AI 搜尋能見度監測器：先弄清楚客人問 ChatGPT 的時候，它到底有沒有提到你｜AI101 Day 165
客人現在不是先 Google，是先問 ChatGPT 或看 AI 摘要，AI 推薦誰客人就先看誰，可是你根本不知道它有沒有講到你。AI 搜尋能見度監測器輸入品牌名、主力商品 / 關鍵字和競品，產出該去問 AI 的 8 到 12 題、被推薦 / 被提及 / 被引用 / 沒出現四階判分表、要被引用還缺什麼的準備度清單和行動清單，把看不見的能見度先量出來，再決定補哪一塊。
九月底一堂電商課的下午，我請台下每個人拿出手機，打開 ChatGPT，用客人的口氣問一句「台灣有推薦的 XX 品牌嗎」，XX 填自己賣的品類。大概三十個人，答案裡有出現自己品牌的，我記得只有兩三個，而且其中一個還是因為他的品牌名剛好跟品類詞撞在一起。其他人的螢幕上全是大廠、進口貨，或是某個他們連聽都沒聽過的競品。
那個下午的氣氛有點悶，但我覺得這件事比任何 GEO 的簡報都有用。因為以前排名輸掉，你至少看得到自己在第二頁第三頁，知道差多少。被 AI 漏掉就不一樣了，客人問一句、AI 答一段，你根本不在那段話裡，你連自己怎麼輸的都不知道。
更麻煩的是，想要自己檢測也不知道從哪問起。我自己一開始也只會問「XX 品牌好不好」，結果 AI 當然會講到我，因為我已經把品牌名餵給它了，那根本不算能見度。真正該測的是客人還不認識你的時候會問的那些題目。這就是我把這支工具做出來的原因。
這個工具能做什麼
工具的輸入很簡單，三個欄位：品牌名、主力商品 / 關鍵字、競品（選填）。主力商品那欄可以一次填幾個，像「不鏽鋼保溫瓶、辦公室保溫杯、送禮保溫瓶」這樣用頓號分開；競品用逗號分隔，填兩三個你最常被拿來比的就夠。
送出之後，AI 會給你一份檢測包，不是一個分數。第一塊是測試題，8 到 12 題，每一題都標了這題在測什麼，以及建議拿去問哪一個引擎，ChatGPT、Perplexity 或 Google AI Overview。題目會刻意分成幾種類型：無品牌的品類推薦題、情境題（辦公室用、送禮不要太貴）、競品替代題（象印之外還有別的選擇嗎）、材質或功能疑慮題、比較題，還有一題直接查品牌名看口碑。每一題旁邊都有複製按鈕，貼過去問就好。
第二塊是判分表，把 AI 的回答對照「被推薦、被提及、被引用、沒出現」四個等級各給一個分數和意思。你拿著這張表去對每一題的答案，就能算出一個自己的能見度分數。第三塊是準備度檢查清單，列出要被 AI 引用通常還缺什麼，每一項都寫了為什麼和怎麼補，例如商品頁加 FAQPage 結構化資料、爭取第三方評測提及、品牌 entity 在官網、Google 商家、社群要一致。再來是可能缺口的推測和一份排好順序的行動清單。最上面還有一段現況摘要，用一兩句話判斷你現在大概站在哪，並點出第一步該做什麼，例如品牌名查得到、但無品牌的品類推薦幾乎被大廠蓋過，先補商品頁的結構化資料。它也會提醒你實際分數要拿題目去問過 AI 才算數。
要講清楚的一點是，這支工具不會替你去問 AI。它幫你把題目和判分方法準備好，實際去問的人是你。我試過讓它代問，但不同帳號、不同時間、有沒有登入，AI 回答都會不一樣，代問出來的結果反而會騙到你。你自己去問，看到的就是客人真的會看到的那段話。
為什麼這件事值得做好
我的經驗是，大部分人對 AI 搜尋的焦慮是「聽起來很重要，但不知道要做什麼」，然後就停在那裡。SEO 至少有排名可以看，GEO 連現況都量不出來，自然沒有人會排進每週的待辦。
這支工具真正的價值不是給你策略，是給你一個可以重複的量法。我手上幾個有在做的案子，多半是先跑一次這份測試包記下分數，補了一兩件事，一個月後再跑同一組題目看有沒有動。有動就知道那件事有用，沒動就換下一件。這跟你做廣告看 ROAS 是同一套邏輯，只是以前沒人把 AI 回答這件事變成可以記錄的數字。
另一個我覺得值得的理由是，它會逼你去看「無品牌」的題目。品牌名直接查，AI 幾乎都講得出你，這會讓人誤以為自己沒問題。但客人在還不認識你的階段問的是品類題、情境題，那才是真正的新客入口。我拿自己的課程關鍵字去測，品牌名查得到，可是「台灣企業內訓 AI 課程推薦」這種題目，我也是跑了之後才發現自己完全不在裡面。難看歸難看，至少知道了，而且知道之後我才有辦法回頭去補那幾頁我一直懶得寫的課程說明。
幾個實際建議
第一，競品欄不要留空。你填了競品，AI 生出來的測試題會多出「競品替代」這一類，像「某某牌之外還有其他推薦嗎」，這類題目是最容易被你搶到的位置，因為問這題的人已經在比較，而且對原本那家不太滿意。沒填的話這整塊就測不到。
第二，同一組題目至少問兩個引擎。ChatGPT 和 Perplexity 的引用邏輯差蠻多的，Perplexity 偏好有明確來源的頁面，ChatGPT 比較吃品牌的整體聲量。工具已經在每一題旁邊標了建議引擎，但我會建議重點那幾題兩邊都問一次，差異本身就是情報。
第三，行動清單照順序做，不要一次全開。清單通常會把結構化資料排在前面，因為那是最快能改的；第三方評測、比較型長文這種要時間的排後面。我踩過的雷是一次開五件事，三個月後每件都做了一半，重跑分數沒動，也分不出是哪件沒做好。一次一到兩件，跑完再測。
第四，把每次的測試結果存起來。工具有「已存的檢測」可以把這次的品牌、關鍵字、競品和結果一起留著，下次直接載入重跑。能見度這件事沒有基準線就沒有進步可言，而且 AI 的回答本來就會飄，單次結果不要太認真，看的是趨勢。
小結
被 Google 排名輸掉的流量還看得到，被 AI 漏掉的推薦你連怎麼輸的都不知道。這支工具不會幫你變成 AI 的首選，它做的是更前面的一步：把題目準備好、把判分方法講清楚、把缺口列出來，讓你用十五分鐘量出自己現在站在哪。量出來之後，GEO 這件事才會從焦慮變成一張可以勾的清單。我覺得先知道自己難看在哪，比一直聽別人講 GEO 多重要有用得多。