品牌 AI 曝光診斷清單與分步檢查方法
品牌 AI 曝光診斷的第一步，是把核心問題直接輸入 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude 這 4 個引擎，並記錄回答中是否提及品牌。 隨後依次檢查爬蟲可訪問性、內容格式、競爭對比和指標衡量這 4 項。
消費者不再逐條瀏覽 Google 搜尋結果，而是直接向 ChatGPT 或 Perplexity 提問，有時還會直接選擇 AI 推薦的品牌。AI 引用和推薦品牌的機制獨立於 SEO 排名運作，因此在搜尋結果中排名靠前和出現在 AI 回答中，所需的最佳化方法並不相同。
檢查 1. 選定核心查詢並在各引擎中直接測試
第一步是選定查詢，再將這些查詢逐一輸入各個引擎並記錄結果。 同一個問題在不同引擎中引用的品牌並不一致，所以不能像 SEO 排名那樣一次性完成衡量，而要按引擎分別測試。查詢一旦選錯，後續所有衡量都會失真，因此這一步投入的時間最多。
查詢選定條件
- 直接詢問品牌所屬品類的資訊搜尋型問題（例："純素防曬霜推薦"、"舒緩精華成分對比"）
- 在作出購買決定的階段，使用者實際可能輸入的對比型、推薦型問題
- 不含品牌名的品類查詢和含品牌名的查詢各準備 20~30 個
各引擎測試方法
在 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude 中輸入相同的查詢，並將以下專案記錄在電子表格中。每個引擎單獨設一列，便於比較引擎之間的差異。
| 記錄專案 | 值 |
|---|---|
| 品牌提及 | 提及 / 未提及 |
| 提及順序 | 首位 / 靠後 |
| 提及語境 | 推薦 / 比較 / 僅列出名稱 |
ChatGPT 會同時使用訓練資料和 ChatGPT 搜尋結果，Perplexity 則基於實時網頁索引作答，因此同一查詢在兩個引擎中的結果有時並不一致。如果品牌在兩個引擎的回答中都沒有出現，應先檢查內容格式和爬蟲可訪問性。
檢查 2. 為什麼要檢查 AI 爬蟲的訪問？
AI 爬蟲如果無法訪問網站，網站內容就不會成為 AI 回答的素材。 根據OpenAI 爬蟲文件，用於搜尋的 OAI-SearchBot 與用於訓練的 GPTBot 需要分別設定。遮蔽 OAI-SearchBot 的網站不會出現在 ChatGPT 搜尋回答中；遮蔽 GPTBot 則表示不允許將該網站的內容用於模型訓練。Perplexity 透過 PerplexityBot 收集要納入搜尋結果的頁面。Google 的 Google-Extended 是決定內容是否用於 Gemini 訓練與接地（grounding）的令牌，不影響 Google 搜尋曝光。因此，需要逐一核對每個機器人的允許設定。
爬蟲可訪問性清單
-
robots.txt是否遮蔽了 OAI-SearchBot 和 PerplexityBot，GPTBot 與 Google-Extended 的設定是否符合預期 - 主要落地頁、部落格和產品詳情頁是否無需登入即可訪問
- 依賴 JavaScript 渲染的頁面是否提供伺服器端渲染或靜態 HTML（依賴渲染時，爬蟲有時無法抓取正文）
- 是否已提交最新的網站地圖
在 robots.txt 中新增 User-agent: GPTBot / Allow: / 後，即允許 OpenAI 訓練用爬蟲抓取內容；ChatGPT 搜尋曝光則需透過 OAI-SearchBot 的設定另行決定。
檢查 3. AI 更容易引用什麼格式的內容？
AI 引擎更容易引用結構化內容。 資訊分散在長段落中的頁面，被 AI 回答摘錄的頻率不如那些以簡短段落直接回答問題、並使用問題式標題的頁面。應用 schema.org 標準的 FAQPage、Product、Organization Schema，有助於 AI 引擎將品牌資訊識別為結構化實體。Google AI Overviews（AI 摘要）不要求使用額外的 Schema，但建議結構化資料與頁面上顯示的正文保持一致。
內容格式檢查專案
- 核心問題的答案是否出現在該部分的前 1~2 句之內
- H2、H3 標題是否採用實際搜尋問題的形式（例："OO 成分對皮膚有什麼影響？"）
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是否已應用
FAQPageJSON-LD Schema -
OrganizationSchema 中是否填寫了品牌名、品類和官方 URL - 是否將資訊拆分為專案符號列表或編號列表（而不是長段落）
