企業如何量化 AI 搜尋曝光？生成式搜尋引用監測完整指南

一、什麼是「AI 搜尋曝光」？本質是信任與引用的競爭

所謂 AI 搜尋曝光（AI Visibility），是指使用者在 Google AI Overviews、Google Gemini 、ChatGPT、Perplexity 等生成式搜尋/對話式平台提問時， 你的品牌內容是否被摘要、被引用、被列為參考來源，或在回答中被提及的頻率與佔比。

與傳統 SEO 最大差異在於：過去你主要競爭的是「排名與點擊」；現在你同時在競爭「被理解、被引用與被推薦」。 這會影響使用者是否形成品牌印象、是否產生後續搜尋、是否進一步走向詢問與成交。

傳統 SEO 與 AI 搜尋監測的差異

如果你想更深入理解，為什麼有些網站更容易被 AI 選中引用，而有些卻始終沒有出現，建議先閱讀 哪些網站內容更容易被 AI 引用？。 那篇文章拆解了內容結構、段落密度與語義清晰度對引用機率的影響。

二、三大核心指標：從「看得到」到「被引用」再到「產生影響」

指標 1：AI Referral 流量（基礎可見度）

儘管生成式搜尋會在對話中直接解決問題，但高品質引用仍可能帶來高意圖的點擊。 因此，AI Referral 流量是最容易落地的起點指標。

指標 2：AI 引用佔比（核心成敗指標）

在一組固定的「商業關鍵問題」中，你被引用的次數/比例，是 AI 搜尋競爭的核心。 這可以理解為你在該議題上的「引用佔有率」：AI 在回答問題時，有多常選擇你的內容作為依據。

指標 3：品牌輔助搜尋與轉換（間接影響力）

很多使用者在 AI 對話中看到品牌後，不會立刻點擊，而是改用 Google 搜尋品牌名、產品名或公司名，再進行下一步比較與聯絡。 因此，品牌詞曝光與點擊的成長，是 AI 曝光的間接證據之一。

三、三層監測框架：把 AI 搜尋成效變成可管理的指標系統

第一層：追蹤 AI 導流（看得到的流量訊號）

• GA4 追蹤 AI Referral（來源/媒介）
• 觀察 AI 流量的參與度（參與時間、互動）
• 追蹤 AI 導流主要落地頁（Landing Page）

第二層：建立問題庫抽樣（看得見的引用行為）

建議建立一份「問題庫（Prompt Bank）」，涵蓋用戶決策的三階段：

• 認知：什麼是 ___？為什麼需要 ___？
• 評估：___ 推薦、比較、選擇、注意事項
• 決策：___ 費用、導入流程、案例、風險

針對每個問題，定期在主要 AI 平台測試並記錄：

• 是否引用你的網站（有/無）
• 引用位置（是否在主要引用來源中）
• 摘要是否準確傳達你的價值主張
• 同題目中常出現的競品/替代方案有哪些

第三層：追蹤「後續行為」（看得見的影響力）

• GSC 品牌詞曝光與點擊趨勢
• 被引用主題對應頁面的 Direct 流量與參與度是否異常提升
• 詢問/表單/來電等轉換來源是否出現「AI 相關路徑」

四、優化流程：監測不是目的，持續改善才會累積優勢

步驟 1：監控 - 建立基準線（Baseline）

生成式搜尋的回答可能因平台與時間而有差異，因此不必追求單次結果的「完全一致」。 更重要的是：先建立基準線，之後觀察「引用趨勢」是否上升或下降。

步驟 2：診斷 - 定位問題（為什麼沒被引用/引用不準）

• 是否缺乏清晰定義（文章開頭是否能在 80–120 字內回答核心問題）
• 是否缺乏可掃描結構（H2/H3、列表、表格、FAQ）
• 是否缺乏可信線索（作者、案例、數據來源、更新日期）

步驟 3：優化 - 調整內容與結構（提升可理解度與可引用性）

• 補強定義段：先給結論、再給理由、最後給做法
• 加入 FAQ 區塊：把常見問題變成可快速引用的問答
• 提高事實密度：補上數據、流程、比較表與引用來源

在實務上，我們發現真正被模型優先引用的網站，往往不是字數最多，而是語意最清晰。 如果你還不確定什麼叫做「AI 可理解的內容架構」，可以延伸閱讀 讓 AI 看得懂的網站， 理解模型如何解析 H 標籤、定義段與段落層級。

步驟 4：強化 - 用主題群集擴張（讓引用變成「常態」而非「偶然」）

被引用往往不是單篇文章的功勞，而是整個主題群集（Topic Cluster）的累積： 一篇主文回答核心問題，多篇子文補齊細節、案例與工具，彼此內部連結，讓 AI 更容易建立穩定理解。

