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AI 能見度檢查 — 免費頁面訊號完整度工具

Whoops SEO Labs · 頁面訊號檢查

貼上一頁 HTML 原始碼，即時計算 頁面訊號完整度(0–100)、5 大類別與逐項修正建議。這是規則式 HTML 檢查，不是 ChatGPT、Google AI Overview 或任何模型的曝光、引用或推薦預測。

本機瀏覽器分析 透明 100 分權重 繁體中文建議
01貼上頁面原始碼或載入範例
02檢查 Schema、Meta、內容與信任訊號
03依頁面用途修正可驗證訊號

Step 01

貼上內容

在該頁按右鍵「檢視原始碼」後全選複製；貼入越完整，判斷越準。

Step 02

報表

分數不靠猜測，只使用貼上的 HTML 可以實際判定的訊號。

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這是 Whoops 固定規則的頁面訊號清單，不是業界標準分數。llms.txt 不計分；分數變高也不能證明 mention、citation、recommendation、AI referral、SEO 或 lead 增加。

等待頁面原始碼

貼上 HTML 並按「分析」後，這裡會顯示分數、等級、5 類別進度與逐項修正建議。

支援 JSON-LD、OG、Twitter Card、canonical 檢查 H1/H2、內容深度、作者與信任頁 llms.txt 僅標示「有貼入文字」，不代表已部署或被工具採用

需要把頁面檢查接到真實成效？我們可以分開檢查技術與內容、搜尋表現、AI 提及／引用、referral 與詢問，不用單一分數代替成果。

免費網站 SEO 健檢 了解 Whoops SEO 服務

AI 能見度檢查是一份免費、免登入的規則式工具。它會把頁面 HTML 拆成 Structured Data、Meta、內容與標題、來源資訊、機器可讀性五類，計算 頁面訊號完整度(0–100)。這不是業界標準，也不是 AI 曝光、引用或推薦分數。

工具只能檢查輸入內容裡是否出現特定 HTML 與 JSON-LD 訊號，不能知道 ChatGPT、Google AI Overview、Gemini、Claude 或 Perplexity 是否讀過、理解、引用或推薦該頁。

它的價值是把作者、日期、標題層級、canonical、圖片 alt 與適用的 Schema 收進同一份驗收清單。頁面修正前後可以比較同一套規則是否通過，但不能把分數變化當成搜尋排名、模型提及、引用、推薦、AI referral 或 lead 的替代數據。

內容、工程與行銷人員可以用這份報表討論可直接核對的頁面缺口。修正順序應依頁面任務與適用性決定，不是追求滿分；例如沒有可見 FAQ 的服務頁，不需要為了得分加入 FAQPage。

這個工具能幫你做什麼

這份工具不讀取排名、外部連結、Search Console、GA4 或實際模型回答。它只根據貼入的 HTML，或伺服器從指定網址取得的 HTML，列出頁面訊號是否存在、是否符合這套固定規則。

具體來說，這份工具能在下列情境派上用場:

  • 發文前自我審查:確認適用的 JSON-LD、分享預覽、作者與日期是否齊全且與可見內容一致。
  • 找出頁面結構缺口:檢查 canonical、標題層級、圖片 alt、noindex、內部連結與可解析的 Schema。
  • 建立技術驗收清單:把適用項目放進內容發布與改版流程，不適用的 Schema 不要硬加。
  • 區分頁面訊號與成果:分數只回答 HTML 是否符合固定規則；模型提及與引用必須另外觀察。
  • 改版前後的對照基準:在同一頁面補強前後各跑一次，把分數與等級當成可比較的指標，確認結構化資料與內容深度的調整是否真的提升了機器可讀性，而不是憑感覺判斷改對了沒有。

手動貼入的 HTML 與 llms.txt 會在瀏覽器內解析，不會送到 Whoops 伺服器；「輸入網址自動檢查」則會把網址送到 Whoops 伺服器代為抓取公開頁面。任何模式都不要輸入 API key、客戶資料、內部網址或不應公開的資訊。

誰適合用這個工具

內容團隊可用它檢查作者、日期與標題結構；行銷人員可核對服務頁的 meta 與 canonical；開發者與技術 SEO 人員可把報表當成交付前的 HTML 驗收清單。

