Part 2 of 3 · 各 AI 引擎專屬格式

7 大 AI 引擎,各有脾氣
你的內容到底被誰看見、誰帶流量?

ChatGPT、Perplexity、Google、Copilot、Claude、Meta AI、Amazon / Apple / CCBot —— 每個引擎怎麼「找到」你的內容、偏好什麼寫法、能不能量測它帶來多少流量。每引擎附 3 條量身建議,全程標來源、附真實 HTML 片段,給創業家看的版本。

Takeaway 1|引薦型會帶流量,訓練型只抓不帶
ChatGPT-User(即時搜尋)、Perplexity、Google AI Overviews、Copilot、Meta AI 屬於引薦型 AI(會把讀者導流給你);GPTBot、ClaudeBot、CCBot 屬於訓練型 AI(只抓資料餵訓練、不帶流量)。優先為引薦型優化,但兩者寫法不衝突。[來源:本頁 grounding 引擎設計表(DS 設計),2026-06-17]
Takeaway 2|能直接量測的只有 2 個,別白費力氣猜其他
只有 Google(GSC AI Overviews 報表 / UTM)Copilot / Bing(Bing Webmaster 聊天流量報表) 能直接量測 AI 帶來多少流量。其餘引擎多數不送 referer,只能靠品牌搜尋、網址自訂參數等間接訊號推測。[來源:本頁 grounding 引擎設計表 d 欄(DS 設計),2026-06-17]
Takeaway 3|一份好 HTML 能同時餵 7 個引擎
語意 HTML5(唯一 h1)+ 人看得到的事實(數字+日期+出處)+ JSON-LD(Gemini / Copilot 必需)+ 完整 og 標籤 + 明確發布更新時間 + 乾淨可爬,是所有引擎的公約數。各引擎細部調整是「加分項」,不是重造輪子。[來源:本頁 grounding「共通必做」(DS 設計),2026-06-17]

🎯 研究目的

為什麼要逐一搞清楚每個引擎的脾氣?

你花時間寫了一篇好文章,發布後最想知道三件事:哪個 AI 會引用我?它會把讀者帶來嗎?我怎麼知道帶了多少?

麻煩在於:7 大 AI 引擎對內容的需求差很多 —— 有的只認最新時事、有的只讀機器標籤、有的根本不帶流量也無法量測。若用同一套方式硬碰所有引擎,等於對每個引擎都只做了一半。這頁把 7 個引擎拆開,逐一講「怎麼引用你 / 偏好什麼 / 給你的 3 條建議 / 能不能量測」。

7
個 AI 引擎逐一解析 [grounding 引擎表]
2
個引擎可直接量測導流(Google、Copilot)[grounding d 欄]
21
條量身建議(7 引擎 × 每引擎 3 條 ★)[grounding c 欄]
名詞速查(首次出現統一在這裡解釋)
  • 引薦型 AI:會把讀者導流給你的 AI(顯示來源連結讓人點,如 ChatGPT、Perplexity)
  • 訓練型 AI:只抓你的資料餵模型訓練、不帶流量(如 GPTBot、ClaudeBot、CCBot)
  • JSON-LD:藏在網頁裡給機器讀的標籤(人看不到、AI 看得到)
  • cite-as:告訴 AI「引用這頁時請用這個網址」
  • 事實密度:內容裡數字+日期+出處的密集程度(AI 愛引用密度高的)
  • recency(時效):內容夠不夠新,Perplexity 特別重視
  • referer:瀏覽器告訴網站「這位訪客從哪來」;ChatGPT 不送,所以你看不到誰從 AI 點進來
  • og:url:網頁給 AI / 社群看的正式網址;canonical:這頁的正版網址
  • sameAs:這個實體在維基 / 官網是同一個的連結;llms.txt:放網站根目錄給 AI 讀的內容導覽檔

📋 計畫:7 引擎一覽地圖

先看整體格局,再逐一鑽進每個引擎

引擎 類型 能量測導流? 最重視什麼
ChatGPT / OpenAI 引薦型(部分) 否(不送 referer) 高密度事實 HTML、時事、英文財務數字、旅遊
Perplexity 引薦型 難測(靠網址參數) 極重 recency 時效、簡潔摘要、唯一穩定引繁中
Google(Gemini / AI Overviews) 引薦型 可(GSC / UTM) 唯一正確讀 schema.org、重事實密度
Copilot / Bing 引薦型 可(Bing Webmaster) JSON-LD(Article / WebPage)+語意 HTML
Claude / Anthropic 訓練型 否(純訓練) 純 HTML 長文、結構清晰、無 JS 可讀
Meta AI 引薦型(即時回答) 否(缺 referer 驗證) Open Graph、行動友善
Amazon / Apple / CCBot 多為訓練型 多為否 Amazon 愛產品+FAQ/Apple 重結構乾淨/CCBot 爬所有公開文本