五、技術細節強化：GA4 監測設定要點（讓資料更可用）

雖然多數 AI 導流會記錄在 Referral 媒介，但實務上常因 App 內建瀏覽器開啟、HTTPS 安全協議轉跳，甚至是使用者手動複製網址與社交轉發，導致流量被誤歸類為 Direct（直接流量）。 因此建議搭配兩條線一起看：來源/媒介 + 落地頁異常。

1) 用來源篩選 AI Referral（基礎版）

在 GA4 的報表或探索中，針對「工作階段來源」或「工作階段來源 / 媒介」加入篩選條件。

簡單版步驟如下：

^(chatgpt|deepseek|you|poe)\.com
|perplexity\.ai
|gemini\.google\.com
|copilot\.microsoft\.com
|edgeservices\.bing\.com
|blackbox\.ai
|wrtn\.ai

技術說明： 在 Regex 前方加入 ^ 符號，代表「從字串開頭匹配」。 這可避免誤抓包含相似字樣的參數或路徑，確保僅統計真正來自 AI 平台主網域的流量。

2) 建立「AI 流量來源」的自訂維度

可以把上述來源規則整理為一個分類（例如：AI / LLM Referral），方便報表長期追蹤與對比。 做法有兩種：

• 做法 A：在探索（Explorations）用區段（Segment）建立 AI 流量群組
• 做法 B：用 GTM 依規則寫入自訂事件參數，再在 GA4 設為自訂維度（適合長期）

3) 補強「Direct 異常」的判讀（避免漏掉 AI 帶來的影響）

• 鎖定「被 AI 可能引用」的幾篇核心文章/落地頁
• 觀察該頁面是否出現 Direct 流量異常增長
• 搭配參與時間、捲動、轉換事件判斷是否為高意圖造訪

六、技術細節強化：Schema 與品牌錨定

AI 在理解內容時，需要同時回答兩個問題： 「這篇文章在說什麼？」以及「這篇文章是誰寫的、屬於哪個品牌？」。 因此除了文章結構，品牌身份與網站實體關聯也很重要。

建議優先完善的結構化資料

• Organization：清楚標示公司名稱、品牌、網站、Logo、聯絡資訊與同一性連結（如社群/媒體報導）
• WebPage / Article：標示頁面類型、標題、作者、發布/更新時間、主要主題
• Breadcrumb：強化網站資訊架構路徑，幫助理解內容所屬主題
• FAQPage：把關鍵問答變成清楚的可抽取單元

八、60 天導入路線圖：讓 AI 搜尋監測快速落地

AI 搜尋監測不是一次性專案，而是一個週期管理機制。

60 天的目標不是做到完美，而是建立一套可持續運作的優化框架：

• 建立基準線（Baseline），確認目前的引用現況
• 找出引用缺口，辨識尚未被 AI 引用的關鍵問題
• 驗證優化是否有效，透過第二次量測比較變化
• 建立可持續循環，讓監測與優化成為固定流程

第 1–7 天：建立監測基礎

目標：確保所有後續優化都能被追蹤。

• 確認 GA4 事件與轉換設定（表單送出、點擊電話、加入 LINE、預約等）
• 建立 AI Referral 篩選（探索區段或報表篩選）
• 挑選 10–20 篇核心落地頁作為觀測清單（含服務頁/核心文章）

第 8–21 天：建立問題庫與第一次基準量測

目標：確保所有後續優化都能被追蹤。

• 建立 20–50 個「商業關鍵問題」問題庫（認知/評估/決策）
• 在 2–3 個主要平台進行抽樣測試並建立基準線（是否引用、引用位置、摘要準確度、競品出現）
• 挑出「最常被問但你沒被引用」的 5–10 個缺口問題

建議：以「週」為單位檢測，而非月。 週期固定 7 天，有利於長期比較與趨勢觀察。

第 22–45 天：內容與結構優化（先補最有機會被引用的）

目標：把引用缺口轉為引用機會

• 針對缺口問題，優先優化 3–5 篇核心內容（定義段、結構、FAQ、數據與案例）
• 補齊作者/更新日期/引用來源，提高可信線索
• 建立主題群集內部連結（主文 <-> 子文）

第 46–60 天：第二次量測與報表化

目標：驗證優化是否有效

• 重測同一批問題庫，對比引用頻率是否提升
• 整理 AI Referral、落地頁異常、品牌詞成長等指標
• 形成週期檢視模板：引用變化、缺口清單、下一輪優先級