電商 GEO 實戰手冊：怎麼讓 AI 推薦你的產品

技術修正、內容策略，加上一份優先順序的檢查清單，幫你的電商產品被 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 推薦。

Mersel AI Team

2025年12月4日

16 分鐘

重點先講

多數電商網站對 AI 來說是隱形的，為什麼？因為網站是為人的瀏覽器設計的，不是為 AI 爬蟲設計的。解決方法其實就四件事：伺服器端渲染、schema markup、AI 可引用的內容、站外存在感。這篇會一個一個拆解，最後附上優先順序的檢查清單～

這是第二部分。第一部分講的是數據：60% 的搜尋以零點擊收場、AI 流量轉換率是 Google 自然搜尋的 9 倍、80% 被 ChatGPT 引用的網址根本沒在 Google 前 100 名。如果還沒看過，建議先從那邊開始～

每個電商經營者現在都該問自己一個問題：當消費者問 ChatGPT、Perplexity 或 Gemini 推薦你這個品類的產品時，你的品牌會出現嗎？

對多數品牌來說，答案是不會。那該怎麼辦？我們一步一步來看～

步驟一：先把技術基礎搞定

在談內容或策略之前，先確保 AI 爬蟲真的讀得到你的商店。說實話，多數爬蟲讀不到～

伺服器端渲染（SSR）

如果你的商店前端是用 React、Next.js、Vue 或任何客戶端 JavaScript 框架打造的，AI 爬蟲很可能看到的是空的 <div> 容器，不是你的產品目錄。伺服器端渲染或預渲染可以確保產品資料、描述、價格和評價在第一次載入時就存在於原始 HTML。

怎麼確認呢？ 在任何產品頁面按右鍵，選「檢視原始碼」。如果能在原始 HTML 看到產品名稱、價格、描述和評價，那就沒問題。如果看到的是 JavaScript 和空的容器，AI 爬蟲看到的也是一樣的空白～

Schema Markup

沒有結構化資料，AI 就沒辦法用程式化的方式擷取產品屬性。最少要實作這些：

Schema 類型	涵蓋內容
`Product`	名稱、描述、SKU、品牌、價格、庫存狀態、圖片
`AggregateRating`	星級評分、評論數量
`Review`	個別評論，含作者和日期
`Offer`	價格、幣別、庫存狀態、賣家
`FAQPage`	產品問答區
`BreadcrumbList`	分類導航脈絡

可以用 Google Rich Results Test 和 Schema.org Validator 驗證。順帶一提，多數 Shopify 佈景主題只有部分的 schema，這代表 AI 拿到的是不完整的產品資料。

llms.txt

這個可以想成是 AI 時代的 robots.txt～放在網域根目錄，告訴 AI 爬蟲該索引什麼：

# llms.txt
User-agent: *
Allow: /products/
Allow: /collections/
Allow: /blog/
Disallow: /checkout/
Disallow: /account/
Sitemap: https://yourdomain.com/sitemap.xml

讓評價可以被爬取

你的 4.8 星評價加上 2,400 則評論是最強的信任訊號～但問題來了，如果評價是透過 Yotpo、Judge.me、Stamped 或其他外掛在頁面渲染之後才載入，AI 爬蟲永遠看不到。

確保評價內容是：

在初始 HTML 中以伺服器端渲染呈現，或是
包含在結構化資料裡（Review schema），或是
兩者都有（這是最理想的）

步驟二：建立 AI 可引用的內容

AI 推薦的是它能找到充實、結構化資訊的品牌。生成式引擎優化（GEO）的內容策略跟傳統部落格 SEO 根本不同～

AI 實際上引用什麼

根據 Ahrefs（2025）和 Prerender.io AI 索引基準報告，AI 特別偏好引用這些類型的內容：

具體的數字和數據。 像是「 UPF 50+ 防曬等級」就比「優異的防曬效果」有效得多～AI 偏好具體性，不是形容詞。
問答結構。 跟使用者查詢 AI 的方式一致。「扁平足最好的跑鞋是哪款？」直接用結構化推理回答。
比較格式。 跨多個產品的誠實優缺點分析，包括競品。聽起來反直覺，但 AI 信任平衡的內容，勝過自吹自擂。
原創研究。 客戶調查結果、產品測試數據、產業基準。第一手資料讓你成為 AI 想要引用的原始來源。

