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你是不是也發現，現在在蝦皮這種 電商平台 賣東西越來越累？

抽成一直漲、廣告越買越貴，結果毛利卻低到懷疑人生，其實，電商平台 並不是唯一的問題，真正的關鍵在於流量入口正在改變。。

2026 年，越來越多人直接問 AI「該買什麼」，而不是自己去搜尋，現在 SEO 排名已經不夠，AI 看得懂你的官網才重要。

當 AI 願意主動推薦你的產品，才能跳脫價格戰，找到新的藍海。

 文章目錄：

一、2025 年末：搜尋與流量格局已經「分裂」了

二. 台灣 電商 現況：為什麼大家在平台越做越辛苦？

三．AI 搜尋( AIO、GEO)怎麼決定要推薦誰？

四．核心方法：讓 AI 主動推薦你的 3 大地基（必做）

五．常見錯誤：明明有做 SEO，AI 還是不推薦?（避雷清單）

六．實作篇：照做就能上線的「AI 電商優化清單」

七．轉化篇：AI 把人帶來後，怎麼讓他下單？

八．服務方案：我們可以怎麼幫你「被 AI 推薦」？

九．2026 的贏家，不是更會投廣告的人

 

 

 

 

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一、2025 年末：搜尋與流量格局已經「分裂」了

2025 年末，一個非常關鍵的變化已經發生：搜尋沒有消失，但入口全面分裂。

1. 2025 全球搜尋與流量佔比概覽

← 左右滑動查看完整數據 →

 

2. Google 搜尋仍是巨頭，但「零點擊」讓流量變薄

搜尋行為沒有消失，但流量的「終點站」已經徹底改變。

Google 透過 AIO 強勢截流，而 AI 搜尋則鎖定了最高品質的成交客群。 

 

Google 還是搜尋之王。市佔率依然接近九成，短期內不會被取代。

搜尋沒有消失，但點擊被攔截了。

2025 年底，Google 搜尋結果頁出現了大量的 AI 摘要（AIO），

這導致超過 60% 的搜尋『零點擊』，

使用者看完 AI 給的答案就走了，根本沒進官網。

現在的 SEO 目標不只是排名第一，也要成為 AI 摘要裡的『參考來源』，那是剩下唯一的流量入口。

實際數據已經顯示：

• 傳統搜尋結果的點擊率 (CTR) 平均下降了 34% - 61%

• 有 AI 摘要的搜尋結果，比沒有 AI 摘要的還更少人點

也就是說，即使你排名還在第一頁，實際拿到的流量，卻可能只剩下以前的一半甚至更少。

排名還在，但人不進來了。

有趣的是，很多人用完 ChatGPT 之後，反而會再回 Google 查一次、更仔細地確認。

代表什麼？

代表搜尋沒有消失，只是「用法變了」。（每週平均從 10.5 次增至 12.6 次）。

 

3. AI 搜尋來的人不多，但幾乎都想買

第二個入口，是 AI 搜尋。

目前 AI 搜尋帶來的流量 量確實不大，但它有一個非常關鍵的特性：來的人品質很高。

• 市場格局： 在生成式 AI 搜尋領域，ChatGPT 佔據了約 75% - 80% 的份額，其次是 Perplexity (~6.4%) 和 Gemini (~2.2%)。

• 轉化率驚人： 數據顯示，來自 AI 搜尋的訪客轉化率高達 14.2%，遠高於 Google 搜尋的 2.8%。這意味著 AI 推薦的精準度更高。

• 引用趨勢： AI 搜尋更傾向引用最新資訊。ChatGPT 引用的頁面中，有 76.4% 是在過去 30 天內更新過的。

多份資料都指向同一件事：

• AI 導流的使用者，停留時間更長

• 轉化率明顯高於傳統搜尋

• 使用者在點進網站前，已經被 AI「教育過一次」

所以這些人點進你網站時，不是來逛逛的，
是來「確認一下，然後下決定的」。

這也就是為什麼很多老闆會覺得很怪：
「AI 來的流量不多，但怎麼這麼容易成交？」

因為第一輪銷售，AI 已經幫你做完了。

 

