第 3 章 量測來源與 AI 黑盒子：成效衡量的資料基礎 · IDAEO：AI 時代的行銷
第 3 章
量測來源與 AI 黑盒子：成效衡量的資料基礎
本章回答各步數字由誰提供，AI 黑盒子如何量測？
為什麼排在這裡先分清來源、範圍與單位，才能讀懂成效。
圖 3-1 IDAEO 量測服務藍圖
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由上往下從網站看到人，對照各層成果與實測追蹤範圍。
服務藍圖：我們的網站 → 爬蟲 → AI 平台 → 人（2026/3/3–10/8） 橫向是本書步驟，縱向是服務藍圖；灰帶＝AI 平台黑盒子。數字分別來自本站紀錄及搜尋平台資料。 實線＋數字＝實測紀錄 虛線灰字＝平台內部 灰帶＝黑盒子 藍底＝我們的紀錄 互動線 可見線 內部互動線 ▲ 實測紀錄 ▼ 平台內部 人類 提問→看答案→自然流量 實測資料可查 AI 平台前台 AI 回答、搜尋結果 實測資料可查 AI 平台後台 訓練、建目錄、排序 平台內部 來我們網站的爬蟲 到站功能請求：本站紀錄 實測紀錄 我們的網站 全站請求 實測紀錄 爬蟲自主到訪並取得內容 有人問 AI 觸發當場來讀 交代 AI Agent 自動瀏覽 搜尋、看到結果 Google／Bing 看到 AI 回答 引用了我們 自然流量 30.98 萬 次 客人上門 接到提問 決定當場去讀 接到任務 派 AI Agent 出門 搜尋結果顯示 約 822 萬 次・約數 Google＋Bing AI 回答細節 31,711 次・Copilot 其他平台 實測追蹤中 建目錄 排進去了嗎？ 平台內部 建目錄・被收錄 65.7 萬頁 Google 28.2 萬 Bing 37.5 萬 排序 排第幾？ 平台內部 拿去訓練模型 模型運用追蹤中 組答案、挑引用 用了我們哪段？ 平台內部 爬蟲來敲門 1.234 億 請求 含自動瀏覽 四類 AI 受眾合計 抄回去訓練 5,220 萬 請求 Anthropic 2,448 萬 建 AI 目錄 399 萬 請求 建搜尋目錄 4,126 萬 請求 Apple 2,462 萬 當場來讀 65.1 萬 請求 OpenAI 63.5 萬 替人辦事 1,809 萬 請求 AI Agent 含自動瀏覽 自然流量 30.98 萬 次回到網站 S1 店家準備好 1.967 億 本站總計 196,702,526 次（2026/2/12–10/8）；四類 AI 受眾 105,487,618 次＋另列自動瀏覽 17,948,162 次。 其餘流量 73,266,746 次；功能分類依最新紀錄，Apple 歸建搜尋目錄，Meta 歸抄回去訓練。 1. 期間 2026/3/3–10/8；AI Agent（自動瀏覽）2026/8/26–10/8。各格是請求、頁、顯示次數或自然流量，單位不同。 2. 灰帶是黑盒子：訓練、建索引及引用選段屬平台內部；被收錄頁數是 2026 年 9 月的 Bing 37.5 萬＋Google 28.2 萬。 3. 搜尋結果顯示約 822 萬次（Google＋Bing）；AI 回答引用 31,711 次（Copilot，2026/7/22–10/8）。 4. 自然流量 309,826 次；Google 267,734、Microsoft 20,053、Yahoo Japan 10,278、Meta 9,388。 5. 建搜尋目錄、做 AI 摘要是同一批搜尋引擎爬蟲（41,261,941 次）；為 AI 回答而讀 46,052,576 次。 S1 （請求） S2 （請求） S3 （請求） S4 （請求／頁） S5 （請求） S6 （次） S7 （次） S8 （請求） S9 （點擊） S10 （追蹤） S10 回來再問 實測追蹤中 排進索引 模型運用（追蹤中） 當場讀到的內容 ID EO 店家準備好 爬蟲來敲門 抄回去訓練 建目錄 有人問 AI AI 點名幾家 AI 回答細節 替客人辦事 客人上門 回來再問
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圖 3-2 內容旅程地圖與 AI 黑盒子
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沿橫向看旅程階段，對照數字格與黑盒子中的實測課題。
