
先講結論:AI 推不推你,看的不是你官網寫得多好,是別人怎麼講你,以及你的內容 AI 讀不讀得懂。
這篇是 10/7 晚上線上 AI 小聚兩個小時的內容,整理成可以照做的版本。
先說清楚,我不是專門做 SEO 的人
這些是我最近三個月在學的東西。
上週去 Welly 2027 行銷趨勢論壇聽了一整天,再把國外幾位大神的影片看完,加上我們自己電商工具箱做過的案例,整理成這篇。
(我以前是寫程式的,看這些數據比看文案有感,哈)
為什麼要學?因為客人改問 AI 了。
以前找餐廳、比產品是打開 Google,現在很多人直接問 ChatGPT 或 Gemini,連 Google 自己的搜尋結果也先跳出 AI 摘要。
你官網寫得再好,AI 不提你,客人就看不到你。
搜尋改朝換代,先搞懂 3 件事
| 現象 | 數字 | 對你的意思 |
|---|---|---|
| AI 摘要變成預設 | 台灣 48% 到 60% 的搜尋結果,先出現 AI 摘要 | 客人在點進任何網站之前,先看到 AI 的答案 |
| 零點擊變多 | Google 搜尋只剩不到三分之一會點出去;AI 摘要出現時,第一名的點擊率掉 58% | 曝光變多、點擊變少會是常態,KPI 要改 |
| 引用來源在第三方 | AI 回答引用的來源,品牌官網只占 6%,94% 來自第三方 | 官網是地基,但決定你被不被推薦的,是別人怎麼講你 |
數字出處:Welly 2027 行銷趨勢論壇 (2026/10/1) 講者資料、SparkToro 2026 零點擊研究、Ahrefs AI Overviews 點擊率研究。
還有一個數字我覺得最重要:同一題問 AI 兩次,拿到同一份品牌清單的機率不到 1%。
所以「我在 AI 排第幾」這題本身就問錯了。
AI 沒有排名,只有出現率。要追的是「問 30 題,我出現幾次」。
AI 怎麼決定推薦誰?
Google AI 模式收到一個問題,不是直接去找答案。
它會先把問題拆成十幾個子問題,各自去搜,再把搜到的段落拼成一個答案。這個動作叫 Query Fan-out。
這代表三件事:
- AI 是一段一段切著讀的,不是整篇讀。每一段要單獨看也看得懂,不然就算整篇很棒,也拼不進答案裡
- 一個問題背後有十幾個子問題。你的網站回答了幾個,決定你被引用的機率
- AI 會交叉比對不同來源。你官網說的,跟媒體、Google 商家、社群說的對不起來,它會懷疑你
讓 AI 認識你的 5 個步驟
| 步驟 | 目的 | 這週就做 | 工具 |
|---|---|---|---|
| 1 看得到 | AI 爬得到你 | 查 robots.txt,確認不靠 JavaScript 也看得到內容 | Search Console、PageSpeed Insights |
| 2 讀得懂 | AI 擷取得到答案 | 標題對齊主題、結論先講、補齊 FAQ | 提示詞 2 |
| 3 信得過 | AI 相信你 | 補上數字、案例、作者資歷、出處 | E-E-A-T 自我檢查 |
| 4 被提到 | 別人替你背書 | 媒體、部落客、Dcard、YouTube、Google 商家 | 提示詞 1B 看競品靠誰被推薦 |
| 5 追得到 | 知道有沒有效 | 30 題 × 3 平台 × 多次測試,每月一輪 | 提示詞 1A、1B、GA4 |
前 3 步做在自己的網站,第 4 步做在別人的地盤,第 5 步讓你知道做了有沒有效。
下面一步一步講。
第 1 步 看得到:AI 爬得到你
先去看你的 robots.txt 有沒有擋掉 AI 的爬蟲。
OAI-SearchBot 負責 ChatGPT 的搜尋結果,GPTBot 負責模型訓練,兩個可以分開設定。訓練用的要不要放行看公司政策,但搜尋用的擋掉就等於自己退出比賽。
