2026 大中華區企業 GEO 與 AI 搜尋現況調查:被 AI 引用率的第一手數據

我們花了 2026 年第一季做一件很笨的事:把同一組產業問題,一題一題丟給 ChatGPT、Perplexity、Gemini,然後記下每個答案裡到底「引用了誰」。

比如問「台灣中小企業貸款方案怎麼比較」,AI 給了兩個品牌名、兩篇媒體報導、一則 2021 年的論壇貼文。客戶的官網?不在裡面。他們每年花七位數做 SEO,穩穩在 Google 第一頁,但在 AI 生成的那段答案裡,不存在。

這不是單一個案。這是我們這次調查裡最一致、也最刺眼的發現。

大中華區 GEO 調查:我們怎麼問、怎麼算

先講方法,因為資料型的結論不交代方法就沒有份量。這次「大中華區 GEO 調查」的樣本是 214 個品牌,橫跨台灣、香港、中國大陸,涵蓋金融、醫療、製造、零售、物流、車用六大產業。每個品牌我們設計 8 到 12 題「該產業真實客戶會問的問題」,用繁體中文與簡體中文各問一輪,跨三個主流 AI 助理,合計約 5,900 次查詢。

判定標準刻意抓得很嚴:品牌名字或官網被明確點名、連結,才算「被引用」;只是被泛泛帶到產業、沒指名,不算。

也先說限制,免得數字被過度解讀。AI 的答案有隨機性,同一題問三次結果可能不同,我們取多數決;查詢集中在 B2B 與高單價消費決策,不能代表所有品類。這是一份切片,不是普查。

第一手數據:只有 12% 的品牌曾被引用過

最需要被記住的一個數字:只有 12% 的受調品牌,曾在自己的核心品類問題裡,被 AI 引用過至少一次。 換句話說,超過八成的品牌,在客戶用 AI 做決策的那一刻,是隱形的。不是排名落後,是根本沒進到那段文字裡。

分產業來看,落差比想像中大:

零售與金融領先,不是因為它們比較懂 AI,而是它們早就被大量第三方內容包圍——比價網、媒體評測、社群討論。製造和物流墊底,問題也在同一件事上:網路上關於它們的公開中文內容太薄。

還有三個我們事前沒料到的發現。第一,被引用的來源有 71% 不是品牌自己的網站,而是第三方——媒體、維基、論壇、比較型內容;你的官網寫得再漂亮,AI 更愛引用「別人怎麼講你」。第二,63% 的行銷負責人從來沒有實際查過自己在 AI 答案裡長什麼樣子,不是不在乎,是沒有基準線、沒有工具。第三,繁體中文有明顯的內容鴻溝:同一個品牌,簡體查詢的被引用率平均是繁體的 1.8 倍——中文語料本來就少,zh-TW 更少,這對台港品牌是警訊,也是還沒被卡位的空檔。

GEO 的 ROI,該衡量的不是流量

很多人問我們 GEO 的 ROI 怎麼算,然後期待一個像廣告一樣的 ROAS 數字。目前還太早。與其盯流量,我們建議客戶先盯三個更早出現、也更能歸因的指標:引用率(你在幾成的品類問題裡被指名)、引用佔比(同一題裡你相對競品被引用的比例)、以及來源結構(引用你的到底是官網還是第三方)。

這三個數字的好處是,它們在真正的 AI 轉介流量出現之前,就會先動。從一個品牌開始認真做 GEO,到第一次穩定被引用,我們看到的中位數大約是 10 週——比傳統 SEO 快,但也沒快到能一個月交差。任何說兩週讓你「被 ChatGPT 推薦」的,先別信。

這份調查我們會每半年重跑一次,把 zh-TW 的長期曲線留下來。原因很單純:這類原始數據在繁體中文世界幾乎沒人做,而沒有基準線,就談不上衡量。Tenten 一向的做法也是這樣——先量出你今天的引用率是幾趴,再往回推該補哪些內容、該讓 AI 從哪裡讀到你。Demo 裡的 GEO 成效很好看,但客戶開口問的那一刻真的被引用,才算數。