AI 時代的內容旅程地圖：S1 到 S10（2026/3/3–10/8） 四階段十步驟；灰色虛線框標示 AI 平台內部。全站 196,702,526 請求。 店家就緒 第一階段 · S1 第二階段 AI 資訊取得 S2–S4 第三階段 AI 輔助決策與行動 S5–S8 第四階段 顧客轉換與回流 S9–S10 S1 店家準備好 （請求） S2 爬蟲來敲門 （請求） S3 抄回去訓練 （請求） S4 建目錄 （請求） S5 有人問 AI （請求） S6 AI 點名幾家 （顯示次數） S7 AI 回答細節 （引用次數） S8 替客人辦事 （請求） S9 客人上門 （自然流量） S10 回來再問 （追蹤中） 誰在做 對象 實測紀錄 的數字 黑盒子 平台內部 佔全站 請求比例 量的曲線 開根號比例 店家 網站 搜尋引擎 AI 爬蟲 AI 爬蟲 搜尋引擎 AI 平台 AI 爬蟲 搜尋平台 AI 平台 AI Agent 人類 人類 AI 平台 196,702,526 請求 2/12–10/8 105,487,618 請求 AI 與搜尋引擎 52,203,119 請求 訓練收集 45,253,224 請求 兩類目錄合計 650,528 請求 當場來讀 約 822 萬 次 搜尋結果顯示 31,711 次 Copilot 引用 7/22–10/8 17,948,162 請求 8/26–10/8 309,826 次 獨立自然流量 實測追蹤中 實測追蹤中 被哪些 AI 找到 身分資訊追蹤中 讀取後如何建檔與排序 平台內部追蹤中 AI 點名、回答後如何選擇 外部紀錄持續追蹤 客人之後是否再問 實測追蹤中 全站基準 53.63% 26.54% 23.01% 0.33% 不同單位 不同單位 9.12% 獨立紀錄 持續追蹤 S3、S4 按家族主用途分箱，本表互斥；S6、S7、S9 與請求單位不同。 196,702,526 第 1 階段 105,487,618 第 2 階段 17,948,162 第 3 階段 309,826 第 4 階段 來源：爬蟲請求依核定清單；全站、用途分類、自然流量、引用次數與搜尋顯示依核定值。 S4 合計＝建 AI 目錄 3,991,283＋建搜尋目錄／做 AI 摘要 41,261,941；兩類在本表各計一次。 曲線只示意四階段的量級：S1 全站、S2 AI 請求、S8 自動瀏覽、S9 自然流量；各單位分別呈現量級。 ID EO
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圖 3-3 AI 平台旅程成果矩陣
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一列一家，橫向為 S1 到 S10；節點標示已列成果，其餘依實測追蹤解讀。圖上 S6 列的是搜尋顯示（不是 AI 點名），即搜尋端把你列出來的次數。AI 回答的點名率之後公布。
AI 平台旅程成果矩陣 每一家走到哪一步（S1→S10） S1 店家準備好 196,702,526 請求 S2 爬蟲來敲門 105,487,618 請求 S3 抄回去訓練 52,203,119 請求 S4 建目錄 45,253,224 請求 S5 有人問 AI 650,528 請求 S6 AI 點名幾家 約 822 萬 次 S7 AI 回答細節 31,711 次 S8 替客人辦事 18,091,884 請求 S9 客人上門 309,826 點擊 S10 回來再問 實測追蹤中 店家就緒 AI 資訊取得 AI 輔助決策與行動 顧客轉換與回流 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 AI 平台／分類 左柱合計 105,487,618 請求；自動瀏覽另計。 Apple 24,615,429 24,615,429 Anthropic 24,492,504 24,479,305 10,705 2,494 Microsoft 12,050,061 12,050,061 375,000 頁 910,622 31,711 20,053 OpenAI 11,998,898 10,602,782 760,806 635,310 Meta 11,583,411 11,583,411 9,388 Amazon 5,454,011 5,454,011 Google 3,413,957 3,413,483 282,000 頁 474 7,410,298 267,734 自家 AI 搜尋 2,815,693 2,815,693 Yandex 511,159 511,159 ByteDance 255,863 255,863 Sogou 253,223 253,223 Perplexity 228,656 218,062 10,594 TollBit 126,292 126,292 Parallel 125,562 125,562 Huawei 114,316 114,316 Linkup 60,455 60,455 Common Crawl 19,054 19,054 DuckDuckGo 14,008 12,384 1,624 1,049 DeepSeek 按用途併入實測追蹤中 mcpbeat 7,925 7,925 其他平台 115,218 64,556 36,023 32 14,607 11,602 AI Agent（自動瀏覽） 17,948,162 17,948,162 AI 的工具 7,079,310 實測追蹤中 152,613 節點高度採對數比例；灰柱代表頁、次或點擊。