> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://growthhackers.tw/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # GEO 優化的最大誤解：AI 搜尋引用的來源，7 到 8 成不在你的網站上 - URL: https://growthhackers.tw/blog/ai-search-third-party-citations/ - Published: 2026-08-04T05:00:00.000Z - Updated: 2026-08-04T05:00:00.000Z - Description: SaaS 82.3%、金融 79.4%、電商 69.6%，這是 AI 引用到品牌官網以外來源的比例。拆解 Aleyda Solis 的 15 品牌引用來源研究，看 GEO 優化的預算該怎麼重新分配，以及台灣電商為什麼要先修通路頁。 - Author: Lewis wang - Tags: GEO, SEO, AI 搜尋, 電商經營, 內容行銷 先給你三個數字。 SaaS 82.3%，金融 79.4%，電商 69.6%。 這是 AI 在回答問題時，引用到「品牌自己網站以外」的來源比例。就算是表現最好的電商，AI 拿去組答案的來源裡，還是有超過三分之二來自你控制不了的網域。 資料來自國際 SEO 顧問 [Aleyda Solis 在 2026 年 8 月 2 日發表的引用來源研究](https://www.aleydasolis.com/en/ai-search/ai-search-citations/?ref=growthhackers.tw)。她用 Semrush Enterprise 的資料，拆解了 15 個領導品牌在 Google AI Mode、Gemini、ChatGPT 三個平台上的前 10 大被引用網域，橫跨 SaaS、電商、金融三個產業。 我看完第一個反應是：那我們這幾年在忙的，到底是哪一塊？ 因為你我都很熟悉那套流程。改標題、補結構化資料、把 H2 排好、寫 FAQ、想辦法讓頁面被抓得乾淨一點。這些事情我自己每週都在做，打開 Search Console 看有沒有進步。 問題是，你花最多力氣的那塊地，可能只佔了 AI 引用版位的十分之一。 **先給你三句話的結論**：AI 搜尋引用的來源，7 成到 8 成在你的網站以外；官網的角色是提供可查證事實的「佐證基座」，效率高但版位有限；所以 GEO 優化的預算，該從「只做站內」擴到「站內 + 第三方環境」，而且不同產業、不同 AI 平台的配比完全不同。 --- ## 這份研究到底做了什麼，先講清楚邊界 在往下講之前，我想先把這份資料能講什麼、不能講什麼說白，不然很容易被拿去亂用。 Aleyda 的做法是：抓每個品牌在三個 AI 平台上的前 10 大被引用來源網域，然後把每個網域歸類成五種身分。 - **Owned（自有）**：品牌自己控制的網域，官網與旗下子網域。 - **Social / community / creator（分享）**：YouTube、Reddit、LinkedIn、Facebook、Instagram、TikTok、Pinterest、Quora 這類社群、社區與創作者平台。 - **News / review / comparison（贏得）**：編輯型媒體、專業媒體、評價與比較平台，例如 TechRadar、Forbes、Bankrate、NerdWallet、G2、Capterra、Trustpilot。 - **Competitor（贏得）**：同類別的競爭或替代品牌網域。在電商，這一格幾乎都是通路與市集，例如 Walmart、Target、eBay 出現在另一家零售商的答案面板裡。 - **Other third party（贏得）**：其他外部參考來源，像 Wikipedia、搜尋網域、目錄型與垂直平台。 四個必須先講的邊界： ► **樣本規模是觀察，不是普查。** 15 個品牌、3 個平台、每個組合取前 10 大網域，每個產業累積 150 個來源版位。這是很有價值的一次切片，但它不是全網普查，也不是長期追蹤。 ► **資料是第三方工具的估算。** Semrush Enterprise 的引用資料是外部觀測，不是 Google 或 OpenAI 官方公布的數據。方向可以信，小數點後面不要當真。 ► **作者有立場。** Aleyda Solis 是 Orainti 創辦人、SEO 顧問，她長期推廣數位公關（digital PR）與社群工作流，這份研究的結論跟她的業務方向是一致的。這不代表數據有問題，但你讀的時候要知道她站在哪裡。 ► **三個產業推不到所有產業。** 尤其推不到台灣。這點我後面單獨開一段講，因為對你我最重要。 --- ## 發現一：為什麼 AI 引用的來源，官網永遠是少數？ 先看那張表。 | 產業 | 自有 | 外部 | 社群 | 新聞/評價 | 競爭對手 | | ---- | ----- | ----- | ----- | ----- | ----- | | SaaS | 17.7% | 82.3% | 45.7% | 10.4% | 8.1% | | 電商 | 30.4% | 69.6% | 27.5% | 0.7% | 36.6% | | 金融 | 20.6% | 79.4% | 29.8% | 19.4% | 19.8% | ![三個產業的 AI 引用來源組成。資料：Aleyda Solis, 2026-08-02，Semrush Enterprise。](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-three-verticals-v1.png) 三個產業的 AI 引用來源組成。資料：Aleyda Solis, 2026-08-02，Semrush Enterprise。 （提醒一下，橫列不會剛好加總成外部的數字，因為原文還有一欄「其他第三方」沒有列進表裡。反推回去，SaaS 約 18.1%、電商約 4.8%、金融約 10.4%。看到加不起來不用懷疑自己算錯。） 三個產業，三種完全不同的長相，只有一件事一樣：**沒有任何一個產業，是品牌自己的網站佔多數。** Aleyda 把它對到公關圈熟悉的 PESO 模型，數字更好懂：SaaS 是分享媒體最重，佔 45.7%；金融是贏得媒體最重，佔 49.6%；電商的自有貢獻最高，但贏得加分享還是佔了 69.6%。 三個都不是「自有為主」。 這裡我要幫 on-page SEO 講句公道話，因為這篇文章很容易被讀成「官網做了也沒用」。原文講得很明確：官網是**佐證基座**。AI 系統跟那些第三方來源，都需要一個可以查證的地方，去確認你的產品規格、定價、政策、文件、官方說法。你的官網就是那個地方。 沒有這個基座，外面的人講你的時候會講錯，AI 也沒有東西可以對照。 所以看完這份數據，該調整的不是要不要做官網，是它在你心裡的位階。 **官網是門檻，不是戰場。** ## 發現二：電商該先優化官網，還是先修通路頁？ 回去看電商那一列。 競爭對手 36.6%，新聞評價 0.7%。 這兩個數字擺在一起看，非常刺眼。在電商的答案面板裡，AI 引用的來源中，超過三分之一是別的零售商、市集、替代商品頁；而編輯型媒體與評測幾乎不存在，連 1% 都不到。 原文有補一句我覺得很重要的話：這不代表編輯權威對電商完全不重要，而是它們幾乎不出現在**前 10 大**引用來源裡。前 10 名以外還有沒有？可能有，只是這份研究沒看。 那台灣呢？這裡就是我覺得原文的行動建議不能照抄的地方。 在美國樣本裡，Walmart 對一個 DTC 品牌來說是純粹的競爭者，你可以把它當敵人分析。但在台灣，momo、蝦皮、PChome 對絕大多數品牌來說，**同時是通路，也是引用競爭者**。 那個 36.6% 的位置，在台灣坐著的是你自己的經銷夥伴。 所以對台灣電商，這個發現指向一句很不浪漫的話： **通路頁上的那個版本的你，很可能才是 AI 讀到的你。** 我要誠實說，這句話是我從美國樣本推過來的判斷，不是這份研究測出來的台灣結果。但它很容易自己驗證：拿你最重要的三個商品問題去問一次 AI，看它引用誰。 你的商品在 momo 的規格表、標題怎麼下、賣點寫幾行、圖上的字寫什麼，那些欄位現在誰在維護？我看過太多品牌，官網的商品頁改到第五版，通路後台的欄位還是兩年前業務隨手貼上去的。