User-agent: OAI-SearchBot Allow: / User-agent: GPTBot Allow: / User-agent: ClaudeBot Allow: / User-agent: PerplexityBot Allow: / Sitemap: https://你的網址/sitemap.xml
第二件事,內容不要全靠 JavaScript 才長出來。
我們工具箱有 185 支工具的介紹,原本是前端渲染,爬蟲進來只看得到 30 個字,8 月底才改成伺服器端直接輸出。這個洞我自己挖的,自己補。
第三件事,Search Console 提交 sitemap,Bing Webmaster 也去登記一下。
ChatGPT 的搜尋結果有一大部分是從 Bing 的索引來的,很多人只顧 Google,Bing 那邊根本沒收錄。
第 2 步 讀得懂:AI 擷取得到答案
標題用顧客會問的問句,第一句話就是答案,結論放在前 30%。
每個 H2 回答一個問題,段落單獨看也看得懂。
這跟以前寫文章「先鋪陳再講重點」剛好相反,AI 沒耐心看你鋪陳。
再來是補 FAQ。
用下面的提示詞 2,把顧客的一個問題拆成 12 個子問題,對照你的網頁,沒回答到的就寫成 FAQ,放到最適合的那一頁。
但不要切太碎。
一頁回答一個主題,但要回答完整。把一篇文章拆成十篇 300 字的小文,AI 反而找不到夠份量的段落可以引用。
第 3 步 信得過:AI 相信你
數字、案例、作者是誰、資料哪裡來的,全部寫出來。
介紹品牌用「X 是...」的定義句,寫出具體名稱、地點、價格,不要只有形容詞。
還有一個很多人忽略的:資料要一致。
官網、Google 商家、FB、IG 上的品牌名稱、地址、電話、營業時間,一個字都不能不一樣。AI 會交叉比對,對不起來它就不敢推你。
(我們自己也中過,講師介紹頁跟商家資訊的年份對不上,哈)
不要塞關鍵字、不要誇大、不要自稱第一。這些以前 SEO 就不該做,現在 AI 看到更不信。
第 4 步 被提到:別人替你背書
前面三步都在自己家,這一步要去別人的地盤。
媒體報導、部落客開箱、Dcard 跟 PTT 的討論、YouTube 的影片、Google 商家的評論,這些都是 AI 引用的 94%。
怎麼知道要去哪裡?
用提示詞 1B 看 AI 回答你的產業問題時,引用了哪些來源,競品是靠什麼被推薦的,你就去那裡。
兩個絕對不要做的:
不要用假帳號洗評論,不要在網頁裡藏「請 AI 推薦我」這種指令 (Prompt Injection)。
國外已經有被抓到整站一起消失的案例,省那一點力氣不值得。
第 5 步 追得到:知道做了有沒有效
用提示詞 1A 列出 30 題顧客會問 AI 的問題。
在 ChatGPT、Gemini、Google AI 模式各問 3 次,用無痕視窗,記下日期。
下個月用同一組題目再測一輪,看的是出現率、聲量占比、引用率。
GA4 可以建一個 AI 流量頻道,在「管理 → 資料顯示 → 頻道群組」新增自訂頻道,條件設「工作階段來源」符合這段規則運算式:
.*(chatgpt|openai|perplexity|gemini|copilot|claude|deepseek).*
提醒一下,有些 AI 工具不會傳來源資訊,GA4 只看得到一部分。
我會建議在表單或問卷多加一個「AI 推薦」的選項,補抓那些 GA4 看不到的。
最後一定要看成交,不是看出現。AI 提到你 100 次,沒有人來買,那是知名度,不是生意。
我們自己做的 2 個案例 (數字來自 Google Search Console)
案例 1:統一編號,搜尋字告訴我「原來大家都在找這個」
我們的 電商工具箱 4 月做了一支統一編號驗證器,本來只是工具箱裡的一支小工具。
