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**作者：** Mersel AI Team
**日期：** 2026年3月17日
**閱讀時間：** 14 分鐘

# AI 有提到我的品牌，但評價是負面的——怎麼辦？

**處理 AI 負面評價的核心在於修復影響業績的管道問題，因為 AI 生成的負面情感會讓潛在買家在進入網站前就將品牌從名單中剔除。** 當 ChatGPT、Perplexity 或 Google AI Overviews 提到品牌卻形容其「價格過高」、「很難整合」或「客訴一堆」時，買家根本不會進入網站或與業務聯繫。

AI 的負面情感不只是品牌形象問題，更是直接影響業績的管道危機。這些流失完全不會出現在 GA4 數據中，也不會觸發任何警報。它會讓品牌安靜地從那些本來快要成交的對話中消失，導致企業在無聲無息中失去潛在客戶。

Gartner 研究指出，到 2026 年有 30% 的品牌認知會直接被 AI 生成的內容所左右。如果 AI 對品牌的描述是負面的，企業丟掉的不僅是一個排名位置，而是整段商業對話。這是當代 B2B 行銷最大的盲區，必須透過主動的 GEO 策略來翻轉 AI 的情感評價。

## 重點摘要

| 比較維度 | Google AI Overviews | ChatGPT (BrightEdge 研究) |
| :--- | :--- | :--- |
| 負面情感觸發機制 | 資訊型查詢中帶出爭議性內容 | 接近購買決策時的批評 |
| 常見負面內容類型 | 訴訟、資料外洩、產品召回 | 產品功能批評、定價爭議 |
| 批評出現頻率 | 基準水平 | 高出 3 倍 |

**Google AI Overviews 與 ChatGPT 在處理負面品牌情感時存在 73% 的結果差異率。** 根據研究，面對相同的負面 prompt，這兩個平台給出不同結果的機率極高，這意味著單一內容策略無法同時解決兩者的負面評價問題。企業必須針對不同平台的生成機制制定差異化的優化對策。

**結構化 JSON-LD schema 能有效降低 AI 對品牌情感分類的誤差達 16%。** arXiv 針對 Llama 3.2 的研究證實，機器可讀的內容格式與結構化 JSON prompt 比非結構化輸入更能精準傳遞正面訊息。透過技術架構優化，品牌能直接改善 LLM 理解並引用正面資訊的準確度。

**單純使用 AI 監控工具而不採取行動是品牌維護中最常見的失敗模式。** 監控工具僅能標示問題，無法自動修復負面情感。真正的解決方案需要建立閉環內容引擎（Closed-loop Content Engine）與 AI 原生技術架構，將數據洞察轉化為實際的內容更新與結構調整。

**超過 90 天未更新的內容被 AI 停止引用的機率會增加 3 倍。** RankShift AI 的數據顯示，持續發佈內容是維持 AI 引用率的結構性基本功。內容新鮮度直接影響 AI 引擎的抓取偏好，定期更新並非加分項，而是確保品牌資訊不被排除在外的必要條件。

**AI 推薦流量的轉換率高達一般自然搜尋的 4.4 倍。** 修復 AI 中的負面品牌情感不應被視為單純的「品牌維護」，而是一項關鍵的營收修復工程。高轉換率特性使得優化 AI 評價成為直接影響企業獲利能力的戰略行動，而非僅是公關處理。

## 問題怎麼來的：LLM 怎麼產生你品牌的情感評價

**大型語言模型（LLM）透過 Transformer 架構綜合分析品牌的全網數位足跡，並將官方承諾與第三方真實體驗進行比對，從而產生具備脈絡的情感評價。** LLM 不會僅摘要單一頁面，而是整合多元來源的資訊以產出結論。其抓取的數位足跡包含：
* 官方文件與產業新聞
* Reddit 討論串與論壇抱怨文
* G2 評論與 Capterra 評分
* 競品比較文

| 評估維度 | 傳統情感分析工具 | 大型語言模型 (LLM) |
| :--- | :--- | :--- |
| 核心技術 | 預定義字詞打分 (正面/負面) | Transformer 架構與語意關聯脈絡 |
| 判斷邏輯 | 關鍵字匹配 | 前景理論與期望落差理論 |
| 比較基準 | 單一詞彙情感值 | 品牌對外承諾 vs. 第三方真實客戶體驗 |