[來源:本頁 grounding 引擎設計表(DS 設計,各引擎 a 引用方式 / b 偏好 / d 量測),2026-06-17]

🔮 推論:上表的「類型」與「能否量測」是依各引擎官方爬蟲行為(送不送 referer、是否回填來源連結)歸類;引薦型=會回傳含來源連結的答案、訓練型=只抓文本入訓練集。歸類方法寫在每張卡片的「量測」欄,方便你逐項核對。

答案:7 大引擎逐一拆解

每張卡片:怎麼引用你 / 偏好什麼 / ★ 3 條量身建議 / 能否量測

① ChatGPT / OpenAI 引薦型(部分) 量測:否
怎麼引用你

三隻爬蟲分工:ChatGPT-User 是使用者問問題時的即時搜尋,會附來源;GPTBot 是純訓練爬蟲;OAI-SearchBot 負責建索引。[grounding ChatGPT a 欄]

偏好什麼

偏好高密度事實 HTML,尤其時事、英文財務數字、旅遊類內容。[grounding ChatGPT b 欄]

★ 3 條量身建議
  • <article> 密集放數字+日期+出處
  • <meta property="article:published_time"> 標時效
  • 每個統計數字旁邊放一條來源連結

[grounding ChatGPT c 欄 ①②③]

<article> <p>2026 年 5 月日本入境旅客 330 萬人次 <a href="https://jnto.go.jp/...">(來源:JNTO)</a>, 年增 18%。</p> </article> <meta property="article:published_time" content="2026-06-17">
能否量測

不送 referer,看不到誰從 ChatGPT 點進來,只能靠品牌搜尋量上升間接推測。[grounding ChatGPT d 欄]

② Perplexity 引薦型 量測:難
怎麼引用你

即時爬取並附來源,是唯一穩定引用繁體中文的引擎。[grounding Perplexity a 欄]

偏好什麼

極重 recency 時效,偏好簡潔摘要。[grounding Perplexity b 欄]

★ 3 條量身建議
  • 開頭 30 字放 TL;DR(一句話先給答案)
  • <time datetime> 標更新時間
  • 每段獨立、句末放出處 <a>

[grounding Perplexity c 欄 ①②③]

❌ 反例(段落綁在一起、沒出處)
<p>我們覺得這個市場很大, 未來成長空間可觀,建議大家 多加留意相關動向。</p>
✅ 正例(TL;DR+獨立段+出處)
<p><b>一句話:</b>日本和牛出口 2026 年增 22%。</p> <p>主因外食需求回升 <a href="...">(農水省)</a>。 <time datetime="2026-06-17"> 6/17 更新</time></p>
能否量測

不直接送 referer,只能靠在分享出去的網址加自訂參數來間接追蹤。[grounding Perplexity d 欄]

③ Google(Gemini / AI Overviews) 引薦型 量測:可
怎麼引用你

Googlebot 索引你的頁,Gemini 從你的 schema 提取資訊並附連結,Google-Extended 控制要不要拿去訓練。[grounding Google a 欄]

偏好什麼

唯一能正確讀 schema.org 的引擎,重事實密度。[grounding Google b 欄]

★ 3 條量身建議
  • <head> 放 JSON-LD(Article / NewsArticle / FAQPage)
  • 精確的 title + meta description
  • 唯一的 h1,每個數字都附時間與來源

[grounding Google c 欄 ①②③]

<script type="application/ld+json"> {"@context":"https://schema.org", "@type":"NewsArticle", "headline":"日本入境旅客 2026 年 5 月達 330 萬", "datePublished":"2026-06-17"} </script>
能否量測

用 Google Search Console 的 AI Overviews 報表,或在連結加 UTM 參數追蹤。[grounding Google d 欄]

④ Copilot / Bing 引薦型 量測:可
怎麼引用你

Bingbot 索引,Copilot 主動讀 JSON-LD 來引用你。[grounding Copilot a 欄]

偏好什麼

偏好 JSON-LD(Article / WebPage)+語意 HTML。[grounding Copilot b 欄]

★ 3 條量身建議
  • 完整 JSON-LD,填好 author / datePublished / headline
  • 段落簡潔,每段一個事實,用 <cite> 標來源
  • 圖片帶 alt 文字

[grounding Copilot c 欄 ①②③]

