AI 推薦你之前，會先用 site: 回你官網查證：30.2% 的子查詢只查你一家

先給你三個數字。

當你問 ChatGPT 一個關於某品牌的問題，它在背後展開的那一串子查詢裡，30.2% 會用 site: 操作符，把搜尋範圍死死鎖進那個品牌自己的網域。另外 23.8% 會加上引號，做完整字句比對。

第三個數字才是重點：只有 0.8% 的子查詢會提到競爭對手。

我第一次看到這組數字的時候愣了一下。我們講了兩年的 AI 搜尋優化，大部分討論都圍繞著「怎麼被更多地方提到」「怎麼贏過同業」。結果實際去看 AI 在背後做什麼，它根本沒在幫你跟別人比。

它在查你。

這份資料出自西班牙 SEO 顧問 MJ Cachón 在 2026 年 8 月發表的 query fan-out 研究。她用 OpenAI 官方 API 串 GPT-5.5，分析 189 個品牌相關 prompt，橫跨醫療、運動零售、飯店三個產業，總共跑了 723 次執行、產生 1,797 條子查詢。

平均每個 prompt 會展開 10.3 條子查詢。但這裡有個做研究的細節值得學：她堅持每個 prompt 要重複跑很多次。因為單次執行平均只吐 2.6 條，大約只看得到潛在子查詢的四分之一。你只問一次就下結論，會嚴重低估 AI 到底翻了你幾遍。

93.4% 的子查詢帶著品牌名。作者形容這種 fan-out 是「向心的」（centripetal），原文說它「it revolves around the entity itself」。

用她的話講最狠：每 6 條子查詢，就有 1 條專門跑去查你自己的網域。

你的官網正在被逐字核對，而你完全不知道

我做過幾年雨傘工廠的業務。那個行業有件事你躲不掉：驗廠。

客戶嫌貴、殺價、要打樣，這些都還好。最怕的是對方講一句「我下週過去看一下」。因為驗廠不是來聽你講故事的，是拿著你自己給出去的型錄和報價單，一條一條對。你型錄上寫「防水塗層業界領先」，他手指壓在那一行問你：測試報告呢？哪個標準？誰測的？

你講得出來，這單就穩了。講不出來，前面所有的品牌形象都白做。

現在 AI 就在做同一件事，只是它不用先通知你。

MJ Cachón 那份研究拆出一個很清楚的四階段升級模式：

第一階段，開放式提問。 AI 先用自然語言問一個大方向的問題，跟人類講話一樣。

第二階段，出現 site:，收斂到單一網域。 它有了懷疑對象，決定回你家看。

第三階段，出現引號，逐字核對精確字句。 這一階段最要命。它不是在找相關內容，是在確認「你官網上到底有沒有講過這句話」。

第四階段，insist。 查不到就換一個更短的說法再逼問一次。像驗廠的人翻不到那份報告，會再問一次：「那有沒有別的文件？」

好消息是，63.9% 的執行在兩次搜尋內就結束了，不會每次都一路升級到底。壞消息是，會升級到第三階段的那些，通常就是最關鍵的那幾筆生意。

我看過的台灣電商官網裡，在這個模式底下幾乎都有同一個死穴。

品牌故事頁做得美輪美奐，滿版影片、動態滾動、攝影超講究。但真正會被 site: 加引號查證的東西：材質規格、保固年限、退換貨條件、出貨時效、公司地址、成立年份，全部散在客服 FAQ 的手風琴選單裡，點開才看得到。更慘的是很多直接做成圖片，一張漂亮的規格對照表 JPG。

AI 抓不到純文字，就等於查無此人。

Cachón 在文末給的建議很具體，我覺得每個台灣品牌都該照做：每一個「企業屬性」都應該對應一個可以被索引的獨立網址。 公司地址一個、創辦年份一個、產品規格一個。內容要用讀得到的 HTML 文字，不要只藏在 PDF 裡。官方說法要禁得起逐字查證，不能含糊帶過。連官方社群帳號都要有明確唯一的正式版本，不要讓 AI 自己猜哪個才是真的。

兩個真實案例：AI 真的會回你家翻箱倒櫃

講框架容易空。看兩個實際發生的。

Seer Interactive 做了一個實驗：把同一句 prompt 在 ChatGPT 5.5 裡重複跑 30 次。那句 prompt 是「As a VP of growth looking to future-proof our search strategy, I want to know which agencies are leading the conversation on AI search rather than just reacting to it.」