傳統 SEO 預算與排名權威無法直接轉移至 LLM 的情感判斷。AI 爬蟲的權重判斷邏輯與 Google 顯著不同，它會同時抓取優化後的首頁與 2023 年關於帳單糾紛的 Reddit 討論串。這意味著即便擁有高排名，若第三方負面訊號強烈，AI 仍會給出負面評價。

arXiv 發表的 Llama 3.2 模型情感分類研究證實，資訊呈現結構會根本性地改變 LLM 的情感判讀。研究數據顯示，結構化 JSON prompt 讓分類準確率（Macro-F1）提升 4%，並在無需微調模型的前提下降低錯誤率（RMSE）達 16%。採用機器可讀結構化資料的品牌，其正面定位被正確加權的機率明顯更高。

## 情感分歧表：各平台的正面、中性與負面標記

品牌應將此情感分歧表視為核心診斷工具，透過在各平台上執行相關指令（Prompt）並對照輸出結果，精確識別品牌目前的評價標記。

| 情感等級 | Google AI Overviews 標記 | ChatGPT 標記 | 主要來源素材 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **正面** | 引用官方文件、產品頁、結構化 FAQ。在品類查詢中推薦你的品牌。使用正面語言（如「非常適合」、「很好的選擇」）。 | 在特定場景中直接推薦品牌。指出定價具有競爭力或合理。強調整合能力。引用客戶成功數據。 | 品牌自有的 schema 標記頁面、G2/Capterra 4.5+ 評價、附具體 ROI 的客戶案例。 |
| **中性** | 提到品牌但不推薦。與 4-6 個競品並列且沒有做出差異化。功能描述正確但省略定位優勢。 | 承認品牌在該品類中。使用「視需求而定」來限定推薦。提供均衡的功能清單，沒有明確偏好。 | 聚合器清單、目錄頁、沒有明確立場的品類比較文。 |
| **負面** | 帶出法律糾紛、監管問題、資料外洩、召回事件。資訊型查詢也以爭議內容開頭。根據 BrightEdge 數據，其帶出爭議內容的機率是 ChatGPT 的 4.5 倍。 | 批評定價、功能缺口、相容性問題。在接近購買決策時提到負面使用體驗。產生產品評估批評的機率是 Google AI Overviews 的 3 倍。購買階段負面情感比例達 19.4%，而 Google 同階段僅 1.5%。 | Reddit 討論串、Trustpilot 客訴、過時評論文章、競品的「替代方案」頁面。 |

**根據 BrightEdge 數據顯示，Google AI Overviews 與 ChatGPT 在處理相同負面指令時，其結果存在 73% 的分歧。** 這項反直覺的事實揭示了負面情感的來源與修復方式具有高度的平台差異性。品牌若僅針對單一平台進行修復，另一平台的問題仍會持續存在，因此必須採取分平台的修復策略。

## 根本原因

* **第三方來源包含負面資訊是導致 AI 評價不佳的主因。** AI 經常引用過時的評論文章、客訴討論串或競品撰寫的「品牌替代方案」頁面。當品牌缺乏來自結構化來源的正面訊號進行抗衡時，AI 的檢索機制會將這些負面 URL 視為權威來源。

* **網站技術架構不良會阻礙 AI 正確擷取品牌資訊。** 當 GPTBot 或 PerplexityBot 爬取 JavaScript 過重或視覺設計過於複雜的行銷網站時，無法乾淨地擷取產品核心功能。在資訊缺失的情況下，AI 會轉向第三方聚合器獲取內容，而這些來源往往包含較多負面評價。

* **缺乏針對具體查詢（Prompt）的對應內容會導致 AI 誤判。** 當用戶詢問具體問題（如「[品牌] 對 50 人的業務團隊是否物有所值？」）而官網缺乏結構化、可引用的數據正面回答時，AI 會利用手邊任何現有的評論內容來填補資訊空白。

* **內容更新頻率不足會引發嚴重的內容新鮮度危機。** 根據 RankShift AI 研究顯示，超過 90 天未更新的頁面，被 AI 停止引用的機率高達 3 倍。若核心定位頁面長達 18 個月未變動，將導致 AI 偏向引用其他更新、但可能具負面傾向的來源。

## 翻轉 AI 負面情感的五步驟框架

**翻轉 AI 負面情感必須遵循明確的先後順序，因為每一步都是後續行動的基礎。** 跳過步驟一的診斷直接製作內容，如同對錯誤的 prompt 開火；若跳過步驟三的技術架構，即使內容再優質，AI 爬蟲也無法有效讀取。這套框架確保品牌能系統化地修正 AI 的錯誤認知。

### 步驟一：逐條做 prompt 層級的情感診斷

**精確的情感診斷必須深入 prompt 層級，找出觸發負面結果的具體平台與買家階段。** 品牌應避免僅參考總覽儀表板，而應逐條檢查。Prompt 清單應從 Gong 或 Chorus 的業務錄音、Reddit 與 Quora 的品類討論串，以及 Google Search Console 的品牌字詞查詢數據中收集。