它適合在發布與改版前後重跑同一頁，確認預定的 HTML 變更確實生效。是否帶來搜尋或 AI 成果，要在獨立、足夠長的觀察窗中判斷。

怎麼使用「AI 能見度檢查」

操作流程圍繞三個動作:貼上原始碼、按分析、看報表。完整步驟如下。

  1. 取得頁面 HTML 原始碼:在要檢查的頁面按右鍵選「檢視原始碼」(或檢視網頁原始碼),全選後複製。建議包含 <head> 與 JSON-LD,貼入越完整判斷越準。也可以直接點工具裡的「載入範例」按鈕,先用示範頁面熟悉報表。
  2. 選擇網址或 HTML:可輸入公開網址讓 Whoops 伺服器抓取，或手動貼入 HTML 在瀏覽器內解析。llms.txt 欄位只標記「有貼入文字」，不驗證是否真的部署，也不計入分數。
  3. 按「分析頁面訊號」:工具會依固定規則計算 0–100 頁面訊號完整度與等級，並展開五大類別。若內容無法解析，請重新取得完整 HTML。
  4. 閱讀分數、等級與類別報表:報表頂端是分數量表與等級(A 至 F),下方列出每個類別的得分、進度條,以及通過、注意、待改善三種狀態的訊號細節,紅色項目通常附有「建議」說明如何修正。
  5. 先判斷適用性，再修正:只有文章頁才通常需要作者實體，只有可見 FAQ 才考慮 FAQPage；noindex 也可能是刻意設定。完成後重跑，確認預定變更生效。

如果想清空欄位重新開始,點「清空」按鈕即可,報表會回到等待狀態。第一次使用建議先點「載入範例」,用示範頁面跑過一遍報表，熟悉每個訊號長什麼樣子，再用自己網站的原始碼實測。

怎麼看懂分數與等級

分數採 0 到 100，A 到 F 只是 Whoops 這套固定檢查規則的區間。A 代表多數規則通過，F 代表可判定訊號很少或輸入不完整；任何等級都不能換算成 ChatGPT、Google AI Overview、搜尋排名或轉換機率。

報表會標出得分比例最低的類別，但修正優先序仍要看頁面任務、搜尋需求與實際風險。分數只適合驗證同一套規則下哪些 HTML 項目改變，不適合跨網站比較成效。

每個訊號是怎麼被判定的

理解訊號的判定方式，能幫助你更快對症下藥。每個訊號會依偵測結果落入三種狀態，分別拿到不同分數:

  • 通過:頁面具備該訊號，且強度足夠。例如 meta description 落在建議字數區間、或偵測到 FAQPage JSON-LD。
  • 注意:訊號存在但強度不足，或只符合部分條件。例如 title 太長或太短、OG 標記只補了一半、內容字數偏薄。這類項目通常只要微調就能升級為通過。
  • 待改善:訊號缺失或存在明顯衝突，例如有 FAQPage 卻沒有可見 FAQ。noindex、Person 或 FAQPage 是否需要，仍要依頁面用途判斷。

配分是 Whoops 的產品規則，不是 Google、OpenAI 或其他平台公布的權重。不要為了拉高總分加入不適用的 Schema、灌字或移除原本合理的 noindex。

一個典型的補強流程

例如文章頁缺少具名作者與 Article schema，可以先核對可見作者、發布日期與正典網址，再加入一致的標記。若頁面沒有可見 FAQ，就不要加 FAQPage。若是服務頁，也不必硬套 Article 或 Person。每次只修正適用項目，再重新檢查公開 HTML。

功能特色與檢查項目

工具的主分數由五大類別加總而成，每個訊號依重要性配分，通過、注意、待改善三種狀態分別拿到不同分數。llms.txt 只作為附加徽章，不會計入主分，確保分數反映的是頁面本身可判定的訊號。以下是每個類別實際檢查的項目。

Structured Data 結構化資料

  • Organization JSON-LD(名稱、Logo、聯絡資訊、相同 As)
  • FAQPage 與可見 FAQ 的適用性及一致性
  • Article 或 BlogPosting 文章型 schema
  • BreadcrumbList 麵包屑結構
  • Person 作者實體 schema
  • 其他結構化資料型別(如 WebSite、SiteNavigationElement)

結構化資料用標準詞彙描述頁面實體，但型別必須和可見內容一致。文章可使用 Article，服務頁可使用 Service；FAQPage 只適用於讀者實際看得到的問答，Person 通常用於真實作者。不能從任何單一 Schema 推論 AI 是否引用。

工具已改成依適用性評分：沒有可見 FAQ 不要求 FAQPage，非文章頁不強制 Person；有 FAQPage 卻沒有可見問答則會標示衝突。JSON-LD 只能描述內容，不能代替內容或成果證據。

Meta & Snippet 中繼資料

  • title 標題長度(建議 30–60 字)
  • meta description 長度(建議 120–160 字)
  • Open Graph 標記(og:title、og:description、og:type、og:image 是否齊全)
  • Twitter Card 標記
  • canonical 標準網址

title 與 description 是搜尋摘要候選文字，OG 與 Twitter Card 控制社群分享預覽，canonical 用來表達偏好的標準網址。工具的字數區間是啟發式建議，不是保證點閱率、排名或 AI 摘錄的門檻。