分類列已分入左側總流量。 全站請求自 2/12 起；爬蟲請求自 3/3 起。搜尋顯示總覽採核定約數，各家分項依實際資料。 ID EO
怎麼看一列一家，橫向為 S1 到 S10；節點標示已列成果，其餘依實測追蹤解讀。圖上 S6 列的是搜尋顯示（不是 AI 點名），即搜尋端把你列出來的次數。AI 回答的點名率之後公布。
OpenAI：同一家平台，三種來讀用途
2026/3/3–10/8，OpenAI 三種已識別爬蟲合計到站 11,998,898 次：訓練用途 10,602,782 次、建目錄用途 760,806 次、當場來讀 635,310 次；當場來讀是各平台最多的一家。這些是網站端記到的請求，不能據此判定內容已進入模型、已被收錄，或已在回答中被點名、引用。OpenAI 的後段成果仍在實測追蹤中；完整的圖在本章末「各平台檔案」圖 3-7。
圖 3-4 Google：搜尋顯示 7,410,298 次｜整條路數字最完整的平台
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由左到右看各步，先讀來源、期間與單位，再比較相同口徑的數字。
Google：搜尋顯示達 7,410,298 次 發現：從被收錄、搜尋顯示到客人上門，Google 是整條路數字最完整的平台。 Google 這條路：從 S1 店家準備好到 S10 回來再問 2026/3/3–10/8 · 全站自 2/12 起算 S1 店家準備好 S2 爬蟲來敲門 S3 抄回去訓練 S4 建目錄 S5 有人問 AI S6 AI 點名幾家 S7 AI 回答細節 S8 替客人辦事 S9 客人上門 S10 回來再問 S1 店家準備好 我們的網站 196,702,526 全站請求 · 2/12–10/8 S2 爬蟲來敲門 Google 所有爬蟲 3,556,335 3/3–10/8 · 請求 S3 抄回去訓練 Google 這條路 實測追蹤中 S4 建目錄 Google 搜尋爬蟲 3,413,483 請求 被收錄約 28.2 萬頁 S5 有人問 AI 使用者觸發抓取 474 請求 · 兩種抓取合計 S6 AI 點名幾家 Google 搜尋顯示 7,410,298 次 · 搜尋平台紀錄 S9 客人上門 Google 自然流量 267,734 次 · 獨立的到站紀錄 不同步驟的數字來自不同紀錄；請求、頁、顯示次數與自然流量各依自身單位解讀。 Google 請求拆分 搜尋爬蟲 3,413,483 實測追蹤中 142,378 即時抓取 474 合計 3,556,335 搜尋平台提供 被收錄 約 28.2 萬 頁 搜尋結果顯示 7,410,298 次 搜尋點擊 179,618 次 搜尋點擊率 2.42% 自然流量另記 Google 帶來 267,734 次 全部來源 309,826 次 自然流量與搜尋點擊 各依自身單位解讀 黑盒子：AI 平台內部 AI 回答細節 S7 AI 回答引用：實測追蹤中，之後會公布 替客人辦事 S8 代辦：實測追蹤中 S10 回來再問 實測追蹤中 三種紀錄各看一段 網站請求 爬蟲請求逐日記錄 搜尋平台 看得到收錄、顯示、點擊 自然流量 看得到人從哪裡來 每週搜尋點擊率（Google 搜尋平台 · 搜尋點擊 ÷ 搜尋顯示） 2026/3/3–10/8 · 每週一起算 · 舊站與新站的網域屬性 0% 2% 4% 6% 8% 3/2 3/30 4/27 5/25 6/22 7/20 8/17 9/14 10/5 7.03% 1.25% 2.63% 同一期間 搜尋點擊 179,618 次 搜尋顯示 7,410,298 次 整體點擊率 2.42% 來源：爬蟲請求採核定清單；全站與自然流量採核定值。收錄頁數為九月搜尋平台截面。 Google 搜尋顯示、點擊與每週曲線：搜尋平台兩個網域屬性，取 3/3–10/8 的網頁搜尋紀錄。 搜尋結果顯示與自然流量各有自己的口徑；Google 的 AI 回答引用、代辦及回來再問實測追蹤中。 ID EO
