讓 AI 引用你品牌的
完整操作步驟
基於普林斯頓大學 KDD 2024 研究（arXiv:2311.09735），6 個步驟帶你從 0 到 A 級 GEO 分數。 每個步驟都包含可立即執行的操作項目和可複製的代碼範例。
確保 AI 爬蟲可以進入你的網站
🔴 高影響robots.txt 設定
這是 GEO 優化的第一步，也是最常被忽略的問題。根據我們對數百個網站的掃描，超過 35% 的品牌網站無意間封鎖了至少一個主要 AI 爬蟲。如果 AI 無法爬取你的內容，後續所有優化都是徒勞。
操作清單
- 打開 yoursite.com/robots.txt 確認當前設定
- 確認沒有 Disallow: / 且未針對 AI 爬蟲設例外
- 明確加入 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 的 Allow: / 規則
- 加入 Sitemap: URL 指向你的 sitemap.xml
代碼範例
# AI-friendly robots.txt
User-agent: *
Allow: /
Disallow: /dashboard/
Disallow: /api/
User-agent: GPTBot
Allow: /
User-agent: ClaudeBot
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
User-agent: Google-Extended
Allow: /
Sitemap: https://yoursite.com/sitemap.xml加入 FAQPage JSON-LD Schema
🔴 高影響AI Overview 收錄率 +3.2×
根據 Google Search Central 研究，FAQPage Schema 是目前單一效果最顯著的 GEO 優化項目。AI 系統在生成問答式回應時，優先從結構化 Q&A 資料中抽取內容。每個主要頁面都應加入 FAQPage Schema，列出 5-10 個用戶常見問題。
操作清單
- 識別你的目標受眾最常提問的 5-10 個問題
- 用完整段落撰寫答案（不要只有幾個字）
- 將 FAQPage JSON-LD 加入 <head>
- 使用 Google Rich Results Test 驗證格式正確
代碼範例
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "你們的產品是做什麼的？",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "完整詳細的回答，至少 3-4 句話，包含具體數字和例子..."
}
}
]
}
</script>建立 llms.txt
🟡 中影響AI 語言模型的網站地圖
llms.txt 是 2024 年提出的新興標準，讓 AI 語言模型快速理解你的網站定位和核心內容。它放在網站根目錄（yoursite.com/llms.txt），格式為 Markdown，以 LLM 的上下文窗口限制為設計考量。
操作清單
- 建立 /llms.txt：一句話品牌定位 + 核心頁面連結
- 建立 /llms-full.txt：更完整的產品說明、定價、FAQ
- 保持內容簡潔、結構清晰、避免行銷話術
- 每次有重大更新時同步更新 llms.txt
代碼範例
# Your Brand Name
> 一句話說明你的品牌是做什麼的
## 核心功能
- [首頁](https://yoursite.com/)
- [功能介紹](https://yoursite.com/features)
- [定價](https://yoursite.com/pricing)
## 關鍵統計
- 服務 X+ 客戶
- Y% 的用戶反饋...
## 常見問題
**Q: 你們的主要用戶是誰？**
A: ...加入具名專家引述
🔴 高影響AI 能見度 +41%（最高效果因子）
根據普林斯頓大學 Aggarwal 等人的研究（KDD 2024），加入具名專家引述是目前效果最高的單一 GEO 優化動作，可提升 AI 引用率 41%。AI 系統在評估內容可信度時，會高度重視是否有具名真實人物發表意見。
操作清單
- 每個重要頁面加入 3 段以上具名引述
- 格式：[人名]，[頭銜]，[機構]，表示：「...」
- 引述真實人物，確保資訊可被驗證
- 引述與頁面主題直接相關的專業意見
代碼範例
<!-- 優良範例 -->
<blockquote>
<p>"AI 搜尋正在重塑品牌發現的方式。到 2026 年，
超過 40% 的品牌初次接觸將透過 AI 引用而非傳統搜尋發生。"</p>
<cite>— Dr. Pranjal Aggarwal，普林斯頓大學，
GEO 研究共同作者（KDD 2024）</cite>
</blockquote>提升統計數據密度
🔴 高影響AI 引用率 +30%
AI 系統偏好引用包含具體、可驗證數字的內容。研究顯示，統計數據密度（每 200 字至少 1 個數據點）可將 AI 引用率提升 30%。重要的是數字要具體、來源要明確，避免模糊表述如「很多客戶」。
操作清單
- 目標：每 200 字包含至少 1 個統計數據
- 格式：「根據 [來源]，[XX%/X 倍/X 個] ...」
- 避免：「大幅提升」、「顯著改善」等模糊措辭
- 加入你自己產品的使用數據（用戶數、處理量等）
代碼範例
<!-- 模糊（不好）-->
<p>很多用戶在使用我們的工具後都有顯著改善。</p>
<!-- 具體（好）-->
<p>根據我們對 500 個用戶的分析，
在完成 GEO 優化後的 4 週內，
82% 的用戶觀察到 AI 爬蟲造訪頻率提升至少 2 倍。
（GEO Hero 用戶資料，2025 Q1）</p>建立外部權威引用
🟡 中影響AI 信任信號最強來源
根據 SEMrush 2024 分析，46.7% 的 Perplexity 引用來自 Reddit。AI 系統高度信任特定高權威平台的內容，這些平台上的品牌討論比你自己網站上的內容更容易被引用。建立策略性的外部存在是 GEO 的重要一環。
操作清單
- 英文市場：在 Reddit 相關 subreddit 分享真實見解
- 建立 G2 或 Capterra 品牌頁面並蒐集評論
- 台灣市場：Dcard 職場討論版、iThome 廠商頁面
- 提交至 Product Hunt、Futurepedia 等 AI 工具目錄
代碼範例
# 外部權威平台清單（優先順序）
英文市場：
1. Reddit (r/SaaS, r/startups, r/SEO)
2. G2 / Capterra 評論頁面
3. Product Hunt 發布
4. Hacker News Show HN
台灣市場：
1. Dcard 職場討論版
2. iThome 廠商/新聞曝光
3. MeetJob、Meet.jobs
技術社群：
1. GitHub 開源專案
2. Dev.to 技術文章