新世界的巨大回報：被 AI 推薦的流量，價值是過去的 5 倍

為什麼差距如此巨大？因為 AI 搜尋流量來自更具體、高意圖的查詢。
用戶的目標已從單純瀏覽，轉向明確尋找解決方案。

當 AI 推薦你的產品時，它已經為你完成了初步的篩選和背書。

這代表網站內容比以往任何時候都更關鍵。

只是，現在價值為：

• AI 是否能正確讀懂你的網站內容

• 是否願意信任你的網站資料

• 是否在關鍵時刻，把你的網站品牌與觀點放進答案中

在新的搜尋時代裡，真正的競爭，排名已不再是唯一指標，現在更重要的是成為 AI 可理解、可引用的資訊來源。

 

資料來源：Pew Research Center

 

4. 社群搜尋崛起：年輕族群不再「先 Google」

第三個入口，是社群平台。

社群媒體已從單向流量通道，轉變為具有搜尋功能的封閉生態系。

• 根據調查，46% 的 Z 世代（18–24 歲）在尋找資訊時，會優先使用 TikTok 或 Instagram，而不是 Google。

• Gen Z 行為： 近 1/3 的消費者（尤其是 Gen Z）會跳過 Google，直接在 TikTok 或 Instagram 開始搜尋產品評價、旅遊建議或教學。

• 導流下降： 由於各大社群平台（如 Meta, X）傾向將用戶留在站內，社群媒體對外部網站的「有機導流」貢獻度已降至 5% 以下。

• 第二大搜尋引擎： YouTube 依然穩坐全球第二大搜尋引擎，每月處理超過 30 億次搜尋，且影片內容在 Google 搜尋結果中的權重進一步提升。

對 Z 世代與年輕消費者來說：

• TikTok、Instagram 已經變成「找靈感、找商品」的地方

• 他們不一定有明確目標，但很容易被影響

但這裡也有一個現實問題：

• 社群平台 不太想把人送出來

• 很多人在社群上看完、被燒到，卻不一定點到你的官網

也就是說，社群的強項在「發現」，
但轉化的關鍵，依然發生在你自己的網站或系統裡。

SEO 沒有消失，但「單靠 Google SEO」已經不夠了。

現在的搜尋與流量結構是三條線同時存在：

• Google SEO：仍是基礎流量與品牌可信度來源

• AI SEO（GEO）：被推薦、容易成交

• 社群平台：負責曝光、認知與需求啟動

未來的重點在於：你的內容與官網，有沒有同時為這三種入口準備好？

 

註：關鍵數據連結

Resourcera / Statcounter / Statcounter Global Stats / The Digital Bloom Report / Exposure Ninja AI Stats

Seer Interactive 2025 Update / Semrush AI Overview Study / SE Ranking AI Traffic Report / First Page Sage 2025 Report

Marketing LTB - Social Search Stats /  Think with Google APAC  /  Cropink 2025 Gen Z Stats

 

 

 

 

 

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二. 台灣電商現況：為什麼大家在平台越做越辛苦？ 

如果你在蝦皮、momo 這類 電商平台 賣東西，
我猜，你心裡一定有一句話常常出現：

「怎麼越賣越累，錢卻越來越少？」

這不是你的錯，也不是你不夠努力，
是整個平台型電商的遊戲規則，本來就長這樣。

我根據賣家們的5000人群組整合了大家的心聲

 

1. 抽成越來越高，賣得多卻越來越難賺

很多人一開始做電商，都是從平台開始。
蝦皮、momo、賣貨便，看起來門檻低、流量多，很合理。

以下是各個 電商平台 的特點：

• momo：營收最大、客群穩定，走的是「大型百貨型平台」

• Shopee 蝦皮：人最多、流量超大，但競爭也最激烈

• PChome：還有固定族群，但整體聲量和成長已經放慢

• Coupang 酷澎：靠低價、免運快速搶市場，壓力只會越來越大

 

但做久了，壓力很快就出現了。

因為 電商平台 流量的分配方式，對商家越來越不友善。

你一定很熟悉這個畫面：

• 今天排名掉一點，訂單就掉一半

• 廣告一停，整間店像被關燈

• 隔壁賣家只要降 1 塊錢，流量馬上跑光

平台很大，但你的位置非常不穩定。

 

 

2. 電商平台的本質，其實是「租流量」

在 電商平台 上賣東西，很多事情都很方便，但也有一個長期問題慢慢被放大。

流量是電商平台的，曝光規則是電商平台訂的，客戶資料也留在電商平台裡。

賣家能做的事情，其實很有限。

這是一個很多人不想面對、但一定要懂的真相：

在電商平台上做生意，是在租流量，不是在累積資產。

你付出的東西包含：

• 商品抽成

• 廣告費

• 活動折扣

• 配合電商平台規則的時間與成本

但你真正拿到的是什麼？

• 不是客戶名單

• 不是聯絡方式

• 不是長期關係

• 是「這一次能不能被分到曝光」

今天平台改演算法、改規則、推自有商品，你的努力，隨時可以被歸零。

這也是為什麼很多賣家會有一種感覺：

「我經營得很認真，但這家店好像永遠不是我的。」

從頭到尾，平台真正在意的，是它自己的利益排序。

 

