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[AI 能見度分析：查看哪些 AI 平台造訪你的網站並提及你的品牌](/zh-TW/platform/visibility-analytics)
[AI 代理優化頁面：讓 AI 看到專為推薦設計的網站版本](/zh-TW/platform/ai-optimized-pages)

[首頁](/zh-TW) / [專欄](/zh-TW/blog)
**Mersel AI Team** | 2026年3月14日 | 預估閱讀時間：14 分鐘
[+ 預約通話]

### 代理人優化頁面監測數據 (Agent-optimized pages)

| 監測指標 | 狀態與數值 |
| :--- | :--- |
| 今日 AI 造訪次數 | 3 AI visits today |
| 頁面路徑 | /pricing |
| GPTBot 優化狀態 | GPTBotOptimized |
| ClaudeBot 優化狀態 | ClaudeBotOptimized |
| PerplexityBot 優化狀態 | PerplexityBotOptimized |
| 原始瀏覽器版本 | Chrome 122Original |

# 怎麼追蹤品牌在 Perplexity AI 搜尋結果中的能見度？

**追蹤品牌在 Perplexity AI 的能見度是透過量測品牌在買家高意圖對話提示詞中，作為權威引用來源出現的頻率。** 與傳統 Google 排名提供特定名次不同，Perplexity 的運作邏輯具有二元性：系統要嘛將你的品牌視為權威來源並予以引用，要嘛完全不引用。這種二元結果直接影響 B2B 買家在成形候選名單時的決策。

Gartner 預測到 2026 年，傳統搜尋量將因為 AI 聊天機器人與虛擬助理的普及而下降 25%。根據 McKinsey 的研究數據顯示，目前已有 44% 的 AI 搜尋用戶將 Perplexity 等平台視為主要資訊來源，這一比例已顯著高於傳統搜尋的 31%。如果品牌在這些 AI 回覆中處於隱形狀態，將在買家評估名單的關鍵時刻失去競爭力。

本指南將完整拆解追蹤 Perplexity 引用的方法論，涵蓋核心關鍵指標、現行可用工具，以及多數團隊在將 AI 能見度轉化為實際商機時所面臨的瓶頸。透過結構化的追蹤方式，企業可以更精準地掌握品牌在生成式引擎中的佔有率。

## 重點摘要

| 關鍵指標與項目 | 核心數據與定義 |
| :--- | :--- |
| 回覆聲量佔比 (ASoV) | (品牌在 AI 回覆中出現次數 / 追蹤提示詞組總回覆數) x 100 |
| 自有內容驅動比例 | 僅佔 5-10% 的 AI 來源選擇 (其餘來自第三方域名) |
| 結構化內容優勢 | 提升 28% 被引用機率 (具備語意深度與清晰定義) |
| AI 推薦流量轉換率 | 比一般自然搜尋 (Organic Search) 高出 4.4 倍 |

**回覆聲量佔比（ASoV）是衡量品牌在 AI 時代能見度的核心指標，而非傳統的關鍵字排名。** 由於 Perplexity 採用即時檢索增強生成（RAG）技術，系統在每次查詢時會即時爬取網路，導致能見度隨內容擷取的難易度而產生大幅波動。品牌必須透過 ASoV 公式精確計算在 AI 回覆中的出現頻率，才能真實反映其在生成式引擎中的影響力。

**第三方域名在 Perplexity 的品牌觀點形成中佔據主導地位，自有內容僅驅動 5-10% 的來源選擇。** 根據 McKinsey 的研究顯示，Perplexity 在形成品牌觀點時，絕大多數參考來源是評測網站、論壇和出版商等第三方平台。這意味著單純優化官網內容不足以提升 AI 能見度，品牌必須確保外部生態系的資訊能被 AI 有效擷取。

**結構化內容與高轉換率是 GEO 策略的核心價值，能顯著提升 B2B SaaS 品牌的進線品質。** Wellows 的分析指出，具備清楚定義與語意深度的結構化部落格文章，被 Perplexity 引用的機率高出 28%。此外，AI 推薦流量的轉換率比一般自然搜尋高出 4.4 倍，使 Perplexity 引用成為目前品牌能取得最高品質的進線來源之一。