| 項目 | 數值 | 單位 |
|---|---|---|
| 搜尋爬蟲 | 3,413,483 | 請求 |
| 實測追蹤中 | 142,378 | 請求 |
| 即時抓取 | 474 | 請求 |
怎麼看由左到右看各步，先讀來源、期間與單位，再比較相同口徑的數字。
圖 3-5 Microsoft：搜尋爬蟲讀取 12,050,061 次｜目前提供 AI 回答引用數字的平台
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對照圖 8-4〈Google〉，留意 Microsoft 的 AI 回答引用量及其統計期間。
Microsoft：搜尋爬蟲讀取 12,050,061 次 發現：目前提供 AI 回答引用數字的平台，Copilot 引用 31,711 次。 Microsoft（Bing、Copilot）這條路：從 S1 到 S10 2026/3/3–10/8 · 全站自 2/12 起算 S1 店家準備好 S2 爬蟲來敲門 S3 抄回去訓練 S4 建目錄 S5 有人問 AI S6 AI 點名幾家 S7 AI 回答細節 S8 替客人辦事 S9 客人上門 S10 回來再問 S1 店家準備好 我們的網站 196,702,526 全站請求 · 2/12–10/8 S2 爬蟲來敲門 Bing 搜尋爬蟲 12,050,061 3/3–10/8 · 請求 S3 抄回去訓練 訓練用途 實測追蹤中 S4 建目錄 Bing 搜尋爬蟲 12,050,061 請求 被收錄約 37.5 萬頁 S5 有人問 AI 當場讀取 實測追蹤中 S6 AI 點名幾家 Bing 搜尋顯示 910,622 次 · 搜尋平台紀錄 S9 客人上門 Microsoft 自然流量 20,053 次 · 獨立的到站紀錄 不同步驟的數字來自不同紀錄；請求、頁、顯示、引用與自然流量各依自身單位解讀。 ID EO Microsoft 請求拆分 搜尋爬蟲 12,050,061 建搜尋目錄 也供 AI 摘要 同一批請求 只計一次 合計 12,050,061 搜尋平台提供 被收錄 約 37.5 萬 頁 搜尋結果顯示 910,622 次 搜尋點擊 32,052 次 點擊率 3.52% 自然流量另記 Microsoft 帶來 20,053 次 全部來源 309,826 次 自然流量與搜尋點擊 各依自身單位解讀 回答可見；代辦與回訪仍追蹤中 S7 Copilot 回答引用 31,711 次 S8 替客人辦事 實測追蹤中 S10 回來再問 實測追蹤中 三種紀錄各看一段 網站請求 爬蟲請求逐日記錄 搜尋平台 看得到收錄、顯示、點擊 回答監測 看得到引用次數 每週搜尋點擊率（搜尋點擊 ÷ 搜尋顯示） Bing 搜尋平台 · 7/21–10/6 可得資料 · 每週一起算 較高 較低 7/20 8/3 8/17 8/31 9/14 9/28 10/5 同一期間 搜尋點擊 32,052 次 搜尋顯示 910,622 次 整體點擊率 3.52% 來源：爬蟲請求採核定清單；全站、收錄、自然流量與回答引用採核定值。 搜尋顯示、點擊與每週曲線採搜尋平台可得日資料，最後一日為 10/6；回答引用期間為 7/22–10/8。 Bing 收錄為九月截面；回答引用與搜尋點擊分別計數，平台代辦和回訪仍在實測追蹤中。
怎麼看對照圖 3-4〈Google〉，留意 Microsoft 的 AI 回答引用量及其統計期間。
圖 3-6 怎麼知道被 AI 引用？量測黑盒子兩端
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左邊是第一方紀錄：AI 當場來讀 65.1 萬。右邊是平台資料與直接提問。Google 生成式 AI 曝光的本站數值待取得。IDAEO 平台的 Copilot 回答引用為 31,711 次。TK Lin 個人 IDA 出現在 AI 搜尋的來源清單，比例為 84%（五個模型中四個經同一搜尋接口；題目點名作者本人；單一個案）。下方把讀取、曝光、引用接成可檢查的路徑。請求、曝光、引用、提問比例單位不同，不能相加。這是方法圖，交叉驗證尚未完成。
