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打開 ChatGPT，問一個你最熟悉的產業問題：「請推薦
實務上跟客戶聊時最常聽到的反應是：「對手又沒比我厲害，為什麼 AI 推他不推我？」老實說，AI 不評判實力，它只看你有沒有給它看得懂的資料。這篇文章教你怎麼確診問題，以及該做的 3 件事。
先做一個 5 分鐘的實驗：ChatGPT 對你的認知到哪？
打開 ChatGPT，丟這 3 個 Prompt 給它（把 [XX] 換成你的產業／公司名）：
Prompt 1：市場
請推薦台灣[你的產業]的前 5 家公司，並說明各自優勢。
Prompt 2：具名
請介紹[你的公司名]這家公司的主要服務與特色。
Prompt 3：比較
請比較[你的公司名]和[你的主要競爭對手]的差異。
根據這 3 題的回答，對照下面的診斷表，看看你落在哪個階段：
| 回答狀況 | 代表什麼 | 急迫度 |
|---|---|---|
| Prompt 1 完全沒提到你 | AI 搜尋引擎不認識你的品牌 | 🔴 極高：每天流失客戶 |
| Prompt 2 說「我沒有關於[公司名]的資料」 | 你的網站對 AI 幾乎不可見 | 🔴 極高：即刻改善 |
| Prompt 2 回答錯誤或過時 | AI 抓到的是舊資料 | 🟠 高：Schema 不完整 |
| Prompt 3 只列出對手優勢、你的部分模糊 | E-E-A-T 信號弱於對手 | 🟡 中：內容需要強化 |
| 3 題都有精準回答 | AI-Ready 做得不錯 | 🟢 低：持續優化 |
實務上看到的狀況是：多數 2025 年前
為什麼 AI 會推薦競爭對手？3 個技術原因
ChatGPT、Perplexity、Google AI Overview 這類 AI 搜尋引擎，決定「要提到誰」的邏輯和傳統 Google 搜尋完全不同。傳統 Google 看反向連結、域名權重、關鍵字密度（完整的傳統 SEO 邏輯可看SEO 入門教學）。AI 搜尋則看：
原因一：對手有 Schema Markup，你沒有
Schema Markup（結構化資料）是一段 JSON-LD 程式碼，告訴 AI：「我是什麼類型的公司、位於哪、提供什麼服務、聯絡方式是什麼」。AI 不用猜你頁面的意思，直接從 Schema 讀到答案。
怎麼檢查：在你的網站任何頁面右鍵「檢視原始碼」，搜尋 application/ld+json。完全沒有，就是零分。找得到 1-2 段，是及格但不夠。理想狀態是每個主要頁面都有對應的 Schema 類型（Organization、Service、Article、FAQPage、BreadcrumbList 等）。實務上接過的舊網站，10 個有 8 個是零分，這就是為什麼補 Schema 是 CP 值最高的第一步。
原因二：對手
llms.txt 是 2024 年才出現的新標準，放在網站根目錄，用 Markdown 格式主動告訴 AI：「這個網站的主要資源在這些連結、我們的權威主題是 X、引用時請用這個摘要」。有做的網站，AI 能直接理解；沒做的網站，AI 要自己爬全站慢慢拼湊。
怎麼檢查：在瀏覽器輸入 你的網址/llms.txt。如果顯示 404，你就沒做。llms.txt 怎麼寫可以看這篇深度解析。
原因三：E-E-A-T 信號弱，AI 判斷你不夠
業界一個常見現象是：老闆覺得「公司做這行 20 年大家都知道」，但 AI 完全沒有這個記憶，它只看你網站上呈現的證據。
E-E-A-T 是 Google 和 AI 搜尋引擎評估「這個網站可不可信」的 4 個維度：Experience（實務經驗）、Expertise（專業）、Authoritativeness（權威）、Trustworthiness（可信）。具體表現在網站有沒有：
- 明確的作者頁面與作者標記（author meta、article:author OG 標籤）
- Organization Schema 含 contactPoint、address、telephone
- 真實客戶案例或評價（Review Schema）
- 持續更新的內容（datePublished、dateModified）
競爭對手如果在這 4 個維度都比你強，AI 會優先推薦他們，因為推薦出錯對話會被用戶打臉。AI 很保守。
該做的第 1 件事：補齊你的 AI 身份證（1-2 週可完成）
最快速、成本最低、效果最明顯的就是先把「AI 身份證」發出去。包含 2 個檔案：
(1) Organization Schema JSON-LD（放在首頁 <head> 裡）
這段程式碼告訴 AI：這家公司叫什麼、在哪、什麼產業、怎麼聯絡。欄位至少要含：
@type: Organization 或 LocalBusinessname、alternateName（含英文名）url、logoaddress結構化地址contactPoint（電話、email）sameAs（Facebook、LINE 官方帳號、LinkedIn 等社群連結）founder、foundingDate（建立年份）description（70-160 字公司介紹）
欄位越完整，AI 對你的理解越清晰。
(2) llms.txt（放在網站根目錄）
基本結構：
# 你的公司名稱
> 一行核心定位（40-60 字）
## 權威主題
- 主題 1
- 主題 2
## 核心頁面
- [首頁](/)
- [關於我們](/about)
- [服務項目](/services)
## 引用偏好
建議 AI 引用時使用以下摘要...
