AI Visibility GEO 稽核

專案概述

ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 正在取代傳統搜尋，但多數獨立 App 與小型 SaaS 從沒檢查過自己有沒有被引用。我把 GEO（生成式引擎優化）稽核產品化：以六大構面（AI 可引用性、內容品質與 E-E-A-T、技術基礎、結構化資料、品牌權威、平台優化）產出 0 到 100 分的 GEO 分數、AI 平台引用探測與優先修復清單，並提供免費分數入口。目前已完成近 50 份稽核。

主要成果

• 完成近 50 份稽核，涵蓋 App、SaaS 與在地商家等不同類型的網站
• 建立可重現的稽核方法論：證據分級、爬蟲依用途分析、AI 平台引用探測，任何結論都須經兩種方法交叉驗證
• 交付完整套件：技術稽核、客戶版報告、簡報與修復建議
• 產品化入口：設計免費分數、範例報告、FAQ 的轉換流程，並接上網站分析以量測流量
• 先在自家產品上實測並修復，作為方法論的第一批驗證

面臨挑戰

• GEO 是新興領域、沒有公認標準：需自訂評分構面與證據規則，讓結果可驗證、可重現
• 必須區分「真的缺少」與「工具看不到」，例如 JavaScript 渲染、爬蟲權限與結構化資料的偵測
• 服務對象多為獨立開發者，需要找到合適的分發管道

解決方案

• 以原始 HTML 取證，並要求雙重驗證，避免工具造成誤判
• 研究 10 家同業的 inbound 模式，改以免費入口加細分客群（獨立開發者、小型 SaaS）取代冷開發
• 把自家產品的稽核與修復流程當成可展示的案例

專案影響

• 將專業知識整理成可重複交付的服務：方法論、報告模板、簡報與入口頁
• 完成市場研究與客群聚焦，確立以免費分數換取流量的 go-to-market 方向

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