**多數團隊在執行 GEO 時往往卡在量測階段，導致投資無法轉化為實際商機。** 若僅投資儀表板進行監測，而不同步在內容與技術基礎架構上執行優化，產出的僅是一份昂貴的數據報告而非實質商機。有效的追蹤必須與內容調整緊密結合，才能在動態的 AI 搜尋環境中維持穩定的品牌競爭力。

## 為什麼 Perplexity 能見度這麼難追蹤

**Perplexity 能見度難以追蹤是因為其運作機制基於 RAG（檢索增強生成）技術，將傳統的關鍵字排名轉變為動態的內容擷取與引用合成。** Perplexity 主動爬取即時網路並從多個來源合成回覆，為每個使用的來源編號並附上連結。這種機制要求內容必須具備高度的結構化與語意相關性，才能在檢索步驟中被成功擷取進入上下文視窗。

**傳統的排名位置概念在 Perplexity 中並不適用。** 品牌域名在搜尋結果中僅存在「被擷取」或「未被擷取」兩種狀態，而非具體的排名名次。內容的乾淨程度與結構化品質直接決定了其是否能進入檢索範圍，取代了傳統 SEO 的第四名或第十名等排名邏輯。

**品牌提及與編號引用在 AI 搜尋中具有本質上的差異。** Perplexity 可能在合成文字中提到品牌名稱以建立實體認知，但只有帶有反向連結的明確編號引用才能帶來實際的推薦流量。由於現有工具多為關鍵字排名設計，而非為引用擷取開發，導致多數團隊目前缺乏追蹤這兩者差異的技術能力。

**品牌自有資產僅佔 AI 搜尋系統參考來源的極小比例。** 根據 McKinsey 研究數據顯示，AI 搜尋引擎參考的資訊來源分布如下：

| 來源類型 | 佔比 | 具體範例 |
| :--- | :--- | :--- |
| 品牌自有資產 | 5% - 10% | 官方網站、品牌部落格 |
| 第三方來源 | 90% - 95% | 出版物、Reddit 討論串、評測平台、產業總整理文章 |

**企業必須將 KPI 從排名位置轉向回覆聲量佔比（ASoV）。** Aperture Insights 的團隊指出，從排名到引用的轉變需要一套全新的量測語彙。由於品牌無法影響其未量測的數據，因此追蹤並分析佔據絕大部分比例的第三方來源，成為影響 Perplexity 品牌看法的關鍵。

## Perplexity 引用擷取方法論：逐步拆解

Mersel AI 團隊針對金融科技、SaaS 和電商客戶開發此追蹤方法論。該流程專為 Perplexity 的 RAG（檢索增強生成）架構設計，精準分析系統如何選擇並引用特定來源。

五階段引用追蹤方法論包含建立提示詞地圖、執行基準查詢、計算 ASoV、整合 GA4/GSC 訊號及注入引用優先內容。琥珀色的回饋迴路是區分持續性 GEO 方案與一次性稽核的關鍵，確保每一輪真實數據都能優化下一輪內容。

1. **建立提示詞地圖**：建構包含 20 到 50 組對話式、意圖驅動的提示詞矩陣。這些提示詞應源自業務通話錄音、客服工單和競品比較搜尋，而非傳統關鍵字工具。有效的提示詞範例包括：「Series A 金融科技公司最好的合規工具是什麼？」或「比較 [你的品牌] 和 [競品]，適合中型業務團隊的」。
2. **建立量測基準線**：在 Perplexity 上執行系統化查詢測試以建立數據基準。執行時應使用不同 IP 位置的無痕瀏覽手動操作以降低個人化效應，或採用自動化 ASoV 追蹤工具確保數據一致性。
3. **計算回覆聲量佔比 (ASoV)**：利用公式計算品牌在 AI 回覆中的能見度。必須將引用率與提及率分開計算，這能揭示 Perplexity 是信任您的域名並提供連結，還是僅轉述來自第三方的內容。

| 數據維度 | 說明與公式 |
| :--- | :--- |
| **ASoV 計算公式** | (品牌提及次數 / 總提示詞查詢次數) × 100 |
| **量測範例** | 80 組提示詞中出現 12 次品牌提及，ASoV 為 15% |
| **建議追蹤週期** | 每週追蹤，並觀察 60 至 90 天的長期趨勢線 |
| **核心區分指標** | 引用率 (Citation Rate) 與 提及率 (Mention Rate) |

