你的競爭對手已經被 AI 推薦，你呢？10 分鐘自我測試法

你做過這個測試嗎？

打開 ChatGPT，問一個你自家產業最常見的問題。例如：

• 賣咖啡豆 → 問「台灣最佳的精品咖啡豆品牌有哪些？」
• 做 B2B 軟體 → 問「中小企業適用的客戶管理系統推薦」
• 開髮型沙龍 → 問「東區評價最好的剪髮設計師」

然後仔細看 AI 給你的清單。

你的品牌在裡面嗎？你的競爭對手在裡面嗎？

90% 的品牌主從來沒做過這個測試。做過之後才會發現：自己花了 10 年累積的品牌曝光，在 AI 搜尋場景中可能只剩一片空白。

一、為什麼這個測試很重要？

過去你判斷「品牌曝光」靠的是：

• Google 排名
• Facebook 廣告觸及
• 媒體報導
• 客戶口碑

這些指標完全衡量不出 AI 搜尋場景的曝光。一個 Google 排名第一的品牌，可能在 ChatGPT 推薦中完全消失；反過來說，一個 Google 排名第三頁的小品牌，也可能因為「結構化資料漂亮」被 AI 偏愛。

AI 搜尋是新的戰場，舊的儀表板看不到這個戰場。

二、10 分鐘自測流程

步驟 1：列出 5 個產業常見問題（2 分鐘）

不要從你「想被搜的關鍵字」想，要從真實使用者的問句想。例如：

• ❌「精品咖啡豆」（這是 SEO 思維的關鍵字）
• ✅「我朋友送我磨豆機，想找一些好喝的精品豆，有推薦嗎？」（這才是真實 AI 提問）

寫 5 個這樣的問題。

步驟 2：在 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 各問一次（5 分鐘）

注意：三個平台答案會不一樣。各自的訓練語料、引用偏好、即時搜尋能力都不同。

記錄每個平台給你的「品牌名單」。

想了解 ChatGPT / Gemini / Perplexity 等主流 AI 引擎為什麼引用邏輯差這麼多，見：三家引用邏輯差異：只有 11% 網域被共同引用（VIP）。

步驟 3：交叉比對（3 分鐘）

把三個平台的清單合併，看：

• 出現 3 次的品牌：AI 時代的「強勢曝光者」
• 出現 1–2 次：邊緣曝光
• 從來沒出現：對 AI 來說「不存在」

如果你的品牌在第三類，這就是現在落差的證據。

不過要提醒：問一次的結果有隨機性，同樣的問題隔天問可能名單就變了。要當成可信的監測指標，得多輪量測取趨勢——詳見：AI 引用會飄移：為什麼必須多輪量測。

三、結果出來了，然後呢？

兩個方向：

方向 A — 找出強勢曝光者的共通點

點開那些「3 次都出現」的品牌官網，看：

• 他們有沒有獨立的部落格 / 內容中心？
• 文章是否有作者署名與發布日期？
• 是否常被 Wikipedia 引用 / 媒體報導？
• 網站結構是否清晰、答案優先？

這就是 AI 在「挑」的東西。想看 AI 實際的篩選流程，見：AI 怎麼挑引用源？4 步篩選流程（VIP）。

方向 B — 量化你自己的 GEO 體質

光看別人不夠，要知道你自己的起點。

👉 跑一次免費 GEO 健檢 — 12 維度評分 + 優先改善建議。3 分鐘看出：

• 你的 AI 搜尋準備度是 A 級還是 D 級
• 落在哪些維度需要立刻補強
• 跟同業比相對位置如何

四、為什麼自測 + 健檢要一起做？

自測告訴你「結果」（誰被推薦了），健檢告訴你「原因」（為什麼）。

只看結果不知道怎麼修；只看原因不知道緊迫性。兩個一起看，才能：

• 確認 AI 推薦差距的真實規模
• 找到具體可行的改善路徑
• 評估投入時間 / 預算的優先級

如果你做完自測 + 健檢，發現要動的地方很多——這是我們存在的價值。GeoWeb 提供 GEO 顧問服務，從健檢報告走到「真正在 AI 引擎被引用」：[email protected]

延伸閱讀（更深入）

自測看出落差後，下一步是把「觀察」變成「可量化、可追蹤、能對標競爭者」的方法：

• 自建 LLM 引用監測：用 Python 做第一手量測（VIP） — 把 10 分鐘人工自測升級成自動化監測。
• AI 怎麼挑引用源？4 步篩選流程（VIP） — 拆解強勢曝光者被選中的真正原因。
• 站外能見度與 AI 引用權威：5.7 倍戰場（VIP） — 競爭對手領先你的差距，多半在站外。

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