<p>和牛出口年增 22% <cite>農林水產省 2026/06</cite>。</p> <img src="wagyu.jpg" alt="日本和牛冷藏出口包裝">
能否量測

用 Bing Webmaster Tools 的聊天流量報表。[grounding Copilot d 欄]

⑤ Claude / Anthropic 訓練型 量測:否
怎麼引用你

ClaudeBot 純訓練;Claude-User 尚未大規模引用。[grounding Claude a 欄]

偏好什麼

偏好純 HTML 長文、結構清晰。[grounding Claude b 欄]

★ 3 條量身建議
  • 不靠 JS 就能讀到完整文字(用 article / section
  • 關鍵資訊別只藏在圖表裡,要有文字版
  • robots.txt 明確允許或禁止 ClaudeBot

[grounding Claude c 欄 ①②③]

提醒:Claude 屬訓練型,現階段「不會帶流量也無法量測」。為它優化主要是為了長期被模型記住、未來若開放引用時佔位,不是短期導流。[grounding Claude d 欄]
能否量測

純訓練無點擊。[grounding Claude d 欄]

⑥ Meta AI 引薦型(即時回答) 量測:否
怎麼引用你

meta-externalagent 爬取你的內容,供 Meta AI 即時回答。[grounding Meta a 欄]

偏好什麼

重 Open Graph 標籤+行動友善。[grounding Meta b 欄]

★ 3 條量身建議
  • 完善 og:title / og:description / og:image
  • 首段就包含「何事、何時、何地、多少」
  • 行動版要極快

[grounding Meta c 欄 ①②③]

<meta property="og:title" content="日本和牛出口創新高"> <meta property="og:description" content="2026 年和牛出口年增 22%..."> <meta property="og:image" content="https://.../wagyu.jpg">
能否量測

無法直接量測;可加 UTM,但缺 referer 驗證。[grounding Meta d 欄]

⑦ Amazon / Apple / CCBot 多為訓練型 量測:多為否
怎麼引用你

Amazonbot(供 Alexa)/Applebot(供 Siri)/CCBot(CommonCrawl,供各家模型訓練用)。[grounding Amazon/Apple/CCBot a 欄]

偏好什麼

Amazon 愛產品+FAQ;Apple 重結構化、乾淨 HTML;CCBot 爬所有公開文本。[grounding Amazon/Apple/CCBot b 欄]

★ 3 條量身建議
  • Amazonbot:<main> 內放產品表+問答 schema(Product)
  • Applebot:清晰的 h1 → h2 層次+meta description
  • CCBot:保持可爬、別加阻擋 JS

[grounding Amazon/Apple/CCBot c 欄 ①②③]

能否量測

多為否 這三隻多半不帶可量測的導流。[grounding Amazon/Apple/CCBot d 欄]

🧩 共通必做:一份 HTML 餵 7 引擎的公約數

把這 6 項做齊,等於同時討好所有引擎;各引擎細節是加分

共通必做 誰特別需要 白話說明
語意 HTML5(唯一 h1) 全引擎 article / section / time 結構清楚,機器才讀得懂層次
人看得到的事實(數字+日期+出處) 全引擎 事實密度高才被引用,別只藏在圖表裡
JSON-LD Gemini / Copilot 必需 給機器讀的標籤,Google 與 Copilot 直接靠它引用
明確發布 / 更新時間 Perplexity / ChatGPT 看重 article:published_time<time datetime>
乾淨可爬(不靠 JS 才出文字) Claude / CCBot 看重 純文字就能讀到全文,別讓爬蟲撞牆
完整 og 標籤 Meta AI 看重 og:title / description / image / url 補齊
+ 引薦型額外:前 30% 直接答案+recency ChatGPT / Perplexity 開頭先給答案、內容夠新,引薦型才願意引你

[來源:本頁 grounding「共通必做」(DS 設計),2026-06-17]

結論(本頁可複製樣板):先把上表 6 項公約數+引薦型那條做齊,就涵蓋了 7 引擎的最大交集;再依各卡片 ★ 建議微調。
停止條件:當你的頁面已具備「唯一 h1+密集帶來源的事實+ JSON-LD + 完整 og + 明確時間 + 無 JS 可讀全文」六件事,本階段格式工作即完成,不需再追加更多標籤。下一步的實作清單請見 Part 3 · 建議
🔮 推論:本頁屬於對既有引擎行為的整理與映射,不含對「AI 喜歡度 %」之類無法獨立驗證的假指標。是否做到位請用可獨立驗證的方式檢查:schema.org validator、JSON-LD validator、og 標籤檢查、robots.txt 是否明確標 ClaudeBot 規則 pass / fail。