「該做的我們都做了啊。」
這是我們接 AISO 診斷案時最常聽到的開場白。對方通常會拿出一份清單：每篇文章加了 FAQ、標題改成問句、裝了結構化資料外掛、還寫了一份 llms.txt。忙了三個月，AI 摘要引用他們的次數幾乎沒變。
打開網站逐頁看，問題往往不在「少做了什麼」，而是某個地方做錯了，把其他努力都抵銷掉。有時候是一行 robots.txt，有時候是一個預設收合的頁籤，有時候只是每篇文章的開頭都在寒暄。
這篇把我們這一年多診斷過的網站整理成 7 個最常見的錯誤，分成內容、技術、衡量三類。你可以拿自己的網站一條一條對照。
為什麼做了 AISO 還是沒被引用？
多數情況下，原因不是技巧不夠，而是基本面有一個環節卡住：內容沒有直接回答問題、技術上 AI 讀不到重要段落，或者用錯指標，以為沒效果。這三類問題只要有一類沒解決，其他優化的效果都會打折。
AISO 的運作邏輯其實很單純。搜尋引擎要先能抓到並讀懂你的頁面，接著判斷某一段內容能不能回答使用者的問題，最後才決定要不要引用。這是一條串聯的流程，前面一關沒過，後面做得再漂亮也沒用。
我們把常見錯誤對應到這條流程上，會比較容易看出自己卡在哪一關。
內容面：寫了很多，但沒有一段能被引用
錯誤 1：結論藏在第五段
這是最常見、也最容易修的錯誤。很多文章開頭先寫產業背景，再寫問題的重要性，到第五段才回答標題的問題。AI 摘要要的是「能直接回答問題的那一段」，結論埋得越深，被擷取的機會越低。
修正方法：每個問句標題底下的第一段，用一到三句話直接給答案，背景和細節放到後面。
錯誤 2：只改格式，不改內容
把標題改成問句、在文末加五題 FAQ，看起來很符合教學，但如果答案本身很空，例如「這要看您的需求而定，歡迎與我們聯繫」，格式再標準也沒有引用價值。
我們看過一個網站，全站 120 篇文章都加了 FAQ 區塊，其中超過一半的答案少於 30 字，而且大多是導向聯絡表單。這種 FAQ 對使用者沒幫助，AI 也沒有理由引用。
錯誤 3：用 AI 量產沒有經驗的內容
用 AI 寫作工具一個月產出上百篇文章，主題涵蓋很廣，但每篇讀起來都差不多，沒有實際數據、沒有案例、沒有作者觀點。AI 摘要通常會挑資訊比較具體、可信度比較高的來源，大量同質化內容很難勝出。
修正方向不是不用 AI，而是每篇至少加入一個只有你才寫得出來的東西：實際操作的數字、客戶案例、踩過的坑。這跟 E-E-A-T 在 AISO 中的角色講的是同一件事。
技術面：內容很好，但 AI 讀不到
錯誤 4：誤擋爬蟲，或擋錯對象
有些網站聽說「要防止 AI 偷內容」，就在 robots.txt 擋了一長串爬蟲，結果連搜尋用的爬蟲也一起擋掉。也有人反過來，以為擋了 Google-Extended 就會從 AI Overview 消失。
實際上，Google 說明 AI Overview 屬於搜尋功能，由一般的 Googlebot 抓取內容，Google-Extended 主要用來控制內容是否用於 Gemini 等生成式模型（實際範圍以 Google 官方最新說明為準）。要不要擋、擋哪一個，要先搞清楚每個爬蟲的用途，可以參考這篇 AI 爬蟲的 robots.txt 設定指南。
錯誤 5：重要內容要點開或靠 JavaScript 才出現
為了版面簡潔，把規格、價格、常見問題的答案收在頁籤或手風琴裡，而且內容是點擊後才從伺服器載入。使用者點一下就看得到，但爬蟲抓到的 HTML 裡可能根本沒有這段文字。
檢查方法：在 Google Search Console 左側選單點「網址審查」，輸入網址後點「測試線上網址」，再點「檢視已測試的網頁」，看 HTML 裡有沒有那段重要內容（介面名稱可能隨改版調整，實際以官方後台為準）。如果找不到，就要請工程師改成頁面載入時就輸出在 HTML 裡。
