AI 推薦了別人卻沒有你？用「推薦人檢查法」找出品牌的 GEO 缺口

你可能也試過：打開 ChatGPT，請它推薦你這個行業的品牌，它列了四家，就是沒有你。接下來很多人的第一個念頭是：是不是該去買什麼 AI 廣告？

我的建議是：先不要急著加預算。AI 沒有提到你，或把你說錯了，問題多半不在 AI，而在品牌自己留在網路上的資訊。過去十個月，我和十多組客戶一起處理 AI 搜尋的能見度，產業從會計師、律師、工業品這類企業服務，到醫療診所、飯店與旅宿，再到母嬰、食品與手機周邊配件的電商。行業差異很大，但我用的是同一套檢查方法。我習慣把它稱為「推薦人檢查法」。

把 AI 想成一位推薦人

想像你請一位朋友幫忙推薦會計師。一位負責任的推薦人，不會隨口報一個名字。他會先確認這家事務所是誰、專門處理什麼案子；接著翻翻手邊能找到的資料，看說法是否清楚一致；最後再參考其他客戶的評價，才敢說「你可以找這家」。

生成式 AI 在回答「推薦哪一家」時，做的事情很像這位推薦人。它要敢開口推薦你，需要三樣東西；而品牌這一方能做的，是反過來對推薦人做一次背景查核：

越往下越難掌控，所以修正的順序是從履歷開始；但發現問題的順序剛好相反，通常是先在 AI 的回答裡看到異狀，再一項一項往回找原因。下面就照這個順序走一遍。

先做背景查核：追問 AI 為什麼這樣推薦

很多人檢查 AI 搜尋的方式，是打開 ChatGPT 問一句「推薦○○」，看有沒有自己，然後就結束了。這樣得到的答案，常常會誤導判斷。

我遇過一位賣沙發的客戶，希望在「沙發推薦」的 AI 回答裡看到自己的品牌。但這樣問，AI 列出的幾乎都是大品牌、平價款和熱銷款；而這位客戶賣的，是一組三、四十萬元的義大利進口牛皮沙發。AI 沒推薦他，不是因為他做錯了什麼，而是問題本身就和他的定位不符。改成「推薦高質感的進口沙發品牌」，才是在測量他真正想進入的那個市場。

所以背景查核的第一步，是問題要對準品牌定位，用目標客戶真的會說的話來問。接下來，每一題至少追問兩層：

• 第一層：有沒有被提到。這是大多數人停下來的地方。
• 第二層：說得對不對。品牌名稱、服務內容、適合的客群、價格帶，AI 的描述和你的定位一致嗎？可以追問「你為什麼推薦這幾個品牌？」「我的需求是……，為什麼這些品牌適合我？」
• 第三層：資料從哪裡來。如果發現描述有誤，就問「你剛才提到的這一點，資料是從哪裡來的？」順著它給的來源，就能判斷是履歷、資料還是推薦信出了問題。

還有一個小技巧：當 AI 沒提到你時，不要直接問「為什麼沒有推薦我們」。這樣問，AI 可能只會補上一段客套的介紹，看不出原因。比較有用的問法是「你為什麼推薦這四個品牌？」然後去看那些競品被引用的來源：是它們的官網、某個論壇的討論，還是一篇新聞報導。對方的推薦信在哪裡，就是你該補強的地方。

我自己的做法很樸實：用目標客戶的語言和具體情境，列出大約 20 個問題，每個月固定跑一次，每一題至少追問兩層，並把答案記錄下來。現在有不少 AI 能見度工具，可以幫忙統計品牌被提到幾次，這能節省時間；但多數只停在第一層，無法告訴你 AI 說得對不對、錯在哪裡。工具適合追蹤趨勢，原因還是要靠人一層一層問出來。

履歷寫不清楚：官網沒說清楚你是誰

如果追問下去，發現 AI 對你的描述含糊、搞錯服務範圍，或把你歸到不對的類別，第一個要檢查的是履歷，也就是官網。我的經驗是，AI 在交叉比對品牌資訊時，官網是最基礎的那個參照點；官網本身說不清楚，其他地方再努力，也很難拼出正確的樣子。

履歷上最關鍵的一句話，是首頁的標題（Title）。它要具體寫出你是誰、幫誰解決什麼問題。我協助過一家做企業網路建置的客戶，原本首頁標題寫的是「解決各種場域網路連線問題」。各種場域是指什麼？家裡還是公司？讀的人看不出來，AI 也一樣。後來我們把標題改成「企業級大型場域無線網路建置」，先把定位定下來，再讓官網延伸回答客戶真正會問的問題：費用的大致範圍、合作的步驟、做過哪些案例、適合什麼規模的企業、和其他業者的差異。之後陸續補上的大坪數場域、跨樓層、地下室、工廠與倉儲、商辦與戶外活動等內容，也才有一個清楚的主軸可以掛上去。

