AI 能見度怎麼量：三個工具的同日實測與數據對照

八月的一個下午，我們把自家網站丟進三個 AI 能見度工具，同一天、同一組問題、同一個網址。結果差很多。一個給 86 分，一個說品牌零提及，一個只回傳三行資料。這篇記錄實測過程、三個工具各自量什麼、分數怎麼讀，以及分數低的時候該動哪裡。

三個工具，量的東西不一樣

工具量什麼資料來源免費額度
Ahrefs AI Visibility Checker品牌在 AI 回答中被提及的次數模擬提問後統計每日數次查詢
CitableRank網站結構是否適合被 AI 引用，加上實際提及率爬網站加實際問模型1 個品牌、每月 1 題、2 個平台
自行提問記錄特定問題下誰被點名手動問 ChatGPT 與 Gemini無限，但要自己整理

結構分數與提及率是兩件事。結構分數高，代表 AI 讀得懂你的網站。提及率高，代表 AI 願意在回答裡點名你。前者是門票，後者是名次。

實測數據：結構 86 分，提及率 0

檢查面向得分細項
品牌權威79%品牌清晰度 100%、實體一致性 100%、經驗與專業訊號 69%
內容結構94%機器可讀性 86%、結構化內容 100%、內容品質 92%
技術與 AI 就緒度78%可索引性 100%、AI 標準合規 40%、信任與安全 100%
AI 實際提及0/2 次兩個平台皆未點名

結構拿 86 分，實際提及是零。原因在「AI 標準合規 40%」這一項。網站缺 llms.txt，robots.txt 也沒有指向它的指令。AI 爬蟲進得來，但沒有一份給模型看的目錄。

把 40% 補到滿分做了三件事

  1. 產出 llms.txt，把全站頁面標題、網址、一句話描述整理成純文字檔，放在網域根目錄。
  2. 在 robots.txt 加上一行 Llms-txt 指令，指向那個檔案。
  3. 把所有頁面的描述補到 100 到 160 個字，讓 llms.txt 裡的每一行都能單獨讀懂。

第三件事花的時間最久。全站一百多頁，逐頁補描述。描述短於 100 字，模型抓不到足夠的判斷依據。

提及率是零，問題不在技術

我們問的問題是「台灣有哪些推薦的數位行銷顧問公司或企業內訓講師」。模型點名的五家公司，都有一個共同點：網路上有大量以問句為標題、含比較表與價格區間的頁面。我們沒有。

被點名品牌的內容特徵出現比例
標題本身是一個問句五家中四家
頁面內含價格或費用區間五家中五家
頁面內含比較表格五家中三家
有第三方媒體提到品牌名五家中五家
頁面底部有問答區塊五家中四家

提高被引用機率的七個動作

動作做法看得到結果的時間
標題改成問句把「服務介紹」改成「怎麼挑，七個問題」2 至 4 週
段落開頭先給答案第一句話就是結論，後面才是理由2 至 4 週
寫出數字區間價格、時間、比例都給範圍4 至 8 週
加比較表格三欄以上，含適用情況4 至 8 週
加問答結構化資料頁面底部六組問答加 FAQPage 標記2 至 6 週
統一品牌全名中文名加英文名，每頁至少出現一次8 週以上
取得外部提及媒體投稿、產業名錄、社群檔案8 週以上

每月固定量的三個數字

  • 結構分數：每月一次，記錄三大面向各自的百分比
  • 提及次數：固定五個問題，每月各問一次，記錄被點名幾次
  • 外部提及頁數：搜尋品牌全名，記錄非自家網域的結果數

