ChatGPT 搜尋怎麼挑來源?看懂 site: 查詢暴增、fan-out 收窄與信任圈
2026 年 8 月的多方獨立觀測指向同一件事:ChatGPT 5.6 之後 fan-out 查詢變多也變窄,site: 與官方來源的檢索大增,被引用的網域卻更集中,看起來像信任過濾,OpenAI 未證實。四組研究數字怎麼讀、誰在信任圈裡、七個該做與兩個別做,一次講清楚。
文章標籤
整理答案引擎最佳化的可擷取答案設計、AI 爬蟲、引用條件與成效量測。
2026 年 8 月的多方獨立觀測指向同一件事:ChatGPT 5.6 之後 fan-out 查詢變多也變窄,site: 與官方來源的檢索大增,被引用的網域卻更集中,看起來像信任過濾,OpenAI 未證實。四組研究數字怎麼讀、誰在信任圈裡、七個該做與兩個別做,一次講清楚。
llms.txt 是網站根目錄一份寫給 AI 讀的 Markdown 摘要,本身不是協定,Google 也明確不使用。本文用 cats.txt 實驗與你自己能跑的 dogs.txt 測試,拆解「AI 有爬、Google 有索引、ChatGPT 答得出來、ChatGPT 說有效」這四種常見卻無法證明…
答案引擎的爬蟲確實在高頻抓取有資訊密度的頁面,頻率高到多數人沒有概念。我在 seo.whoops.com.tw 的邊緣部署了一個觀測層,實跑下來,一篇談實體 SEO 的單一頁面,七天內被 AI 爬蟲抓取超過 12,000 次。但這組數字有一條不能妥協的界線:被抓取,不等於被引用。把伺服器端收到的請…
有效的 SEO 內容更新,是把既有文章裡每一句變得更精準、更好懂,而不是改日期、加字數或切碎句子。從 Google 改寫自家爬蟲預算文件的範例,提煉出精準編輯三原則與五步更新流程,讓你更新的內容對人類讀者與 AI 搜尋都更清楚。
robots.txt 就像你家網站門口的那位警衛。它只管一件事:這個訪客能不能進來,把你家的內容搬走。它不管你家東西好不好、會不會排第一名,也不管 AI 會不會提到你。很多人把警衛當成萬用遙控器,結果不小心把自己的流量也擋在門外。這篇會用最白話的方式,教你怎麼跟這位警衛講清楚規矩。
重點先看 LLMO 的本意是最佳化底層語言模型,而不是聊天產品介面。 真正屬於模型層的工作只有四類:跨模型提示詞測試、訓練資料存在度審查、token 級引用模式分析、跨供應商品牌追蹤。 實務上 LLMO 跟 GEO、AEO、AI SEO 重疊極大,差別主要在量測單位與戰術重心。 九成以上的網站,把…
Cloudflare 把 AI 爬蟲分成 Search、Agent、Training 三類,9/15 對新網域廣告頁預設擋 Training 與 Agent。本文拆解五條件、多用途爬蟲連帶風險與 content-use 訊號,給站長決策流程。
SEO、AEO、GEO 不在同一個層級:SEO 是地基,AEO(答案引擎最佳化)和 GEO(生成式引擎最佳化)是蓋在 SEO 之上、專門瞄準 AI 搜尋的兩層樓。把三者當成三選一的對手,方向從一開始就錯了:它們不是取捨,是先後。被老闆問「我們要不要做 GEO」之前,先弄清楚這三個詞到底在講什麼,比…
AI 搜尋時代該不該追 GEO、AEO、LLMs.txt?Google 廣告副總裁 Brendon Kraham 一句「Good SEO is good GEO」說清楚:好的 SEO 就是好的 GEO、AEO。本文還原官方 5 個「不必再做」,點出「別信第三方 SEO 工具」的潛台詞,與品牌權威的長期賽局。
AEO 是把答案、證據與技術條件整理成可查證內容的方法。本文比較 SEO、AEO、GEO,並提供平台存取、答案單元、技術檢查、工具選擇與成效量測框架。