文案是舊的、規格是舊的、連容量單位都寫錯。 以前那些欄位錯了，頂多影響那個通路的轉換率。現在那些欄位錯了，AI 會拿它當作「關於你」的證據去回答別人。 這件事的優先順序，我認為在台灣電商應該排在官網改版前面。 ## 發現三：官網 SEO 還有用嗎？它是坪效最高、但只有一個櫃位的專櫃 研究裡還有一個發現，我覺得是整份資料最有價值的一句，但很容易被跳過。 品牌自己的網域是「提及密集，但版位稀缺」。 具體來說：三個產業裡，自有網域只拿到 150 個來源版位中的大約 10% 到 11%（注意，這裡算的是「出現幾次的席次」，不是上面那張表的權重佔比），卻貢獻了不成比例的提及權重。金融業是 20.6% 的提及，來自 10% 的版位。 ![自有網域佔的來源版位少，貢獻的提及權重卻不成比例（金融業）。](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-slot-scarce-v1.png) 自有網域佔的來源版位少，貢獻的提及權重卻不成比例（金融業）。 翻成人話，就回想起以前在百貨公司顧專櫃的日子。 想像 AI 的答案面板是百貨公司的一層樓。你的官網是你自己的專櫃，坪效最高，一坪的產出是全樓層最強的。但整層樓有二十個櫃位，你只有一個。你把自己的櫃位擺到滿分，樓層的成交還是大部分發生在別人的櫃上。 我在櫃上最有感的就是這件事。客人站在你面前，你講了十分鐘的傘骨結構、抗風係數，講得口沫橫飛，然後他低頭滑三分鐘手機，看到一篇開箱文，說「好我買」。 不是我說，那三分鐘的手機，比我十分鐘的話有用。 當時我以為是自己不夠會賣。現在回頭看，那就是佐證機制在運作：你自己講的話，永遠需要一個你以外的人來背書。 AI 現在做的事，跟那個客人低頭滑手機一模一樣。 所以自有網域的正確判斷是：**效率最高，但產能有上限。**你沒辦法靠「再多開幾個櫃位」去擴張，因為版位數量不由你決定。你只能靠讓別的櫃位講對你的話。 ## 發現四：ChatGPT、Gemini、AI Mode 引用的來源有什麼不同？ 還有一層是很多人會忽略的：同一個產業，換一個 AI 平台，引用來源的組成會再變一次。 | 產業 | AI Mode 最大來源 | Gemini 最大來源 | ChatGPT 最大來源 | | ---- | ------------ | ----------- | ------------ | | SaaS | 社群 74.6% | 社群 34.3% | 社群 28.3% | | 電商 | 社群 41.8% | 競爭對手 44.7% | 競爭對手 37.7% | | 金融 | 社群 47.6% | 競爭對手 22.9% | 新聞/評價 34.2% | ![同一個產業，換一個 AI 平台，最大來源類別就會換人。](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-platform-personality-v1.png) 同一個產業，換一個 AI 平台，最大來源類別就會換人。 看得出三個平台的性格差很多： **AI Mode 是三個平台裡最社群導向的**，三個產業都一樣。SaaS 那格甚至誇張到 74.6%。原文還提到，YouTube 是 SaaS 引用來源中佔比最大的網域，而 Reddit 出現在全部 15 個 SaaS 面板裡，一個都沒漏。 **ChatGPT 明顯更看重可讀的評估型內容**。金融的新聞評價來源拉到 34.2%，比在 AI Mode 高得多。 **Gemini 是混合型**，電商特別偏競爭對手，佔 44.7%。 所以那句「你要不要為 AI 搜尋做點什麼」的問題，其實問錯了。該問的是：**你的客人在用哪個 AI，而那個 AI 習慣引用誰？** 如果你的目標客群主要在 Google 的 AI Mode 上找答案，那你該產的是能真的示範、解釋、排除問題的影片與社群內容，不是把貼文量衝高。這跟我之前寫的 [Similarweb 2026 AI 搜尋報告解讀](https://growthhackers.tw/blog/similarweb-2026-ai-search-report/) 方向一致：被引用跟被點擊，是兩件要分開衡量的事。