AI Overviews 優化：先去看你 Search Console 裡的機器人問句

AI Overviews 優化：先去看你 Search Console 裡的機器人問句

一句話結論：做 AI 搜尋優化之前，先打開 Search Console 把超過十二個字的完整問句篩出來讀。我們自家站的英文查詢報表裡塞滿了沒有人會打字打出來的採購問句，排在第 7 到第 10 名、點擊全是 0，那是語言模型在替使用者檢索答案。以 2026 年 8 月 26 日結束的 90 天計算，我們英文頁的點閱率是 0.60%，繁體中文操作型教學頁接近 6%，差 10 倍。把兩者混在一起算出來的目標，對兩邊都是錯的。英文優化被引用，中文優化被點擊。

生成式引擎優化被包裝成一門新學科。實務上第一個有用的動作不花錢：篩查詢，然後讀。

機器人問句長什麼樣

我們拉自家 Search Console 到 2026 年 8 月 26 日的 90 天資料，用 seo 這個字串過濾，回來的東西包括「which agencies should we invite to an igaming seo rfp?」排在第 7 名、一整段兩行長的採購需求敘述排在第 10 名。每一條都有曝光、點擊都是 0。

沒有人會把第二條打進搜尋框。那是模型把使用者的意圖改寫成檢索用的查詢，而我們的頁面進了候選集合。曝光是真的，點擊本來就不會發生。把它平均進點閱率，你會得到「這頁失敗了」的錯誤結論。

為什麼要分語系看

同一個網域、同一段期間，拆語系之後是兩個完全不同的漏斗。英文頁大約 4,000 次曝光對 24 次點擊，換算 0.60%。繁體中文的操作型教學頁大約 800 次曝光對 50 次點擊，接近 6%。同樣的權重、同樣的內容標準，差了 10 倍。原因不是品質，是誰在搜尋。

實務上的結果是，我們現在分開報告、設不同目標。英文那一段問的是「模型能不能從這頁抽出一句乾淨、可歸屬的主張」，中文那一段問的還是老問題：有沒有人點、有沒有轉換。合成一個數字的時候，我們替 2026 年訂的目標對英文是達不到的、對中文是低到難堪的。

什麼樣的頁真的會被引用

三件事在我們這裡有效，而且都不新。這三件都是我們在 2026 年逐頁測出來的，不是從別人的清單抄的。

一句話裡有數字也有日期。 模型抽的是句子，不是章節。「以 2026 年 8 月 26 日結束的 90 天，我們英文頁點閱率 0.60%」抽得出來，「點閱率會因語系而有明顯差異」抽不出來。

表格。 結構化的列在被摘要時的存活率遠高於散文，這也是這個系列每一篇都至少放一張表的原因。

答案放在最上面。 開頭的結論區塊會被整段引用。把結論埋在 800 字的鋪陳之後，模型摘的就是你的鋪陳。

Google 對 AI 功能的說明↗講得很直接：沒有專屬於 AI Overviews 的標記，能不能出現取決於一般的索引資格，也就是 Search Essentials↗ 那一套。這是編輯工作，不是技術工作。

llms.txt 那件事

我們有放 llms.txt。它沒有在做大部分文章宣稱的那些事。llms.txt 提案↗本身是社群規格，不是搜尋引擎標準，Google 也沒有說過它會為了搜尋用途去讀。我們自己的紀錄裡，這個檔案偶爾被本來就會來爬的爬蟲抓走。把它當成排名或引用的槓桿，跟把 meta keywords 當排名因子是同一種錯誤：成本低、效果未經證實，而寫進客戶簡報裡遲早會出問題。

要放就放。不要把它排在上面那三件事前面。

怎麼把一頁改成可被引用

我們改一頁的順序固定是三步。第一步把結論搬到第一段，寫成一句帶數字與日期、拿掉上下文也讀得懂的話。第二步把散在文字裡的比較改成表格，欄位名稱要具體，不要用「項目」「說明」這種佔位詞。第三步在文末補參考來源，每一條寫清楚它證明的是哪一句，因為引用你的模型會順著這些來源判斷你的可信度。三步做完通常一個小時內，比重寫一篇便宜太多。

這個產業特別難的一點

博弈相關的查詢會拿到比較保守的 AI 回答。模型被問「我該註冊哪一家」時常常會迴避或加一堆但書，所以可被引用的面向會偏向 B2B 與操作類問題，而不是玩家面的問題。我們資料裡每一條機器人問句都是營運方的採購問題，沒有一條是玩家問題。這個產業的引用機會就落在那裡，而它比大部分博弈站在做的消費者內容小得多。

常見問題

AI Overviews 有專屬的結構化標記嗎？ 沒有。Google 的說明文件↗寫明 AI 體驗中的出現資格來自一般索引，沒有另外的加入標記。有人賣你 AI Overview schema，那是在賣空氣。

AI 回答會不會吃掉我的點擊？ 以這個產業的英文資訊型頁面來說，已經發生了。0.60% 不是頁面問題，是查詢組成問題。把商業意圖的頁往前排，資訊型頁當引用資產看。

沒有報表可以量 AI 引用，那怎麼辦？ 只能近似。我們追的是「長自然語言問句、排名 1 到 10、點擊 0」這個組合的曝光成長。Search Console↗ 不會幫你標，篩選條件要自己下：查詢字數超過十二個字，或結尾有問號。

llms.txt 值得放嗎？ 花一小時，值得，但排在結論區塊與表格後面。

這些會取代一般 SEO↗ 嗎？ 不會。我們被模型引用的每一頁，同時也在一般搜尋裡有排名。索引仍然是入場券。

參考來源

• Google Search Central：AI 功能與你的網站↗：出現資格的官方說法，以及沒有專屬標記這件事。
• Google Search Essentials↗：AI 曝光所依賴的索引基準。
• llms.txt 提案↗：社群規格原文，值得讀它「沒有主張什麼」。
• Google Search Console 說明中心↗：本文所有曝光與點擊數字的來源位置。

本文的曝光、點擊與分語系點閱率，出自我們自家 Search Console 到 2026 年 8 月 26 日的 90 天資料，不在上述來源裡。

延伸閱讀：sitemap 完全指南、反向連結怎麼做，服務內容看這裡。

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