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3. 三個越來越痛的現實，幾乎每天都在發生

第一個痛：抽成跟廣告費一直漲

• 抽成年年調

• 關鍵字廣告變成競價制

• 同一個字，去年 5 塊，現在 20 塊

毛利低一點的產品，
幾乎是在 幫電商平台跑業績，自己賺辛苦錢。

 

第二個痛：價格戰沒有盡頭

在電商平台上，很難談「品牌」。

消費者看到的是：

• 排名

• 價格

• 評價數

結果就是：

• 你降 10 元，他降 11 元

• 你送贈品，他送兩個

• 最後全場只剩「誰撐得久」

很多人不是輸在產品，
是輸在 撐不到下一季。

 

第三個痛：客戶不是你的

這一點，最致命。

你花錢、花時間成交的客人：

• 不在你的名單裡

• 沒有你的 LINE

• 下次要找你，還是先進電商平台

回購不是因為「記得你」，
是因為「電商平台又推給他」。

電商平台一旦不推你，
你跟這個客人，就真的斷了。

 

4. 電商平台要做，但不能只做電商平台

講清楚一件事：
電商平台不是敵人，也不可能不做。

它依然是：

• 快速獲客的管道

• 試水溫、跑產品的好地方

• 現金流的重要來源

但如果你把全部命運都押在電商平台上，就永遠只能被動。

現在更聰明的做法是：

• 電商平台 👉 用來「抓新客」

• 官網 👉 用來「養信任、養品牌」

• LINE 私域 👉 用來「留人、回購、再成交」

也就是：
電商平台是入口，不是家。

接下來，我們就要進入真正關鍵的一章：
👉 為什麼 AI 會推薦某些品牌，卻直接跳過其他人？

 

 

 

 

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三．AI 搜尋( AIO、GEO)怎麼決定要推薦誰？

「為什麼我明明有網站、有產品，
但 ChatGPT、Perplexity 提到別人，卻完全沒提到我？」

感覺 AI 很像黑盒子，對吧？

但其實沒有那麼神秘，AI 推薦的邏輯，比想像中單純很多。

AI 推薦分為兩條線：一條是在 Google 搜尋頁上直接截標的 AIO；

另一條是像 ChatGPT 這種幫使用者做決策的 GEO。

不管是哪一種，它們都不讀網頁視覺，只讀結構化資料。

如果你的官網像個亂七八糟的倉庫，這兩大 AI 都會直接把你判出局。

 

對於電商而言，控制權正在流失，與其砸重金在廣告，不如確保你的產品資料具備高度的 AI 可讀性與可信度，這才是現在的勝出關鍵。

 

1. AI 只在乎「資料看不看得懂」

先講一個超重要的觀念：

AI 看你的網站，不是像人一樣在欣賞設計或文案。

在 AI 眼裡，你的網站更像什麼？

像一個超大的 Excel 表。

對人來說：

• 是圖片

• 是版型

• 是視覺風格

但對 AI 來說：

• 是一堆欄位

• 是一堆標籤

• 是能不能快速對齊的資料結構

如果這個 Excel：

• 欄位亂

• 資訊藏在長篇文案裡

• 產品名稱、用途、價格、適合對象寫得模模糊糊

AI 的反應只有一個：「看不懂，跳過。」

所以你會發現一個很殘酷的事實：

你講得再感人、再有品牌故事，
只要 AI 抓不到重點，
你的產品對它來說就像不存在。

 

2. AI 信任哪些來源？

那 AI 怎麼決定「這個網站值得拿來推薦」？

它主要看三種東西。

 

第一種：結構清楚的資料

AI 最喜歡的內容，有一個共同點：
它們本來就是拿來給機器讀的。

像是：

• Schema 結構化資料

• FAQ 問答格式

• 商品 Feed（清楚寫出產品是什麼、賣多少、適合誰）

這些東西，等於是直接告訴 AI：

「你不用猜，我已經幫你整理好了。」

只要你有做，
AI 理解你的速度會快非常多。

 