將關鍵字查詢轉化為對話式 prompt，例如將「CRM 軟體 中端市場」改為：「50 人的中端市場 SaaS 業務團隊目前使用 HubSpot，哪個 CRM 最適合？」在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 和 Claude 運行這些 prompt 並記錄輸出。當出現負面情感時，需識別其引用的來源 URL，如 2022 年的過時評論、Reddit 討論或競品比較頁面。

識別出的負面來源 URL 是首要修復目標。關於過程中需追蹤的具體指標，請參閱：[AI 表現該追蹤哪些指標](/zh-TW/blog/what-metrics-should-i-track-for-ai-performance)。

### 步驟二：按類型和平台分類

**根據負面結果的類型與平台進行分類，是制定精準修復策略的關鍵。** 診斷數據應按平台特性區分：Google AI Overviews 的負面內容通常由爭議驅動且處於資訊階段，而 ChatGPT 的負面內容則多由產品評估驅動且處於購買階段。這兩類負面情感需要完全不同的內容修復方案。

### 步驟三：架好 AI 原生的技術基礎

**建立 AI 原生的技術基礎是確保品牌資訊被正確抓取的先決條件，這並非選配。** 品牌必須在網域根目錄設定 `llms.txt`（如 `yourdomain.com/llms.txt`），提供結構化的核心價值主張、使用場景與市場定位。Stripe 與 Vercel 已採用此做法，將其作為校正 AI 錯誤認知的「正確答案」文件。

品牌應在網站上部署 JSON-LD schema markup，包含以下類型：
*   `FAQPage`
*   `HowTo`
*   `Product`
*   `Organization`

這些標記明確定義了 AI 模型所需的實體關係。arXiv 研究證明，結構化輸入能有效降低情感誤判。此外，必須確保 GPTBot、PerplexityBot 與 ClaudeBot 爬取時看到的是乾淨的 DOM，而非 JavaScript 渲染的空殼。更多 GEO 說明請見 [Mersel AI 的 GEO 主頁](https://www.mersel.ai/generative-engine-optimization)，技術架構與聲譽保護的關聯請參考：[如何在 AI 回答中守住品牌聲譽](/zh-TW/blog/how-to-protect-your-brand-reputation-in-ai-answers)。

### 步驟四：對著特定的負面 prompt 開火——啟動引用優先的內容引擎

**技術架構到位後，應針對表現最差的特定 prompt 產出精準打擊的內容。** 若 ChatGPT 在購買階段批評定價，應撰寫如「[品牌] 值這個價嗎？2026 年中端市場團隊 ROI 分析」的文章。第一段應包含具體數據，例如：「根據 2026 年平台數據，涵蓋 500 個 B2B SaaS 團隊，使用者在 60 天內手動資料輸入減少 34%。」

針對 Google AI Overviews 帶出的舊爭議，應提供事實性的結構化時間線，優先呈現解決方案與第三方稽核結果，而非歷史背景。所有文章必須採用 BLUF（結論先行）格式，確保第一段是完整且獨立的答案。AI 擷取開頭段落的頻率遠高於其他部分，且更傾向引用具有明確數據的內容。

### 步驟五：建立回饋迴圈，持續迭代

**建立持續迭代的回饋迴圈，將 CMS 內容表現與 GSC、GA4 及 AI 推薦流量數據串接。** 品牌需持續追蹤各平台上的引用情況、轉換率以及 prompt 修復進度。這些數據將決定下一輪的內容策略。

若文章在 Perplexity 有效但在 ChatGPT 無效，則需針對 ChatGPT 的產品評估邏輯調整寫法。若內容成功拿到引用但未帶來轉換，則代表 CTA 或到達頁體驗需要進一步優化。

## 順序不能亂

這五步不能隨意對調。診斷（步驟一）告訴你該打哪些平台和 prompt。分類（步驟二）告訴你該寫什麼類型的內容。技術架構（步驟三）確保內容能被 AI 讀到。內容引擎（步驟四）產出正面訊號。回饋迴圈（步驟五）讓效果持續累積。最常見的錯誤就是跳過步驟三直接做步驟四：品牌寫了很棒的內容，但 AI 爬蟲根本解析不了。

## 自己做做不動的時候：執行斷層

部署 `llms.txt`、建立數百頁實體 schema 並確保爬蟲專用渲染不影響既有 SEO，需要結合「技術型 GEO 專業」與「開發能量」的特定組合。多數精實的行銷團隊缺乏此類資源，導致技術部署無法在不佔用工程團隊資源的情況下順利完成。