檢查 4. 與競爭品牌比較引用佔有率
要同時記錄競爭品牌在同一查詢中被提及的頻率和排位，才能判斷本品牌的引用佔有率在品類中處於什麼水平。 如果只記錄本品牌是否被提及，就沒有可以比較的對象。
競爭對比診斷方法
- 記錄檢查 1 中所選查詢的 AI 回答裡提及的所有品牌。
- 統計各品牌的提及次數和首位提及次數，計算品類內的引用佔有率。
- 計算公式：
品牌被提及次數 ÷ 目標查詢數 × 100% - 收集競爭品牌被引用的內容型別（部落格、評測、官方網站），找出我們欠缺的渠道。
如果引用佔有率比競爭對手低 10 個百分點以上，應先檢查內容格式和爬蟲可訪問性。若這兩項都沒有問題，差距卻依然很大，則轉向增加第三方權威媒體（美妝媒體、專業評測網站）提及的策略。
檢查 5. 追蹤 AI 曝光成效的指標
診斷並非做一次就結束，而是要每月至少追蹤一次相同的指標，以衡量改進效果。 AI 搜尋環境會隨著引擎更新和競爭品牌的內容變化而快速改變。
| 指標 | 衡量方法 |
|---|---|
| 引用佔有率 | 以 30~80 個查詢為基準，記錄每月趨勢 |
| 提及順序 | 記錄首位提及的比例（比例越高，品牌可信度訊號越強） |
| 提及語境 | 將推薦提及（正面）、比較提及（中性）、警示提及（負面）區分開來分別追蹤 |
| AI referrer 流量 | 在 GA4 中將 chatgpt.com、perplexity.ai、gemini.google.com 等設為 referrer 來源進行篩選，統計其對實際流量的貢獻 |
| 轉換貢獻 | 將 AI referrer 流量的每會話轉換率與自然流量進行比較 |
修改內容格式後，引用佔有率通常需要 6~12 週以上才會出現明顯變化。因此，評估成效時應看 3 個月的累計趨勢，而不是短期的數值波動。
PION 的 AI 曝光診斷將上述 5 項檢查整合為一份報告，提供各引擎的引用佔有率、爬蟲可訪問性錯誤以及 Schema 改進的優先順序。如果想用其他機構的診斷報告替代本清單，請先核對報告中是否包含提示詞列表和測量次數。免費診斷報告的型別及需要確認的專案，可參閱GEO 代理機構免費 AI 可見度診斷報告：領取前需要確認的專案。
在親自執行本清單之前，如果想先評估目前的準備程度，可以透過AI 回答曝光基礎檢查的 8 個專案進行確認。
常見問題
如何進行 AI 曝光診斷？
自行開展診斷時，首先要準備品牌所屬品類的 20~50 個核心問題。將這些問題輸入 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude 這 4 個引擎，記錄回答中是否提及品牌。接著依次檢查爬蟲可訪問性、內容格式、競爭對比和引用佔有率這 4 項，診斷即告完成。如果自我診斷無法找出原因，可以委託專業的 GEO 代理機構進行資料診斷。
SEO 排名高的話，也會自動出現在 AI 回答中嗎？
不會自動出現。AI 引擎決定引用哪些頁面時，依據的不是搜尋排名，而是內容格式、信任訊號以及實體資訊的準確性。因此，即使是搜尋結果中排名靠前的頁面，也常常不會出現在 AI 回答中。
衡量品牌在 ChatGPT 和 Perplexity 中曝光情況的指標有哪些？
基本指標是引用佔有率，按 '品牌被提及次數 ÷ 目標查詢數 × 100%' 計算。此外，還需同時追蹤提及順序（首位/靠後）、提及語境（推薦/比較提及）以及 GA4 中的 AI referrer 流量。
在 robots.txt 中遮蔽 GPTBot，會對 AI 回答曝光產生什麼影響？
網站內容會被排除在 OpenAI 模型訓練資料之外；如果已允許 OAI-SearchBot，則不會影響 ChatGPT 搜尋曝光。OpenAI 要求將訓練用的 GPTBot 和搜尋用的 OAI-SearchBot 分別設定，並說明遮蔽 OAI-SearchBot 的網站不會出現在 ChatGPT 搜尋回答中。Google-Extended 同樣只適用於 Gemini 的訓練與接地，與 Google 搜尋曝光無關，因此應將搜尋用爬蟲與訓練用設定分開決定。
自我診斷與專業診斷有什麼區別？
自我診斷可以做到輸入查詢並記錄品牌是否被提及。至於各引擎的抓取狀態分析、Schema 錯誤檢測、與競爭對手相比的引用佔有率基準對比，如果缺乏專業工具和經驗，準確度就會偏低。專業診斷會綜合這四項內容，進一步提出改進優先順序和行動方案。
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