第二種：市場留下來的可信訊號

AI 也會看這些：

• 使用者評論

• 星等評分

• 別的網站怎麼提到你

• 有沒有被當成參考來源

換句話說，AI 不只聽你自己說你很棒，
它也在聽市場怎麼說你。

如果一個 brand：

• 有很多真實使用回饋

• 常被整理型文章、比較文引用

• FAQ 回答穩定、前後一致

AI 會慢慢把你歸類成「可信來源」。

 

第三種：內容是不是「能直接被引用」

AI 在生成答案時，最想找的是那種：

• 本身就是一個完整答案

• 不用自己重寫太多

• 拿來就能用的段落

這也是為什麼：

• FAQ

• 條列重點

• 清楚的比較說明

會特別容易被 AI 拿走引用。

 

3. AI 推薦你的關鍵，從來不是你說自己有多棒

這裡是整章最重要的一句話。

AI 推薦你，
不是因為你說你很專業、很用心、很厲害。

AI 真正在確認的是這三件事：

(1) 你到底在賣什麼
(2) 你的產品適合哪一種人、哪一種情境
(3) 我把你推薦出去，會不會害使用者踩雷

只要這三件事：

• 資料夠清楚

• 前後說法一致

• 市場訊號沒有矛盾

AI 才會安心把你放進答案裡。

所以你現在可以回頭看自己的網站，問自己一個很現實的問題：

「如果今天第一個來訪我網站的是 AI，
它能在 10 秒內搞懂我在幹嘛嗎？」

如果答案是「不確定」，
那你現在遇到的所有 AI 流量落差，其實都有原因。

 

AI 搜尋不是玄學，也不是黑魔法。

它只是用一套比人更冷靜、但也更誠實的方式在看網站。

• 看得懂，就推薦

• 看不懂，就忽略

 

4. 贏得 AI 推薦的第一步：理解 AI 如何「思考」

 

 

當搜尋逐漸被 AI 接管，品牌官網想要被推薦，在動手擴充內容之前，更重要的是先理解 AI 如何解析與判讀你的資料。

在傳統 SEO 的世界裡，優化的對象是搜尋引擎的爬蟲。
流程很單純：

Googlebot 抓取網頁、渲染 HTML、索引內容，再依照關鍵字與反向連結進行排名。

所以過去 SEO 的重點一直放在網頁內容是否充足、關鍵字是否配置正確，以及網站權威性夠不夠。

 

但在 GEO（為 AI 模型優化）的架構中，這套邏輯已經不再成立。

AI 並不需要完整瀏覽你的網頁，也不會依賴頁面結構來理解你是誰。

它的工作方式，是直接從可以被 AI 解讀的資料來源中取得資訊，

例如 Product Feed、API、Schema 等結構化資料，

再透過綜合數據分析，進行比對、判斷與整合，最後生成答案或推薦結果。

這代表一個關鍵轉變：

AI 關心的是你網站提供的資料 準不準確、完不完整、結構清不清楚。

只要資料混亂、不一致，或缺乏明確欄位，AI 就很難確認可信度，自然不會把你的網站納入推薦名單。

也因此，過去常被視為後台設定的產品資料庫（Product Feed），正在角色翻轉。

它已經從廣告系統的輔助工具，轉變為 AI 搜尋與推薦的核心資料來源。

簡單說一句話就是：

你的網站內容品質，正在直接決定 AI 看不看得到你。

理解 AI 如何「思考」，就是贏得 AI 推薦的第一步。

 

 

 

 

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四．核心方法：讓 AI 主動推薦你的三層藍圖

AI 搜尋：打造品牌演算法信任的三層藍圖

在前面我們已經講清楚一件關鍵事實：

AI 會不會推薦你，是看它「讀不讀得懂你」。

而這一章，就是把「AI 看得懂你」這件事，拆成三個一定要完成的地基工程。

這三層是互相支撐的基礎工程，缺一，整體成效就會大打折扣。

 

1. 第一層｜地基：讓 AI「找得到重點」：Sitemap、Canonical、排除雜訊

在產品資料再齊全之前，有一個更基本的問題：
AI 能不能快速找到你真正想被推薦的頁面？

這時候，網站地圖就成為第一層關鍵。

你可以把 Sitemap 想成：你主動交給 AI 的「重點清單」。

 

(1) Sitemap 核心作用：

Sitemaps 是網站的路線圖，直接告訴搜尋引擎和 AI 爬蟲哪些頁面是重要的，以及它們位於何處。

 

