隨著生成式 AI 搜尋引擎/問答引擎（如 ChatGPT、Perplexity、Claude 等）持續滲透使用者的資訊探索旅程，整體搜尋生態正經歷一場翻天覆地的改變。過去，品牌主與行銷人員可透過搜尋引擎最佳化（SEO）來提升網站流量與曝光度，但當越來越多消費者不再點選搜尋結果頁（SERP）上的連結，而是透過 AI 工具所整合生成的直接答案時，傳統 SEO 的影響力逐漸降低。在這樣的環境下，「AI Visibility」（AI 可見度）成為品牌經營的新關鍵指標，它衡量的不是你是否在搜尋排名中佔有一席之地，而是你的品牌是否活躍於 AI 對話與推薦中，是否被信任、被引用，甚至是否被優先提及。
什麼是 AI Visibility？
AI Visibility 中文可譯為 AI 可見度或 AI 能見度，是指品牌、產品、內容或服務在 AI 搜尋平台與對話式 AI 工具（如 ChatGPT、Gemini、Claude 等）中被了解、信任、提及、推薦或引用的頻率與情境。它不只是數字上的曝光，更是關於品牌在新型搜尋情境中「是否被看見」、「如何被看見」。
相較於傳統 SEO 著重在搜尋引擎頁面的排名表現，AI Visibility 更關注的是：
- 當使用者向 AI 提問時，品牌是否出現在答案中？
- 品牌出現時，其描述是否正面、中性還是負面？
- 是否被列為主要解答？是否附有實際來源與連結？
- 品牌是否在多個 AI 工具與不同提問語意中穩定出現？
為什麼需要關注 AI Visibility？
- 搜尋行為的根本改變： 用戶不再依循傳統的「輸入關鍵字 → 查看十個連結 → 點擊某個網站」流程，而是傾向直接提問並獲取綜合型、可操作的答案。這種模式讓內容的傳播與品牌曝光從「點擊導流」轉向「直接展現」，品牌若無法出現在 AI 答案中，將形同在新網路時代中「缺席」。
- SEO 指標不再足夠： 傳統 SEO 著重排名、CTR（點擊率）等指標，但這些已無法描繪出 AI 搜尋生態下的品牌實際曝光。AI Visibility 強調的是品牌是否有在答案中出現、是否被引用、是否獲得推薦，這些更接近公關與品牌管理層級的「聲量佔比」與「正向曝光」概念。
- 零點擊搜尋成為主流現象： 根據公開資料，ChatGPT 目前每週擁有超過 4 億活躍用戶，而 Google AI Overview 也在多數類型的查詢中預設顯示生成答案。許多搜尋行為在讀完 AI 答案後即告結束，完全不需要點擊網站連結。這代表網站若沒被引用，內容再好也無法進入使用者視野。
AI Visibility 的觀測指標
要理解並追蹤品牌在 AI 工具中的表現，以下指標至關重要：
- 品牌提及次數（Brand Mentions）：AI 回答中品牌名稱出現的頻率，不論是否附有連結，都是一次曝光。
- 引用來源（Citations）：品牌網站實際被附上連結的次數，也已經證實它們可以帶來流量，代表平台對該內容的信任程度。
- 聲量佔比（Share of Voice）：某主題下，AI 所提供答案中有多大比例提及你的品牌，可做為與競品比較的依據。
- 提及情境（Context of Mentions）：品牌是首選推薦、備選之一，還是僅被輕描淡寫地提及？描述語氣是正面、客觀還是模糊曖昧？這些會直接影響使用者對品牌的第一印象與信賴度。
AI Visibility 觀測工具
目前市面上已出現一批針對 AI 可見度進行觀測與分析的工具，它們的出現為行銷人員提供了嶄新的觀測方式：
- Profound：主打模擬真實使用者提問，分析品牌在各大 AI 工具中的表現，包含描述內容、排名位置與預估流量來源。
- AIVily：自稱為全球第一個以 AI 可見度為核心設計的追蹤工具，提供多平台排名比較、聲量趨勢追蹤。
- Peec AI：支援多種 LLM 平台的提示詞與品牌曝光分析，可觀察歷史變化、生成版本差異。
- Otterly：將提示詞視為新的「搜尋關鍵字」，針對地區性語意做出細緻追蹤，並支援自定義主題追蹤與品質評估。
- HubSpot AI Search Grader：提供簡易入門工具，讓品牌快速評估自己是否出現在 AI 搜尋結果中，並給予初步建議。
數據透明度的根本問題
AI Visibility 是推估性的 雖然上述工具協助觀測品牌在 AI 中的能見度，但其數據多屬「間接推估」，原因如下：
- AI 平台不公開數據：多數的 AI 工具如 Google、OpenAI 並未公開 AI 回答中的品牌引用頻率或內容出處清單。