Content & Heading Structure 內容與標題

  • 可讀文字量(固定啟發式，不代表品質或排名)
  • 單一 H1(頁面應只有一個主標)
  • 至少一個 H2 段落
  • H3 子段落(必要時細分)

工具會計算去除空白後的文字量，但服務頁、聯絡頁、工具頁與長篇指南需要的篇幅不同。超過 1,500 字只代表通過這套啟發式門檻，不代表內容更好。H1、H2、H3 則用來檢查頁面層級是否清楚。

E-E-A-T / Trust 專業可信度

  • 具名作者(rel=author 或 schema 標示)
  • 發布或更新時間(datePublished / dateModified)
  • 實體標記(About、Mention、Organization、Person、DefinedTerm 等 schema)
  • 聯絡頁或隱私權等信任頁連結

具名作者、發布時間、組織資訊與聯絡方式有助於讀者核對責任、來源與時效。工具只能確認這些標記是否存在，不能驗證資歷真偽、內容是否可信，也不能推論 AI 是否願意引用。

不要建立虛構作者或為了得分增加沒有公開依據的資歷。文章頁應標示真實作者與日期；組織或工具頁則依頁面性質提供負責單位與聯絡資訊。

Machine-Readability 機器可讀性

  • 語意 HTML5 標記(article、main 等標籤)
  • 圖片 alt 文字(所有圖片是否皆有 alt)
  • 內部連結數量(建議至少 3 個)
  • 可索引性(是否設定 noindex)
  • 探索訊號(hreflang、sitemap、RSS 任一)

語意 HTML5、alt、內部連結、sitemap、RSS 與 hreflang 各有不同用途。noindex 代表不希望搜尋引擎收錄，對登入頁、測試頁或重複頁可能是正確設定；只有目標是公開索引時才應移除。

這個類別的特色是很多項目門檻不高，卻容易被遺漏。忘記給圖片加 alt、漏掉 sitemap 連結、或某個頁面誤設了 noindex，都會在這裡現形。逐項檢查一遍，往往能用很低的成本補回不少分數。

llms.txt 附加徽章

手動貼入 llms.txt 只會顯示「已貼入文字」；工具不會確認該檔案是否位於網站根目錄、是否回傳 200、是否為最新版，也不會判斷任何 AI 產品是否採用。llms.txt 不計入主分。

每個訊號會標示通過、注意或待改善。建議文字先說明適用條件；只有可見內容與頁面任務吻合時才應修改。

想提升分數,從哪裡下手

報表會點名得分比例最低的類別，這通常就是最該先處理的一環。以下是針對每個類別的實務方向，幫助你把待改善項目逐一轉成可執行的修改。

  • 結構化資料:依頁面實際內容選型別。Organization、Article、Service、Product、Person 與 FAQPage 都有各自適用條件，不能為了分數全部加入。
  • 中繼資料:檢查 title 與 description 是否落在建議字數區間，補齊缺漏的 og:title、og:description、og:type、og:image 四項，並加上 canonical 指定標準網址。
  • 內容與標題:確認頁面完整處理自己的任務，再用 H2、H3 組織內容；不要為了通過 1,500 字啟發式門檻而灌字。
  • 信任訊號:標示具名作者與發布或更新時間，加入 About、Mention 等實體標記，並在頁尾放上聯絡頁與隱私權頁連結。
  • 機器可讀性:改用 article、main 等語意標籤，為所有圖片補上 alt 文字，加入至少 3 個相關內部連結，並確認沒有誤設 noindex。hreflang、sitemap、RSS 任一存在即可加分。

修正時先處理會造成讀者、搜尋引擎或公開資訊誤判的問題，例如錯誤 canonical、意外 noindex、Schema 與可見內容不一致。配分高低只是工具排序，不是平台權重。

使用時的常見疑問與誤解

分數低不代表內容差，也不代表 AI 不會引用。它只表示這套規則能觀察到的頁面訊號較少，或輸入 HTML 不完整。

滿分不是目標。報表的作用是指出可補強的方向，而不是要求每個訊號都拿滿。對某些頁面來說，刻意補上某個訊號可能不符合內容本質，例如聯絡頁連結就不適合硬塞進文章正文，依實際情境取捨即可。

只貼 body 會讓分數失真。結構化資料、OG 標記、canonical、作者與時間這些訊號多半放在 head 區，只貼正文會讓多個類別無法判定，得到的分數不能反映頁面真實狀態。務必貼整頁完整 HTML，包含 head 與 JSON-LD。

llms.txt 不計分，也不驗證部署。貼入文字只會顯示提示，不能證明根目錄真的有檔案、crawler 曾存取、模型採用、引用或推薦。

資料隱私與執行環境

手動貼入模式在瀏覽器內解析 HTML 與 llms.txt，不送到 Whoops 伺服器；網址模式會把你輸入的公開網址送到 Whoops 伺服器抓取。瀏覽器擴充功能、共用裝置與本機環境仍可能有風險，請勿貼入密碼、API key、客戶資料、後台原始碼或其他敏感內容。

