AI 搜尋流量崛起，SEO 不再只是被看見，而是被模型理解。

過去一年，「AI 搜尋流量（AI Search Traffic）」開始頻繁出現在行銷報告與產品會議中。越來越多使用者不再輸入關鍵字，而是直接向 ChatGPT、Perplexity 或 Gemini 提問。

對企業而言，這表示你的網站不一定出現在搜尋結果頁（SERP），卻可能已經成為 AI 回答的一部分。

換句話說，你的品牌或許早就在被 AI 引用，只是你還沒察覺。

因此，比「要不要做 AI」更值得問的是：AI 理解我們多少？又理解了什麼？ SEO 的邏輯也被重寫，我們不再只追求排名或曝光，而是要確保品牌被 AI 正確收錄與呈現。從行銷到工程，甚至管理層，越來越多團隊開始追蹤來自生成式 AI 的流量；接下來要回答的，就是如何把「被 AI 理解」量化。

為什麼 AI SEO 成效需要被量化

對多數行銷團隊而言，「成效」往往是最難被明確定義的部分。

在傳統 SEO 框架，通常用曝光、排名、CTR 和流量判斷成效；在 AI 搜尋場景，用戶經常在與 LLM 的對話中完成資料收集與購買決策，不一定會點進品牌網站。此時，關鍵不再是「被看到」，而是內容是否被模型讀取、理解，甚至被選為回答的一部分。

所以把 AI SEO 成效數據化，目的並非生成更多報表，而是建立跨部門可理解 AI SEO 成效的基準：

行銷：清楚說明 SEO 與內容對整體成效的貢獻與優先順序。
工程：掌握資料結構與內容架構的優化方向。
管理層：用具體數字判斷投資與資源配置。

為什麼 LLM 可見度難以被量化

各大模型不公開查詢量或「搜尋量」等級數據。

相同問題每次回應可能不同（機率生成與上下文差異）。
回覆依賴隱藏的上下文，例如對話歷史與使用者嵌入（ User Embedding），外部無法完整重現。

傳統搜尋穩定可重複，LLM 對話高度語境化且多變。雖然小樣本不易看出規律，但在足夠多樣且連續的數據下，仍可被建模，並做出有一定信任度的追蹤成效。

方法一：用 Share of Voice（SOV）的「抽樣模型」追蹤 AI 可見度

SOV 模型可視為一種「AI SEO 指標系統」，用於量化品牌在 LLM 回覆中的佔比。

這是以「選舉民調」為靈感發展出的方法，透過抽取大量樣本建立可觀測的趨勢報告：

定義代表性高意圖查詢樣本：挑出 250～500 個與核心業務直接相關的問題。
定期送出查詢：每日或每週固定抽樣，對 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等模型發問。
計算提及與引用率：統計品牌與競品在回答中被提及（mention）與被引用（citation）的比例，推估 AI 回覆中的 SOV。

這能把 LLM 的隨機波動轉為可解讀的趨勢信號。已有工具支援此法，例如：Profound、Conductor、OpenForge。

方法二：用 Google Analytics 4 建立「AI 流量」的基準

建立 AI 流量維度，是讓品牌以數據觀測 AI 搜尋行為的第一步。

目前 Google Analytics 4（GA4）尚未提供 AI 流量的內建分類，但可以透過設定 Channel Group 或自訂維度，追蹤來自生成式 AI 模型的訪問來源。

設定方式如下：

進入 GA4 管理介面 → 「資料串流」。
新增條件式來源（如 source=ai、referrer=chat.openai.com、gemini.google.com 等）。
於報表中新增自訂維度「AI Search Traffic」。

限制：GA4 只能看到「點進網站之後」的流量，無法追蹤到「被摘要、被理解但未點擊」的曝光。因此，仍需與 SOV 抽樣追蹤一起使用。

建立多層次追蹤架構

沒有單一工具能完整呈現 LLM 流量，建議整合多種信號：

SOV 追蹤：長期觀察品牌在 AI 回覆中的提及與引用比例，形成對比基準。
GA4 轉介追蹤：用自訂維度標記來自主流 LLM 的流量，建立月度趨勢。
品牌搜尋數據交叉比對：如果 LLM 提及後使用者回到 Google 搜品牌詞，通常代表「二次探索」。當品牌搜尋量與 LLM 能見度同升，兩者多半存在因果關聯。

目前沒有人能掌握所有 LLM 搜尋的精準數據，但這些方法已是現階段可掌握的最佳解法。如果有任何宣稱「能全面追蹤 LLM 效果」的廠商，請保持懷疑。

建議 AI SEO 優化方向：讓品牌更容易被 AI 理解

LLM 優化的重心，不是曝光，而是「語義與結構的可理解性」。

找出應該更新或新增的內容

哪些查詢競品被引用而你沒有（市場內容缺口）。
你有出現且被引用的內容結構與語氣（你的專屬內容成功模式）。
被 LLM 頻繁引用的外部來源（外部連結合作與公關重點）。

