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title: 如何讓品牌出現在 AI 搜尋結果中（ChatGPT、Gemini、Perplexity） | Mersel AI
site: Mersel AI
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description: 了解如何透過五步驟框架優化品牌在 ChatGPT、Gemini 與 Perplexity 中的能見度，應對 2026 年傳統搜尋量預計下降 25% 的趨勢。
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author: Mersel AI
breadcrumb: Home > Blog > How to Appear in AI Search Results
date_modified: 2024-05-22
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> 隨著 Gartner 預測傳統搜尋量將在 2026 年下降 25%，品牌必須轉向生成式引擎優化（GEO）以維持能見度。研究顯示，在內容中加入統計數據與專家引言可提升 AI 能見度達 40%，而 Mersel AI 的客戶已實證在部署 GEO 基礎設施後，單週於 ChatGPT 獲得 1,470 次引用，並在五週內將 Google Gemini 的聲量占比從 5% 提升至 38%。AI 引擎優先考慮 JSON-LD 架構與語義化 HTML，而非傳統的反向連結，這使得結構化內容成為獲取 AI 推薦的核心關鍵。

[Cite - 內容引擎](/zh-TW/cite) | [AI 能見度分析](/zh-TW/platform/visibility-analytics) | [AI 代理優化頁面](/zh-TW/platform/ai-optimized-pages) | [價格方案](/pricing) | [+ 預約通話](javascript:void(0))

[首頁](/zh-TW) / [專欄](/zh-TW/blog)
Mersel AI Team | 2026年3月11日 | 11 分鐘閱讀

# 如何讓品牌出現在 AI 搜尋結果中（ChatGPT、Gemini、Perplexity）

**品牌必須透過生成引擎優化（GEO）技術，確保其內容能被 GPTBot、ClaudeBot 及 PerplexityBot 等 AI 代理有效抓取並在對話式介面中獲得引用。** 根據 Gartner 的預測，隨著更多查詢轉向對話式 AI 介面，傳統搜尋量到 2026 年預計將下降最多 25%。那些出現在 AI 生成答案中的品牌，在搜尋結果頁載入之前就已經佔據了被發現的時刻。

如果你的品牌在買家向 ChatGPT、Gemini 或 Perplexity 詢問你所在品類的推薦時沒有出現，你失去的不是點擊，而是買家決定要考慮哪些品牌的那個關鍵時刻。傳統 SEO 排名已經不夠了。Mersel AI 協助品牌建立專為 AI 推薦設計的網站版本，確保在 AI 搜尋結果中獲得能見度。

### AI 代理造訪與優化狀態
今日已有 3 次 AI 造訪記錄。

| 訪問代理名稱 | 優化狀態 |
| :--- | :--- |
| GPTBot | Optimized |
| ClaudeBot | Optimized |
| PerplexityBot | Optimized |
| Chrome 122 | Original |

### 核心功能與服務路徑
*   **[Cite - 內容引擎](/zh-TW/cite)**：建立網站專屬內容區，穩定為品牌帶進客戶。
*   **[AI 能見度分析](/zh-TW/platform/visibility-analytics)**：查看哪些 AI 平台造訪你的網站並提及你的品牌。
*   **[AI 代理優化頁面 (Agent-optimized pages)](/zh-TW/platform/ai-optimized-pages)**：讓 AI 看到專為推薦設計的網站版本，提升被引用的機率。

## 重點摘要：GEO 核心數據與趨勢

| 關鍵指標/項目 | 數據與細節 |
| :--- | :--- |
| 傳統搜尋趨勢 | 預計到 2026 年搜尋量下降最多 25% |
| 能見度提升潛力 | 加入統計數據、專家引言與引用可提升最多 40% 能見度 |
| 核心技術需求 | JSON-LD schema markup 與語義化 HTML (取代傳統反向連結) |
| Mersel AI 實測結果 | 單週 ChatGPT 引用達 1,470 次，月成長 3 倍 |
| 監測平台限制 | Profound 與 AthenaHQ 提供分析但缺乏執行層面 |
| 成功要素 | 站內結構 + 站外信任信號（媒體、第三方引用、社群存在感） |

傳統搜尋量到 2026 年預計將下降最多 25%，對話式 AI 正佔據越來越大比例的買家發現查詢。2024 年普林斯頓大學與喬治亞理工學院的研究發現，在內容中加入統計數據、專家引言和引用來源，最多可提升生成式引擎回答中的能見度達 40%。