三個數字寫在同一張表，連續看六個月。單月上下不用管，看的是六個月的斜率。

想看被引用的完整檢查項目，可以讀GEO 與 AI 引用檢查清單。想知道外包團隊該問什麼，可以讀找數位行銷顧問公司：七個問題，一張比較表。

五個固定問題怎麼設計

每月量提及率，題目要固定。題目變了，數字就沒得比。設計五題，涵蓋五種使用者情境。每題都用完整句子，寫成真人會打的樣子。

情境題目寫法要觀察什麼
找廠商台灣有哪些推薦的數位行銷顧問公司回答裡列出幾家、你在第幾位
比方案SEO 外包一個月大概多少錢價格區間是否引用你的頁面
問方法網站要怎麼做才會被 AI 引用是否引用你的檢查清單
查品牌冠誠數位行銷是什麼公司敘述是否正確、有無混淆同名品牌
找課程企業內訓的數位行銷講師怎麼找是否出現你的內訓服務

第四題最重要。模型講錯你的產業或規模，代表網站上的自我介紹寫得不夠清楚。這種錯誤修起來最快，改官網關於我們那一頁就會改善。

三個工具的限制

  • 免費版額度低。一個品牌、每月一題、兩個平台，樣本數不足以看趨勢。想每月追蹤五題，要用付費版或自己手動記錄。
  • 模型回答會變。同一題連問三次，答案不會完全一樣。每題問三次取多數，數字才穩。
  • 結構分數有天花板。分數到九十以後，再往上要靠外部提及，不是靠改網站。
  • 語言會影響結果。用中文問與用英文問，被點名的品牌不同。兩種都要記錄。

一張每月追蹤表

欄位資料來源記錄方式
結構分數GEO 健檢工具總分加三大面向百分比
提及次數五題各問三次被點名次數除以十五
平均位置回答中的排序被點名時排第幾個
外部提及頁數搜尋品牌全名非自家網域的結果數
引用來源網址回答附的連結記錄哪一頁被引用

最後一欄常被忽略。知道哪一頁被引用，就知道下一篇要寫成什麼樣子。被引用的頁面多半有三個共同點：標題是問句、內文有表格、段落開頭直接給答案。

分數與提及率脫節時的排查順序

結構分數高、提及率零，照下面順序排查。一次只改一項，改完等兩週再量。同時改三項，你會不知道哪一項有效。

  1. 先問模型知不知道你是誰。答不出來就補官網的自我介紹與服務說明。
  2. 再問模型有沒有讀得到你的頁面。把網址貼給模型請它摘要，摘不出來代表爬蟲被擋。
  3. 接著查你的內容有沒有回答那個問題。問題問價格，你的頁面沒有價格，就不會被引用。
  4. 最後查外部有沒有人提到你。全網只有自家網域提到品牌名，模型沒有第二個來源可以佐證。

常見問題

AI 能見度要用什麼工具量？

結構面用 CitableRank 的 GEO 健檢，提及面用 Ahrefs AI Visibility Checker，再加上自己固定問 ChatGPT 與 Gemini 五個問題並記錄。三者量的東西不同：結構分數是門票，提及率是名次。

結構分數很高，為什麼 AI 還是不提我？

結構分數只代表 AI 讀得懂網站。要被點名，內容要能回答使用者的問題。被點名的品牌多半有問句標題、價格區間、比較表格、頁面問答區塊，以及第三方媒體提到品牌名。

llms.txt 是什麼，一定要做嗎？

llms.txt 是放在網域根目錄的純文字檔，列出全站重要頁面的標題、網址與一句話描述，讓語言模型快速取得網站地圖。目前不是強制規範，但多數 GEO 健檢工具會檢查，缺少會扣分。

頁面描述要寫多長？

100 到 160 個字。短於 100 字，模型與搜尋引擎抓不到足夠判斷依據；長於 160 字，搜尋結果會被截斷。描述要寫出具體項目與數字，不要只寫服務名稱。

做完調整多久看得到變化？

標題改問句、段落先給答案，2 至 4 週；加價格區間與比較表，4 至 8 週；統一品牌全名與取得外部提及，8 週以上。每月量結構分數、提及次數、外部提及頁數三個數字，連續看六個月的斜率。

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