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AI 回答引用誰？Muck Rack 十月報告：逾八成四來自第三方，品牌自有內容只占 15.2%，台灣企業 GEO 該補的外部來源

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AI 回答引用誰？Muck Rack 十月報告：逾八成四來自第三方，品牌自有內容只占 15.2%，台灣企業 GEO 該補的外部來源

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約 15 分鐘閱讀

文／Laban（優創智能 AI 導入工程師）

AI 引用來源組成，是指 ChatGPT、Gemini 這類 AI 回答問題時，列出的參考網站分別來自媒體、政府、百科、第三方企業或品牌官網的比例。結論先講：GEO 不是只改官網，而是讓別人的網站也正確地說到你。 Muck Rack 在 2026 年 10 月 28 日發表的報告指出，AI 回答的引用超過 84% 來自媒體與第三方來源，品牌自有內容只占 15.2%，付費內容只有 0.3%。

本文是新聞解析與操作清單。報告的數字來自英文消費者查詢，不代表繁體中文 AI 回答的比例；我們會把報告事實、我們的分析與建議步驟分開寫。

一、已知事實：報告說了什麼？

1. 資料範圍與口徑

Muck Rack 部落格（2026-10-28，作者為資料記者 Matt Albasi）與同日發出的新聞稿說明，這是〈What Is AI Reading?〉系列的第四版：

  • 資料來自 Generative Pulse 在 2026 年蒐集的超過 4,000 萬則 AI 回答、2.07 億筆引用。
  • 另在 9 月以 1,020 個不含品牌名稱的消費者提示，測試 ChatGPT、Claude、Gemini 與 Perplexity 四個服務。
  • 報告頁面舉的查詢題材從餐盒訂閱服務到旅遊回饋信用卡，都是消費者問題。我們查閱的公開內容沒有說明提示語言與地區。

2. 引用來源的組成

報告把新聞媒體與付費內容明確寫成 5 月與 9 月的比較；其他類別只寫「從 X 升到 Y」，未標期間，依上下文應是同一組比較，下表以「前值／本版」呈現。

來源類型前值本版（9 月）
新聞媒體27%22%
第三方企業內容24.0%25.1%
聚合與百科網站17.4%18.3%
品牌自有內容13.7%15.2%
政府與 NGO 網站8.6%9.6%
學術研究4.0%4.4%
付費與業配內容0.3%0.3%

報告的其他重點：

  • 近 99% 的引用連結來自非付費來源；媒體與第三方來源合計超過 84%，新聞稿說這個比例在四版報告中介於 82% 到 89%。
  • 新聞媒體的占比自 2025 年 7 月起維持在 25% 到 27%，到 2026 年 9 月降到 22%。下降主要來自 ChatGPT：新聞媒體占 ChatGPT 引用的比例從 1 月的 28.1% 降到 9 月的 22%。Claude 約從 28% 降到 24%，Gemini 從 27.6% 降到 23.6%。
  • 報告特別說明，新聞媒體占比下降，不代表 AI 改成去引用品牌自有內容；自有內容占比上升，也不是捷徑。
  • 9 月的測試中，四個服務都有引用的網域只有 212 個。

3. 重複測試與爬蟲存取

  • 同一天把同一個提示跑兩次，重複出現的引用網域比例：ChatGPT 41%、Gemini 45%、Perplexity 94%。我們查閱的內容未見 Claude 的這項數字。
  • 封鎖 Claude 搜尋爬蟲的大型出版商中，81% 幾乎沒有獲得 Claude 引用；開放該爬蟲的出版商中，同樣情況只有 12%。這項發現只針對 Claude，不能直接推到其他服務。
  • ChatGPT 引用 Forbes 時，編輯內容與付費投稿方案 Forbes Councils 的比例約為 1.7 比 1。

4. 報告給傳播人員的建議

報告列出五項建議：優先累積媒體與專業曝光、強化產品頁與說明文等自有內容、跨模型量測而不是只測一次、追蹤哪些來源在塑造你的產業敘事、把 GEO 當成持續的聲譽工作。Muck Rack 共同創辦人暨執行長 Greg Galant 在新聞稿中說：「AI's sources are changing, but communicators are still the ones best positioned to lead on GEO.」

Agile Brand Guide（2026-10-29）的整理與上述數字一致。要注意，各家報導都引用同一份報告，數字本身目前只有 Muck Rack 這一個來源。

二、編輯分析：這對台灣企業代表什麼？

1. 先看立場，再看數字

發布方 Muck Rack 的報告以公關與傳播人員為對象，結論也偏向強調媒體曝光的價值。這不代表數字有問題，但代表你不該把「84%」當成繁體中文市場的事實。這份報告最有用的不是比例本身，而是它的分類方法： 你可以拿同一套分類，去量自己產業的 AI 回答。

2. 官網做得再好，也只是 15% 的那一塊

我們在 SEO 第一頁卻沒被 AI 引用 談過官網內容與結構的問題。這份報告提醒另一面：AI 描述你的公司時，常常引用的不是你的官網，而是別人寫你的內容。 如果經銷商頁面、公會名錄或評比文章上的資料過期或錯誤，AI 可能照著說錯。