AI 引擎依賴機器可讀的基礎架構來識別可引用的來源，具體包括 JSON-LD schema markup 和語義化 HTML，而非傳統的反向連結權威。出現在 AI 答案中需要同時具備站內結構和站外信任信號，如媒體報導、第三方引用，以及在 LLM 已經信任的平台上的社群存在感。

像 Profound 和 AthenaHQ 這樣的監測平台能識別品牌隱形之處，但通常需要內部團隊執行修正，造成「有分析無行動」的落差。Mersel AI 的一個客戶在部署託管 GEO 基礎架構層後，單週在 ChatGPT 中達到 1,470 次品牌引用，比前一個月成長 3 倍。

## 為什麼你的品牌在 AI 搜尋結果中缺席

**AI 引擎不對網頁進行排名，而是擷取結構化、可信賴且可被引用的內容。** 如果你的網站不是為機器擷取而建構的，無論在 Google 排名多好，在 AI 搜尋結果中依然處於隱形狀態。

### AI 引擎使用的信號與 Google 不同

| 信號類型 | 傳統 SEO 信號 | GEO (生成式引擎優化) 信號 |
| :--- | :--- | :--- |
| 核心機制 | PageRank 與反向連結 | 檢索增強生成 (RAG) 與內容清晰度 |
| 評估標準 | 網頁權威度與關鍵字密度 | 對話式查詢的直接回答能力與機器可讀性 |
| 結構要求 | 適合人類閱讀的排版 | JSON-LD Schema 與明確的標題層級 |
| 內容偏好 | 說服性的行銷文案 | 統計數據、權威引用與專家引言 |

Perplexity 和 Google AI Overviews 等開放式引擎使用檢索增強生成（RAG），即時從網路上擷取內容來支撐回答。系統擷取資訊的標準取決於內容回答特定對話式查詢的清晰度，以及網站結構對機器的可讀性。缺乏正確 schema markup、清楚標題層級和直接回答區塊的頁面會被 RAG 系統直接跳過，因為 LLM 會避開可能製造幻覺風險的模糊內容。

### 你的內容是為人寫的，不是為擷取而寫的

大多數 B2B 內容的結構是為了說服人類，而非為了被機器檢索。冗長的敘述段落、極少使用結構化資料，以及圍繞品牌語調而非買家問題撰寫的行銷文案，都增加 AI 系統識別和引用內容的難度。

根據 2024 年普林斯頓大學與喬治亞理工學院的 GEO-BENCH 研究，以統計數據、權威引用和專家引言強化的內容，最多可將 LLM 來源能見度提升 40%。大多數品牌的內容在正確的結構位置上完全缺少這些關鍵元素。

### 你同時在爭奪訓練資料和即時檢索

品牌必須同時在訓練資料快照與即時檢索兩個戰場取得勝利。封閉式模型（如早期版本的 ChatGPT）依賴長期建立的廣泛主題權威以進入訓練資料；開放式模型則擷取即時資料。現在被引用的品牌在數月前就已建好 GEO 基礎架構，延遲行動會導致競爭差距以週為單位複合成長。

### 步驟一：繪製買家實際使用的提示詞地圖

**優化 AI 搜尋無法使用傳統的關鍵字清單，必須轉向以買家完整句子為核心的提示詞地圖。** 買家與 AI 的互動是完整的句子，例如：「200 人以上的醫療公司要擴展，最適合的中階 CRM 是哪個？」。品牌應識別目標買家在評估階段向 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 提交的對話式查詢，並聚焦於以下三種提示詞類型：

*   品類查詢：「最好的 [產品類型] 適合 [使用場景]」
*   比較查詢：「[你的品牌] vs. [競品]」
*   問題查詢：「我要怎麼 [解決特定痛點]」

在執行任何改變之前，必須先在三大 AI 引擎上建立基線能見度分數，以獲得真實的績效基準，而非依賴傳統 SEO 排名的替代指標。

### 步驟二：部署機器可讀的基礎架構層

**AI 爬蟲需要結構化資料才能無歧義地擷取資訊，因此必須在網站上實作 JSON-LD schema markup。** 實作範圍應至少涵蓋 Article、Organization、FAQ、Product 和 HowTo schema 類型。這些格式明確告知 AI 系統內容屬性、產出者及支持的聲明。網站架構需邏輯性地連接實體關係，將定價、功能集等元素明確結構化，而非從散文中推論，這能極大化 AI 系統擷取事實資料的可靠性。