ID EO 怎麼知道被 AI 引用？ 從黑盒子兩端，交叉核對取用成果 看見取用 看見曝光、引用與回答 網站／邊緣的第一方紀錄 平台資料／向 AI 直接提問 AI 黑盒子 訓練・排序 點名・回答・代辦 S6 點名 S7 回答 1 VPS 存取日誌 到站請求・路徑 2 Cloudflare AI 爬蟲請求 AI 來源導流 與 VPS 對照 辨認同一次讀取 第一方彙整 65.1 萬 AI 當場來讀 3 Google GSC 生成式 AI 曝光 與出現的網址 本站數值待取得 4 Bing 站長工具 Copilot 回答引用 31,711 次 2026/7/22–10/8 5 多 AI 提問 100 題・五個模型 84% 回答把 IDA 當來源 同一網址・同一期間 把兩端的證據接成一條可檢查的路徑 讀取 曝光 引用／回答 請求、曝光、引用、提問比例：單位不同，不能相加。 Bing 被引網址與實測答案直接核對引用；前端紀錄補足讀取與曝光。 個案前後對照 TK Lin 個人 IDA 實測 9/20 0 10/3 84% 100 題、五個 AI 模型；84% 的回答把這個 IDA 當來源。 IDAEO 量測黑盒子兩端，再以平台資料與定期實測量出取用成果。 原創架構 © 2026
怎麼看左邊是第一方紀錄：AI 當場來讀 65.1 萬。右邊是平台資料與直接提問。Google 生成式 AI 曝光的本站數值待取得。IDAEO 平台的 Copilot 回答引用為 31,711 次。TK Lin 個人 IDA 出現在 AI 搜尋的來源清單，比例為 84%（五個模型中四個經同一搜尋接口；題目點名作者本人；單一個案）。下方把讀取、曝光、引用接成可檢查的路徑。請求、曝光、引用、提問比例單位不同，不能相加。這是方法圖，交叉驗證尚未完成。
各平台檔案：OpenAI、Anthropic、Apple、Meta
這四家目前已有讀取紀錄。平台端的顯示、引用或自然流量分項仍在實測追蹤中，所以放在章末。數據補齊後，會依同一條原則升回正文：同時有讀取、平台顯示或引用、自然流量分項。
圖 3-7 OpenAI：訓練用途讀取 10,602,782 次｜近九成是訓練用途請求，也是當場來讀最多的平台
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與圖 8-4〈Google〉對照，先看來讀與客人到站，再看中段的實測追蹤範圍。
OpenAI：三種爬蟲中訓練用途最多，10,602,782 次 發現：近九成讀取是訓練用途，同時也是當場來讀最多的平台。 OpenAI 這條路：爬蟲進來、平台內黑盒子、客人上門 2026/3/3–10/8 · 三種爬蟲合計 11,998,898 請求；OpenAI 自然流量分項實測追蹤中 三種已識別爬蟲的請求量 綠帶寬度按 11,998,898 請求分配；每一條用途各算一次。 S3 抄回去訓練 10,602,782 請求 S4 建目錄 760,806 請求 S5 有人問 AI 635,310 請求 平台內部黑盒子 AI 點名、回答與代辦流程 OpenAI 專屬請求實測追蹤中 S1 店家準備好 我們的網站 S2 爬蟲來敲門 OpenAI 的三種爬蟲 S3–S5 進入網站 網站請求紀錄 S6–S8 平台內部 黑盒子 S9 客人上門 自然流量 全站 196,702,526 請求 · 2/12–10/8 OpenAI 11,998,898 請求 S3 抄回去訓練 訓練爬蟲 10,602,782 請求 把內容帶回平台供模型訓練 S4 建目錄 搜尋爬蟲 760,806 S5 有人問 AI 即時擷取爬蟲 635,310 訓練請求可見 AI 平台內部，由實測觀察 建目錄請求可見 AI 平台內部，由實測觀察 當場來讀可見 AI 平台內部，由實測觀察 訓練之後 AI 平台內部，由實測觀察 S6 AI 點名幾家 AI 平台內部，由實測觀察 S7 AI 回答細節 AI 平台內部，由實測觀察 S9 客人上門 自然流量 實測追蹤中 全站合計 309,826 次 S8 替客人辦事 實測追蹤中 S10 回來再問 實測追蹤中 這條路上，我們能直接計數的是爬蟲到站請求。 訓練、建目錄、提問三條請求分支互不重複；其和為 11,998,898。 平台的點名、回答和代辦各依自身單位解讀。 S9 的 309,826 是全部來源的自然流量；OpenAI 分項實測追蹤中。 來源：核定全站與自然流量；三種爬蟲請求由 2026/3/3–10/8 核定清單相加。 綠帶寬度按三種爬蟲各自請求數分配；虛線框表示 OpenAI 平台內部，由實測觀察。 ID EO
怎麼看與圖 3-4〈Google〉對照，先看來讀與客人到站，再看中段的實測追蹤範圍。
圖 3-8 Anthropic：訓練用途請求 24,479,305 次｜訓練用途請求居各家之首
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對照圖 8-5〈OpenAI〉，分別讀取到站請求與平台內部的實測課題。