錯誤 6：結構化資料跟頁面內容對不上
裝了外掛自動產生 FAQ 或 Product 結構化資料，但標記的內容跟頁面上看得到的不一樣，例如結構化資料裡有五題 FAQ，頁面上只顯示三題；或者價格是三個月前的。另外，Google 從 2023 年起已經把 FAQ 複合式搜尋結果限縮在少數政府與健康類權威網站，一般網站加 FAQ 標記，不會再在搜尋結果出現展開的問答。
結構化資料還是有價值，它幫助機器理解頁面，但前提是跟頁面內容一致。標記錯誤的資訊，不如不標。
衡量面：其實有效果，只是你沒看到
錯誤 7：只看排名和點擊，不看引用
很多團隊用傳統 SEO 的指標評估 AISO：關鍵字排名有沒有上升、自然搜尋點擊有沒有增加。但 AI 摘要引用你，不一定帶來點擊，使用者可能讀完摘要就離開；反過來，點擊下降也不代表 AISO 失敗，可能是整個查詢的點擊都被 AI 摘要吃掉了。
比較合理的做法是同時看三件事：一份固定查詢清單裡被引用的次數、Search Console 的曝光數變化，以及 GA4 裡從 AI 服務來的流量。最後一項的設定方式，可以看這篇 GA4 追蹤 AI 流量教學。
案例：某 B2B 軟體公司卡在第 5 個錯誤
今年初我們幫一家做會計軟體的 B2B 公司做診斷。他們的部落格有 80 多篇文章，內容品質不錯，有實際的報表範例和客戶訪談，照理說很適合被引用。但在我們整理的 30 組相關查詢裡，AI 摘要只引用過他們 2 次。
檢查下來，問題出在網站改版時導入的新版型：每篇文章的「重點整理」和「常見問題」都放在預設收合的區塊，內容是點開後才用 JavaScript 載入。用網址審查一看，爬蟲抓到的 HTML 裡只有標題，沒有任何答案。
修正只花了工程師兩天：把收合區塊的內容改成頁面載入時就輸出，視覺上維持收合。兩個月後，同一組 30 個查詢裡，被引用的次數增加到 9 次。他們之前花了三個月改寫文章開頭、補 FAQ，那些努力其實沒白費，只是一直被這個技術問題擋住。
AISO 是一條串聯的流程，最弱的那一關決定結果。
怎麼排出修正的優先順序？
先修技術面，再修內容面，最後調整衡量方式。技術問題通常影響全站、修一次就全部受惠；內容問題要一篇一篇改，適合排進日常的內容維護流程。
具體的順序我們通常這樣排：
第一週： 檢查 robots.txt 有沒有誤擋，挑 5 個重要頁面用網址審查確認關鍵內容在 HTML 裡。
第一個月： 挑流量最高的 20 篇文章，把每個問句標題下的第一段改成直接回答，刪掉空洞的 FAQ。
持續進行： 建立固定查詢清單，每月記錄被引用次數；新文章一律附上實際數據或案例。
常見問題
Q：我的網站沒有被 AI 摘要引用，一定是做錯了什麼嗎？
不一定。有些查詢本來就不會出現 AI 摘要，有些領域的競爭者權威性很高。先確認你追蹤的查詢有沒有出現 AI 摘要、引用的是哪些網站，再對照這 7 個錯誤，判斷是自己的問題還是競爭環境的問題。
Q：llms.txt 有沒有用？要不要先做？
可以做，成本很低，但不要期待它解決引用問題。目前主流搜尋引擎並沒有明確表示會依據 llms.txt 決定引用來源。把時間優先花在本文提到的技術與內容問題上，效果會更直接。
Q：修正之後多久會看到效果？
技術面的修正，通常在頁面被重新抓取後的幾週內就會反映。內容改寫則要看該頁被重新抓取的頻率，我們的經驗是一到三個月。建議修正前先記錄一次基準數字，之後才有東西可以比較。
結語
做了很多卻沒被引用，問題通常不是做得不夠多，而是流程裡某一關卡住了。先確認 AI 讀得到你的內容，再確認內容值得被引用，最後用對的指標看成果。
具體的下一步：今天就挑一篇你最重要的文章，用 Search Console 的網址審查檢查一次，確認關鍵段落有出現在 HTML 裡。這個動作只要五分鐘，卻可能是你卡了三個月的原因。