這裡有一個常見的盲點：官網寫的常是品牌想說的話，例如規格多強、得過什麼獎；但客戶在做決定前，心裡想的是「適不適合我、大概要花多少、會不會踩雷、和別家比起來如何」。履歷應該寫給準備下單的人看，回答他們的問題，而不是只介紹自己。

有實體店面或服務據點的品牌，還要把 Google 商家檔案當成履歷的一部分。它是 Google 連結網路資訊和真實店家的重要入口。Google 的商家規範要求，商家名稱必須和招牌等實際使用的名稱相同，不要加入不必要的資訊。店名、地址、電話在官網和商家檔案上要完全一致；名稱對不上，推薦人就可能誤以為是兩家不同的店。

資料調不到：AI 讀不到，或讀不懂

如果履歷寫得很清楚，AI 卻還是引用舊資料、找不到你的服務頁，問題可能出在資料調閱這一關，也就是 SEO 的基礎。我常說，SEO 做得扎實，GEO 等於已經有一個不錯的起點；SEO 沒做好，就幾乎要從頭開始。

內容的範圍，由產品決定。寫多少、寫多深，不是看別人寫了幾篇，而是看你的產品要解決誰的什麼問題。客戶從開始搜尋到最後付款，會經過比較、看評價、看推薦文等好幾個關鍵節點；品牌要在這些節點上提供能幫助決定的內容。有些行業，光是產品頁就能把問題回答完；有些行業，則需要知識文、比較文與案例來補足。

結構要讓人和 AI 一眼看懂。標題、H1、H2、H3、常見問題與結構化資料，都是在替讀者整理重點。我常用一個比喻：如果一百本書裡有三本目錄最清楚，任何人趕時間時，都會先翻那三本。Google 搜尋中心對 AI 功能的建議也很接近：確保重要內容以文字形式提供、讓使用者能透過內部連結找到內容、結構化資料要和網頁上顯示的文字相符。很多電商商品頁整頁都是設計精美的圖片，對人很好看，但重要資訊沒有文字版本，就是在增加被讀懂的難度。

技術上，先確認有沒有被索引。很多人以為網址可以分享給別人，就代表找得到；但能分享和能被搜尋到是兩回事。Google 的說明很明確：要在 AI 摘要或 AI 模式中顯示為輔助連結，網頁必須已經編入索引，並符合顯示摘要的資格，除此之外沒有額外的特殊要求。ChatGPT 的搜尋則有自己的爬蟲，OpenAI 說明封鎖 OAI-SearchBot 的網站，不會出現在 ChatGPT 的搜尋答案中，所以 robots.txt 要記得檢查。載入速度、sitemap、404 與 301 轉址，也都屬於這一關。

這也是本站自己照做的事：每一篇文章都有清楚的標題層級、常見問題與對應的結構化資料，資料來源標出最後查核日期；網站提交到 Google Search Console 與 Bing 網站管理員工具，新文章上線後會確認索引狀態。這些做法不保證被 AI 引用，但至少讓資料不會在第一關就調不出來。

推薦信不夠：別人怎麼說你

如果 AI 描述你的方式，明顯來自某篇論壇討論、某則評論或某篇舊報導，那就是推薦信的問題。生成答案時，AI 不會只看品牌的官網，還會參考外部的說法，例如 Google 商家的評分與評論、Dcard、PTT、Mobile01 等論壇、經濟部商工登記或人力銀行的公司頁、社群粉專與 YouTube，以及新聞稿、媒體報導、參展紀錄與公會協會資料。有時候被引用的，反而是一則評論或一篇開箱文，而不是官網。

這一項最常見的誤區，是想用花錢買來的聲量解決。買評論在 Google 地圖是明確禁止的：不得以金錢、折扣、免費商品或服務誘使消費者發布評論，也不得選擇性募集好評。就我自己的觀察，這類評論也越來越難留住。與其如此，不如邀請每一位真實顧客留下心得，並認真回覆每一則評論。

最有分量的推薦信：KOL 與 KOC 的真實體驗

在所有推薦信裡，我最推薦品牌投入的，是和部落客、KOL 或 KOC 合作，請他們寫下真實的使用經驗。原因很簡單：他們本身就是目標客群裡的一個具體的人。一位帶著小孩的母親寫母嬰用品，一位常出差的上班族寫商務旅館，他的體驗代表的是這群人其中一員真正會遇到的情況。對讀者來說，這比品牌自己說「我們很好」更有說服力；對 AI 來說，這也是一份來自第三方、能和官網互相印證的資料。

這裡的 KOC，指的是本身就是消費者、追蹤人數不一定多，但會認真分享使用經驗的人。很多小品牌預算有限，請不起大型 KOL，但找幾位真正符合目標客群的 KOC，往往更貼近實際的購買情境。