Anthropic：訓練用途請求 24,479,305 次 發現：幾乎全部讀取都是訓練用途，訓練用途請求居各家之首。 Anthropic（Claude）這條路：從爬蟲到平台，再到客人 2026/3/3–10/8 · 五種爬蟲合計 24,492,552 請求 S1 店家準備好 S2 爬蟲來敲門 S3 抄回去訓練 S4 建目錄 S5 有人問 AI S6 AI 點名幾家 S7 AI 回答細節 S8 替客人辦事 S9 客人上門 S10 回來再問 四類用途的到站請求量 訓練、建目錄、當場讀取另有用途追蹤中 48 請求；各分項只計一次。 S3 抄回去訓練 24,479,305 請求 S4 建目錄 10,705 請求 S5 有人問 AI 2,494 請求 黑盒子：AI 平台內部 S6–S8 點名、回答與代辦 實測追蹤中 S1 店家準備好 我們的網站 S2 爬蟲來敲門 Anthropic的五種爬蟲 S3–S5 到站用途 網站請求紀錄 S6–S8 平台內部 黑盒子 S9 客人上門 自然流量 全站 196,702,526 請求 · 2/12–10/8 Anthropic 24,492,552 請求 S3 抄回去訓練 訓練爬蟲 24,479,305 請求 把內容帶回平台供模型訓練 S4 建目錄 搜尋爬蟲 10,705 S5 有人問 AI 當場讀取爬蟲 2,494 到站請求可見 AI 平台內部，由實測觀察 建目錄請求可見 AI 平台內部，由實測觀察 當場來讀可見 AI 平台內部，由實測觀察 訓練之後 AI 平台內部，由實測觀察 S6 AI 點名幾家 AI 平台內部，由實測觀察 S7 AI 回答細節 AI 平台內部，由實測觀察 S9 客人上門 專屬自然流量 實測追蹤中 全站合計 309,826 次 S8 替客人辦事 實測追蹤中 S10 回來再問 實測追蹤中 這條路上，能直接計數的是爬蟲到站請求。 S3 24,479,305 ＋ S4 10,705 ＋ S5 2,494 ＋ 用途追蹤中 48 ＝ 24,492,552。 爬蟲請求與平台的點名、回答、代辦，各依自身單位解讀。 S6–S8 的平台內部處理與 S9 自然流量分項仍在實測追蹤中。 來源：全站與自然流量採核定值；各家爬蟲請求採 2026/3/3–10/8 核定清單。 綠帶呈現到站請求的用途；虛線框表示平台內部或專屬數字仍在實測追蹤中。 ID EO
怎麼看對照圖 3-7〈OpenAI〉，分別讀取到站請求與平台內部的實測課題。
圖 3-9 Apple：建目錄請求 24,615,429 次｜建目錄量居各家之首
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先看讀取量，再沿旅程看後續取用的追蹤範圍。
Apple：建目錄請求達 24,615,429 次 發現：讀取全部用於建搜尋目錄（Siri、Spotlight 等搜尋功能），建目錄量居各家之首。 Apple 這條路：從爬蟲到平台，再到客人 2026/3/3–10/8 · 一種爬蟲合計 24,615,429 請求 S1 店家準備好 S2 爬蟲來敲門 S3 抄回去訓練 S4 建目錄 S5 有人問 AI S6 AI 點名幾家 S7 AI 回答細節 S8 替客人辦事 S9 客人上門 S10 回來再問 建目錄用途的到站請求量 已歸用途的請求都在 S4 建目錄；這一批只計一次。 S3 抄回去訓練 實測追蹤中 S4 建目錄 24,615,429 請求 S5 有人問 AI 實測追蹤中 黑盒子：AI 平台內部 S6–S8 點名、回答與代辦 實測追蹤中 S1 店家準備好 我們的網站 S2 爬蟲來敲門 Apple的一種爬蟲 S3–S5 到站用途 網站請求紀錄 S6–S8 平台內部 黑盒子 S9 客人上門 自然流量 全站 196,702,526 請求 · 2/12–10/8 Apple 24,615,429 請求 S3 抄回去訓練 專屬請求 實測追蹤中 把內容帶回平台供模型訓練 S4 建目錄 搜尋爬蟲 24,615,429 S5 有人問 AI 專屬請求 實測追蹤中 實測追蹤中 AI 平台內部，由實測觀察 建目錄請求可見 AI 平台內部，由實測觀察 實測追蹤中 AI 平台內部，由實測觀察 訓練之後 AI 平台內部，由實測觀察 S6 AI 點名幾家 AI 平台內部，由實測觀察 S7 AI 回答細節 AI 平台內部，由實測觀察 S9 客人上門 專屬自然流量 實測追蹤中 全站合計 309,826 次 S8 替客人辦事 實測追蹤中 S10 回來再問 實測追蹤中 這條路上，能直接計數的是爬蟲到站請求。 S4 的 24,615,429 請求等於 Apple 爬蟲合計。 爬蟲請求與平台的點名、回答、代辦，各依自身單位解讀。 Apple 的 S3、S5–S10 專屬數字持續實測追蹤。 來源：全站與自然流量採核定值；各家爬蟲請求採 2026/3/3–10/8 核定清單。 綠帶呈現到站請求的用途；虛線框表示平台內部或專屬數字仍在實測追蹤中。 ID EO