內容產出的規模化是另一個執行天花板。針對單一負面 prompt 撰寫文章相對容易，但要在 20-30 個負面 prompt 上持續產出、根據數據動態更新並維持內容新鮮度，通常需要專責的內部團隊或專業的外部執行夥伴才能達成。

執行斷層讓品牌在 AI 時代動彈不得。Evertune 在 AI 能見度工具報告中指出，品牌每月投入超過 3,000 美元於監控軟體，卻因無法將洞察落地，導致競爭對手系統性地奪走 AI 引用權。

| 執行挑戰類別 | 具體障礙與現狀 |
| :--- | :--- |
| **技術部署** | 需處理 `llms.txt`、實體 schema 與爬蟲渲染，且不能佔用工程資源 |
| **內容規模化** | 需針對 20-30 個負面 prompt 持續產出並維持數據驅動的更新 |
| **監控成本** | 品牌每月支付超過 3,000 美元購買監控軟體，但洞察往往無法落地 |
| **工具極限** | Profound、AthenaHQ、Evertune 僅提供負面情感監控，不負責修復 |
| **未來方案** | Scrunch 的 AXP (Agent Experience Platform) 截至 2026 年初仍處於候補名單，無發布日期 |

## 全委託路線：Mersel AI 完整 GEO 計畫處理流程與成效

Mersel AI 團隊透過雙層做法在多個產業實現可量化的情感翻轉與能見度成長。以下為金融科技與量子計算領域的具體執行成效數據：

| 產業/公司類型 | 執行天數 | AI 能見度成長 | 其他關鍵指標成效 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| Series A 金融科技新創 | 92 天 | 2.4% 提升至 12.9% | 非品牌引用增加 152%，20% 的 demo 預約來自 AI 搜尋 |
| 上市量子計算公司 | 123 天 | 6.5% 成長至 17.1% | 技術 prompt 能見度提升，企業級潛在客戶季增 16% |

Mersel AI 將真實數據如 GA4、GSC 與 AI 推薦流量直接串接至內容發布與更新引擎，並以託管服務形式部署 AI 原生技術架構。這種全委託模式讓企業無需自行監控儀表板、省去與工程師溝通的成本，且不需佔用內部內容團隊的額外作業時間，解決執行斷層問題。

評估 GEO 方案應聚焦於「總成本：軟體加上內部人力」與「全委託方案」的對比，而非單純比較監控工具。例如，每月 1,500 美元的監控工具若需額外投入 30 小時高階人力執行，其總體營運成本將遠高於帳面上的訂閱費用。

## 翻轉 AI 負面情感的常見問題與執行細節

### 翻轉 AI 負面情感需要多少執行時間？

**翻轉 AI 負面情感的初步能見度改善通常在 2 到 8 週內出現，而產生實質業務影響則需 60 到 90 天。** 根據 BrightEdge 數據顯示，負面品牌提及在 Google AI Overviews 僅佔 2.3%，在 ChatGPT 僅佔 1.6%。企業應集中資源修復影響力最大的 prompt，以快速扭轉整體情感面貌，並以 AI 帶來的 demo 預約或 inbound 線索作為衡量指標。

### 傳統 SEO 是否能修復 AI 負面情感？

**傳統 SEO 無法直接修復 AI 情感，因為 GEO 專注於優化大型語言模型（LLM）的引用邏輯而非僅是搜尋排名。** 雖然 BrightEdge 研究指出 Perplexity 引用與 Google 前 10 名有 60% 重疊，但好的 SEO 僅是基礎，無法保證正面的 AI 情感或抵銷第三方負面訊號。

| 維度 | 傳統 SEO | GEO (生成式引擎優化) |
| :--- | :--- | :--- |
| 優化核心 | 關鍵字、網域權威、反向連結 | 實體清晰度、結構化資料、對話式內容 |
| 引用邏輯 | Google 檢索演算法 | LLM 來源選擇與引用機制 |
| 情感控制 | 無法抵銷第三方負面訊號 | 透過結構化內容壓過負面共識 |

### 如何處理 AI 持續引用的負面 Reddit 討論串？

**你無法刪除他人的 Reddit 文章，但可以透過發布大量結構化自有內容來壓過模型的共識機制。** AI 綜合情感時會考量可用訊號的數量與結構，建議以 15 篇結構完整且可被引用的自有內容對抗單一負面討論串。若 AI 引用的是過時評測，應聯繫媒體更新事實資訊，當來源 URL 更新後，AI 的 RAG 檢索就會隨之調整。

