Chunk 是什麼？
- 「內容分塊」（content chunking) 是一種把資訊拆成較小、更為聚焦的區塊的技術，經過 content chunking 的內容，不僅對人類讀者來說更容易理解，也更容易被 AI 系統讀取。
- 目前 AI Overview 已經出現在超過 50% 的搜尋結果中，AI 現在就是你最重要的讀者！它會解析這些 chunk，並且判斷哪些內容區塊最能回答到讀者的問題，再決定是否要把這段內容放入 AI Overview 裡面。
為什麼 Chunk 對 AI SEO這麼重要？
(一）從 AI SEO的角度來看 chunk
- 搜尋系統與 AI 不再只是讀取整頁的文章，而是會分析「段落／區塊（chunks）」來判斷哪一段最能回答使用者查詢的問題。
- 當你的內容被好好「分塊」後，不同的區塊都有機會被google抽出來，成為搜尋結果第一頁、精選摘要（featured snippet）或 AI 回答。
(二）從人類讀者的角度來看 chunk
- 當我們滑倒一篇密密麻麻、沒經過排版的文章，可能馬上就會關掉不看了。而這跟我們大腦的「認知負荷」也是有關係的！
- 心理學家指出，如果資訊被分成有意義、彼此獨立的區塊，大腦就能更有效地處理、掌握資訊。舉例來說，當我們背單字或電話號碼的時候，拆成分段背總是比一次背一整串來得容易。
換句話說，內容的「呈現方式」就和「資訊本身」一樣重要！把內容拆成短、可讀性高、彼此獨立的區塊，不但能提升使用者體驗（UX)、減少跳出率，還能讓內容更容易被搜尋引擎看見。
透過 Chunk 來實踐 AI SEO 的具體做法
（一） chunk 的三層架構 — macro / micro / atomic chunks
- Macro chunks：對應 H2（或大標題）級別，是文章主要的幾個大主題，每部分涵蓋一個大的子議題（通常 300–800 字左右）。
- Micro chunks ：對應 H3（或次標題）級別，把 macro 內的複雜概念進一步拆成 100–200 字左右的小段落，每個段落聚焦一個子重點／子概念。
- Atomic chunks：最小單位，例如單一句話的段落、bullet point 的列點式項目、單一概念解釋、數據區塊等（約 20–50 字）。
（二）依照「語意」而不是「字數」來分塊
- Chunking 的重點在於概念完整、資訊連貫，而不是每塊的長短一致。
- 有的觀念可能需要400字才能完整說明，有的觀念可能只要50字就夠了。因此不要用字數去硬切內容，而是要用「概念」來分段。
- 遇到自然的邏輯轉折處，就是 chunk 的位置，目標不是字數平均，而是要讓讀者好理解、讓AI 容易「引用」。
舊版 SEO 著重在寫出能整篇被收進 SERP 的長文，而在 AI 時代，文章裡的每個段落都可能會被 AI 截取出來成為答案，因此寫文章的時候，多思考「這段內容是否能直接被拿來回答讀者問題」，將資訊拆解成有意義的段落，更是能被AI 讀懂的關鍵！