怎麼看先看讀取量，再沿旅程看後續取用的追蹤範圍。
圖 3-10 Meta：訓練用途請求 11,583,411 次｜讀取全部是訓練用途
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分別看 AI 讀取與客人到站，依各自單位解讀成果。
Meta：訓練用途請求 11,583,411 次 發現：讀取全部是訓練用途；同期另有 9,388 次自然流量。 Meta 這條路：從爬蟲到平台，再到客人 2026/3/3–10/8 · 一種爬蟲合計 11,583,411 請求 S1 店家準備好 S2 爬蟲來敲門 S3 抄回去訓練 S4 建目錄 S5 有人問 AI S6 AI 點名幾家 S7 AI 回答細節 S8 替客人辦事 S9 客人上門 S10 回來再問 訓練用途的到站請求量 已歸用途的請求都在 S3 抄回去訓練；這一批只計一次。 S3 抄回去訓練 11,583,411 請求 S4 建目錄 實測追蹤中 S5 有人問 AI 實測追蹤中 黑盒子：AI 平台內部 S6–S8 點名、回答與代辦 實測追蹤中 S1 店家準備好 我們的網站 S2 爬蟲來敲門 Meta的一種爬蟲 S3–S5 到站用途 網站請求紀錄 S6–S8 平台內部 黑盒子 S9 客人上門 自然流量 全站 196,702,526 請求 · 2/12–10/8 Meta 11,583,411 請求 S3 抄回去訓練 訓練爬蟲 11,583,411 請求 把內容帶回平台供模型訓練 S4 建目錄 專屬請求 實測追蹤中 S5 有人問 AI 專屬請求 實測追蹤中 到站請求可見 AI 平台內部，由實測觀察 實測追蹤中 AI 平台內部，由實測觀察 實測追蹤中 AI 平台內部，由實測觀察 訓練之後 AI 平台內部，由實測觀察 S6 AI 點名幾家 AI 平台內部，由實測觀察 S7 AI 回答細節 AI 平台內部，由實測觀察 S9 客人上門 自然流量 9,388 次 全站合計 309,826 次 S8 替客人辦事 實測追蹤中 S10 回來再問 實測追蹤中 這條路上，能直接計數的是爬蟲到站請求。 S3 的 11,583,411 請求等於 Meta 爬蟲合計。 爬蟲請求與平台的點名、回答、代辦，各依自身單位解讀。 S9 自然流量另有 9,388 次；請求與人類到站次數各依自身單位解讀。 來源：全站與自然流量採核定值；各家爬蟲請求採 2026/3/3–10/8 核定清單。 綠帶呈現到站請求的用途；虛線框表示平台內部或專屬數字仍在實測追蹤中。 ID EO
怎麼看分別看 AI 讀取與客人到站，依各自單位解讀成果。
本章重點
| 主張 | 為什麼 |
|---|---|
| AI 黑盒子是發生在 AI 平台內部的訓練、排序、點名、回答與代辦。 | S6–S8 的點名、回答與代辦，發生在平台內部。S3–S4 讀取後是否訓練、收錄及如何排序，也在黑盒子內。讀取不等於內容已用於訓練或已收錄。網站直接記錄讀取與到站。S5 當場來讀也有第一方量測數字。圖上 S6 的數字為搜尋顯示（不是 AI 點名）。AI 回答的點名率之後公布。 |
| IDAEO 量測黑盒子兩端，再以平台資料與定期實測量出取用成果。 | 進去之前的讀取、出來之後的到站，都是第一方量測。圖上 S6 列的是搜尋顯示（不是 AI 點名），來自平台資料。IDAEO 平台的 Copilot 引用 3.17 萬次也來自平台資料。AI 回答的點名率之後公布。定期直接問多家 AI，可確認有沒有點名、答得對不對。各來源提供不同證據，仍不能看見平台內部的處理。 |
| TK Lin 個人 IDA 的定期實測，記錄它有沒有出現在 AI 搜尋的來源清單。 | TK Lin 個人 IDA 實測：9/20 上線當天 AI 引用為 0。10/3 實測 100 題、五個 AI 模型。這個 IDA 出現在 AI 搜尋的來源清單，比例為 84%（五個模型中四個經同一搜尋接口；題目點名作者本人；單一個案）。出現次數是所有來源的第一名。9/20 的 0 是引用次數，10/3 的 84% 是來源清單出現比例，單位不同，不能直接比較。這是單一個案，不能推論到店家。AI 點名率、AI 正確率的全平台數字之後會公布。 |
| 各來源的成果依單位分別解讀。 | 請求、頁數與點擊代表不同事件，同口徑比較才有行銷意義。 |
| 本書已公布的平台 AI 引用量來自 Copilot：IDAEO 平台自 7/22 起被引用 3.17 萬次。 | 這是 Copilot 提供的引用成果，其餘平台持續追蹤，之後會公布；標清來源與期間，才能同口徑比較。 |