4. **用訊號整合閉合回饋迴路**：將 Perplexity 的發現整合至分析工具。在 GA4 中篩選 `perplexity.ai` 與 `chat.openai.com` 的推薦流量，分析 AI 訪客行為差異。同時透過 Google Search Console 找出與引用相關的高表現頁面，因為 Perplexity 優先獎勵語意深度而非關鍵字密度。
5. **注入引用優先內容並追蹤速度**：將優化內容發佈至 CMS，並在 30 到 60 天後重新執行提示詞查詢。追蹤「引用速度」（即新引用出現的速率變化），這是業務管道產生實際影響前的關鍵領先指標。

此方法論順序確保量測準確性，因為沒有錨定買家意圖的提示詞地圖就無法精準量測。每一步驟都解鎖下一階段；跳過基準線會導致盲目發佈，缺乏回饋迴路則代表第二個月的內容不會比第一個月更精準。

## 多數團隊忽略的技術層

PerplexityBot 難以從為人類設計的網站中擷取乾淨資訊，因為這些網站充滿行銷語言、JavaScript 渲染導覽與圖片。部署 AI 原生基礎架構是任何專業 Perplexity 追蹤與優化方案中不可省略的核心環節。

關鍵技術元素包含：
*   **明確的 Schema Markup**：包含 FAQPage、Product 與 Organization。
*   **實體關係內部連結**：清楚映射實體之間關係的連結結構。
*   **根目錄 `llms.txt` 檔案**：作為 AI 爬蟲的結構化地圖。

想了解 GEO 在基礎架構層的運作方式，請參閱我們的完整拆解：[什麼是 GEO](/zh-TW/blog/what-is-generative-engine-optimization-geo)。

`llms.txt` 標準是低風險、高潛在回報的框架，而非已驗證的銀彈。雖然主要爬蟲的採用情況尚不一致，但 Anthropic 和 Perplexity 的早期採用訊號顯示該檔案正頻繁被參考，且部署成本微乎其微。

具備清楚定義與語意深度的結構化部落格，被 Perplexity 引用的機率高出 28%，此數據源自 Wellows 的分析。結構化資料與 AI 能見度的相關性，顯著強於傳統 SEO 指標如反向連結數量或 URL 評分。

## DIY 追蹤什麼時候會撐不住

**DIY 追蹤在面臨多平台擴展需求、執行延遲以及技術資源匱乏時會迅速失效。** 手動追蹤 30 組查詢，每週僅在單一平台執行一次，每月即耗費約 8 到 12 小時。多數 SEO 經理的現有工作量已達負荷的三倍，若需同時監測 ChatGPT、Gemini、Claude 與 Perplexity，手動執行在結構上完全不可行。

| 監測維度 | 手動執行成本 (單一平台) | 規模化執行 (多平台) |
| :--- | :--- | :--- |
| 查詢組數 | 30 組 | 數百至數千組 |
| 每月工時 | 8 - 12 小時 | 結構上不可行 (需專職人力) |
| 覆蓋範圍 | 單一平台 | ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity |

執行延遲是 DIY 方案的第二大限制。單純監測僅能指出品牌缺席，卻無法自動產出內容、推送到 CMS、部署 schema markup 或根據數據反饋更新文章。在發現問題與採取行動之間的資源落差，是多數 GEO 方案失敗的主因。

評估內部建置時，團隊必須具備以下三項核心能力：
*   **內容策略專家**：深入理解 LLM 引用機制，能建立提示詞對應的內容策略。
*   **工程技術架構**：能部署 AI 爬蟲基礎架構，包含 schema、`llms.txt` 與爬蟲專用渲染技術。
*   **持續產能與回饋**：具備維持發佈節奏的內容產能，並能執行即時回饋迴路。

多數中型行銷團隊普遍缺乏上述三項資源。即便擁有預算，招募相關專業人才通常需要三到六個月的時間成本。若想比較主要追蹤工具如何彌補這些缺口，請參閱我們的[生成式引擎優化軟體](/zh-TW/blog/generative-engine-optimization-software)指南。