注意這句話裡面沒有任何品牌名。

但 AI 展開的子查詢，完全沒有出現「best GEO agency」這種通用查詢。它直接生出帶著具體品牌名的東西：Seer Interactive GEO research、iPullRank AI search study、Lily Ray 2025 GEO penalty。

然後升級到第二階段，實際跑出來的字串長這樣：

site:seerinteractive.com AI search LLM visibility
site:seerinteractive.com AI Overviews CTR study

這就是第二階段的實體長相。使用者問的是「哪家代理商在領導這個議題」，AI 自己決定「Seer 應該算一個」，然後回 Seer 的網域去確認他們到底有沒有這些研究。

Seer 的觀察還有一段更值得玩味的：Lily Ray 和 Mike King 這兩位顧問，出現在將近一半的回答裡。

沒有人在提問裡叫它去查這兩個人。是 AI 自己決定「這兩個人講的話可以當標準」，然後把他們的名字寫進查詢。Seer 的解讀是，這跟他們長年發表原創研究有關，而不是靠量產列表文。這點我完全同意，補一句我自己的判讀：這代表在 AI 眼裡，「誰值得被查證」本身就是一種資產，而且是別人搶不走的那種。

所以如果你希望有一天 AI 在回答你所屬產業的問題時，自動把 site:你的網域 打進去，那你要先問自己一個問題：我的網域上，有沒有值得它回來查的東西？

不同 AI 的查證力道差很多

同樣是查證，各家用力程度差得離譜。

peec.ai 的分析給了一組對照：

Grok 是狠角色。18.3% 的 Grok 對話會直接動用 site: 操作符鎖定特定網域。它特別偏愛 Reddit，Reddit 出現在 10.5% 的對話裡，其中 9 成是 site:reddit.com。

還有一句我看了很久：Wirecutter 和 Consumer Reports 這兩個評測媒體，「100% 的出現都是 Grok 自己加進去的」，使用者的原始提問完全沒提到它們。

ChatGPT 則有另一種脾氣：它會偷偷幫你的問題加料。在建議類的問題裡（「我該用 X 嗎？」「你推薦 Y 嗎？」），24.3% 的 fan-out 會被它自己加上「best」這個字。其他常加的還有 top、comparison、reviews、tools、software、features。年份修飾詞則出現在 5.44% 的 fan-out 裡。

你的顧客可能只是問「這個牌子的除濕機好用嗎」，ChatGPT 在背後幫他改成了「best 除濕機 comparison reviews」。

這件事對台灣品牌的殺傷力被低估了。AI 自動補上 comparison 和 reviews，然後回你的網域去找對應的東西。台灣官網有幾家做規格比較表？有幾家敢把使用者評價放在自己站上，而不是全部丟給蝦皮評分？

它加了料，你端不出對應的菜，這一輪你就沒分。

想更完整了解 fan-out 這個機制本身，以及各平台挑來源的偏好差在哪，我之前寫過一篇專門拆 query fan-out 的文章可以搭著看。

擋掉 AI 爬蟲，等於在查證這關自動棄權

這是我覺得台灣很多品牌還沒想清楚的一件事。

cloro.dev 做了一份研究，監測 1,058 個網路上能見度最高、最常被引用的網域，其中 88% 的 robots.txt 成功解析。他們用一個叫「引用傾向」（citation propensity）的指標：每次 Google 自然排名對應到幾次被引用。這樣算是為了排除掉「本來就沒排名所以沒被引用」的干擾。

結果：

• 擋 GPTBot 的網站，在 ChatGPT 的引用傾向中位數是 0.003；放行的是 0.417。差 139 倍。
• Perplexity 更極端。擋 PerplexityBot 的網站，引用傾向中位數是 0。完全零引用。放行的是 1.167。

這裡我必須把作者的但書原封不動搬過來，因為這很重要。cloro.dev 的作者自己明講：「the data can't prove causation, and domains that block crawlers may differ in other ways」，這份資料無法證明因果關係，會選擇擋爬蟲的網站，本來在其他地方就可能不一樣。

所以請把它讀成「觀察到強烈相關」，不要讀成「擋了就會掉」。

但接下來這件事，是邏輯上必然的，不需要統計學背書：

如果連查詢用的 AI 爬蟲都被你擋在門外，前面講的 site: 查證在技術上根本無法發生。

AI 想回你家核對，門是鎖的。它拿不到證據，就只能從別人講你的話去拼湊，或者乾脆換一個查得到的品牌講。你不是輸在內容不夠好，是連交卷的機會都沒有。

這裡有個關鍵區分，很多人搞混：

訓練用爬蟲 ≠ 查詢用爬蟲。

• 訓練用（拿你的內容去訓練模型）：GPTBot 被擋 13.9%、ClaudeBot 被擋 15.4%
• 查詢/檢索用（使用者當下提問才來抓，抓完可能引用你）：OAI-SearchBot 只被擋 3.4%、ChatGPT-User 只被擋 6.2%