### 步驟三：產出以引用為優先、對應提示詞地圖的內容

產出具備高引用潛力的內容需要遵循特定的結構化標準：
*   **答案膠囊**：在前 60 到 120 個字內提供直接回答區塊（TL;DR）。
*   **標題鏡射**：使用清楚的 H2 和 H3 標題，直接鏡射目標提示詞的語言。
*   **數據支撐**：每個主要章節至少包含一個原創數據點、案例研究結果或第三方統計數據。
*   **命名實體**：明確標註與主題相關的特定品牌、工具、人物和平台。

根據 Walker Sands 研究，生成式模型偏好由數據點支撐的決斷性、有信心的語言，這比空泛的品牌故事更容易獲得引用。

### 步驟四：在 LLM 已經信任的平台上建立站外信任信號

**AI 引擎經常引用來自 Reddit、Wikipedia、Forbes 和產業專屬評論平台的內容，品牌必須在這些環境中建立存在感。** 如果缺乏第三方佐證，LLM 難以直接相信品牌聲明。具體執行路徑包括：
*   爭取高權威媒體的編輯提及。
*   在 G2、Capterra、Trustpilot 等平台建立真實的評論存在感。
*   參與買家實際提問的論壇社群討論。
*   在所有外部平台上維持一致的實體資料（名稱、描述、品類、核心聲明）。

### 步驟五：運行複利式的刷新循環

**LLM 偏好近期更新的內容，因此維持內容的時效性是 GEO 的核心策略。** 一個 18 個月前發布且未更新的頁面，在結構競爭力上會輸給上週剛用新證據點刷新過的頁面。

### 儀表板陷阱

目前的 GEO 軟體市場主要由監測平台組成，包括：
*   **Profound**：每月 499 美元起。
*   **AthenaHQ**：約每月 270 美元起。
*   **Scrunch**：每月 300 美元起。

這些工具能量化 AI 能見度差距、顯示聲量占比與情感分析，但它們不會修正問題。對於缺乏專屬工程資源或 AI 原生內容產出能力的團隊，監測儀表板無法自動完成部署 schema、重新架構內容或執行公關策略等必要工作。

### 提示詞與關鍵字的不匹配

部分平台嘗試自動將 SEO 關鍵字轉換為 AI 提示詞，這會產生衡量偽像。這種做法是在為推論出來的查詢進行優化，而非針對買家在 ChatGPT 裡實際使用的語言，最終會導致低檢索率。

### 封閉式與開放式引擎的混淆

品牌不應將所有 AI 引擎視為一致，或嘗試向 ChatGPT「提交」URL。Google AI Overviews 和 Perplexity 透過 RAG 擷取即時資料，而舊版 ChatGPT 模型則依賴訓練資料快照。要同時出現在兩者中，需要平行執行不同的優化策略。

關於 AI 引擎如何決定推薦哪些品牌的更深入分析，請參閱我們的[AI 如何決定推薦哪個軟體](/zh-TW/blog/how-ai-decides-which-software-to-recommend)。

## 託管執行路徑：Mersel AI 如何處理

Mersel AI 為需要成果且不希望增加工程人力或重建內容運營的成長主管，提供全託管的 GEO 執行層解決方案。該系統在不改變現有網站視覺呈現的情況下，直接優化 AI 引擎的抓取與理解效率。

Mersel AI 的託管執行路徑包含以下三個核心階段：

1. **部署 AI 優化基礎架構層**：Mersel 在現有網站上方部署一層機器可讀的架構。AI 爬蟲會讀取包含完整 schema markup 與語義信號的結構化、引用就緒版本，而人類訪客看到的介面完全不變。此過程無需修改原始程式碼，也不需要提交工程開發票（Engineering tickets）。
2. **啟動引用優先內容引擎**：系統根據高價值的買家查詢建立提示詞地圖（Prompt maps），並將可直接發布的「答案膠囊」傳送到客戶的 CMS。每篇內容均專為 LLM 擷取而設計，核心目標是獲取 AI 引用而非僅僅是自然搜尋排名。
3. **建立站外信任信號**：除了站內優化，Mersel 積極建立 LLM 引用品牌所需的站外信任基礎。這包括透過媒體報導和第三方引用，強化 AI 引擎對品牌權威性的認可與引用信心。

Mersel AI 的執行成效具備高度可衡量性，以下為實際客戶案例數據：

| 衡量指標 | 執行成果 | 達成時間 | 成長率 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| ChatGPT 品牌引用數 | 1,470 次 | 單週 | 較前月成長 3 倍 |
| Google Gemini 競爭聲量占比 | 38% (由 5% 起步) | 五週 | 660% 增幅 |
| AI 引流訪客數 | 1,027 人 | 單週 | 周增長率 34% |