(2) Sitemap 最佳做法：

• 涵蓋重要 URL：
  確保所有希望被索引的頁面、圖片、影片都包含在內。

• 保持乾淨：
  僅包含標準網址（Canonical URLs），排除被 robots.txt 封鎖、
  noindex 標記、或重定向的頁面。

• 使用索引檔：
  對於大型網站（> 50,000 個 URL），應將 sitemaps 分割，
  並使用一個 sitemap 索引檔來管理。

• 保持更新：
  網站內容變動時應動態更新 sitemap。

 

第二層｜框架：用問答接住長尾需求 FAQ ＋ JSON-LD

第二層的目的只有一個：
讓 AI 在「回答問題」時，有現成答案可用。

現在的人問 AI，幾乎都是口語化問題，例如：

• 這款產品適合新手嗎？
• 跟別牌差在哪？
• 什麼情況下比較適合用？

而這些問題，其實每天早就出現在客服對話與私訊裡。

 

(1) 為什麼 FAQ 對 AI 特別友善？

因為只要你的網站已經：

• 把這些常見問題整理成清楚問答
• 每一題都有明確、可直接引用的回答
• 並且使用 FAQ 的 JSON-LD 結構化標記

AI 在判斷時只會想一件事：

「這裡已經有答案，不用自己重寫。」

於是當使用者提問時，你的內容就自然被納入回答候選。

 

(2) 實作重點很單純

• 整理客服最常出現的問題
• 一題對應一個清楚回答
• 用 JSON-LD 的 FAQ Schema 標記

這等於是在幫 AI 建立一個
「品牌專屬的答案資料庫」。

 

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3. 第三層｜細節：Product Schema 結構化

以豐富的 Feed 和內容贏得推薦

先講最重要的一件事。

只要 AI 一眼看不懂你在賣什麼，就不會推薦你。

消費者做決策前，AI 就已經先過一輪審核。

產品頁的第一步，是讓這場「無形審查」順利通過。

 

(1) Product Schema：AI 世界的「產品營養標示」

你可以把 Product Schema 想成什麼？
就像便利商店商品背後那張營養標示。

人靠那張表快速判斷，AI 也是靠結構化資料做決策。

差別只在於：
AI 不會猜你沒寫的東西。

 

(2) 一定要填清楚的基本欄位（沒寫＝不存在）

這些欄位的目的只有一個：
讓 AI 不用猜，直接懂。

• 產品名稱
• 價格
• 是否有庫存
• 品牌
• 產品圖片
• 評分與評論數

缺任何一個，AI 理解成本就會上升，推薦意願就會下降。

 

 

(3) 真正拉開差距的加分欄位

這些資訊，會直接影響 AI「怎麼推薦你」。

• 規格（尺寸／重量／容量）
• 材質
• 適用對象或使用情境
• GTIN／MPN（如有）

這些資料存在的價值，是讓 AI 能夠更快、更準確地判斷以下問題：

• 這個適合誰？
• 什麼情況下用？
• 跟其他選項差在哪？

而這，正是 AI 在替使用者做選擇時最需要的資訊。

 

(4) Feed 是信任的依據，不是後台資料

AI 不會推薦它不理解、也不夠確定的產品。
產品 Feed + 頁面內容的一致性，就是 AI 建立信任的最後一道防線。

 

(5) 產品 Feed 優化重點清單

• 標題結構清楚：使用「品牌＋品類＋關鍵屬性」
• 屬性盡量補滿：包含顏色、尺寸、材質等選填欄位
• 圖片品質要高：多角度、高解析，並搭配描述性的 alt text
• 善用自訂標籤：標示暢銷品、季節商品、高利潤品等商業屬性

 

(6) 內容頁也要同步對齊

頁面上的描述、規格、價格、評價，必須與結構化資料一致。

對人跟對 AI 說的話不一樣，信任就會直接破裂。

 

(7) 好的標題，AI 一眼就能拆解

Nike 男款跑鞋 – 緩震、輕量、黑色

AI 看到的是：

• 品牌（Brand）：Nike
• 品類（Category）：男款慢跑鞋
• 關鍵屬性（Key Attributes）：緩震／輕量／黑色

唯有明確的事實與結構，AI 才能抓取並推薦；單靠文案無法達到這個效果。

  

 

 

 

 

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五．常見錯誤：明明有做 SEO，AI 還是不推薦?（避雷清單）

很多人會很困惑一件事：
「我明明有寫文章、有上產品、有做 SEO，為什麼 AI 就是不推薦我？」

答案其實很殘酷，因為在 AI 眼裡，你的資料不好用。

下面這幾個錯誤，是目前最常見、也最容易被忽略的。

 