讓數據洞察與 SEO 策略對齊

研究顯示，在五大產業中，能上 Google 首頁的品牌，有 62% 也出現在 ChatGPT 回答。多數 AI 系統仍以搜尋結果做為 RAG 基礎，因此強化 SEO 仍是 AI 可見度的根基。

把 LLM 追蹤視為新的觀察角度

它不是取代 SEO，而是延伸；能被 AI 理解與引用的品牌，通常 SEO 基礎也扎實。

常用 SEO 工具與 AI Visibility 工具

被 AI 模型讀取、理解甚至引用的內容，若沒有產生實際點擊，就仍無法在 GA4 中被觀測。

因此，若要真正掌握品牌在 AI 搜尋環境中的「被理解程度」，需要同時運用兩類工具：

一類是傳統 SEO 工具，用來強化網站結構與語義基礎；另一類則是AI Visibility 工具，專門追蹤品牌在生成式搜尋與語言模型回答中的曝光與引用。

📊 傳統 SEO 工具：建立 AI 能理解的內容基礎

Ahrefs ：外部連結與內容權威性分析 — **Ahrefs** ： **外部連結與內容權威性分析**

Ahrefs 是 SEO 專家必備的監測工具，能追蹤網站的反向連結與權威分數。AI 搜尋偏好引用具有高信任來源的網站，因此持續建立高品質外鏈，仍是技術 SEO 的關鍵。
**操作重點：**透過「Site Explorer」檢查哪些頁面獲得最多外部連結，並比對「Referring Domains」與「Anchor Text」是否反映正確語意，確保 AI 理解網站主題。

Semrush：關鍵字與語義群組分析 — **Semrush**：**關鍵字與語義群組分析**

Semrush 的「Keyword Magic Tool」整合 AI 模型，能將關鍵字自動分群，生成內容主題（Topic Clusters）。這能協助內容編輯規劃出語義清晰、層級分明的文章架構。
**操作重點：** 以主要關鍵字（如「AI SEO 工具」）輸入後，觀察其相關長尾詞與搜尋意圖，規劃適合不同用戶場景的內容結構。

Screaming Frog ：網站結構與標籤健康檢查 — **Screaming Frog** ：**網站結構與標籤健康檢查**

Screaming Frog 能模擬搜尋引擎爬蟲，檢測網站標題、meta 描述、ALT 標籤與 H 標題層級，幫助行銷與工程團隊掌握技術 SEO 狀況。
**操作重點：** 使用「HTML Extract」功能檢查標題階層與重複內容，確保每個頁面都有唯一的主題焦點。

這三款工具負責強化網站的底層結構與語義品質，讓內容能被爬蟲與 AI 模型正確解析。
它們是「讓 AI 聽得懂你」的基礎工程，確保品牌在技術面具備被理解的條件。

AI Visibility 工具：量化「被模型理解與引用」的深度

AI 搜尋與品牌可見度監測工具比較表
工具名稱	功能重點	適用場景
Profound	追蹤品牌在 LLM／AI 回覆系統中的出現頻率與引用情況	想量化品牌「被 AI 理解／引用」程度
Conductor AI	分析 AI 如何閱讀並評價網站，生成與 LLM 對齊的內容建議	品牌內容需與 LLM 對話邏輯同步
Open Forge	監測品牌在 ChatGPT 及其他 AI 回答引擎中的曝光、競爭位次	欲在 AI 回答中提升品牌可見度並追蹤競爭對手

這類工具讓企業能量化品牌在生成式 AI 搜尋中的「被理解深度」。
它們不再關注點擊或排名，而是直接觀測品牌是否被模型引用、如何被描述，並以數據呈現「AI 看見了誰」。

AI SEO 不只是被看見，而是被理解

當「被 AI 理解」成為新的能見度指標，品牌需要的不只是技術或內容的優化，而是一套能讓行銷、工程與管理層都看得懂的語言。在這樣的架構下，數據不再只是報表，而是決策的基礎。

當內容、資料與技術能同步運作，AI 才能更精準地理解你；而品牌，也能在新的搜尋版圖中逐步建立起屬於自己的「AI 心佔率」。

接下來的季度，建議試試以下三件事：

在 GA4 設好 AI 流量維度，建立可追蹤的月度基準線，讓 AI 流量成為長期監測指標。
用 SOV 抽樣法建立 AI 能見度儀表板，觀察品牌在生成式搜尋中的提及與引用變化。
與內容、工程與公關團隊協作，讓每個部門了解自己在 AI visibility 上的貢獻，並將不同的數據以視覺化呈現。

讓 AI SEO 工具的價值，除了技術分析外，也能讓市場數據變成跨部門的共同語言。

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撰文：Sharon Su, Rowan Hsu
採訪來源：SEO 專家 Harper Yeh（完整訪談收錄於《雪倫拍拍》EP26）

FAQ：AI SEO 成效衡量常見問題