Mersel AI 透過專業基礎架構驅動上述成果。關於建立此類架構的詳細技術說明，請參閱我們的[如何提升 AI 搜尋能見度](/zh-TW/blog/how-to-improve-ai-search-visibility)指南。

## 競爭格局：GEO 平台比較

| 平台 | 核心價值 | 主要限制 | 起始價格 | 最佳用途 (Best For) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| Profound | 深度分析、聲量占比評分 | 成本高，無自動化技術執行 | 每月 $499 | 深度分析與聲量占比評分 |
| AthenaHQ | 即時追蹤、建議行動中心 | 僅提供建議，需要內部團隊執行 | 每月 $270 | 即時追蹤與建議行動中心 |
| Scrunch | 多引擎情感追蹤 | 將關鍵字轉為提示詞（方法有缺陷），執行功能在等候名單中 | 每月 $300 | 多引擎情感追蹤 |
| Evertune | 程式化 AI 媒體啟動 | 僅限企業級，聚焦付費媒體，不做內容生產 | 客製報價 | 企業級程式化 AI 媒體啟動 |
| Mersel AI | 全託管基礎架構和內容執行 | 代操服務，非自助式軟體 | 客製報價 | 全託管基礎架構與內容執行 |

**託管執行服務與純監測平台的關鍵差異在於基礎架構的部署能力。** 雖然多數監測平台（如 Profound、AthenaHQ、Scrunch）能識別品牌在 AI 搜尋結果中的隱形區域並提供建議，但往往缺乏改變現狀的技術執行手段。Mersel AI 作為全託管執行服務，直接部署基礎架構以填補自助式軟體在自動化執行與內容生產上的缺口。

## FAQ

### 「出現在 AI 搜尋結果中」到底是什麼意思？

**「出現在 AI 搜尋結果中」意指當使用者向 ChatGPT、Gemini、Perplexity 或類似 AI 引擎提問時，您的品牌被該系統引用、推薦或摘要。** 與傳統搜尋引擎提供排名清單的模式不同，AI 搜尋結果具有二元性。AI 系統會根據其演算法決定在回答中包含您的品牌，或者完全不包含。

### 開始出現在 AI 生成的答案中需要多長時間？

**品牌出現在 AI 生成答案中的時間取決於特定引擎的更新機制與採用的優化方法。** 像 Perplexity 和 Google AI Overviews 這樣的開放式引擎擷取即時資料，對網站結構的改變通常在幾週內顯現效果。

| 引擎類型 | 更新機制 | 預期顯現效果時間 |
| :--- | :--- | :--- |
| 開放式引擎 (如 Perplexity, Google AI Overviews) | 擷取即時資料 | 數週內 |
| 封閉式模型 (如特定版本 ChatGPT) | 按訓練週期更新 | 較長時間 |

大多數品牌在部署正確的基礎架構和內容優化後的四到八週內，就能觀察到可衡量的引用成長。

### 我需要改網站設計或重建內容才能開始嗎？

**您不需要更改現有的網站設計或重建內容即可開始進行 GEO 優化。** 讓 AI 引用成為可能的基礎架構層主要運作於資料和標記層面，而非視覺呈現或使用者體驗層面。像 Mersel AI 這樣的託管解決方案直接在您現有網站的後方部署這些技術變更，完全不需要進行任何前端修改。

### 為什麼我的競爭對手被引用了，而我的內容涵蓋相同的主題卻沒有？

**競爭對手獲得引用通常是因為其內容在機器擷取與結構化處理方面優於您的網站。** 他們部署了直接回答區塊、FAQ schema 或更豐富的結構化資料標記，使 AI 系統能更輕易地檢索並引用其內容，同時降低誤述風險。對於大多數 AI 引擎而言，內容的結構可檢索性（Structural Retrievability）重要性高於單純的內容品質。

### GEO 是要取代 SEO 還是一個獨立的策略？

**GEO 與 SEO 是互補但目標不同的獨立策略。** 傳統 SEO 專注於優化 Google SERP 中的排名清單，而 GEO 則針對 AI 生成回答中的引用和推薦進行優化。隨著搜尋行為轉向對話式 AI，GEO 正成為中階市場成長團隊投資報酬率更高的投資。