### 如何判斷該優先處理哪一個 AI 平台？

**優先處理的平台取決於查詢類型：資訊型查詢首選 Google AI Overviews，而購買階段查詢則優先處理 ChatGPT。** 根據 BrightEdge 數據，ChatGPT 在購買階段（如比較、定價、功能評估）產生負面情感的比例高達 19.4%，是 Google AI Overviews 同階段的 13 倍。企業應先進行 prompt 層級診斷，再依據查詢階段分配優化資源。

| 查詢階段 | 優先平台 | 負面情感比例 / 特性 |
| :--- | :--- | :--- |
| 資訊型 (認知與考慮) | Google AI Overviews | 負面提及約 2.3% |
| 購買型 (比較與評估) | ChatGPT | 負面情感比例 19.4% (Google 的 13 倍) |

### llms.txt 的功能與必要性為何？

**llms.txt 是位於網域根目錄的 markdown 檔案，旨在為 AI 爬蟲提供去除了冗餘程式碼的品牌與產品結構化摘要。** 該檔案會移除 JavaScript、導航選單與視覺特效，防止 AI 誤讀內容。Stripe 與 Vercel 等品牌已採用此技術。對於網站架構複雜或大量使用 JavaScript 的中型 SaaS 網站，llms.txt 能有效防止 AI 轉向抓取偏向負面的第三方聚合器內容。

## 資料來源

1. VerticalHQ: AI Search Visibility and Digital Reputation Management
2. Britopian: What Is AI Interpretive Sentiment Drift?
3. Michal Glinka: Reputation Management in the LLM Era
4. Foundation Inc: GEO Metrics
5. BrightEdge: When AI Goes Negative — Google AI Overviews vs. ChatGPT
6. BrightEdge: Press Release — Google AI Overviews More Likely to Criticize Brands Than ChatGPT
7. Martech Cube: Study — Google AI Overviews 44% More Critical of Brands
8. arXiv: Structured JSON Prompting and LLM Sentiment Classification
9. Evertune: The 10 Best AI Visibility Tools for 2026
10. RankShift AI: How to Improve Brand Mentions in AI
11. Yotpo: What Is llms.txt?
12. Peec.ai: Ultimate Guide to Tracking Brand Sentiment in LLMs
13. Profound: Generative Engine Optimization GEO Guide 2025
14. Authority Tech: How to Fix Brand Sentiment in AI Search — 2026 Guide
15. ABM Agency: 2025 Guide to Measuring B2B GEO ROI

## 準備好翻轉你的 AI 情感了嗎？

[跟 Mersel AI 團隊預約諮詢](/zh-TW/contact)，看看雙層執行框架實際怎麼運作，以及針對你的品類和買家 prompt，情感翻轉計畫會是什麼樣子。

## 延伸閱讀

- 如何衡量 ChatGPT 中的品牌聲量佔比
- 如何分析競爭對手的 AI 能見度表現
- 如何用 AI 工具提升品牌互動

## 延伸閱讀

### [自然搜尋流量一直掉，是 AI 搜尋搞的鬼嗎？](/zh-TW/blog/why-is-organic-search-traffic-declining-the-ai-effect)
**GEO · 3月18日**
自然流量莫名下滑但找不到原因？本文教你判斷 AI 搜尋是否正在蠶食流量、提供診斷方法，並指導如何選擇正確的 GEO 解決方案。

### [2026 年自然流量為什麼在掉？怎麼救回來？](/zh-TW/blog/why-organic-traffic-declining-2026)
**GEO · 3月18日**
排名未變但自然流量持續下滑？深入了解 AI 搜尋如何蠶食點擊，並執行一套包含四個階段的管道恢復行動計畫。

### [零點擊搜尋對你的事業代表什麼](/zh-TW/blog/zero-click-searches-what-they-mean-for-your-business)
**GEO · 3月18日**
**58.5% 的 Google 搜尋現在以零點擊收場。** 了解零點擊率對業務管道的真正影響，以及如何將 AI 引用轉化為企業新的漏斗上層資源。

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### 本文目錄摘要
- 重點摘要
- 問題怎麼來的：LLM 怎麼產生你品牌的情感評價
- 情感分歧表：各平台的正面、中性與負面標記
- 根本原因
- 翻轉 AI 負面情感的五步驟框架
- 順序不能亂
- 自己做做不動的時候：執行斷層
- 全委託路線：完整 GEO 計畫怎麼處理
- 常見問題
- 資料來源
- 準備好翻轉你的 AI 情感了嗎？
- 延伸閱讀

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