合作時，請對方把這幾件事寫進內容：

• 真實的開箱或到店經過：收到商品、走進店裡的第一印象，包裝、環境、接待方式是什麼樣子。
• 實際使用服務的過程：從預約、溝通、等待到完成，每一步花了多少時間、遇到什麼問題、怎麼被處理。
• 適合哪些族群：什麼樣的人用起來最合適，也寫出不太適合的情況。願意寫出限制的推薦，反而更可信。

要避免的，是只靠形容詞撐場面。像「業界 CP 值最高」這樣的說法，讀者不會記得，AI 也很難引用；換成能被查證的事實，例如實際的服務年資、處理過的案例類型或真實的銷售數字，才有分量。前提是這些數字必須是真的。

另外一定要提醒：依公平交易委員會〈對於薦證廣告之規範說明〉，推薦者和廣告主之間有一般大眾無法合理預期的利益關係時，應該在廣告中充分揭露；在社群網站或部落格以推文方式推薦，卻沒有充分揭露、且足以影響交易秩序時，可能違反公平交易法。所以合作內容一定要標示清楚。這不只是守法，也是推薦信可信度的一部分。

本站怎麼寫這類推薦信

這也是我提供商家報導與店家介紹文章的原因。以下提到的是我自己的服務，先說清楚。一位實名、長期撰寫在地商家的作者，某種程度上也是一位微型的 KOC：我寫的不是廣告文案，而是用讀者的角度，把一家店的來歷、做法與適合的客人寫清楚。

在商家報導裡，我以本名採訪撰寫，可以選擇到店採訪，報導刊登在本站「商家故事」分類，開頭寫明是商業合作；發布前店家可以看稿修改，但不能刪除已查證的事實，也不能改成廣告文案。在店家介紹文章裡，我會核實地址、營業時間、預約與交通等資訊並標出查核日期；如果安排實地體驗，會另外寫成「店家體驗」，並揭露招待關係。這些做法對應的，正是前面那三件事：真實經過、實際流程、適合的人，再加上清楚的揭露。

要特別說明的是，這些文章能做的，是替品牌多留下一份具體、可查證的第三方紀錄；它不保證搜尋排名，也不保證會被任何 AI 引用。推薦信只是推薦人參考的其中一份資料，履歷與資料這兩關沒有做好，再多推薦信也很難發揮作用。

為什麼一定要從履歷開始修

履歷、資料與推薦信不是三件可以分開處理的事，而是彼此串在一起的。履歷決定品牌要說什麼；資料這一關負責把這些話正確地傳出去，讓人和 AI 都讀得到、讀得懂；推薦信則是別人聽到之後怎麼轉述。AI 在生成答案時，會把這三樣放在一起比對：第三方對你的描述，和你在官網上寫的定位與回答，能不能對得上。對得上，AI 才比較有把握推薦你。

所以順序很重要。官網定位還沒釐清，就急著發新聞稿、找網紅，只會讓外面出現更多版本不同的說法；SEO 基礎沒做好，官網寫得再清楚，也可能沒有被讀到。先把可控的履歷與資料做好，推薦信的努力才有一個穩定的基準可以對齊。這也是我在大多數案子裡，最先動手改的往往不是文章，而是首頁那一行標題的原因。

這個看法在哪些情況下不成立

第一，AI 的回答本來就會變動。同一個問題，換一個時間、換一個帳號或地區問，答案都可能不同。一次沒被提到不代表失敗，一次被提到也不代表穩定；這也是我建議固定題目、每月追蹤的原因。

第二，有些產業的客戶很少透過 AI 做決定。如果你的客戶多半靠熟人介紹或實體通路，花大量時間追 AI 能見度未必划算，先把官網與商家檔案顧好就夠了。

第三，醫療、法律、金融等受廣告與專業法規限制的行業，站外內容與合作方式要先符合各自的規範，不能只照一般品牌的做法經營聲量。

第四，這套方法無法保證排名或被引用。AI 平台的運作方式、資料來源與政策都會調整，本文引用的官方說明最後查核日期是 2026 年 11 月 1 日。這套方法能做到的，是讓品牌在被提到的時候，被說得正確；被說錯的時候，知道從哪裡修。

結語：讓推薦人有把握說出你的名字

回到開頭的情境。AI 沒有推薦你，先別急著找新的廣告。拿出那個答案，對推薦人做一次背景查核：它推薦了誰、為什麼、資料從哪裡來；再對照三份資料，看是履歷沒寫清楚、資料調不到，還是推薦信不夠。

把履歷寫清楚，讓資料被順利調閱，再慢慢累積真實的評價、報導與使用經驗。三樣都對齊了，推薦人才有足夠的把握說出你的名字，而且說對。