5-1 標題太短、太空，AI 根本分不出你有什麼不一樣

很多產品標題長這樣：

• 高效能無線耳機
• 專業級工具
• 熱門推薦商品

對人來說好像還行，對 AI 來說就是一片霧。

AI 需要的是：

• 類型
• 差異
• 使用情境

如果標題看不出：「給誰用」、「用來幹嘛」、「跟別人差在哪」

AI 沒辦法拿你去比、去選、去推薦，最後就直接跳過。

 

讓 AI 精準理解你的產品：從標題開始

← 左右滑動查看對比 →

 

2. 屬性沒填齊，全產品一起消失在推薦名單

尺寸、材質、重量、用途、適合對象，這些看起來很細節的欄位，對 AI 來說是關鍵線索。

只要你沒填清楚，AI 就少一個判斷依據。

結果就是：

• 不知道該不該推薦
• 不知道適不適合那個問題
• 乾慶選資料比較完整的品牌

很多品牌輸的不是產品，是輸在「資料不完整」。

 

細節決定成敗：AI 依賴豐富的產品屬性進行篩選

缺少屬性 = 缺少能見度。

當用戶提出具體需求時，AI 會直接利用結構化屬性來過濾結果。

• ✔ 尺寸（Size）
• ✔ 顏色（Color）
• ✔ 材質（Material）
• ✔ 版型 / 合身度（Fit / Style）
• ✔ GTIN / MPN（全球貿易項目代碼）
• ✔ 適用年齡（Age range）
• ✔ 目標用途（Intended use）

即使是選填屬性，也應盡可能完整填寫。每個屬性，都是一次在長尾、高意圖查詢中被看到的機會。

 

3. 內容一直塞關鍵字，AI 反而覺得你怪怪的

以前 SEO 流行堆關鍵字，現在這一招對 AI 非常扣分。

一段話如果：

• 重複同一個詞
• 句子不自然
• 看起來像為搜尋引擎寫的

AI 很容易判斷成：「這段內容不是在提供資訊，是在做操作。」

一旦被歸類成這樣，信任分數就會直接被拉低。

 

4. 價格、庫存到處不一樣，信任直接歸零

這是很多電商忽略、但 AI 超級在意的地方。

如果：

• 頁面寫有現貨，實際沒貨
• Schema 價格跟頁面不一致
• 官網、平台資訊對不起來

AI 會怎麼想？「資料不可靠。」

而 AI 最討厭的就是不穩定、不一致的資訊，這種網站通常會被降權處理，甚至直接不推薦。

 

5. 圖片隨便放，Alt 留空，多模態 AI 看不懂你在賣什麼

現在的 AI 已經不只看文字，還會看圖片。

圖片：眼見為憑：高品質圖片與描述性 Alt Text

但如果你的圖片是：

• 檔名亂碼
• Alt 空白
• 沒描述使用情境

那對 AI 來說，這張圖等於什麼都沒說。

AI 看不到：

• 產品長什麼樣
• 怎麼用
• 跟其他商品差在哪

結果自然是選別人，不選你。

 

6. AI 不會討厭你，它只是選擇「比較好理解的那一個」

努力未必帶來成果，唯有抓對 AI 理解內容的邏輯，才能真正提升推薦機會。

只要網站有做到：

• 資料清楚
• 描述一致
• 結構完整
• 圖文都能被理解

AI 其實非常願意推薦你。

 

 

 

 

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六．實作篇：照做就能上線的「AI 電商優化清單」

這一章只有一個目的：
讓你的官網真的變成 AI 看得懂、用得上、願意推薦的資料來源。
不用猜、不用等，照順序做就好。

 

Step 1：先盤點現況，不要急著改

開始動手前，先盤點現況，找出最需要補齊的地方，才是有效優化的起點。

盤點四件事：

• 商品頁有幾頁？
• 分類頁、內容頁是不是一堆但很空？
• 有沒有結構化資料？覆蓋到幾頁？
• FAQ 是不是幾乎沒有？

這一步的目的只有一個：找出「AI 現在讀不到的地方」。

 

Step 2：商品頁模板規格化

不要每個商品頁都隨便寫，AI 最討厭不一致。

建議直接訂一套「商品頁公式」：

標題公式

• 類型＋關鍵差異＋適合對象
  例：無線藍牙耳機｜主動降噪｜通勤族適用

屬性區

• 尺寸、材質、規格、適合情境一定要表格化

情境描述

• 誰用？什麼時候用？解決什麼問題？

做到這一步，AI 才知道你在賣什麼、適合誰。

 

