多數網站在 AI 搜尋裡拿不到能見度，問題往往不在內容寫得好不好，而在 AI 爬蟲根本進不來、抽不乾淨、認不得你。技術層沒過關，再好的文章都是白寫。這份清單把「讓 AI 讀懂你的網站」拆成 25 個可以自己動手檢查的項目，分成四層，由底層往上跑一遍就能找出多數明顯缺口。
AEO（answer engine optimization）跟傳統 SEO 共用同一塊地基，但 AI 引擎多了一道關卡。它要先抓得到你的頁面，把內容切成乾淨的段落，理解每一段在講什麼，最後才決定要不要在生成的答案裡引用你。這條路徑上任何一關卡住，你在 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 裡就是隱形的。下面 25 項就按這條路徑分成抓取、結構、語意、信任四層，從最底層檢查起。
抓取層：AI 爬蟲進得來嗎（第 1–6 項）
這一層最容易被忽略，卻最致命。很多網站內容其實寫得不錯，卻在 robots.txt 或防火牆設定裡，把 AI 爬蟲整個擋在門外，自己還不知道。
- robots.txt 明確允許主流 AI 爬蟲（GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended），別把它們連同壞機器人一起 Disallow。
- 檢查 Cloudflare 或 WAF 的封鎖規則，很多「阻擋 AI 爬蟲」的預設選項會順手擋掉你想被引用的那些引擎。
- 核心內容要出現在伺服器端渲染的 HTML 裡；多數 AI 爬蟲不執行 JavaScript，只靠前端渲染出來的內容它們看不到。
- 每個重要頁面都回傳 200 狀態碼，揪出隱藏的 404、軟 404 與一連串重導。
- sitemap.xml 涵蓋所有想被收錄的頁面，lastmod 要真實反映更新時間，別全部填成今天。
- 首屏內容在初始回應就載入完成，別讓爬蟲抓到一個還在轉圈的空殼頁。
實務上常見的坑：網站改版換成前端框架，整頁靠 JavaScript 在瀏覽器端渲染，人類使用者看得很順，但不執行 JS 的爬蟲抓到的是一片近乎空白。先在瀏覽器按「檢視原始碼」，看主內容在不在初始 HTML 裡，這一步就能篩掉大半問題。
結構層：內容能被乾淨抽取嗎（第 7–13 項）
AI 引擎不是把整頁吞下去，而是切成一塊塊，挑最能回答問題的段落來引用。結構越清楚，被抽出來的機率越高。
- 每頁只有一個 H1，H2、H3 有清楚的從屬層級，別用大字體假裝標題，也別跳級。
- 多用語意化標籤（article、section、nav、標題標籤），少一點整頁 div 堆疊，讓機器讀得出結構。
- 把關鍵答案放在段落最前面一到兩句，AI 抽取時第一眼就抓到重點，不必用猜的。
- 條列用真正的 ul、ol，比較資訊用真正的 table，別用截圖或純排版硬湊，圖片裡的字抽不出來。
- FAQ 用一問一答的成對結構，每題答案自足、可以單獨被引用。
- 圖片補上描述性 alt，影片附逐字稿或字幕，讓非文字內容也進得了 AI 的視野。
- 壓低樣板雜訊：重複的導覽、側欄廣告、彈窗都會稀釋主內容的訊號密度。
語意層：機器理解你在講什麼嗎（第 14–19 項）
抓得到、切得乾淨之後，還要讓機器知道「這一段是什麼」。結構化資料與一致的實體訊號，等於幫 AI 幫你的內容貼上標籤。
- 依頁面類型部署 Schema.org 結構化資料：文章用 Article、問答用 FAQPage、教學用 HowTo、公司用 Organization。
- 結構化資料用 JSON-LD 格式，並通過複合式搜尋結果測試與 schema 驗證器，別讓語法錯誤讓它靜默失效。
- 每頁的 title 與 meta description 精準對應內容，最好直接對上使用者真正會問的問句。
- 實體寫法全站一致：品牌、產品、人名在站內與外部（維基百科、LinkedIn）用同一個名字，別忽大寫忽小寫。
- 內部連結用有描述性的錨點文字，把相關頁面串成主題叢集，幫爬蟲理解彼此的關係。
- 一頁只講一個主題，別把五種搜尋意圖塞進同一頁，讓 AI 難以歸類與引用。
信任層：AI 敢引用你嗎（第 20–25 項）
AI 引用一個來源，等於替它背書。它會傾向挑有作者、有出處、實體清楚的頁面。這一層決定你是「被讀到」還是「被選用」。
- 每篇內容標明作者、職稱與作者頁，並用 schema 標註 datePublished 與 dateModified。
- 關鍵數字與主張附上可查證的來源連結，讓 AI 有辦法先核實再引用。
- 全站走 HTTPS、憑證有效，清掉混合內容警告，別在基本的信任分數上失分。
- 名稱、地址、電話（NAP）在全站與 Organization schema 裡完全一致，強化實體可信度。
- 準備 llms.txt，或一個講清楚「你是誰、做什麼、憑什麼」的關於頁，讓 AI 快速建立對你的認知。
- 每月用 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 實測品牌相關問題，記錄有沒有被引用、引用得對不對。
稽核完之後：怎麼排修復順序
別想一次做完 25 項。順序由下往上：先讓抓取層全綠，再處理結構與語意，最後補信任訊號。抓取層是二元的，不是通就是不通；結構與語意層是漸進的，改一分好一分。這份清單其實是 Tenten 30 天 GEO 審計裡技術層的 DIY 簡化版，自己跑一輪，就能找出大約七成的明顯缺口。
跑完之後，你大概會卡在幾項一時判斷不了的：爬蟲到底有沒有被擋、schema 有沒有真的生效、實測時品牌被引用得對不對。想把這些模糊地帶一次釐清、拿到一份排好優先序的修復清單，可以預約 30 分鐘 GEO 診斷，我們用你的實際網址跑一輪，直接告訴你最該先動哪三項。