手動貼入模式的解析速度取決於瀏覽器與裝置；網址模式還會受目標網站與 Whoops 伺服器回應影響。工具不需要帳號，但公開網址抓取有合理的安全與頻率限制。

和其他工具搭配使用

這份工具可和 Search Console、GA4、伺服器日誌及固定模式的模型觀察搭配。頁面訊號、Google 搜尋、crawler request、品牌提及、引用、推薦、AI referral 與 lead 必須分開報告。

同一頁面改版前後可以比較規則是否通過，但這只能證明 HTML 訊號改變。若要判斷搜尋或 AI 成果，必須使用各自的基線、觀察窗與實際數據。

這個工具不做哪些事

這個工具不模擬任何模型，也不能預測頁面是否出現在特定回答。分數升高只證明更多固定規則通過，不能稱為「有利條件」後直接推論提及、引用、推薦、referral、SEO 或 lead。

它也不取代技術 SEO 審計。速度、Core Web Vitals、外部連結、實際索引、關鍵字排名與轉換都不在這個分數裡；模型採用哪些訊號也不是本工具能從 HTML 單獨判定。

評分邏輯是 Whoops 維護的固定規則，版本更新後配分可能改變。因此跨版本比較前要先確認規則相同，不能把這套分數說成平台官方評分。

「AI 能見度」是什麼?

AI 能見度應由實際觀察定義，例如模型是否提及品牌、是否附上來源網址、是否明確推薦，以及是否產生可辨識的 AI referral。這些不是本工具的 0–100 分。工具只提供頁面 HTML 訊號清單；完整框架可參考 AEO 是什麼。

Google 搜尋排名與各模型回答的選擇機制不同，但不能因此假設 Schema、作者或 FAQ 到位就會進入 AI 回答。應同時改善讀者可用性與可抓取性，再用各平台的實際輸出觀察結果。

這份工具的定位是發布前後的頁面結構驗收。先判斷項目是否適用，再修改、公開驗證並記錄；真實成效由搜尋與模型觀察資料另行回答。

常見問題

什麼是「AI 能見度」?跟傳統 SEO 有什麼不同?

AI 能見度應以實際模型輸出觀察，例如品牌是否被提及、是否附來源網址、是否明確推薦，以及是否產生 AI referral。傳統 SEO 則觀察索引、排名、曝光、點擊與自然搜尋轉換。這個工具只檢查 HTML 頁面訊號，不能量測上述任一成果。

這個檢查的 0–100 分是怎麼算的?

主分數由 Structured Data、Meta & Snippet、Content & Heading Structure、E-E-A-T / Trust、Machine-Readability 五類固定規則加總。A 到 F 是 Whoops 的產品區間，不是任何平台官方評分。llms.txt 不計分；分數不能換算成提及、引用、推薦、referral、SEO 或 lead。

我應該貼整頁 HTML,還是只貼某一段內容?

建議貼整頁 HTML，包含 <head> 與 JSON-LD，否則多個項目只能判定為缺失。若輸入公開網址，Whoops 伺服器會代為抓取；若手動貼入，內容在瀏覽器內解析。

檢查涵蓋哪些項目?

涵蓋適用 Schema 與可見內容一致性、title、description、分享預覽、canonical、文字量啟發式、H1/H2/H3、作者與日期、聯絡資訊、語意 HTML、圖片 alt、內部連結、noindex 及探索標記。工具不檢查內容真實性、排名、模型回答或轉換。

提高分數會讓我出現在 ChatGPT 或 Google AI Overview 嗎?

不會。提高分數只表示更多固定 HTML 規則通過，不能證明 ChatGPT 或 Google AI Overview 已讀取、提及、引用或推薦，也不能證明排名或流量提升。

我貼上的資料會被儲存或上傳嗎?

手動貼入模式在瀏覽器內解析，不送到 Whoops 伺服器；網址模式會把公開網址送到 Whoops 伺服器抓取。請勿輸入密碼、API key、內部網址、客戶資料或其他敏感內容，並留意瀏覽器擴充功能與共用裝置風險。

AI 能見度檢查跟一般 SEO 健檢有什麼差別?

一般 SEO 健檢可包含抓取、索引、效能、搜尋查詢與連結；這個工具只檢查單頁 HTML 訊號。真正的 AI 能見度還需要獨立觀察模型提及、引用與推薦，因此兩種工具都不能互相取代。

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