Step 3：FAQ 從客服紀錄長出來（效果最快）

FAQ 不用想太難，直接翻客服對話紀錄就好。

實作節奏可以很單純：

• 第一階段：挑 10 個最常被問的
• 第二階段：擴到 30 題（產品、物流、使用）
• 第三階段：慢慢累積到 100 題以上

這些問答：

• 就是 AI 最愛引用的「現成答案」
• 也是未來 AI 推薦你的依據來源

 

Step 4：結構化資料上線＋驗證

有內容還不夠，要讓 AI 用最快方式讀懂。

實際要做的是：

• Product Schema（商品）
• FAQ Schema（問答）
• 必填欄位一定要完整

上線後，直接用 Google Rich Results 測試工具 檢查：

• 有沒有錯
• 欄位有沒有被讀到

這一步很重要，因為「沒報錯 ≠ 有效果」，一定要驗證。

 

Step 5：Sitemap 與收錄策略整理乾淨

Sitemap 不是越多越好，是只放重要的頁面。

實務原則很簡單：

• 商品頁、分類頁、內容頁要進
• 會員頁、後台、測試頁不要進
• 重複頁要指定主版本

這是在跟 AI 說：「這些是我最重要的資料，請優先看。」

 

Step 6：每月固定維護節奏（AI 看長期）

AI 不吃一次性的優化，它吃「持續穩定」。

每個月檢查這幾件事就好：

• 新商品有沒有少欄位
• 舊商品資訊是不是過期
• 結構化有沒有出錯
• FAQ 有沒有新問題可以補

這個節奏一建立，你的網站會越來越「可信」。

 

AI 電商優化不是神秘技術，是一套可以標準化、流程化、複製的工作。

你不是在討好演算法，你是在把資料整理到任何人、任何 AI 都看得懂的狀態。

 

 

 

 

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七．轉化篇：AI 把人帶來後，怎麼讓他下單？

前面 1～6 章，我們都在做一件事：讓 AI 願意把人帶到你的官網。

但只做到這一步還不夠，因為真正賺錢的關鍵是下一段。

當使用者已經被 AI 教育過、已經有需求、已經帶著問題來到你這裡時——
你有沒有一套「接得住、回得快、推得準」的轉化機制？

這一章，就是答案。

 

1. LINE AI 購物／訂單／客服：把 AI 流量變成交

AI 搜尋帶來的使用者有一個共通特徵：
他不是來隨便逛的，是來確認與下決定的。

這時候，如果還要他自己翻頁找資訊，轉單就很容易斷在半路。

最好的做法，是直接把「決策最後一哩路」放在他最熟的地方 -- LINE。

實務上可以這樣運作：

新客流程

• 快速問答（適合誰？怎麼選？差異是什麼）
• AI 即時推薦符合條件的商品
• 直接引導到下單或官網頁面

熟客流程

• 訂單查詢、物流狀態自動回覆
• 售後問題即時解答
• 根據購買紀錄做回購推薦

這是一個能同時理解你的產品與顧客需求的智慧型業務助手，不只是單純的聊天機器人。

相關服務說明
https://des13.com/service/line.html

 

2. 最近瀏覽商品模組：把猶豫的人拉回來

不是每個人第一次來就會買。
尤其是高單價或需要比較的商品。

這時候，比強推更有效的，是「溫柔提醒」。

最近瀏覽商品模組在做三件事：

• 幫使用者記住他剛剛看過什麼
• 降低重新搜尋的心理成本
• 在猶豫時給他一個回來的理由

顧客猶豫時，最後讓他下單的，往往就是那個適時出現的提醒。

這個模組特別適合接 AI 導流與社群導流：

• 提高回訪率
• 降低跳出
• 自然拉高轉換率

模組介紹與實作說明
https://des13.com/news/programmer/1654-recentproducts.html

 

AI 幫你把「對的人」帶來，
你的系統，負責把他留下、接住、成交。

搜尋優化解決的是「被看見」，
LINE AI 與轉化模組解決的是「不要讓訂單流失」。

兩者接起來，才是一套完整、能複製的 AI 電商成長模型。

 

 

 

 