3. 中小企業沒有公關部門，也有能做的事

報告裡占比最大的不是新聞媒體，而是第三方企業內容（25.1%）與聚合、百科網站（18.3%）。對多數台灣中小企業來說，上新聞不容易，但讓合作夥伴、通路、產業組織頁面上的資料正確，是可以排進工作的事。

4. 單次測試不能當結論

ChatGPT 同一天重跑，只有 41% 的引用網域重複。這和我們在 GEO 引用回歸測試 的主張一致：看一次答案不是量測，固定問題、重複跑、記錄來源，才是量測。

三、六個步驟：盤點並補齊你的 AI 引用來源

步驟 1：列出客戶會問 AI 的問題

列 15 到 20 個客戶在選購前會問的問題，例如「台中有哪些做某某服務的公司」「某某產品怎麼挑」。比照報告的做法，問題裡不放你的品牌名稱，才能看出 AI 在沒有提示的情況下引用誰。

步驟 2：跨模型、跨日期各跑兩次

在 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude 各跑一次，隔幾天再跑一次。記下每個回答引用的網址、是否提到你、提到的資料對不對。

步驟 3：用報告的分類幫來源貼標籤

把引用網址依新聞媒體、第三方企業內容、聚合與百科、自有內容、政府與 NGO、學術研究、付費內容分類。算出你的產業問題裡，哪一類來源最常出現，以及你出現在哪一類、缺席在哪一類。

步驟 4：修正並補齊第三方頁面

從步驟 3 最常出現的第三方來源下手：經銷商與合作夥伴頁、產業公會或商會的會員資料、評比與評論平台、地圖與商家資訊。確認公司名稱、服務項目、地址與聯絡方式和官網一致，過期資料請對方更新。不要期待付費業配能補上這一塊，報告裡付費內容只占 0.3%。

步驟 5：把官網說明頁寫成可被引用的版本

把產品頁、價格說明、操作教學與常見問題寫清楚、寫正確，讓 AI 和其他網站寫你時有可靠的原始資料。頁面結構可參考 GEO 頁面契約。如果你有可以公開的自家數據或方法說明，整理成一頁，這也是媒體與同業會引用的材料。

步驟 6：確認爬蟲存取，每月重測

確認 robots.txt 與防火牆沒有誤擋 AI 服務的搜尋爬蟲，做法見 AI crawler 存取治理。之後每月用同一組問題重跑步驟 2 與 3，記錄日期與結果。

驗收標準：做完六步，你要能回答三個問題：你的產業問題裡，AI 最常引用哪一類來源；這些來源上關於你的資料是否正確；下個月重測時，你出現的次數和類別有沒有變化。三題答得出來，才算開始管理 AI 怎麼描述你。

四、結語：GEO 的範圍比官網大

這份報告的數字來自英文市場，也有發布方的立場，但它點出的結構值得每個做 GEO 的企業檢查：AI 回答引用的，大多是別人寫的內容。 先量清楚自己產業的 AI 回答在引用誰，再決定要把時間花在官網、第三方頁面還是媒體曝光。

如果你想知道 AI 回答提到你的產業時引用了哪些來源，歡迎與我們聯繫，我們可以從一次 GEO 健檢開始。

免責說明：本文依據 Muck Rack 部落格文章、同日新聞稿、Generative Pulse 報告頁面與 Agile Brand Guide 的整理撰寫，資料截至 2026 年 11 月 1 日。報告數字均出自 Muck Rack 與 Generative Pulse，本文未能取得原始資料獨立驗證；查詢以英文消費者問題為主，不代表繁體中文或台灣市場的比例。文中步驟為一般性建議，不保證特定成效，也不代表優創智能與文中任何公司有合作。

參考來源

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常見問題

AI 回答裡的引用，大部分來自品牌官網嗎？
依 Muck Rack 2026 年 10 月 28 日發表的〈What Is AI Reading?〉報告，不是。超過 84% 的引用來自媒體、政府與 NGO、百科與聚合網站、學術研究和第三方企業內容；品牌自有內容占 15.2%（前值為 13.7%）。這份資料來自英文消費者查詢，不代表繁體中文回答的比例，但足以提醒企業：只改官網，能影響的範圍有限。
買業配或付費文章，能讓 AI 比較常引用我嗎？
報告的數字不支持這個做法。付費與業配內容在 9 月只占引用的 0.3%，與 5 月相同；報告也指出，ChatGPT 引用 Forbes 時，編輯內容與付費投稿方案 Forbes Councils 的比例約為 1.7 比 1。與其買版位，不如提供媒體與同業真的會引用的資料。
我問一次 ChatGPT 沒看到自己，代表沒被引用嗎？
不一定。報告在同一天把同一個提示跑兩次，ChatGPT 重複出現的引用網域只有 41%，Gemini 為 45%，Perplexity 為 94%。單次測試的結果變動很大，要用固定問題、跨模型、不同日期重複量測，才能看出趨勢。
這份報告可以直接套用到台灣市場嗎？
不能直接套用。發布方 Muck Rack 的報告以英文消費者查詢為主，我們查閱的公開內容沒有提到繁體中文或台灣查詢，報告結論也以公關與傳播人員為對象。比較合理的用法是把它的來源分類拿來盤點自己產業的 AI 回答，用你自己量到的數字做決定。

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