WebSearch 被點到後 WebFetch 能不能抓到可摘要的正文 date: 2026-04-11 source: https://www.threads.com/@kordan.ou/post/DW8o25ukoR9 category: threads tags:

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• Content Strategy created: 2026-04-11 updated: 2026-04-11

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從 Claude Code 原始碼看 AEO / GEO：真正該優化的不是傳統 SEO 排名，而是 WebSearch 被點到後 WebFetch 能不能抓到可摘要的正文

概要

這則 Threads 的重點很有意思：作者從 Claude Code 的搜尋與抓取流程出發，認為 AEO / GEO（給 AI 引擎看的內容優化）和 Google 傳統 SEO 的核心玩法其實不一樣。

根據貼文描述，Claude Code 的流程大致是：

1. 先用 WebSearch 找網址
2. WebSearch 回傳的主要是：
   • title
   • url
   • 一小段 snippet
3. CLI 階段實際更重視的是 title + url
4. 接著真正決定內容品質的，是 WebFetch 抓回來的正文
5. WebFetch 把 HTML body 轉成 Markdown，再交給模型做摘要

也就是說，對 AI search / agent search 來說，真正的戰場不只是 SERP 排名，而是：

被點進去之後，那個頁面能不能被機器穩定抓取、抽出正文、轉成可摘要的材料。

這篇真正值得記錄的重點

1. AEO / GEO 的第一層仍然是「被找到」，但第二層變成「被抓乾淨」

傳統 SEO 的核心問題通常是：

• 排名能不能上去
• CTR 能不能提高
• snippet 能不能吸睛

但如果面對的是 Claude Code 這類 agent / AI 搜尋工作流，貼文點出的差異是：

• WebSearch 只負責找到候選頁面
• WebFetch 才真正決定這個頁面有沒有被模型讀懂的資格

換句話說，Google 時代的內容優化，重點可能是「讓人點進來」； AI search 時代的內容優化，則多了一個更技術性的要求：

• 頁面正文是否可抓
• DOM 是否乾淨
• 主要內容是否集中在 body
• 轉 Markdown 後是否仍保留清晰結構

2. 對 AI 而言，可引用內容往往比你想像得更少

貼文提到一個很關鍵的觀察：

• WebFetch 會抓 HTML body
• 用 Turndown.js 轉 Markdown
• 再交給模型（文中提到 Claude Haiku）做摘要
• 最後真正可被引用的原文其實只剩很短一小段，其餘多半變成模型改寫後的 paraphrase

這個觀點的意義是：

如果頁面上的「原始可抓正文」很少、很亂、很晚才出現，AI 最後能保留下來的可引用訊號就會更弱。

所以 AEO / GEO 不只是「多塞關鍵字」，而是要思考：

• 第一屏和正文前段是否就講清楚核心結論
• 標題、段落、小標能否在轉 Markdown 後仍然成立
• 重要資訊是否被藏在互動元件、圖片、JS render 區塊後面

3. AI search 更像是在讀「可萃取文件」，不是在看完整網頁體驗

對人類讀者來說，一個漂亮的網頁可以靠：

• 動畫
• 卡片互動
• 折疊區塊
• 動態載入
• 視覺層級

但對 WebFetch 這種工具來說，最後被看的其實是：

• body 內有沒有乾淨的文本
• heading 結構清不清楚
• 轉成 Markdown 後是否還有語義

這意味著 AI search 優化的本質，比起「網頁設計」，更接近：

• 文件設計
• 結構化寫作
• 讓機器能抽取重點

4. GEO 的勝負點會從「排名」延伸到「被摘要品質」

這篇貼文真正有洞察的地方，是它把優化問題往後推了一層：

不是只問：

• 我有沒有排到前面？

而是問：

• 我被點進去後，內容能不能被 agent 順利抓回？
• 抓回後是否足夠清楚，能讓模型產生高品質摘要？
• 摘要後還能不能保留原本想傳遞的論點？

這對內容策略的啟示是：

未來內容競爭不只是爭「曝光」，而是爭「被 LLM 正確壓縮之後，還剩下多少有效訊息」。

實務上的啟示

如果把這篇 Threads 的觀察落到實務，AEO / GEO 可以先從這幾件事開始：

1. 標題與前兩段先講結論
   • 不要把真正重點藏在很後面
2. 正文結構清楚
   • 明確的 H1 / H2 / H3
   • 每段只講一個重點
3. 減少只有互動沒有正文的頁面
   • 重要資訊不要只放在 JS 展開區或卡片裡
4. 讓 HTML body 本身就有完整內容
   • 不要過度依賴 client-side render
5. 用接近文件的方式寫頁面
   • 摘要、清單、定義、步驟，比空泛敘事更容易被 AI 使用

我的結論

這篇 Threads 的價值，不在於它單純講了 Claude Code 怎麼抓網頁，而在於它提醒了一個更大的內容分發變化：

AI 搜尋時代，內容優化的重點，會從「Google 怎麼排名你」進一步轉向「Agent 抓到你之後，能不能把你變成高品質摘要」。

因此，AEO / GEO 與傳統 SEO 最大的差異，不是完全推翻 SEO，而是把優化範圍往下游延伸：

• 從「被找到」
• 走向「被抓取」
• 再走向「被正確摘要與引用」

真正能在 AI 搜尋裡持續留下來的內容，不一定是最花俏的頁面，而往往是 最容易被機器讀懂、抽取、壓縮後仍保留價值的頁面。