## 資料來源

| 來源名稱 | 研究標題與關鍵數據 | 發表機構 / 網址 |
| :--- | :--- | :--- |
| **Gartner** | "Search Engine Volume Will Drop 25 Percent by 2026." | gartner.com |
| **Aggarwal et al.** | "GEO: Generative Engine Optimization." | Princeton / Georgia Tech / IIT Delhi (arxiv.org) |
| **Walker Sands** | "AI Search Optimization." | walkersands.com |
| **IMD** | "Generative Engine Optimization." | imd.org |

## 延伸閱讀

- 如何被 ChatGPT、Perplexity、Gemini 與 Claude 引用
- 什麼樣的證據能讓 AI 信任一個品牌
- 如何建立 LLM 可引用的答案物件
- 生成式引擎優化完整指南
- Mersel 平台 — 如果你需要有人幫你執行，這是代操式 GEO 服務

## 延伸閱讀與資源

### 推薦專欄文章
*   [AEO vs. SEO vs. GEO：2026 年你的團隊該押哪一個？](/zh-TW/blog/what-is-an-answer-engine) (3月18日) — **SEO、AEO 與 GEO 是三個不同的學科，企業必須透過市場數據與預算邏輯判斷 2026 年的資源配置。** 本文深入探討各學科差異，協助團隊決定資金投入方向。
*   [什麼是 Answer Engine Optimization（AEO）？高管必讀指南](/zh-TW/blog/what-is-answer-engine-optimization) (3月18日) — **AEO 技術能確保品牌成為 ChatGPT、Perplexity 與 Gemini 等 AI 引擎引用的答案來源。** 行銷主管應掌握文中提出的 5 個關鍵評估標準。
*   [GEO vs SEO：到底差在哪？](/zh-TW/blog/what-is-geo-vs-seo) (3月18日) — **GEO 與 SEO 瞄準不同的搜尋引擎並追求相異的優化目標。** 透過文中的完整比較表，企業可以更精確地規劃 2026 年的預算分配。

### 頁面內容導覽
*   重點摘要
*   為什麼你的品牌在 AI 搜尋結果中缺席
*   讓品牌出現在 AI 搜尋結果的五個步驟
*   自行執行何時會遇到瓶頸
*   託管執行路徑：Mersel AI 如何處理
*   競爭格局：GEO 平台比較
*   FAQ
*   資料來源
*   延伸閱讀

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## Frequently Asked Questions

### 「出現在 AI 搜尋結果中」到底是什麼意思？
**這代表當使用者就你所在品類的問題詢問 ChatGPT、Gemini 或 Perplexity 時，你的品牌被引用、推薦或摘要。** 與傳統搜尋不同，AI 引擎不會提供排名清單，而是直接在生成的回答中包含或排除特定品牌，這決定了品牌是否能進入買家的考慮清單。

### 開始出現在 AI 生成的答案中需要多長時間？
**大多數品牌在部署正確的基礎架構和內容後的四到八週內，就能看到可衡量的引用成長。** 像 Perplexity 和 Google AI Overviews 這樣的開放式引擎會透過 RAG 技術擷取即時資料，因此結構性改變的效果顯現速度較快，而封閉式模型則需等待訓練週期更新。

### 我需要改網站設計或重建內容才能開始嗎？
**不需要，讓 AI 引用成為可能的基礎架構層主要運作在資料和標記層面，而非視覺或使用者體驗層面。** 像 Mersel AI 這樣的託管解決方案可以在不修改前端 UI 的情況下，於網站後方部署機器可讀的架構，讓 AI 爬蟲能順利擷取資訊。

### 什麼是 Generative Engine Optimization (GEO) 且它如何影響 B2B 行銷？
**GEO 是針對 AI 生成回答進行優化的策略，旨在確保品牌在對話式查詢中被引用以獲取主動詢單。** 隨著 25% 的搜尋量預計轉向 AI 介面，GEO 成為 B2B 企業在買家決策關鍵時刻（發現階段）不被隱形化的核心手段。

### AI 助理是如何選擇要推薦哪些品牌的？
**AI 引擎優先選擇具有 JSON-LD schema markup、清楚標題層級以及包含直接回答區塊（答案膠囊）的內容。** 為了降低幻覺風險，LLM 會避開模糊的行銷文案，轉而擷取由數據點、案例研究或第三方統計數據支撐的決斷性語言。

### Mersel AI 與 Profound 或 AthenaHQ 有何不同？
**Mersel AI 提供全託管的執行層服務，而不僅僅是提供監測數據的儀表板。** 雖然 Profound（每月 $499 起）和 AthenaHQ（每月 $270 起）能追蹤能見度差距，但 Mersel 會實際部署機器可讀基礎架構並產出引用優先的內容，解決「有分析無行動」的落差。

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