最近幫一個朋友分析他的品牌在 AI 裡面的狀態。
他有一個網站，做的是台灣服務業，有幾個不同的服務項目。他想知道，AEO 要從哪裡切入效益最大。
這是我做分析的完整過程。
第一步：直接問 AI，記錄誰出現了
我問了兩個問題：
一個是他最主要的服務類別（這個類別競爭者多）。 一個是他最獨特的服務項目（這個是他才有的角度）。
ChatGPT 和 Gemini 都問了一遍，記錄誰出現。
主要服務類別的結果： 超過 10 個品牌被引用。有的是因為創辦人有名字，有的是因為有明確標籤，有的是因為在大平台上有評分系統。
獨特服務項目的結果： 被引用的全是完全不同業別的品牌。
這個服務項目他才有做，但 AI 完全不知道「他的角度」這個品類存在。
第二步：看懂競品格局
主要服務類別的競品有一個明顯的共同點：
被引用的品牌，要嘛有創辦人名字，要嘛有很清楚的定位標籤。
例如「日系溫柔斷捨離」、「平價大量快速整理」、「有平台信評認證」。
沒有任何一個是「什麼都做、什麼都不特別」的品牌。
AI 的引用邏輯很像人的記憶：記得住你，才會提到你。你要麼有臉（名字），要麼有特徵（標籤）。
第三步：找到空白
主要服務類別競爭激烈，切進去很難。
但那個獨特服務項目呢？
AI 在回答這個問題時，完全沒有「他的業別」的品牌可以引用。它引用的是其他產業的公司，因為那才是它訓練資料裡有的來源。
換句話說：這個品類的定義，AI 還沒學到。
第一個在這裡發布結構化、清楚回答問題的品牌，AI 引用的時候只有一個選擇。
數字怎麼算的
我的推估方式很直接：
競爭品類有 10 個品牌被引用，你是第 11 個，假設平均引用機率 = 1/11 ≈ 9%，加上內容品質加成，大約 15-20%。
空白品類有 0 個相關品牌被引用，你是第 1 個，被引用機率接近 100%，但考慮到 AI 更新週期、內容品質門檻、其他競品跟進，合理估計 70-80%。
差距是 3.5-4 倍。
把資源集中在空白品類，效益遠大於在競爭品類硬打。
做完這個分析，結論很清楚：
不是每個服務都值得同等力氣去做 AEO。 先找到 AI 還沒學到的地方，先進去。