這個落差可能反映了一件事：不少網站其實已經分清楚了。不想被免費拿去訓練，可以擋；但查詢用的要放行，那是目前被引用最主要的管道。

擋訓練是立場問題，可以討論。擋查詢是自殘。

通過查證之後，回報是真的

講完風險，講回報。

Meltwater 的官網在 2026 年 5 月初改版上線，設計方是 ANML。這份成效數字出自 ANML 發布的官方案例新聞稿，Yahoo Finance 與 The Globe and Mail 等媒體都做了轉載報導。

他們把網站改版之後，短短幾週內：

• 50 個被追蹤頁面的 LLM 引用次數，從 99,675 次漲到 172,862 次，成長 73%
• 首頁引用從 9,040 漲到 21,931，LLM 排名從第 57 名衝到第 15 名
• 新建的「能力／使用情境」頁面，貢獻了整體引用成長的 86%

關鍵改法是什麼？

他們把「我們很創新」「我們是產業領導者」這種空泛的品牌宣稱語言，全部改寫成具體陳述：這個功能實際做什麼、誰在用、怎麼運作、帶來什麼結果。

你看出來為什麼有效了嗎？

回去看開頭那個 23.8%。AI 會加引號做逐字比對。

「業界領先」這四個字，你要它怎麼比對？這種字串滿街都是，沒有任何辨識度，比對不出任何東西，等於沒有證據。

但假設你把它改成「傘骨通過 3,000 次開合測試，測試報告可在產品頁下載」，性質就完全不同了。這是一個可以被引號鎖定、可以被交叉驗證、可以被引用的句子。

（這只是句型示範，數字請換成你自己真的拿得出報告的那一個。禁不起查證的具體數字，比空泛形容詞更危險。）

台灣官網最愛用的那幾個詞：「全台最大」「業界首創」「嚴選」「頂級」，在逐字核對這關全部是空包彈。不是說得太滿的問題，是這些字根本沒有可以被查證的內容。

以前我們寫官網文案，比的是誰的形容詞更有氣勢。
現在比的是誰的句子經得起被複製貼上去查。

怎麼在自己的後台找到查證痕跡

講了這麼多，你當然想知道：我的網站有沒有被這樣查過？

這裡給你三個可以今天就動手的檢查，不需要買任何工具。

第一，在 Search Console 撈長查詢。

路徑：Performance → Add filter → Query → Custom (regex)

真人很少用十幾個字打一句完整的話去搜尋，那比較像機器寫給自己看的問句。用這兩條 regex 之一去撈：

^(?:\S+\s+){9,}\S+$

（抓 10 個字以上的長查詢）

(\b\w+\b\s){7,}

（抓 7 個字以上，撈得比較寬）

想更直接一點：Query 篩選器選「contains」，直接輸入 site:，把所有含 site: 操作符的查詢篩出來。

第二，在 GA4 看有沒有真人從 AI 對話點進來。

路徑：Reports → Engagement → Pages and Screens，篩 Session source/medium contains「ChatGPT」，也可以換成其他 AI 助理的名字。這一步是驗證「被引用」有沒有真的變成「被點擊」。

第三，也是最重要的，檢查你有沒有誤擋查詢用爬蟲。

這裡先澄清一個很多人會踩的誤會：GSC 的 Settings → Crawl Stats 看不到 AI 爬蟲。 那份報表只涵蓋 Google 自己的爬蟲，你在裡面找不到 GPTBot 或 PerplexityBot。

要看真正有哪些 AI 爬蟲來過，得去翻伺服器 access log，或是你的 CDN／WAF 後台（用 Cloudflare 的話，Security 或 Bot 相關報表就查得到 user-agent）。GSC 只能當輔助，確認 Google 這邊的抓取狀況正常。

翻完 log 之後，打開你的 robots.txt，確認這幾隻沒有被擋掉：

• OAI-SearchBot
• ChatGPT-User
• PerplexityBot
• Claude-SearchBot

常見的誤區是，當初有人跟老闆說「AI 會偷我們內容」，工程師就把一整排 AI 相關的 user-agent 全部 Disallow 了。訓練用的擋掉沒關係，但如果查詢用的也一起被掃進去，你等於自己把驗廠的大門鎖上，然後抱怨為什麼沒人下單。