- 生成模型為機率性輸出：即便提問內容一致，不同時間或不同用戶提出的問題，其答案也可能不同，導致結果不具一致性。
- 缺乏引用標準與規範：多數 AI 工具不一定會標明來源，甚至可能出現虛構引用或將內容改寫成無法識別原出處的形式。
因此，目前工具大多依賴以下方式進行估算：
- 建立大量提示詞測試集，模擬不同主題與問題的提問情境。
- 透過自動化爬蟲記錄 AI 平台的回答結果。
- 分析已知的 AI 爬蟲活動與網站日誌，估算其對內容的抓取與使用情形。
- 部分整合 Google Search Console 或 GA4 數據，交叉推估來自 AI 的流量。
這些方式雖無法保證 100% 精準，但這是現階段相對可依賴的觀測架構。
平台數據透明度的困境
AI 平台之所以遲遲未提供完整的可見度數據，主要受到以下因素制約：
- 商業機密保護：品牌與內容的引用排序方式，是平台競爭力的一部分。
- 防範內容操控：若公開引用規則，可能導致有心人士濫用提示詞設計（Prompt Injection）操縱結果。
- 技術實作限制：生成式 AI 混合了訓練語料與即時檢索內容，引用來源難以明確切割與追蹤。
目前僅 Google 宣布 Search Console 將納入 AI 模式資料，但仍處於早期測試階段，僅提供整體印象與點擊統計，尚無法區分 AI 摘要中的引用內容。
未來發展
儘管目前觀測仍仰賴外部工具與模擬數據，但 AI Visibility 的重要性已成為內容行銷與品牌經營不可忽視的一環。未來幾年內，以下趨勢將可能推動此領域快速演進：
- 平台將面臨更高揭露壓力：來自品牌、出版商與監管機構的三重壓力，可能迫使 Google、OpenAI 等平台提供部分透明化統計數據，如引用頻次、摘要點擊率、品牌曝光排名等。
- 技術突破將提升可追溯性：新一代引用追蹤工具（如 MIT 開發的 ContextCite）與 LLM 內建出處標註技術，將使 AI 答案的來源更清楚、更可驗證。
- AI 可見度分析工具將升級為決策儀表板：未來工具將整合提示詞管理、情緒分析、競品監測、轉換歸因等模組，讓 AI Visibility 成為品牌經營的日常 KPI 之一。LLMO 全攻略：大型語言模型優化的現在與未來
- 內容策略將主動對應 AI 引用邏輯：網站將針對 AI 工具偏好調整內容結構與標題方式，也就是LLMo策略。
AI Visibility 是未來品牌競爭力的關鍵槓桿 在 AI 搜尋成為主流的時代，品牌若無法出現在 AI 回答中，便無法進入消費者的視野。AI Visibility 並非取代 SEO，而是成為與之並行的新戰場。品牌應主動投入資源，建立觀測指標、優化內容架構、強化品牌權威，確保自己不只是被搜尋，更是被 AI 推薦與信任。
SEO 仍是基礎——因為 AI 的答案仍大量依賴高品質、更新快速、結構良好的網頁內容。透過 SEO 建構內容基底，再透過 AI Visibility 監控品牌在新一代搜尋中的曝光與形象，我們才能真正打造面向未來的內容行銷策略。
常見問題
Q1：AI Visibility 與 SEO 是替代關係嗎？ A：不是。AI Visibility 是 SEO 的延伸與補充。SEO 打好內容基礎，有助於 AI 工具引用；而 AI Visibility 則協助你衡量品牌是否在新興搜尋工具中被看見與被信任。
Q2：我可以主動讓 AI 工具提及我的品牌嗎？ A：目前無法像傳統搜尋那樣直接影響 AI 工具排序，但可透過強化網站內容的可信度、清晰結構化、被可信網站引用與創造正向聲量來提升出現機率。
Q3：目前哪一種品牌類型最受 AI 推薦系統青睞？ A：多數 AI 工具偏好權威來源（如媒體、學術、長期經營的網站）與結構清晰、有明確答案格式的內容，品牌若能結合這些特徵，會有更高被提及的機會。
Q4：怎麼知道我的網站是否被 AI 工具引用了？ A：可使用第三方工具如 Profound、Peec AI、Quno、Otterly 進行提示詞模擬與引用監測。也可留意 GA4、Search Console 等工具流量來源變化，搭配網站log觀察 AI 工具是否有爬取行為。
Q5：該如何開始制定 AI Visibility 策略？ A：建議分四步進行：
- 盤點關鍵產品／議題對應的提示詞與提問語句
- 使用觀測工具測試品牌在 AI 回答中的能見度
- 優化網站內容格式、更新頻率與權威性的外部連結
- 定期檢視與調整內容策略，觀察競品變化與 AI 行為趨勢