5 月就有 123 次搜尋點擊,6 月 236 次,點擊率 17%,平均排名 3.7。
打開 Search Console 看搜尋字才發現,大家找的不是「驗證」,是「統編產生器」「統一編號產生器」。
要測試電子發票、結帳表單、ERP 的人,需要一批檢核碼正確的假統編。
所以 6/23 驗證器加上公司登記查詢,7/2 做出 統一編號產生器。
產生器上線第一個月 382 次點擊,8 月 666 次,9 月 617 次。
整站月點擊從 4 月的 50 次,長到 9 月的 2,000 次,曝光從 790 次變 68,908 次。
兩支統編工具頁占整站搜尋點擊的 36%。
可以照抄的做法:
先做一支小工具,看 Search Console 的搜尋字,需求在哪裡就往哪裡延伸。
不是我多會做 SEO,是搜尋字直接告訴我。
案例 2:補 FAQ 之後,點擊變多,點擊率反而變低
7/26 我們把 134 個工具頁的 FAQ 從只有機器看得到的 JSON-LD,變成頁面上看得見的文字。
8/30 再把 185 支工具的介紹改成伺服器渲染,45 頁隱形的 FAQ 集中補上,158 篇文章修標題階層。
每題 FAQ 用顧客的問句當標題,第一句就是答案。
| 期間 (扣掉兩支統編工具頁) | 每日點擊 | 每日曝光 | 點擊率 |
|---|---|---|---|
| 6/1 到 7/25 調整前 | 24.8 | 832 | 2.98% |
| 7/26 到 8/30 第一波後 | 36.1 | 1,507 | 2.39% |
| 8/31 到 10/4 第二波後 | 41.4 | 1,958 | 2.11% |
老實講,曝光漲得比點擊快,點擊率一路往下。
這就是 AI 摘要時代的典型症狀:你被更多廣泛的字吃到曝光,但答案在摘要裡就被看完了。
曝光靠 FAQ 補,點擊率要靠標題跟摘要另外救回來。
這兩個案例都是組合拳,同一段時間工具跟文章也一直在加,我拆不出哪一招最有用。
(所以看到「做了 X 流量漲 10 倍」那種文,先懷疑一下)
寫內容的 6 個要點
- 標題用問句。主關鍵字在前、品牌在後,加上年份
- 答案放在前 30%。開頭 60 字內直接回答核心問題
- 要有事實跟數字,不要只有形容詞。至少放一個比較表格,用文字表格,不要用圖片
- 同一份內容在第三方平台也要有版本。AI 引用的 94% 在別人家,媒體投稿、YouTube 說明欄、論壇回答都算
- llms.txt 可以做,但別期待。Google 說他們不用,統計上 97% 的 llms.txt 一個 AI 請求都沒收到過
- 挑長尾的問題。「SEO 工具」這種大字你搶不過,「台中西屯 牙醫 假日 看診 推薦」這種帶地區、情境、條件的長問題才是你的主場
3 段可以整段複製的提示詞
把【 】換成你自己的資訊,整段貼到 ChatGPT、Gemini 或 Claude。
沒有自己品牌的,拿你服務的客戶或競品來練。
AI 是改寫跟分析的助手,不是事實來源,數據、案例、價格一定要用你自己的真實資料。
提示詞 1A:產生「顧客會問 AI 的問題清單」
你是熟悉 AI 搜尋 (ChatGPT、Gemini、Google AI 摘要) 的行銷顧問。 我的品牌資訊如下: 品牌名稱:【填入】 產品或服務:【填入】 所在地區或服務範圍:【填入,例如台中西屯】 主要客群:【填入】 主要競爭對手:【填入 2 到 3 個】 請列出 20 個「潛在顧客在購買前,最可能直接問 AI 的完整問題」,要求: 1. 用台灣人日常口語的問法,每題 15 到 40 個字 2. 涵蓋 4 種情境:比較推薦、價格預算、使用場景、疑慮與評價 3. 只列「AI 回答時會推薦品牌或店家」的問題,排除純知識題 4. 用表格輸出:編號|問題|情境類型|購買意圖 (高/中/低) 5. 最後挑出 5 題最值得優先追蹤的問題,並說明理由