哪些內容類型有效

問答格式的選購指南。 每個段落圍繞一個消費者會問 AI 的問題，然後直接用具體資訊回答。像是「如何為[特定用途]挑選[產品類別] 」這類內容會成為 AI 合成推薦的參考素材。

有數據支撐的比較頁面。 在可量化的屬性上比較你的產品和競品：材質成分、實驗室測試結果、保固條款、單位價格。記得包含誠實的取捨。AI 認為平衡的比較比一面倒的行銷更有權威性～

原創數據發表。 客戶調查、產品耐用度測試、產業基準。公開方法論和結果。AI 大量引用有原創統計數據的頁面，這些會成為其他內容引用的原始來源，產生引用飛輪效應。

哪些做法沒效

為 Googlebot 優化、塞滿關鍵字的產品描述
沒有原創數據或具體主張的泛用部落格文章
AI 生成的內容農場——LLM 越來越擅長偵測和降權這些
只存在於自己網域、沒有外部驗證的內容

步驟三：建立站外 AI 足跡

你的品牌在 AI 的能見度很大程度取決於 AI 信任的來源。Wikipedia、YouTube 和 Reddit 是 Google AI 模式中被引用最多的網域～你自己的網站只是其中一個輸入，光靠它不夠。

Wikipedia 和 Wikidata

AI 大量參考 Wikipedia 來做實體辨識和品牌資訊。如果你的品牌在 Wikipedia 上有頁面，確保它準確、最新、有來源引用。如果沒有，評估品牌是否符合知名度標準，符合的話就用事實性的方式貢獻內容。

AI，特別是 ChatGPT，經常引用 Reddit 討論串～在相關 subreddit 真實參與，能創造被 AI 自然浮現的品牌提及。

品類	主要 Subreddit
美妝保養	r/SkincareAddiction、r/AsianBeauty、r/MakeupAddiction
時尚	r/MaleFashionAdvice、r/femalefashionadvice
電子產品	r/BuyItForLife、r/audiophile、r/buildapc
居家	r/HomeImprovement、r/InteriorDesign

這個做不了假～Reddit 社群會偵測業配並懲罰。正確做法是真誠、有幫助的參與：回答問題、分享真實的產品心得、貢獻有用資訊，不帶推銷。

第三方評測和媒體報導

在 Wirecutter、Byrdie、CNET 或受尊重的垂直媒體上的一篇真實評測，比你自己網站上 100 篇部落格文章的 AI 引用權重都高～這些就是 AI 推薦產品時引用的「來源」。

透過正規管道爭取編輯報導：寄產品給媒體評測、跟品類編輯建立關係、回應推薦徵集（像是 HARO、Qwoted、Terkel）。

YouTube

影片內容對零點擊的影響相對較小，但 YouTube 是全球第二大搜尋引擎，AI 越來越常引用影片內容。YouTube 上的產品評測、教學、開箱和比較能創造 AI 可存取的品牌提及，效果隨時間不斷複合～

步驟四：衡量真正重要的指標

傳統 SEO 工具像是 Ahrefs、Semrush、Google Search Console 不會追蹤 AI 能見度。你需要不同的指標～

指標	衡量什麼	怎麼追蹤
AI 提及率	你的品牌在品類中多常出現在 AI 回覆裡	在 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 手動測試
AI 情感準確度	AI 對你產品的描述是否正確	手動檢視 AI 回覆
引用佔比	你的品牌在 AI 提及中的佔比 vs. 競品	競爭性的 AI 查詢測試
AI 推薦流量	來自 AI 平台的訪客	分析工具，依推薦來源分類（chatgpt.com、perplexity.ai）
AI 轉換率	AI 推薦訪客的購買率	電商分析工具搭配來源分類

