AI 怎麼決定要推薦哪些產品

當消費者問 ChatGPT 推薦產品，它怎麼選要提到哪些品牌？哪些信號最重要，你又該怎麼影響它。

Mersel AI Team

2026年1月23日

14 分鐘

一個消費者問 ChatGPT：「500 美元以下最好的升降桌是哪一張？」

AI 說了三個品牌。你的不在裡面。

為什麼？你的升降桌評價很好、價格有競爭力，而且在 Google 第一頁有排名。但問題來了——AI 產品推薦的運作方式跟 Google 排名不一樣。信號不同、資料來源不同、篩選標準也不同。

搞懂 AI 怎麼挑要推薦哪些產品，是讓你的品牌擠進那些答案的第一步～

AI 不是排名，是推薦

Google 顯示十個結果，讓使用者自己選。AI 給一個答案，裡面有兩三個具體的推薦。這是產品被發現方式的根本性差異～

Google 顯示結果時，每個位置都會拿到一些流量。第七名還是有人會點。但 AI 的世界裡，你要嘛是被點名的品牌之一，要嘛在那個對話裡根本不存在。

這在財務上很有感。ChatGPT 推薦流量的轉換率是 15.9%，Google 自然搜尋只有 1.76%。從 AI 推薦點進來的人已經決定要買了，他們不是在比價，是在下單。

那問題來了：AI 怎麼決定哪些產品能入選？

AI 使用的六大信號

根據 Ahrefs 和 Prerender.io AI Indexing Benchmark 對 AI 引用模式的分析，AI 產品推薦主要由六個信號驅動～

1. 第三方共識

這是最強的信號。AI 模型最看重的是在多個獨立來源中被正面提及的產品。一個被 Wirecutter 推薦、在 Reddit 上被好評討論、又被某個垂直部落格評測過的產品，在 AI 引用中的權重遠高於一個只有自家網站寫得很好的產品。

你可以把它想成交叉驗證～AI 會找不同來源之間的共識。如果三個獨立評測者都說你的升降桌是 500 美元以下最好的，那是一個強信號。如果只有你自己的網站這麼說，AI 會把它當成行銷話術。

2. 結構化產品資料

AI 只能推薦它準確理解的產品。ChatGPT 引用的 URL 中，有 80% 在 Google 前 100 名都排不上，代表 Google 排名不是引用的驅動力。真正驅動引用的是 AI 能不能擷取精確的產品屬性：價格、規格、材質、尺寸、保固條款。

有完整 schema markup（Product、Offer、Review、FAQ）的產品，能給 AI 做出有信心推薦所需的結構化資訊。沒有 schema 的產品，AI 只能從原始 HTML 去猜。而 AI 如果對一個產品的細節沒有信心，就會直接跳過～

3. 可直接回答的內容

當消費者問「有背痛問題的人最適合哪張升降桌」，AI 會找直接回答那個特定問題的內容。一個為「可調式升降桌」優化的產品頁不會匹配。一篇標題為「背痛的人怎麼選升降桌」、裡面有具體產品推薦的選購指南才會。

AI 優先選擇用回答方式組織的內容：Q&A 格式、比較表、有理由說明的「最適合」分類。打造這類內容的品牌，就成了 AI 整合成推薦時參考的素材～

4. 具體數據勝過形容詞

AI 模型會降低模糊行銷用語的權重。「市場上最好的升降桌」是噪音。「承重 300 磅、桌面 48x30 英寸、高度範圍 25-50.5 英寸、10 年保固」才是信號。

用具體、可量化的屬性描述的產品，比用形容詞堆砌的產品更常被引用。Prerender.io benchmark 的研究證實 AI 會優先選擇具體數據而非空泛形容。簡單來說，「UPF 50+ 認證」永遠贏「絕佳防曬效果」～

5. 評論數量和情感傾向

AI 模型會用評論資料作為信任信號，但不是你想的那樣。一個有 2,400 則評論、平均 4.7 星的產品，權重比一個 50 則評論、平均 5.0 星的產品更高。數量代表市場驗證～

但這邊有個關鍵：評論必須是可被讀取的。如果你的評論是透過第三方 widget（像是 Yotpo、Judge.me、Stamped）在頁面載入後才動態載入的，AI 爬蟲根本看不到。你最強的信任信號變成隱形的了。

6. 跨平台品牌一致性

AI 會交叉比對你在官網、Wikipedia、評論平台、社群媒體和論壇上的品牌資訊。不一致會製造疑慮～如果你的網站說一回事、Amazon 上說另一回事、Google 商家檔案又說第三回事，AI 對推薦你的信心就會降低。