## 工具版圖：每個工具到底做什麼

| 工具 | 追蹤什麼 | 執行內容 | 部署基礎架構 | 回饋迴路 | 價格區間 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| Profound | ASoV、引用、跨主要 AI 引擎的情感 | 否 | 否 | 否 | $399+/月 |
| AthenaHQ | 引用缺口、內容建議 | 部分（需人工監督） | 否 | 否 | 未公開 |
| Evertune | 直接 API 模型感知、消費者面板 | 否 | 否 | 否 | ~$3,000/月 |
| Scrunch | 提示詞層級追蹤、7 個平台 | 否 | 候補中（AXP） | 否 | 未公開 |
| Snezzi | GEO 文章生成、技術稽核 | 是 | 否 | 否（僅最佳實踐） | 未公開 |
| Mersel AI | 提示詞追蹤 + GSC/GA4 整合 | 是（CMS 交付） | 是（已部署，非候補） | 是（真實數據） | 客製 |

**Profound 提供市場上數據最豐富的監測選項，具備完整的 ASoV 追蹤與競品標竿功能。** 該平台每月起薪 $399，定位為純數據儀表板，學習曲線較為陡峭，通常需要專職分析師才能有效提取價值。Profound 平台本身不涉及任何執行層面的操作。

**Evertune 結合基礎模型的直接 API 存取與 2,500 萬用戶的消費者面板，提供精確的模型層級品牌感知數據。** 其每月約 $3,000 的定價策略，主要針對擁有內部頻寬並能根據數據洞察採取行動的企業團隊。該工具專注於提供高精度的感知分析。

**Scrunch 透過 Agent Experience Platform (AXP) 建立影子基礎架構，讓 AI 爬蟲能讀取專屬內容。** 雖然其概念框架正確，但目前該功能仍處於候補名單中，尚未有確定的上線日期。現階段 Scrunch 的主要功能仍侷限於提示詞層級的追蹤儀表板。

**Snezzi 藉由生成 GEO 優化文章與執行技術稽核，使其功能更接近執行層面。** 然而，其內容策略僅基於通用的 GEO 最佳實踐，並未整合真實的 GSC 或 GA4 訊號數據回饋迴路。此外，Snezzi 也不具備部署後端基礎架構層的能力。

**Mersel AI 同時運作於內容引擎與 AI 原生基礎架構兩層，並整合 GSC 與 GA4 的真實回饋迴路。** 系統會根據買家實際提示詞將文章直接送入 CMS，並為 PerplexityBot 與 GPTBot 提供結構化內容。人類訪客看到的畫面維持不變，且部署過程不需要額外工程資源。

**Mersel AI 採全代管服務模式，而非自助式儀表板，這在選擇工具時是關鍵的限制考量。** 對於需要即時提示詞監測、直接 UI 存取或由內部分析師掌控工作流程的團隊，Profound 或 AthenaHQ 等自助平台會是更合適的選擇。

您可以進一步了解如何[不用手動下提示詞來監測 AI 搜尋表現](/zh-TW/blog/how-to-monitor-ai-search-performance-without-manual-prompting)，或探索特定平台的 [Gemini AI 搜尋能見度追蹤](/zh-TW/blog/how-to-track-gemini-ai-search-visibility)，以建立完整的多引擎監測體系。

## 結構化 GEO 方案實際產出什麼

**結構化 GEO 方案透過同步執行內容優化與技術基礎架構，在 60 到 90 天內為品牌建立可衡量的 AI 能見度成長與業務管道影響。** Rankshift AI 對 Perplexity 引用機制的分析強調，在 AI 搜尋中勝出的品牌並非僅靠監測儀表板，而是必須同時在內容和基礎架構層執行，以啟動持續複利的回饋迴路。

| 品牌或企業類型 | 追蹤週期 | AI 能見度成長 | 引用與聲量表現 | 業務轉化成效 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| Series A 金融科技新創 | 92 天 | 2.4% 成長至 12.9% | 「全球薪資平台」與「財務自動化軟體」非品牌引用成長 152% | 20% 的 demo 請求受 AI 搜尋發現影響 |
| 上市量子運算公司 | 123 天 | 6.5% 成長至 17.1% | 累積 214 個引用 | 企業客戶進線季增 16% |
| Ramp | 30 天 | 3.2% 成長至 22.2% (7 倍成長) | 一個月內獲得超過 300 個引用 | - |
| Popl | - | 達成品類第一 AI 聲量佔比 | AI 驅動進線月增 38.85% | 投資報酬率 (ROI) 1,561%，18 天回本 |