已經在做的品牌

Kendra Scott 新增了 8,000 個專門為 AI 搜尋優化的頁面。結果呢？年度網路流量的 5% 現在來自 AI 優化的頁面，其中 27% 同時也排在 Google 首頁（Digital Commerce 360）。

Batteries Plus 主動監控 AI 引用，並更新 Wikipedia、BBB 和 Reddit 來提升 AI 提及的準確度。約 1% 的推薦流量現在來自 AI——數字還小，但成長中，而且參與度很高（Digital Commerce 360）～

優先順序檢查清單

這週可以做的

AI 能見度審核。 在 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 問你品類的產品推薦問題。記錄品牌有沒有出現、資訊是否正確。
檢視原始碼。 檢查 3 個產品頁面，產品資料、評價和價格有在原始 HTML 裡嗎？
Schema 驗證。 把前 5 個產品頁面跑 Rich Results Test，記錄缺少什麼。

這個月要完成的

為所有產品頁面實作或修正伺服器端渲染
在所有產品頁面完成 schema markup：Product、Review、Offer、FAQ
在網域根目錄新增 llms.txt
為主要產品類別建立 3-5 個比較/指南頁面，採問答格式
審核站外存在感。 盤點品牌在 Wikipedia、Reddit、YouTube 和評論網站的提及，找出缺口

持續進行的（每月）

在分析工具中追蹤 AI 推薦流量，依 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 分類
發佈一份原創數據：客戶調查、產品基準測試或品類趨勢報告
建立第三方報導：編輯評測、網紅內容、社群參與
AI 提及準確度檢視：每季在所有主要 AI 平台檢查，糾正錯誤資訊

時間窗口正在關閉

AI 搜尋導入零售的流量年增 4,700%（Adobe）～但它目前佔電商總流量的比例還很小。這就是你的機會窗口。

現在就為 AI 做好準備的品牌，會建立不斷複合的優勢。為什麼？因為 AI 會學習哪些品牌值得信任和推薦。一旦引用模式建立起來，後進者很難打進去——跟 Google SEO 一樣，要花好幾年才能超越站穩腳跟的競爭對手，只是更難，因為 AI 不會給你看排名列表讓你知道自己在哪裡。

問題不在於 AI 搜尋對電商重不重要。數據已經證明它很重要～問題在於你的品牌會不會在那個答案裡。

常見問題

GEO 到底是什麼？ 生成式引擎優化（Generative Engine Optimization）～簡單來說，就是讓你的品牌在 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 和 Google AI 總覽的 AI 生成答案中被發現、並被正確描述的做法。可以把它想成是 AI 時代的 SEO 補充。

如果我的 SEO 已經很強了，還需要 GEO 嗎？ 需要～80% 被 ChatGPT 引用的網址根本沒在 Google 前 100 名。Google 排名強不代表 AI 能見度高。這兩個系統參考的是不同的訊號和來源。

我應該先做什麼？ 從技術審核開始～在 AI 平台問你品類的產品問題，然後檢視頁面原始碼。這兩個測試加上 schema 驗證，30 分鐘內就能告訴你，商店對 AI 來說有多可見（或多隱形）。

多久會看到成效？ 技術修正（SSR、schema、llms.txt）在 2-4 週內可能看到能見度改善。內容和站外策略需要 2-6 個月複合。AI 更新知識庫的時程各不相同，所以一致性比速度更重要～

Shopify / WooCommerce / 自建系統都適用嗎？ 都適用～問題（客戶端渲染、不完整的 schema、看不到的評價）存在於所有電商平台。具體實作方式不同，但策略是不分平台的。

Mersel AI 幫助電商品牌被 AI 搜尋引擎推薦。我們處理完整的 GEO 技術棧：技術設定、內容優化，以及在 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 和 Google AI 總覽上的持續監控。你的商店前台對消費者完全不變。預約免費 AI 能見度分析，我們會讓你看到 AI 目前怎麼看你的商店，以及怎麼修正～