隨著 AI 聊天工具快速崛起，我們正面臨網路使用者行為的劇烈轉變。根據多方觀察與實測，Zero-click Searches (零點擊搜尋) 已不再是少數的現象，而它將成為主流趨勢。在 ChatGPT 及 Google AI Mode 全面上線後，用戶將越來越習慣用問的找答案，而不再是『Google』關鍵字、點擊傳統的藍色連結。這代表什麼？品牌與網站的曝光、流量與轉換方式都正在被重新定義。
SEO 隨著 Web 2.0 的死亡而被邊緣化
Web2.0 的核心是建立在人與網頁互動的模式上，使用者主動搜尋、點擊連結、瀏覽頁面、最後進行轉換。這一互動邏輯形塑了過去十多年網站的設計與 SEO 策略：找出搜尋意圖、優化內容結構、吸引用戶點擊。
但這一模型正在崩解。越來越多用戶改以 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具為主入口，直接提問並獲得摘要式答案，根本不再進入 SERP，也不點網站連結。AI 正在取代人類成為主要的網頁「讀者」與「決策者」。
你也許會想，被 AI Overview 或其他 AI 引用仍能帶來品牌可見度，但這只是成功的一半。你心裡也應該很明白出現在 AI Overview 或 ChatGPT 的網站 CTR (點擊率) 低得可憐。
引用你的內容僅僅代表 AI 認可你的內容品質，但若無法讓 AI 代理人直接採用、執行或串接你的服務，那這些曝光最終仍可能淪為無轉換的流量。換句話說，你不只要被看到，更要被「用到」。
下一世代網路：Agentic Web 正在成形
未來的網路不再只服務人類，而是同時服務「人類與 AI 代理 (Agents)」。這些 AI 代理能接受使用者指令，自主在網路上尋找資料、比較選項，甚至直接執行操作 (如購物、預約、付款等)。這種新的網路型態被稱為 Agentic Web，一個讓 AI 代理能安全、高效、共同執行使用者任務的開放網路生態系。
而 Microsoft 將 Agentic Web 視為 Web4.0，正在推動開放如 NLWeb 的標準，使網站能變成對話式端點。與此同時，Google 則早已推出 Agent2Agent 協定 (A2A Protocol)，讓不同來源的 AI 代理能彼此協作。而這些技術已是正在進行式。
什麼是 AI Experience？
在這個 AI 代理主導的世界裡，好的體驗不再只專屬於人類使用者，而是同時包含「AI 代理」。而所謂 AI Experience (AX)，則是指一個平台、應用程式或網站對 AI 代理是否友善的概念。在建立這類平台時，你需要檢視資料是否可已被 AI 代理解析？功能是否可被 AI 使用？內容是否可被 AI 取用？
如果你的網站繼續停留在只「給人看」，卻不能「給 AI 代理使用」，那麼未來將很難被 AI 列入候選清單。換句話說，AX 是網站在未來數位通路中的存活條件之一。
從 SEO 到 AXO
正如同早期網站需要優化 SEO 來取得搜尋引擎曝光，AXO (AI-Agent Experience Optimization) 是一套針對 AI 代理最佳化網站體驗的框架。
SEO 的本質是讓你的內容被搜尋引擎找到與理解，進而推薦給人類用戶。而 AXO 的本質，是讓你的內容與功能或服務被 AI 代理存取與執行，進而代表使用者/ 客戶做出決策。
當 AI 開始『決定誰被推薦』，而不只是『列出一堆連結』，那麼你要讓誰先喜歡你呢？當然是 AI！
因此，AXO 可以被視為 下一代 SEO + UX 的融合體，它既需要讓內容可見，也需要讓功能可行，還要讓代理人能信任與理解你提供的資訊。
如何讓 AI 代理存取你的內容與工具？
Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 推動 (Google 及 Microsoft 接採用) 的開放標準，目的是讓 AI 模型/代理能以一致方式安全存取網站提供的資料與功能，這項技術也將成為 Agentic Web 的核心協定之一。
只要你的網站部署了 MCP server，就等於提供一個「USB-C for AI」，讓 AI 代理人可以查詢 FAQ、取得商品資訊、甚至執行下單動作，而不需要爬蟲式解析或反覆模擬點擊流程。
A2A 讓不同代理彼此溝通與協作
Agent2Agent (A2A) 協定則是由 Google 領頭推動，目的是解決多代理協作的跨平台互通問題。它讓來自不同開發商的代理 (例如一個 Google 購物助理與一個 Claude 客服助理) 能透過共通語言交換指令與上下文資料。
這對企業端的品牌 AI 代理 (Brand AI Agents) 特別重要。未來你可能不只要服務客戶的 AI 代理，也要派出你自己的代理與其協作，而 A2A 協定就是他們溝通的渠道。
在 Agentic Web 中脫穎而出
透過 AXO、MCP 與 A2A，電子商務平台能夠讓購物代理人自動存取最新商品資訊、比價與結帳流程，部落格與內容網站能提供精準結構化內容給知識型代理人，進而提升 AI 推薦曝光，而以 SaaS 平台為例，這些網站可以讓工程型代理自動拉取 API 文件、取得使用授權、部署測試工作環境，甚至與開發者平台進行 webhook 整合與事件觸發。這些能力不再是附加價值，而將成為未來網站能否在 AI 決策鏈中「被選中」的基本條件。
企業如何準備 Agentic Web？
導入結構化資料 (Schema.org)，讓你的網站資訊更容易被機器理解。
提供 llm.txt 檔案，專為語言模型設計的指引文件，類似 robots.txt。
提供核心功能的 API，例如查庫存、下單、客服等。
嘗試部署 MCP Server，將 FAQ、商品目錄、知識庫轉成可供 AI 代理讀取的上下文端點。
建立 Microsoft NLWeb，為你的受眾及其 AI 代理提供一個類 ChatGPT 的使用介面。
加入 Google A2A 生態系，讓你的系統能與其他代理人協作。
監測 AI 代理流量，觀察其行為瓶頸。
調整 Bot 管理政策，善待 AI 代理人，別讓防火牆擋住潛在客戶。