結構化 GEO 方案的執行模式具備高度可預測性，並非市場異常值。品牌通常在 2 到 8 週內觀察到初步能見度提升，並在 60 到 90 天內看到有意義的業務管道影響。隨著回饋迴路持續累積訊號，品牌能見度將呈現複利式成長。

## Perplexity AI 品牌能見度常見問題

### Perplexity 引用和品牌提及有什麼差別？

**Perplexity 引用是平台在回覆中將域名列為編號來源附註，而品牌提及則是品牌名稱出現在合成文字中但缺乏來源連結。** 引用直接產生反向連結與推薦流量機會，未連結的提及則在模型中建立實體認知。根據 Rankshift AI 對 Perplexity 引用機制的分析，分開追蹤兩者能直接反映 Perplexity 對自有內容與第三方報導的信任分配差異。

| 特性 | Perplexity 引用 (Citations) | 品牌提及 (Brand Mentions) |
| :--- | :--- | :--- |
| **形式** | 域名列為編號來源附註 | 品牌名稱出現在合成文字中 |
| **連結** | 提供直接反向連結與推薦流量 | 無來源連結 |
| **功能** | 獲取合格流量 | 建立模型實體認知 |
| **分析價值** | 衡量自有內容信任度 | 衡量第三方報導影響力 |

### 怎麼計算我在 Perplexity 的回覆聲量佔比 (ASoV)？

**Perplexity 的回覆聲量佔比（ASoV）計算公式為：（提到品牌的 AI 回覆數 / 追蹤提示詞組的總 AI 回覆數）x 100。** 根據 Alex Birkett 和 Brand Radar AI 記錄的方法論，品牌應每週在一致的提示詞組上執行此計算以追蹤趨勢。例如追蹤 50 組買家意圖提示詞，若品牌出現在 8 組回覆中，該週 ASoV 即為 16%。

| ASoV 計算要素 | 內容說明 |
| :--- | :--- |
| **核心公式** | (品牌提及回覆數 ÷ 總提示詞回覆數) × 100 |
| **計算範例** | 8 次提及 / 50 組提示詞 = 16% ASoV |
| **建議頻率** | 每週固定提示詞組執行 |

### Perplexity 多常更新它引用的來源？

**Perplexity 使用即時 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術，每次查詢都會即時爬取網路內容，而非依賴快取或預訓練知識。** Search Engine Land 對其排名機制的研究指出，這種機制導致短期能見度波動顯著，但對內容與基礎架構改善的反應極快。結構良好且語意相關的新頁面，在索引後幾天內即可出現在引用來源中。

### llms.txt 真的能幫 Perplexity 找到和引用我的內容嗎？

**部署 `llms.txt` 是低風險且具備潛在回報的基礎架構需求，能協助 AI 爬蟲檢索乾淨的實體數據。** 雖然 Longato 與 Kai Spriestersbach 指出主要爬蟲的採用率尚不一致，但 Semrush 和 Neil Patel 均記錄了其作為結構化索引的正面作用。Perplexity 已發出早期支持訊號，考量到微乎其微的部署成本，其不對稱回報值得品牌優先部署。

### 為什麼 Perplexity 引用我的競品，即使我的內容涵蓋相同主題？

**結構化資料與品牌在網路上的第三方提及，對 Perplexity 引用選擇的影響力超越了傳統 SEO 的反向連結權威。** Wellows 分析顯示，競品被選中通常是因為內容更易於擷取、實體關係定義更明確，或被信任的第三方出版物全面引用。McKinsey 研究指出，自有內容僅佔 AI 系統參考來源的 5% 到 10%，顯示第三方存在感是關鍵差距。

## 資料來源

本節彙整了本研究所引用的權威數據來源、技術規範及 AI 搜尋監測工具。透過結構化清單，提供讀者與 AI 引擎更清晰的引用路徑。

| 來源機構 / 作者 | 參考文獻與研究標題 |
| :--- | :--- |
| **Gartner** | [Traditional Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-02-19-gartner-predicts-search-engine-volume-will-drop-25-percent-by-2026-due-to-ai-chatbots) |
| **Search Engine Land** | [Search Engine Traffic 2026 Prediction](https://searchengineland.com/gartner-predicts-search-engine-volume-will-drop-25-by-2026-437627) |
| **The Media Leader** | [How AI Search Has Reshaped the Consumer Journey (McKinsey Data)](https://themedialeader.com/how-ai-search-has-reshaped-the-consumer-journey/) |
| **The Drum** | [Half of US Now Use AI Search](https://www.thedrum.com/news/2024/03/14/half-us-consumers-now-use-

