1. 網站爬取與可讀性
先從公開網站開始，檢查 HTTP 狀態、canonical、sitemap、robots.txt、llms.txt（詳見下方新興標準說明）、重要頁面模板，以及 AI 爬蟲是否能讀取關鍵內容。
方法說明
AnswerAtlas 如何檢查 AI 品牌曝光
我們會清楚拆解：檢查哪些網站信號、測哪些 AI 提示詞、如何判讀引用，以及分數有哪些限制。
2. AI 提示詞測試
針對 ChatGPT、Gemini、Claude 執行品類、比較、問題解決與品牌相關提示詞。重點是購買意圖，不是單純關鍵字量。
3. 引用來源分析
分析答案是否提到品牌、是否引用官方網站、是否依賴第三方內容、是否提到競品，以及是否沒有可用來源。
4. 結構化資料與內容清楚度
檢查 Schema、FAQ、組織資訊、產品規格、比較頁、品類描述，以及頁面是否直接回答 AI 使用者會問的問題。
5. 競品比較
用同一組提示詞比較競品曝光，判斷問題是技術可讀性、品類權威不足、比較內容不足，還是競品外部引用更強。
6. 評分與優先順序
分數會綜合爬取、引用、內容清楚度、結構化信號與競品脈絡。修復項目會依照預期影響與實作難度排序。
關於新興標準的說明
我們會檢查 llms.txt 是否存在並在報告中呈現，但不會在評分中給予高權重。Google 已公開表示 llms.txt 目前對 SEO 無實質效益，且目前沒有主要 LLM 供應商公開確認會抓取或使用 llms.txt 文件。我們持續追蹤此信號，因為這個標準未來可能變得重要——但我們不會過度吹捧其效果。
7. 與平台指引保持一致
2026 年 5 月，Google 確認 AI 能見度稽核中所衡量的信號——可爬取性、結構化資料、實體清晰度及權威內容——與其已發布的 AI 概覽指引一致。我們的方法論反映了這一點：我們專注於各平台已公開認可的信號，不對超出各平台已發布指引範圍的排名因素做出任何聲明。
限制與聲明
AI 回答會因模型版本、地區、帳號狀態、提示詞與時間而變動。
AnswerAtlas 沒有 OpenAI、Anthropic、Google、Shopify 或其排名系統的特殊權限。
檢查結果是結構化曝光快照，不保證任何 AI 系統一定推薦品牌。
監控存在的原因，是 AI 推薦曝光會在初次檢查後持續漂移。