所有平台上的品牌資訊保持一致，不只是好的行銷習慣。這直接影響 AI 是否信任你的產品到願意推薦。

你的競爭對手在做什麼（你可能沒在做）

那些出現在 AI 產品推薦中的品牌，有幾個共同特徵～

他們發佈誠實的比較內容。 這聽起來違反直覺，但誠實地把自己跟競品比較的品牌，被引用的次數更多。一篇「我們的升降桌 vs. Uplift vs. Fully：誠實比較」，裡面包含真實的優劣取捨，對 AI 來說是可信的信號。一面倒的行銷文則不是。

他們投資站外經營。 AI 不只讀你的網站。它讀 Reddit（r/StandingDesks、r/BuyItForLife）、YouTube 評測、Wirecutter 排行榜和垂直媒體評測。站外足跡豐富的品牌更容易被推薦，因為 AI 有多個獨立信號可以參考～

他們為機器結構化產品資料，不只為人。 完整的 schema markup、伺服器端渲染、乾淨的 HTML 不是加分項。這些是 AI 有信心推薦你的產品，還是因為讀不懂你的頁面而跳過你的分水嶺。

他們定期更新內容。 AI 模型重視時效性。一篇 2023 年最後更新的選購指南，在本月更新的內容面前會被降權。在 AI 搜尋中勝出的品牌，把內容當成活的文件在經營～

怎麼讓你的產品出現在 AI 答案裡

一份實戰清單，根據真正驅動 AI 引用的因素來整理～

這週可以做的

測試你的 AI 能見度。 問 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 推薦你所在品類的產品。記下你的品牌有沒有出現、它怎麼描述你的產品、資訊是否正確。
檢查你的結構化資料。 把你的前 5 個產品頁丟進 Google Rich Results Test。如果 Product、Offer 和 Review schema 沒有全部到位且完整，那就是你的第一個修正項目。
確認你的評論是否可被讀取。 查看產品頁的原始碼。如果評論不在原始 HTML 裡，AI 看不到。

這個月要完成的

製作 3 到 5 個回答型頁面。 選購指南、比較頁和「最適合 [使用場景]」的內容，圍繞消費者實際會問 AI 的問題來架構。
檢查品牌一致性。 比對你在官網、Amazon、Google 商家檔案和各評論平台上的產品描述、定價和訴求。修正不一致的地方。
補齊 schema markup。 每個產品頁都應該有 Product、Offer、AggregateRating 和 Review schema。每個 FAQ 區塊都應該有 FAQPage schema。

持續進行的

建立第三方存在感。 爭取媒體評測、真誠地參與相關 subreddit、鼓勵客戶在獨立平台上留評，而不只是你自己的網站。
每季更新內容。 選購指南、比較頁和產品描述要保持最新。AI 會注意時效性～
每月監控 AI 答案。 追蹤 AI 怎麼說你的產品和競爭對手的。當資訊有錯，那就告訴你結構化資料哪裡有缺口。

競爭窗口

AI 產品推薦的模式還在形成中。現在就讓自己成為可信賴、結構化良好的資料來源的品牌，在 AI 搜尋規模化時就會成為預設推薦～AI 推薦到零售網站的流量年增 4,700%，但佔總流量的比例還很小。這就是你的窗口。

一旦 AI 學會信任並推薦某個品類裡的特定品牌，後來者面對的就是跟在 Google 上要超越一個已經站穩的競爭對手一樣的苦戰。只是這次位置只有 2 到 3 個，不是 10 個。

問題不是你的產品夠不夠好。是 AI 能不能找到足夠結構化、一致、可信的資訊，讓它有信心推薦你～

Mersel AI 幫電商品牌成為 AI 推薦的產品。我們讓你的結構化資料、定價和評論對 AI 爬蟲可讀，讓 ChatGPT、Perplexity、Gemini 等平台能有信心推薦你。預約免費的 AI 能見度分析，看看 AI 目前怎麼看你的產品。

常見問題

為什麼我最暢銷的產品沒有出現在 AI 推薦裡？

AI 推薦看的是結構化資料、第三方提及和評論的可及性，不是銷售量。如果你的產品資料是前端渲染的、評論是透過 JavaScript widget 載入的，或者站外曝光度不夠，AI 就沒有足夠的信心來推薦你。

Amazon 上的評論對 AI 推薦有幫助嗎？

有。AI 模型會交叉比對不同平台的資訊，Amazon 上的評論會強化「第三方共識」這個信號。但如果你的網站和 Amazon 上的產品資訊不一致，反而會降低 AI 的信心。

Reddit 上的討論對 AI 產品推薦有多重要？

非常重要。Reddit 是 AI 回答中最常被引用的網域之一。你的產品在相關 subreddit 上被真實、正面地討論，權重很高，因為 AI 把社群討論視為獨立的驗證來源。

我應該做提到競爭對手的比較內容嗎？

應該。發佈誠實比較內容的品牌被 AI 引用的次數更多。一篇把你的產品跟競品做比較、包含真實優劣取捨的頁面，對 AI 來說是可信的信號。AI 會降低一面倒行銷頁面的權重，偏好平衡客觀的評估。

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