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八．服務方案：我們可以怎麼幫你「被 AI 推薦」？

看到這裡，其實你應該已經發現一件事了：
被 AI 推薦，不是單一工具就能解決的事。

它是一整套從
「網站結構 → 資料可讀性 → AI 理解 → 人進來後怎麼成交」
串起來的組合拳。

所以我們把服務拆成三種方案，你可以照自己階段選，不用一次全上。

 

A 方案｜AI SEO 基礎建設包（地基一定要先打好）

這一包只做一件事：讓 AI 看得懂你、找得到你、敢引用你。

適合對象：

• 有官網，但 AI 幾乎沒推薦過
• 有做 SEO，但感覺流量越來越薄
• 想先把「被推薦的資格」補齊

內容包含：

• Sitemap 網站地圖外掛
  幫 AI 指路，只看重要頁面，不浪費抓取資源
  👉 https://des13.com/news/programmer/1656-sitemap.html
  
  
• FAQ 結構化問答（JSON-LD）
  把客服常見問題直接變成 AI 可引用答案
  👉 https://des13.com/news/programmer/1661-json-ld-faq.html
  👉 https://des13.com/news/programmer/1662-seo-faq.html

讓你的官網不再是 AI 的黑洞。

 

B 方案｜B2B 商品頁 AI 搜尋強化（專業產品專用）

B2B 商品常見一個問題：資料很專業，但 AI 看不懂，也不敢推薦。

這個方案專門處理這件事。

適合對象：

• 工業品、系統型、客製化、單價高
• 決策資訊多、購買流程長
• 客戶常常要「被說服很久」

內容重點：

• B2B 商品頁專用結構化資料
  把規格、用途、解決方案整理成 AI 能理解的結構
  👉 https://des13.com/news/programmer/1663-b2b-seo-ai.html

核心價值是：
目標是讓 AI 將你的產品識別為「專業解法」，具備被推薦的條件與可信度。

 

C 方案｜AI 轉化系統包（成交與回購）

當 AI 已經願意把人帶來，下一步只有一個問題：怎麼變成訂單？

這一包專門處理「最後一哩」。

適合對象：

• AI／搜尋／社群流量已有起色
• 客人常詢問，但成交卡住
• 想做回購、熟客經營

內容包含：

• LINE AI 購物／訂單／客服系統
  把 AI 流量轉成即時對話、推薦與下單
  👉 https://des13.com/service/line.html
• 社群小編＋SEO＋電商網站建置
  社群負責曝光，官網負責承接與轉化
  👉 https://des13.com/service/facebook.html

不要浪費 AI 幫你帶來的每一個人。

 

 

 

 

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九．2026 的贏家，不是更會投廣告的人

回顧整篇，其實可以很清楚看到一個趨勢：
廣告沒有消失，但決定曝光與成交的主導權，正在慢慢轉移。

在 AI 主導推薦的時代，資料是否清晰，遠比預算規模更為關鍵。

為什麼現在就要佈局？

因為 AI 的訓練模型有慣性。

它一旦認定你的網站是某個領域的權威來源（權重高、資料準），

它就會在未來的版本中反覆引用你。

2026 年的贏家是現在就開始餵給 AI 正確資料、搶佔『AI 信任紅利』的人。

 

1. AI 推薦不是運氣，是結構與品質

很多人以為：

為什麼 AI 會推薦某些品牌，卻完全沒提到我？

答案通常很直接：不是你不夠好，是 AI 看不懂你。

當商品資訊模糊、FAQ 零散、結構化資料缺漏，對 AI 來說，你就像一本沒有書背標籤的書，不敢引用，也不敢推薦。

 

2. 越早整理，越早進 AI 的「信任名單」

AI 的推薦邏輯有一個現實面：它偏好熟悉、穩定、持續更新的資料來源。

現在開始整理結構、補齊資料、建立問答庫，等於提早卡位在 AI 的信任圈裡。

等到大家都開始做的時候，你已經是那個「被反覆引用的老朋友」。

 

3. 最後想留給你一個問題

現在這個時間點，你的官網對 AI 來說：

• 是一個清楚、有結構、好理解的資料來源？
• 還是一堆漂亮但難以判讀的頁面？

 

4. 實際行動比觀望更重要

如果你想知道👇
你現在的官網，AI 到底看不懂得？

歡迎與我們聯絡給我們你的網址，我會幫你用一份「AI 友善度檢查表」，列出：

• 10 個最優先該修的地方
• 哪些結構化最有投報率
• 你適合從哪一個外掛或服務開始

2026 年的電商競爭，在 AI 主導的時代，贏家是能建立信任、被穩定引用的人。

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