GSC 沒壞，是客人搬家了：AI 時代行銷月報的五本新帳

Google Search Console（GSC）沒有壞，是客人搬家了。

過去，客人想找一家診所、一項服務，會先走進「菜市場」——搜尋結果頁。他們逛一圈、比一比，然後點進你的攤位。現在愈來愈多客人不逛市場了，直接問「主廚」：打開 ChatGPT 這類 AI，問一句「我該選哪一家」。主廚自己挑食材、自己做菜、直接端上桌，客人從頭到尾沒進過市場。而 GSC 是市場管理處的人流報表，它量不到廚房裡發生的事。

業界多份報告指出：搜尋能見度明顯下滑，過半點擊已無法歸因來路（原始統計我們未能溯源，故不列精確數字；只能當作「該警覺了」的提醒，不能當成市場定律拿去做決策）。但它們指的方向，和你儀表板上的感覺應該一致：舊報表量的那個戰場，正在縮小。

那接下來該量什麼？下面是一套行銷人看得懂的新帳本。

01 先問五個問題

把「從產地到餐桌」這條路拆開，其實只有五個問題：

1. 資料能被引用嗎——你的內容有沒有整理到 AI 拿得動、也敢拿的程度？
2. AI 有來取嗎——AI 的採購員（爬蟲）真的有來進貨嗎？
3. 答案真的採用嗎——AI 回答客人時，端出來的菜裡有你嗎？
4. 真人有到站嗎——有沒有人因為 AI 的答案，真的走進你的網站？
5. 到站後有行動嗎——進來的人，有沒有查資料、點官網、聯絡你？

一個問題記一本帳，五本帳各自結清。整套帳目前共 23 個數字：23＝13＋10，13 個已經在量、10 個還在建（23 指標字典）。還沒量到的，就在報表上寫 NA（尚無資料），不硬湊。這五個問題不用任何新名詞，你拿去問任何一家供應商都成立；對方答不上來的那幾格，不是你不懂，是他沒量。

02 一條鐵律：進貨單不能當銷售額

五本帳之間只有一條鐵律：不准互相冒充。

AI 爬蟲來抓你的資料，等於主廚來進貨。進了貨，不代表這道菜端上了桌（答案裡引用你）；端上了桌，不代表客人上門（真人到站）；客人上了門，也還不代表成交（有下一步行動）。

這件事行銷人其實都懂，只是換了場景。新聞稿發給一百家媒體，不等於被一百家刊登；官網流量翻了三倍，老闆還是會問一句：訂單在哪？把 AI 爬蟲量講成成效，就是把「發出去了」講成「被刊登了」——騙得過一次提案，騙不過第二次續約。五本帳分開結，就是讓你永遠不必寫那種報告：每個數字只認自己那一關，老闆追問到哪一關，你就翻到哪一本，句句對得上帳。

03 五個舊指標怎麼換

曝光：AI 給客人的是一段答案，不是一頁搜尋結果，「曝光」這個東西在那裡根本不存在。現在改看兩件事：AI 有沒有來把你最新的資料拿走（進貨帳），以及用固定測試題實際去問，答案裡到底有沒有你（上桌帳）。兩件事分開報，不准混。

點擊：業界報告指出過半點擊已看不出來路（原始統計未能溯源，不列精確數字）；更根本的是，AI 常在答案裡就把客人的問題解決掉，客人根本不需要點。現在改看三件事：真人在 AI 裡發問、AI 當場來你網站取料的「現點現做」次數；AI 帶來的真人到站；以及到站之後的行動。

關鍵字：AI 不會把使用者真正問了什麼交回給你，關鍵字報表拿不回來了。替代做法是自己建題庫：從約 2.8 萬句真人問句整理出固定測試題（語料自 2026 年 4 月起蒐集；量的是問句數，不是提問人數），定期實測哪些題目的答案會用到你。

排名：AI 的答案是一段話，不是十條藍色連結，沒有「第 3 名」這回事。現在該問的是：答案引用你時，把你排在第幾位；還有 AI 有沒有把你認成同名的別家。

點閱率：點閱率是「點擊除以曝光」。現在曝光整個消失、點擊又缺了一大塊，這個除法算不下去了。誠實的做法，是改看一條看得見的行為鏈——被引用、到站、行動——一段一段記；算不出來的那格寫 NA，不硬除。