名詞
- 黑盒子
- S6–S8 的點名、回答與代辦，發生在 AI 平台內部。S3–S4 讀取後是否訓練、收錄及如何排序，也在黑盒子內。讀取不等於內容已用於訓練或已收錄。IDAEO 用兩端量測與定期實測觀察成果。圖上 S6 的數字為搜尋顯示（不是 AI 點名）。AI 回答的點名率之後公布。
- 平台資料
- Google、Bing 等平台提供收錄、搜尋顯示與點擊。圖上 S6 是搜尋顯示（不是 AI 點名）。本書的平台 AI 引用數據來自 Copilot。AI 回答的點名率之後公布。
- 被收錄
- 搜尋平台將頁面納入目錄的成果，以頁計算。
- 搜尋結果顯示
- 頁面出現在搜尋結果的次數。圖上 S6 列的是搜尋顯示（不是 AI 點名）。AI 回答的點名率之後公布。
常見問題
問 怎麼知道被 AI 引用？
答 三個方向一起看。第一，平台公布的引用數字：本書已公布的是 IDAEO 平台被 Copilot 引用的紀錄。自 7/22 起，共 3.17 萬次。第二，定期向多家 AI 提問，確認點名與回答正確性。第三，個案的來源清單紀錄：TK Lin 個人 IDA 9/20 上線當天 AI 引用為 0。10/3 實測 100 題、五個 AI 模型。這個 IDA 出現在 AI 搜尋的來源清單，比例為 84%。0 是引用次數，84% 是來源清單出現比例，單位不同，不能直接比較。這是單一個案，不能推論到店家。另有一個訊號：AI 當場來讀 65.1 萬次，第一方紀錄看得到。這代表讀取，不等於引用。引用發生在 AI 平台內部，這些紀錄提供不同證據。整理成一張圖見圖 3-6〈怎麼知道被 AI 引用？〉。另見圖 3-2〈內容旅程地圖與 AI 黑盒子〉與圖 3-5〈Microsoft〉。
問 Google 與 OpenAI 的數字各來自哪裡？
答 Google 的收錄、搜尋顯示與點擊來自搜尋平台。圖上 S6 是搜尋顯示（不是 AI 點名）。AI 回答的點名率之後公布。OpenAI 的來讀與客人到站來自第一方量測。資料範圍不同，並列時要先看來源與步驟。
問 IDAEO 能把 AI 黑盒子打開嗎？
答 不能打開，但能量測兩端。點名、回答、代辦及讀取後的訓練與排序，發生在 AI 平台內部。從兩端量讀取與到站，配合搜尋顯示、Copilot 引用及定期提問。圖上 S6 列的是搜尋顯示（不是 AI 點名）。這些資料能提供引用、點名與回答正確性的證據。TK Lin 個人 IDA 實測：9/20 上線當天 AI 引用為 0。10/3 實測 100 題、五個 AI 模型。這個 IDA 出現在 AI 搜尋的來源清單，比例為 84%。在所有來源中，出現次數排名第一。0 是引用次數，84% 是來源清單出現比例，單位不同，不能直接比較。這是單一個案，不能推論到店家。這些證據仍不能看見平台內部的處理。AI 點名率、AI 正確率的全平台數字之後會公布。
問 本章數字的統計對象是誰？
答 各項平台成果依來源與統計對象分別呈現。Copilot 引用數的統計對象是 IDAEO 平台。TK Lin 個人 IDA 是單一內容的實測，比例指它出現在 AI 搜尋的來源清單。對象與量法不同，只能依各自公布的範圍解讀。
問 Bing 收錄 37.5 萬、Google 收錄 28.2 萬，怎麼比較？
答 兩家分開看，各自代表該平台的收錄成果。同一頁會被兩家收錄，合計就會重複。
本章三句話
- AI 平台裡的點名、回答與排序是黑盒子，看不到。
- 能量的是兩端：進去前的讀取、出來後的到站，再加定期問 AI。
- 讀取、搜尋顯示與引用是不同事件，不能相加。
本週可以做的三件事
- 整理自家官網的讀取與到站紀錄，標清來源與期間。
- 查看搜尋平台提供的收錄、搜尋顯示與引用紀錄，分開記。
- 向 AI 詢問自家資訊，核對回答內容與列出的來源。
下一章下一章你會知道：店家資訊要經過哪三種來源驗證。
自我檢查指出 S6–S8 與 S3–S4 讀取之後的黑盒子範圍。說明第一方兩端量測、平台資料及定期實測各提供什麼證據。再用 TK Lin 個人 IDA 區分個案來源清單紀錄與平台指標。解讀圖上 S6 時，說清楚數字是搜尋顯示（不是 AI 點名）。AI 回答的點名率之後公布。
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引用本書
IDAEO：AI 時代的行銷 · 林毅祥（TK Lin） · 第一版第八次修訂 · · https://km.idaeo.ai/idaeo/textbook · CC BY 4.0