該做的事

► 第一，先去 robots.txt 確認查詢用爬蟲有沒有被誤擋。 這是唯一一件「五分鐘就能做完、但做錯會讓其他所有努力歸零」的事。優先順序高於任何內容優化。

► 第二，把散落的企業屬性拆成可索引的獨立頁面。 規格、保固、退換貨、出貨時效、公司資訊，各自一個網址，用純 HTML 文字，不要藏在手風琴選單或圖片裡。這是給 AI 準備的證物櫃。

► 第三，把官網上所有空泛形容詞找出來，改成可查證的具體陳述。 「業界領先」改成講得出數字、標準、對象的句子。判斷標準很簡單：這句話加上引號丟去搜尋，查得到有意義的東西嗎？

► 第四，在 Search Console 建一個長查詢的 regex 篩選器，存起來每月看一次。 這是目前少數能免費看到查證痕跡的方法。

► 第五，不要把預算全押在通路頁。 很多台灣品牌的流量重心在蝦皮、momo，官網只當形象網站。但 AI 做 site: 查證的時候，鎖的是你自己的網域。通路頁再漂亮也救不了那一關。

最後說一件我覺得最容易被誤解的事。

我之前寫過一篇，講 AI 搜尋引用的來源有 7 到 8 成根本不在你自己的網站上。有讀者看完問我：那官網是不是就不用管了？

剛好相反。那篇跟這篇是同一件事的上下半場。

場外的訊號決定你進不進候選名單。進了名單之後，AI 會回你的網域上，逐字查證你配不配留在名單裡。

這是兩道關卡，不是一道。第一關靠別人怎麼講你，第二關靠你自己怎麼寫。很多品牌卡在第二關卻一直在補第一關，怎麼補都不會過。

如果你對 GEO 還有其他常見迷思沒釐清，可以順便看看我整理的 2026 Google AI 搜尋優化指南。

驗廠的人已經在路上了。文件先準備好。

常見問題

Q：AI 真的會用 site: 查我的網站嗎？

會。根據 MJ Cachón 針對 189 個品牌 prompt、1,797 條子查詢的研究，30.2% 的子查詢使用 site: 操作符鎖定品牌自己的網域，等於每 6 條子查詢就有 1 條專門查你的網站。Seer Interactive 也實際捕捉到 site:seerinteractive.com AI search LLM visibility 這類字串。

Q：訓練用爬蟲和查詢用爬蟲差在哪？我該擋哪個？

訓練用爬蟲（GPTBot、ClaudeBot）是把你的內容拿去訓練模型；查詢用爬蟲（OAI-SearchBot、ChatGPT-User、PerplexityBot、Claude-SearchBot）是使用者當下提問時才來抓，抓到才可能引用你。擋訓練用的是立場選擇，但查詢用的建議放行，否則 AI 想查證你的內容時根本進不來。cloro.dev 針對 1,058 個網域的研究觀察到，擋 GPTBot 的網站在 ChatGPT 的引用傾向中位數為 0.003，放行的為 0.417，兩者呈現強烈相關；該研究作者明確聲明資料無法證明因果關係。

Q：官網文案要怎麼寫才通得過 AI 查證？

把空泛宣稱改成具體陳述。因為 23.8% 的子查詢會用引號做完整字句比對，「業界領先」這種字串沒有辨識度，比對不出證據。改成講得出功能、對象、標準、結果的句子。ANML 為 Meltwater 改版的官方案例顯示，做完這類改寫後，50 個追蹤頁面的 LLM 引用次數成長 73%，其中新建的能力／使用情境頁面占不到一半的網址數，卻貢獻了 86% 的引用成長。

Q：我要怎麼在 Search Console 看到 AI 的查證痕跡？

到 Performance → Add filter → Query → Custom (regex)，用 ^(?:\S+\s+){9,}\S+$ 撈 10 字以上的長查詢，這類完整問句比較接近機器生成，較少是真人手打。也可以把 Query 篩選器設成 contains site:，直接篩出含 site: 操作符的查詢。要看 AI 爬蟲本身有沒有來，Search Console 幫不上忙，得翻伺服器或 CDN 的 access log。

Q：哪個 AI 平台查證最兇？

依 peec.ai 的分析，Grok 平均每個 prompt 展開 6.8 次 fan-out，遠高於 ChatGPT 的 2.1 次和 Perplexity 的 1.4 次，且 18.3% 的 Grok 對話會直接使用 site: 操作符鎖定特定網域。

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