## 看看你的真實 AI 流量

品牌在 Perplexity 的引用率是一個具體的數據指標，但多數品牌完全不知道這個數字是多少。這代表企業無法掌握有多少合格的商機，正在品牌名字從未出現的對話中形成。

您可以透過 [預約與 Mersel AI 團隊通話](/zh-TW/contact) 來掌握品牌在生成式 AI 引擎中的競爭地位。Mersel AI 提供以下分析服務：

*   **跨平台能見度檢視**：分析品牌在 Perplexity、ChatGPT 和 Gemini 上目前的狀態。
*   **買家意圖分析**：識別哪些買家意圖提示詞目前正被競爭對手佔據。
*   **品類現況對照**：將品牌目前的 AI 能見度與市場品類現況進行對比。
*   **結構化方案展示**：展示結構化方案在您的市場中實際運作的樣貌。

## 延伸閱讀

- 怎麼追蹤 Claude AI 品牌提及
- 怎麼讓 AI 搜尋引擎引用你
- AI 搜尋成效該追蹤哪些指標

## 延伸閱讀

### 怎麼知道 Claude 有沒有在回覆中提到我的品牌？

**使用 GA4、伺服器日誌分析和 Brave Search 監控來追蹤 Claude AI 品牌引用的完整技術步驟，能幫助品牌在競品之前完成佈局。** 透過這些技術手段，企業可以精確掌握品牌在 Claude 回覆中的出現頻率與情境。 (發布日期：3月14日) [閱讀全文](/zh-TW/blog/how-to-track-claude-ai-brand-mentions)

### 你的網站內容不是為 AI 而寫 — 這件事為什麼很重要

**AI 引擎引用結構化、直答式內容的頻率是傳統長文的 3 倍，然而目前多數網站的 AI 可引用性分數低於 40 分。** 了解網站內容結構如何影響 AI 擷取效率，是提升品牌在生成式搜尋引擎中能見度的關鍵。 (發布日期：5月7日) [閱讀全文](/zh-TW/blog/website-content-not-written-for-ai)

### 什麼是引用報告 — 為什麼每個品牌都需要一份

**引用報告衡量 AI 引擎如何提及你的品牌、競爭對手在哪裡出現，以及應該填補哪些內容缺口。** 品牌需要透過引用報告來追蹤關鍵指標，確保在 AI 驅動的搜尋環境中保持競爭優勢。 (發布日期：5月6日) [閱讀全文](/zh-TW/blog/what-is-a-citation-report)

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### 本文目錄導覽

*   [重點摘要](#)
*   [為什麼 Perplexity 能見度這麼難追蹤](#)
*   [Perplexity 引用擷取方法論：逐步拆解](#)
*   [多數團隊忽略的技術層](#)
*   [DIY 追蹤什麼時候會撐不住](#)
*   [工具版圖：每個工具到底做什麼](#)
*   [結構化 GEO 方案實際產出什麼](#)
*   [常見問題](#)
*   [資料來源](#)
*   [看看你的真實 AI 流量](#)
*   [延伸閱讀](#)

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### 關於 Mersel AI (莫斯勒科技)

**Mersel AI 專注於幫助 B2B 企業從 AI 搜尋與 Google 獲得主動詢單。** 我們提供專業的生成式引擎優化 (GEO) 方案，並獲得以下技術合作夥伴支持：

| 合作夥伴項目 | 說明 |
| :--- | :--- |
| **NVIDIA Inception** | 成員企業 |
| **Cloudflare for Startups** | [合作夥伴](/logos/cloudflare-startups-white.webp) |
| **Google Cloud for Startups** | [合作夥伴](/logos/CloudforStartups-3.webp) |

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### 更多資訊

#### 學習資源
*   [什麼是 GEO？]( /zh-TW/generative-engine-optimization)

#### 公司資訊
*   [關於我們](/zh-TW/about)
*   [專欄](/zh-TW/blog)
*   [方案](/zh-TW/plans)
*   [常見問題](/zh-TW/faq)
*   [聯絡我們](/zh-TW/contact)
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*   [隱私權政策](/zh-TW/privacy)
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