想動手追蹤的話，可以先照 [Search Console 平台屬性的設定教學](https://growthhackers.tw/blog/search-console-platform-properties/) 把 YouTube、IG、Threads 的搜尋數據撈出來，剛好對得上這份研究講的社群佔比。 --- ## 台灣的那一格，這份研究沒有寫 接下來這段是我的推論，不是 Aleyda 的資料，請你自己判斷。 這份研究的樣本是美國市場的品牌與來源生態。台灣的來源生態，我認為有三個結構性差異： **一、社群那一格，台灣的名字不一樣，性格也不一樣。** Reddit 對應到台灣，大概是 Dcard、PTT、Mobile01，加上 YouTube、Threads，近幾年還要算小紅書。但 Reddit 的社群文化對品牌參與相對寬容，台灣的鄉民文化對「品牌下來講話」的敵意高很多，業配被抓包的成本也高很多。同一套「真誠參與社群」的建議，在台灣執行難度完全不同。 **二、台灣有一大塊口碑，AI 根本爬不到。** 台灣的討論有非常高的比例沉在 Facebook 封閉社團、LINE 群組、IG 限時動態裡。這些地方 AI 抓不到。也就是說，你的品牌在台灣可能被討論得很熱，但在 AI 眼中你近乎不存在。 這是台灣品牌一個被低估的結構性劣勢。 **三、新聞評價那 0.7%，在台灣要打個問號。** 台灣電商有一個美國樣本沒有的東西：部落客開箱與比價生態。痞客邦、部落客、開箱文、比價網站，這些東西在 Aleyda 的分類裡，比較接近「社群/創作者」而不是「新聞」。所以不要看到 0.7% 就把公關預算砍光。 比較穩的判斷是：不要停，但也不要把新聞稿當作 AI 曝光的主力。 --- ## 那我現在該把預算放哪？ 講了這麼多數據，重點是什麼？ 如果你問我，這份研究最實際的價值不是那些百分比，是它幫你重新排了預算的優先順序。以下五件事，我會照這個順序做。 ► **第一：先撈你自己的引用來源，三個平台分開看。** 不要用別人的產業平均值來規劃自己的預算。挑 20 到 30 個你真正在乎的商業問題，去 AI Mode、Gemini、ChatGPT 各問一次，把出現的來源網域記下來、分類。這件事一個人做一個下午做得完，但幾乎沒有人做。做完你會發現，你的產業長相跟這張表可能差很多。 ► **第二：電商先修通路頁，再修官網。** 把你在 momo、蝦皮、PChome 上前 20 個主力商品的標題、規格、賣點、圖上文案全部調出來對一次。錯的先改。這件事的投報率，我認為比再做一輪官網 SEO 高。 ► **第三：官網不做加法，做「可被查證」的維護。** 產品規格、價格、運費、退換貨政策、常見問題、技術文件，保持正確、最新、機器讀得到。你的官網任務是當那個「可以被對照的答案」，不是當內容農場。 ► **第四：把社群與公關的 KPI 從「聲量」改成「證據角色」。** 給社群團隊的任務不是每個月發幾則，是「哪些示範、哪些使用經驗、哪些常見誤解需要有人講清楚」。給公關團隊的任務不是發幾篇稿，是「哪些說法需要外部背書、哪些比較頁寫錯了你的產品」。 ► **第五：自有佔比跟外部佔比要分開量，不要合成一個分數。** 這是原文特別提醒的一點，我覺得很對。當你的外部引用開始成長，自有佔比一定會下降，那不代表你變差了。合成一個「AI 能見度分數」的結果，就是你看不懂自己到底哪裡進步、哪裡退步。 --- ## 常見問題 **Q1：GEO 優化是什麼？跟 SEO 有什麼不同？** GEO 是生成式引擎優化（Generative Engine Optimization），目標是讓 AI 在生成答案時引用你、提到你。傳統 SEO 的目標是讓你的網頁在搜尋結果排前面，優化對象基本上是你自己的網站。GEO 的優化對象包含了大量你不擁有的網域，因為 AI 組答案時會同時參考社群、媒體、評價站、競爭對手頁面。這也是為什麼 GEO 沒辦法只靠網站內部的調整完成。 **Q2：AI 搜尋引用的來源大多來自哪裡？** 根據 Aleyda Solis 2026 年 8 月的研究，品牌自有網站以外的來源，在 SaaS 佔 82.3%、金融佔 79.4%、電商佔 69.6%。