04 已經量到的數字

以下是一家台灣診所與 IDAEO 平台的實測數字。每個數字都配兩句話：這代表什麼、不能說成什麼。

• 第二本帳（AI 有來取）｜AI 實訪分數 82.0——這是把近 30 天 AI 實際來訪的頻率與廣度合成的排名用分數，單看數值沒有意義，重點是名次：在 IDAEO 排行榜收錄的同類 358 家（「同類」＝IDAEO 排行榜同類別中已有 AI 實訪分數的頁面）裡排第一（#1/358，2026-08-05 快照，輸入包可複算，分數隨 30 天滾動窗每日變動；公式與快照說明），贏過 99.7% 的同行，而且還在漲：+41.4（16 天）。這代表 AI 來進貨的頻率與廣度領先同行；不能說成生意最好，更不能說成業績或來客多寡。
• 第二本帳的即時版（就是上一節說的「現點現做」）｜42,824（兩站 7 日；聚合包）：過去 7 天內，真人在 ChatGPT 現場發問、AI 當場到這兩個網站取料，共 42,824 次（口徑：以 OpenAI 官方標示「由使用者提問觸發」的 ChatGPT-User 請求計數，是請求次數）。這代表資料正在被現場問答調用；不能換算成同樣數量的訪客或點擊，也不代表答案最後真的引用了你。
• 第一本帳（資料能被引用）｜15/1,036/3,131/0：這家診所官網的說法，逐句對過醫學文獻之後的四格帳——15 句可證明、1,036 句部分支持、3,131 句待查、0 句矛盾。這代表每句話的證據狀態都攤開記帳；「待查」是還沒查完，不是錯。把難證明的句子刪掉，分數也會變好看，所以四格必須一起看。
• 第一本帳的平台底盤｜13,593/1,928：整個平台累積對過 13,593 個主張、1,928 篇文獻（與《牙醫普查》的 18,731 條／745 篇口徑不同：彼為牙醫官網抽取主張、此為平台全驗證管線累積，同名指標不同統計窗，詳見方法論頁）。這代表平台的證據底盤有多厚；不能拿來冒充任何一家診所的成績。
• 第四本帳（真人有到站）｜AI 導流到站（以可識別 referer 的請求計），落在哪種語言的頁面：英文 74.7%、日文 22.0%、中文 3.3%，英文與中文差了 22 倍（背景見前作第一課；前作計五個月引用點擊、本文計本期 AI 導流到站請求，分子與統計窗皆不同，數字不可互比）。這代表台灣在地內容，AI 導流壓倒性落在外語版；它量的是客人落地看到的內容語言，不是提問的人講什麼語言。也不能把 22 倍直接讀成商機差了 22 倍。對照組：同一個月，Google 搜尋帶來的點擊裡，中文遠多於英文——中 31.6%、英 8.4%（最大宗是日文 60.0%），中文是英文的 3.8 倍。兩條管道方向完全相反，所以 22 倍是 AI 管道特有的現象，不是網站本來就英文多（基準對照說明）。

05 還在建的那一段：神秘客試吃

第三本帳「答案真的採用嗎」是整套體系的心臟，也是現在還在建的部分。做法就像派神秘客試吃：固定一批測試題、固定幾個 AI 模型，每週實際去問一輪，看答案有沒有引用你、把你排在第幾位、講的內容對不對、有沒有認錯人。題庫的源頭，就是前面那約 2.8 萬句真人問句。

為什麼一定要固定題目、固定模型？因為換了尺，就沒辦法比較。這週用這把尺、下週換另一把，量出來的起伏到底是尺的問題還是你的問題，誰也說不清；只有同一把尺每週量，趨勢才算數。

這批數字上線之前，月報一律誠實寫 NA，絕不拿「AI 有來抓」代填「答案有採用」。第一輪神秘客已在 2026-08-10 開跑：固定 20 題真人問句 × 兩個模型面，本輪 IDAEO 大使館頁被引用 0/20——誠實記為零基線，同時抓到了目前誰在被引用（目錄站與醫院官網），這條曲線從今天開始畫（第一輪實測全記錄）。而最後的裁判，是兩塊田的對照實驗：一組照這套做、一組先不動，過一段時間比收成差多少——那個差距，才是真本事。

06 月報只留 7 個數字

每月給老闆的報表，濃縮成四句話、7 個數字：

1. 資料可引用嗎——3 個數字：證據支持度、資料完整度、官方身分核對。
2. AI 有來取嗎——1 個數字：AI 實訪分數。
3. 答案有採用嗎——1 個數字：神秘客實測引用率（上線前寫 NA）。
4. 有到站、有行動嗎——2 個數字：AI 帶來的到站量、到站後行動率。

不要把它們湊成一個總分。市面上很快會出現各種「AI 能見度總分」，過濾方法很簡單：敢寫 NA、敢分段報的才值得信；不敢的，多半是拿「有來抓」冒充「有採用」甚至「有成交」。報表變薄不是偷懶，是把講不清楚的數字全部請出去；留下來的每一格，都經得起老闆追問一句「這個數字是怎麼來的」。

最後：打開你的月報，逐格自我體檢

現在打開你手上的月報，逐格問那五個問題：資料能被引用嗎？AI 有來取嗎？答案真的採用嗎？真人有到站嗎？到站後有行動嗎？答得出幾格，就是你目前的位置；答不出來的那幾格，就是下一季的工作清單。

同時把這篇的結論上限講清楚：可以說的是「GSC 已經不足以單獨代表 AI 全戰場」；還不能說的是「這套做法已證明帶來生意」——因為第三本帳（答案採用）和第五本帳（到站行動）還在建。一份敢把這句話印出來的報表，才值得你把預算交給它。

方法與誠實限制

本文全部數字都由自家管線自行記錄、自行回報，性質上只會少算、不會多算；各數字的統計期間不一致（分別有 7 天、16 天、30 天等），彼此不能相加或換算。「答案有採用」與「到站後行動」兩段還在建，上線前相關欄位一律以 NA 呈現。開場的外部警訊為業界流傳的說法，原始來源未交代期間與樣本、我們未能溯源，故全文不列其精確數字，僅供提醒之用。本文各數字的口徑條目與可下載資產，統一收錄於方法論頁與彙總包。