AI 可見度檢測
免費 AEO + GEO 檢測

AI 找得到你的品牌嗎?

ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 現在會直接回答你的買家 — 而大多數網站, 從頭到尾都沒被點到名。這個工具不用猜:它會拿你買家真正會問的問題,去問一個真實的 grounded LLM,然後告訴你 — 它引用了你,還是把客戶交給了競爭對手。

大約 30 秒。預覽免註冊。

AI 不排頁面。它直接挑一個答案。

以前的 SEO 是一串十條藍色連結 — 你排第四,照樣有人點進來。但 AI 的答案只點名一兩個來源, 然後就走了。它要嘛把你的品牌寫進答案裡,要嘛你的買家根本不知道你存在。沒有第二頁。

約 60%

搜尋現在「零點擊」就結束

答案當場就給了。如果你不在裡面,那個本來會落在你網站上的造訪,就這樣沒發生 — 而且你連一個分析事件都看不到,根本不知道它消失了。

信任 > 技巧

決定誰被引用的,是結構和證據

LLM 偏好清楚的答案、一致的實體訊號、真實的 schema 和可互相佐證的來源。 關鍵字堆砌在這裡一點用都沒有。被點名的,永遠是那些好引用、又值得信任的網站。

補得起來

多數網站還沒準備好 — 你的可以

幾乎沒有一家中小企業,有工具能看到 AI 到底有沒有引用自己,更別說有計畫去補差距。 這就是機會。而要補的東西很具體:答案優先的內容、schema、實體一致性、引用密度。

運作原理

1

你輸入網域 + 關鍵字

你的網站是什麼?你希望買家因為哪 3 到 5 件事找到你?越具體越好(例如「台北牙科診所 AI 語音助理」)。

2

我們跑真實的 LLM 查詢

Groq 把你的關鍵字擴展成 6 到 8 個購買決策問題。Gemini 2.5 Flash(grounded)一題一題實際回答。我們記下它引用的每一個網址。

3

你拿到差距評分報告

預覽免費,顯示被引用/漏掉的次數。填信箱 + 勾選同意,就解鎖完整 AEO/GEO 差距分析 + 5 項優先改善。

常見問題

AI 可見度檢測到底在量什麼?

我們把你的關鍵字擴展成 6 到 8 個真實的購買決策問題,然後一題一題實際丟給 Gemini 2.5 Flash(Google 的 grounded LLM)去問。每一個回答裡,我們記錄 AI 引用了哪些網址當來源。如果你的網域出現在引用裡,你就「有被引用」;如果沒有,我們會列出 AI 反而引用了哪些競爭對手的網域 — 那就是你要補起來的差距。

這跟 Google 排名是同一回事嗎?

不是。傳統 SEO 量的是藍色連結的排名;AI 可見度量的是大型語言模型會不會把你的內容拉進它生成的答案裡。兩者相關但不一樣。一個網站可以在 Google 排第一,卻在 ChatGPT 和 Gemini 裡完全隱形 — 這正是 AEO 和 GEO 要修補的差距。

為什麼用 Gemini,而不是 ChatGPT 或 Perplexity?

Gemini 2.5 Flash 搭配 Google 搜尋 grounding,是目前最便宜、又能透明回傳引用網址的生產級 LLM(它的搜尋後端,也越來越多地支撐著 Google 的 AI Overviews)。ChatGPT 和 Perplexity 的引用結果跟 Gemini 高度相關,所以差距訊號可以類推。付費版我們會再加上 ChatGPT 原生測試。

我拿到的報告真的是為我量身做的嗎?

是的。我們寄給你的 5 項優先改善,是針對你的網域、你的競爭對手、你漏掉的那些查詢專門產出的。不是通用清單 — 每一條建議,都對應到一個 AI 實際跑過的問題,以及一個你沒有、但競爭對手有的引用來源。

拿到報告之後會怎樣?

第 0 天我們會從 aaron@frankyao.site 把完整的 HTML 報告寄給你。如果你勾選了同意方塊,我們還會把你加進一段 4 封信的 AEO/GEO 教學序列(教學 → 實戰 → 軟性提案 → 追蹤關心)。沒有垃圾信,一鍵就能取消訂閱,現有客戶和競爭對手都會被名單自動排除。

你們會賣我的信箱、或把檢測資料分享出去嗎?

不會。檢測資料只留在我們的資料庫裡,方便你自己重跑。我們永遠不會販售、分享或轉手你的信箱。第 0 天的信來自 aaron@frankyao.site(Hostinger SMTP,不是群發平台)。後續的培育序列只在我們自己的「AI Visibility Tool」名單裡運作。

這跟一般的 SEO 健檢有什麼不一樣?

一般的 SEO 健檢看的是頁面因素、外部連結和排名。AI 可見度檢測只看一件事:當買家把問題丟給 LLM 時,你會不會被引用?這是全新的入口 — 而大多數網站根本沒有任何工具能看到這個數字。我們有。

想找人一起把 AI 可見度的差距補起來?

Frank Yao 為中小企業打造 AEO/GEO 系統。Schema、FAQ 結構、llms.txt、 實體一致性、引用密度 — 整套都做。

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