組成差異很大：SaaS 以社群與社區為主（45.7%），電商以競爭對手與市集為主（36.6%），金融的新聞評價與比較平台佔比最高（19.4%）。樣本為 15 個品牌、三個 AI 平台、前 10 大引用網域。 **Q3：做好官網 SEO 對 AI 搜尋還有用嗎？** 有用，而且是必要的。原文的說法是官網扮演「佐證基座」，提供 AI 與第三方可以查證的產品規格、定價、政策與官方說法。研究也發現自有網域雖然只佔 10% 到 11% 的來源版位，卻貢獻不成比例的提及權重（金融業 20.6% 的提及來自 10% 的版位）。所以官網的角色是效率高但版位有限，光靠它不夠。 **Q4：電商品牌該把預算放在數位公關還是社群？** 以這份研究的電商數據看，新聞評價來源在前 10 大引用網域裡只佔 0.7%，社群佔 27.5%，競爭對手與市集佔 36.6%。單看這組數字，電商的優先順序是先處理通路與比較環境的內容正確性，其次是社群與創作者的示範內容，公關稿的直接貢獻相對低。但台灣的部落客開箱與比價生態與美國樣本不同，建議先用自己的目標問題實測再決定配比。 **Q5：這份數據可以直接套用到台灣市場嗎？** 不建議直接套用。研究樣本是美國市場的品牌與來源生態，台灣的社群平台組成（Dcard、PTT、Mobile01、Threads）、通路結構（momo、蝦皮、PChome 同時是通路與引用競爭者），以及大量口碑沉在 Facebook 封閉社團與 LINE 群組而 AI 抓不到，都會讓實際比例不同。可以先當成假設拿去驗證的是「外部來源佔多數」這個結構，不可搬的是具體的百分比與行動配比。 --- ## 最後 Aleyda 在文末講了一句我很認同的話：你沒辦法保證、也沒辦法用錢買到一個自然的 AI 引用。 以前我們做 SEO，至少還有一種踏實感：頁面是我的，改了就會動，動了就看得到。現在你要影響的，是一群不歸你管的網域，用的是別人的嘴巴，講的是別人願意講的話。 這件事會讓很多做慣了 on-page 的人不舒服，包括我自己。 但如果你在台灣做電商、做品牌，我會說這反而是好消息。因為當戰場從「誰的網站技術做得好」轉到「誰在市場上真的被講對過」，那些長期把商品做好、把客服做好、把通路關係顧好的品牌，本來就贏在起跑點。 它們只是以前沒有一個計分板。 現在有了。 **參考來源**：[AI Search Is a 3rd-Party Citation Problem With an On-Page Corroboration Base](https://www.aleydasolis.com/en/ai-search/ai-search-citations/?ref=growthhackers.tw)，Aleyda Solis，2026 年 8 月 2 日發表，資料來自 Semrush Enterprise。作者另有一份 [AI 流量與 AI 引用的對照研究](https://www.aleydasolis.com/en/ai-search/ai-traffic-citations-research/?ref=growthhackers.tw) 可以一起看。 延伸閱讀：[2026 Google AI 搜尋優化指南：打臉 GEO 迷思的 5 大重點](https://growthhackers.tw/blog/google-ai-search-seo-guide-2026/)、[AI 時代，把產品做好已經不是護城河](https://growthhackers.tw/blog/ai-era-visibility-moat/)、[Google 搜尋負責人 Liz Reid 親口解密 AI 搜尋](https://growthhackers.tw/blog/liz-reid-google-search-ai-publishers/)。 --- **協作聲明與免責** 這篇文章由王董與 AI 一起整理製作完成。文中引用的第三方資料、研究或工具都會標註來源名稱；若原始出處有公開連結，會以 `[來源名稱](URL)` 形式附上，方便你進一步查找。若文中內容與原始出處有任何出入，請以原文為準。 內容僅供參考與學習交流，不構成任何專業、商業或投資建議，請依自身情況判斷並自行承擔行動風險。文中提及的工具功能、數據與平台政策可能隨時間異動，請以各官方最新公告為準。