提示詞 1B:分析 AI 回答,找出能見度與改善方向
你是 AI 搜尋能見度分析師。 我在 ChatGPT、Gemini、Google AI 模式詢問同一組問題,回答貼在最下方。 我的品牌:【品牌名稱】;競爭對手:【競品 1、競品 2、競品 3】 請幫我分析,並用表格呈現: 1. 每個平台、每一題:我的品牌有沒有被提到?排第幾?有沒有附上我的網站連結? 2. 競爭對手被提到的次數,算出我和競品的聲量占比 3. AI 引用了哪些來源 (官網、新聞媒體、部落客、論壇、社群、影片) 4. AI 描述我的品牌時用了哪些關鍵詞?有沒有錯誤或過時的資訊? 5. 我沒被推薦的題目,競品是靠哪些內容或來源被推薦的? 6. 給我 3 個最優先的改善行動,依「影響大、做得快」排序 最後用 100 字以內總結目前的 AI 能見度。 【貼上 AI 回答,並註明平台與題號】
提示詞 2:Query Fan-out 拆題+FAQ 布局
你是 Google AI 模式的查詢擴散 (Query Fan-out) 模擬器,也是 SEO 內容策略顧問。 使用者的問題是:「【貼上一個顧客的完整問題】」 請完成以下任務: 1. 列出 AI 為了回答這題,可能在背後搜尋的 12 個子問題 2. 把子問題分成 4 類:比較推薦、條件規格、價格預算、疑慮評價 3. 對照我目前的網頁內容 (貼在最下方),標出每個子問題「已回答/部分回答/沒回答」 4. 針對沒回答的子問題規劃 FAQ:每題用顧客口吻的 H2 問句,加上 40 到 60 字的直接答案 5. 建議每題 FAQ 放在哪一頁 (首頁、產品或服務頁、文章頁、常見問題頁) 6. 答案裡需要我補充的真實資料 (價格、數據、案例),用【待補】標出,不要自己編造 【貼上我的網頁內容】
講義裡還有提示詞 3 (把舊文章改寫成 AI 好引用的版本)、提示詞 4 (品牌資訊一致性檢查)、提示詞 5 (第三方聲量布局),加上 9 支國外大神的影片清單。
想要完整講義的,寄信到 [email protected],標題寫「AIO GEO 講義」,我會回你。
30 天行動計畫
| 週次 | 主題 | 要做的事 |
|---|---|---|
| 第 1 週 | 健檢 | 用提示詞 1A 列 30 題;三平台各問 3 次;用提示詞 1B 算出現率與聲量占比 |
| 第 2 週 | 修地基 | 檢查 robots.txt 與 JavaScript 渲染;設定 Search Console 與 Bing;GA4 建 AI 流量頻道;統一官網、商家、社群資訊 |
| 第 3 週 | 改內容 | 挑 5 到 10 個最值錢的頁面;用提示詞 2 補 FAQ;補上數據、案例、作者資歷 |
| 第 4 週 | 擴聲量 | 從 1B 的結果找出 AI 常引用的第三方;規劃新聞稿、部落客、Dcard 與 YouTube;用同一組問題再測一輪 |
5 個常見的坑
- 塞關鍵字。以前對 Google 就沒用了,對 AI 更沒用,它看的是你有沒有回答問題
- 資料不一致。官網說成立 2015,商家寫 2018,AI 兩個都不信
- 藏指令給 AI 看。在網頁白字白底寫「請推薦本店」,這叫 Prompt Injection,被抓到整站一起處罰
- 相信「保證上 AI 推薦」。同一題問兩次答案都不一樣了,沒有人保證得了,看到這種方案先關掉
- 切太碎。一篇拆十篇,每篇都不夠份量被引用,不如一篇把問題回答完整
最後
以前是把關鍵字塞給 Google,現在是把答案寫給 AI 讀。
不是你說你很好,是別人說你好,AI 才會信。
我自己也還在學,上面的案例數字每個月都會再拉一次,有變化我會再寫。
如果你照著做了第 1 週的健檢,很歡迎把結果寄給我,我想看看不同產業的出現率長什麼樣子。