當消費者想找晚餐靈感時，打開搜尋引擎已不再是唯一選項。愈來愈多人開始直接向 AI 助理或大型語言模型（LLM）提問，例如「適合派對的三明治食譜有哪些？」或「適合年輕族群的熱門料理是什麼？」。在這樣的情境下，品牌是否能被 AI 推薦，正逐漸成為影響消費者購買決策的重要因素。
AI 搜尋時代來臨：品牌開始優化「被 AI 推薦」能力
快消品巨頭聯合利華（Unilever）觀察到，2026 年消費者的食物探索模式正快速改變，產品曝光競爭已不再局限於超市貨架與傳統搜尋引擎排名，對食品品牌而言，如何提高在 AI 生成答案中的能見度，已成為數位行銷的重要課題。聯合利華食品事業部整合需求開發總監 Olivia Kirby 指出：「品牌必須在 AI 生態系統中具備相關性、可見度以及被推薦的能力，才能在消費者提出問題的關鍵時刻出現在搜尋結果中。」
為了因應這項變化，聯合利華開始運用 AI 搜尋可見度平台（AI Search Visibility Platform），分析旗下品牌在各種大型語言模型中的表現，了解哪些內容容易被 AI 引用，哪些內容則難以被演算法辨識。分析結果顯示，傳統以人類閱讀體驗為主的內容架構，未必能獲得 AI 系統青睞。
因此，其旗下湯塊品牌 Knorr 與美乃滋品牌 Hellmann’s 開始調整網站內容策略，將食譜與產品資訊改寫成更具結構化的「機器可讀（Machine-readable）」格式。這類內容通常具備明確標題、條列化步驟、標示清楚的食材資訊以及易於解析的描述方式，能協助大型語言模型更快速理解內容意涵，提高被引用與推薦的機率。
2026 年美式足球冠軍賽 Super Bowl 舉辦前夕，Hellmann’s 發現自己在「Game Day sandwich recipes（比賽日三明治食譜）」相關 AI 搜尋中的能見度偏低。進一步分析後發現，品牌缺乏 AI 偏好的清單式（Listicle）內容格式，因此難以在 AI 生成答案中取得優勢。
團隊隨即展開內容優化行動，新增專門的比賽日三明治食譜專頁，重新調整關鍵字配置，並將既有食譜內容改寫成更容易被大型語言模型解析的清單形式。優化完成後，Hellmann’s 在相關搜尋結果中的排名提升 10 個名次，整體可見度指標也接近翻倍成長，大幅提高品牌出現在 AI 推薦內容中的機率。
以數位模擬優化配方組合，縮短新品上市週期
聯合利華也將 AI 深入應用至產品研發流程，希望縮短新品上市時間。近年食品趨勢變化速度加快，社群媒體上的熱門話題往往能迅速帶動消費需求，傳統仰賴大量實體測試的研發模式已難以跟上市場節奏。
聯合利華食品事業研發長 Heike Steiling 表示，「AI 正改變產品開發團隊探索新產品的方式。」透過分析消費者偏好、產品數據以及歷史回饋資訊，AI 能夠預測哪些產品組合更有機會獲得市場青睞，協助團隊更早鎖定研發方向。
其中最具代表性的案例之一，是 Knorr 的 Fast & Flavourful Paste 調味醬產品。過去研發團隊需要在廚房、實驗室與試量產環境中進行大量試驗，透過反覆調整配方找出最佳風味組合。如今，AI 可以在實體測試開始前，先針對大量原料與配方組合進行數位模擬與驗證。
藉由虛擬測試環境，研發團隊能快速篩選出最具潛力的風味與質地組合，再進入實際開發階段。這種做法有效減少傳統試錯流程帶來的時間與資源消耗，也讓團隊能將更多精力投入產品優化與創意發想。聯合利華表示，這項方法成功讓 Fast & Flavourful Paste 的研發週期縮短 50%，產品開發速度提升一倍。
不過，聯合利華強調，AI 並非取代人類廚師與研發人員，而是提供更有效率的決策輔助工具。Olivia Kirby 表示，演算法擅長發現趨勢與辨識模式，但食物本質上仍與文化、情感及感官體驗密切相關。「AI 可以指出消費者未來可能喜歡什麼，最終判斷一道產品是否真正美味，仍需要人類的專業與直覺。」他說。
隨著 AI 搜尋與生成式 AI 持續改變消費者接觸品牌的方式，聯合利華正透過內容優化、搜尋可見度管理以及 AI 驅動研發，加速打造兼具市場洞察與創新能力的食品品牌。在未來的食品產業競爭中，品牌要贏得的不只是消費者的注意力，更包括演算法的推薦機會。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：聯合利華、《Food Ingredients First》，首圖來源：聯合利華
（責任編輯：廖紹伶）