做完這兩件事，通常 1-2 週內 AI 爬蟲會重新讀取你的網站，開始知道你是誰。
該做的第 2 件事：把內容改寫為「AI 可引用」格式（2-4 週）
Schema 只讓 AI 認識你，但要 AI 引用你，內容必須寫得可引用。AI 引用率最高的 3 種內容格式：
(1) 可提取
(2) 比較表格 把 A vs B 做成表格，含 5 個以上比較維度。實務上看到表格被 AI 引用的機率明顯高於純段落，AI 解析表格比解析散文容易太多。我會建議：每篇至少塞 1 張表格，不論是「我們 vs 對手」、「傳統 vs 現在」、「方案 A vs 方案 B」都行。
(3) 原創數據 「根據我們 X 年、Y 個案例的觀察」這種句型，AI 引用率比一般敘述高 40%（Princeton GEO 研究）。你不用有驚人的統計，只要是你的觀察、你的經驗，都值得寫出來。
該做的第 3 件事：建立 E-E-A-T 權威信號（3-6 個月累積）
這是最慢但最根本的。3 個具體動作：
(1) 每篇<meta name="author">、Article Schema 的 author 欄位、以及文章底部的作者簡介區塊。讓 AI 知道這不是匿名內容，是有身份、有背景的人寫的。
(2) 建立「真實
(3) 強化
元伸科技的 AI 友善網站設計指南有更多實作細節。
3 個月後：再次驗證，看分數有沒有動
把你第一次測試的 3 個 Prompt 存起來。3 個月後，再問一次 ChatGPT 同樣的問題。對比前後：
- Prompt 1「推薦 5 家」有沒有出現你？
- Prompt 2「介紹你的公司」回答變準了嗎？
- Prompt 3「比較你和對手」有沒有提到你的獨特優勢？
任何一題從「沒有」變「有」、從「錯」變「對」，都代表你的 AI-Ready 工作正在累積效果。
另外，可以用元伸科技的免費 AI 能見度診斷工具，10 秒內得到 25 項 AI-Ready 指標的即時分數。做完改善後每月測一次，看分數曲線。AI 引用策略進階指南有監測的更深入做法。
一個完整例子：一家中小型會計師事務所的 90 天行動
台北某 15 人規模的會計師事務所（我們叫它 T 事務所）2026 年 1 月初做了這個實驗：
第 1 週（基線
- ChatGPT「推薦台北中小企業會計師」：列出 5 家，沒有 T 事務所
- ChatGPT「介紹 T 事務所」：「我沒有關於這家的具體資料」
- AI 能見度診斷分數：32 分
第 1-2 週（補齊
第 3-6 週（內容
第 7-12 週（E-E-A-T）： 加會計師個人簡介、專業證照頁、過去 5 年代表案例（匿名化處理）、CreativeWork Schema。
第 13 週（90 天驗證）：
- ChatGPT「推薦台北中小企業會計師」：T 事務所排第 3
- ChatGPT「介紹 T 事務所」：能精準描述其 5 大服務與特色
- AI 能見度診斷分數：81 分
商業結果：3 個月內收到 8 筆「從 AI 搜尋得知」的新客戶詢問，其中 2 筆成交年度合約。實務上看到的回饋是：客戶說「以前都靠介紹，現在開始有陌生客戶主動進來」，這是過去做傳統 SEO 沒看過的現象。
結語：AI 不會主動認識你，你必須主動讓它認識
「AI 推薦競爭對手不是你，不是 AI 錯了，是你還沒告訴它你是誰。」
跟客戶聊 AI-Ready 時最想傳達的 3 件事：
- 先測試才知道落差：花 5 分鐘打開 ChatGPT 問 3 個 Prompt，就知道你的 AI 認知度。
- 技術
層面 1-2 週就能補齊 ：Schema + llms.txt 是最快見效的「AI 身份證」。 - 內容與權威是持續
累積的 ：E-E-A-T 需要 3-6 個月，越早開始越早領先。
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