我們把每個瘋傳的 GEO 數據追回原始出處，多數撐不住

AI 搜尋圈子引用得最多的十個數據，我們逐個追回原始出處。有幾個是誤引，有一個看來根本是憑空捏造，而真實數字往往沒有流傳版本講得那麼誇張。當中兩個錯的，上星期之前還掛在這個網站上。以下是證據實際撐得住的講法，以及下次有人拋數字給你時，該怎樣查。

領域夠年輕，就特別多語氣肯定的數字，因為還沒有人做得夠久，回頭查證。GEO 現在正是這樣。數據引用得夠多次，引用本身就當成了證據；追回去，往往只見到一篇文章引用另一篇文章。

這件事關乎生意，不只關乎求真。轉化倍數沒有人重現得到，你照這個數做預算，就會投得過多，最後判定「這個渠道沒用」。以下逐條列出原始來源實際說了什麼。

一、「AI 流量轉化率高四至六倍」

判斷：那個區間看來是憑空出現的。

我去找過「四至六倍」的出處，找不到。找到的只有一堆數字，各自量度不同東西，大家卻混為一談。Siege Media 那份最大型的獨立研究，在 2026 年 1 至 5 月篩選了 120 多個網站，分析當中 78 個數據可用的，得出的 AI 對自然搜尋轉化率中位數是 1.26 倍。Semrush 公布過 4.4 倍，但那量的是訪客價值，不是轉化率。Similarweb 公布 7.1%，那是絕對轉化率，不是任何東西的倍數。Search Engine Land 分析 ChatGPT 的電商轉介，發現比非品牌自然搜尋高 31%。另有一份大型學術研究，涵蓋數百家商店、數以百萬計交易，結論是 ChatGPT 流量的轉化更差。

老實的講法：一般較好、有爭議、遠不到四至六倍，而且有一份可信研究說結論相反。

**這一條，我自己的網站也中招。**我有四篇文章寫過 AI 流量轉化率「約為其他渠道兩倍」，出處是企業調研。寫的時候站得住，如今已不是最好的證據。那幾篇我都改了，主文更在開頭加了一段註明日期的更正，而不是靜靜改掉。

二、「九成以上 AI Overview 引用來自首 10 位」

判斷：早已過時，而且差很遠。

Ahrefs 在 2026 年 3 月分析 863,000 個關鍵字搜尋結果頁、約 400 萬個 AI Overview 網址。只計自然搜尋藍色連結，37.1% 的引用來自首 10 位。上一次研究，這個數字接近 76%。

引用這兩個數字的人，多數都漏了兩件事。Ahrefs 在兩次研究之間改良了引用偵測，所以部分跌幅是量度做得好了，不是行為變了。而九成以上那些數字——不少代理商材料都在用——跟兩次研究都對不上。

這一條同樣掛在我的網站上，一共八篇文章，引用的正是如今報 37.1% 的那條連結。八篇都已更正。底下的論點站得住：SEO 仍然是地基。分別在於排名不再是那道閘，而排名的作用，我以前講得太大。

三、「Gartner 說 AI 會在 2026 年佔搜尋的 25%」

判斷：預測是真的，引述錯了。

Gartner 的原文是傳統搜尋引擎查詢量會下跌 25%。那是講渠道萎縮，不是講 AI 拿走全部搜尋的四分之一。這個分別很重要：按原文，搜尋只是縮細了；按誤引的版本，卻好像有一條新渠道等你去搶。如今誤引版本比原文還常見。

四、「llms.txt 能提升 AI 能見度」

判斷：對 Google Search 不能，其他地方也沒有證據。

Google 的文件寫明 Search 會忽略這類檔案，立場一直是「既不會損害、也不會幫助你的能見度或排名」。Ahrefs 研究 137,210 個網域，發現已發布的 llms.txt 檔案有 97% 在 2026 年 5 月一次請求都沒收到，而在少數被抓取的當中，抓得最勤的是 SEO 審計工具。完整版本在llms.txt 有用嗎，包括我為何把它從自己的服務項目刪走。

範圍要說清楚，因為相反方向的誇大也在流傳：Google 那句話講的是 Google Search，沒有講 ChatGPT、Claude 或 Perplexity，而部分程式編寫代理確實會讀這類檔案。

五、「新鮮內容被引用的機會高 4.3 倍」

判斷：查無此源。

這個數字在 GEO 推廣材料裏隨處可見，原始研究卻一份都追不到。講新鮮度，真正有出處的數字溫和得多：被引用的內容平均約 1,064 日新，自然搜尋結果約 1,432 日，即是新約 26%。新鮮度有作用，但看來沒有 4.3 倍那麼誇張。

六、「AI Overviews 令點擊率跌 34.5%」

判斷：數字是真的，範圍錯了。

那個數字出自 Ahrefs 一項研究，量的只是桌面第一位的結果。當成所有流量的普遍效果來引用，就誇大了。更有力的證據來自一項隨機對照試驗，1,065 名用戶、逾 68,000 次搜尋，發現跌幅為 39.8%，而且停留時間沒有差別——後者削弱了「AI Overviews 只是濾走低質素點擊」這個辯解。

這一條，正確引用的數字比誤引的更難看。查得認真，答案未必更順耳。

七、「新聞稿能帶來 AI 引用」

判斷：低到量不出。

一項涵蓋約 400 萬條引用的分析，新聞稿只佔 0.04%。有人打着「AI 能見度戰術」的旗號向你推銷公關方案，就用這個數字去衡量。

八、「你的 AI 能見度分數是 X」

判斷：量到的多數是雜訊。

SparkToro 找來約 600 名志願者，重複提問約 3,000 次，發現同一條問題問兩次而品牌名單一模一樣的，少於 1%。生成式答案講機率，也因人而異。儀表板本周報你 34.7、上周報 31.2，背後只有幾次抽查，報的多數只是上落。

提問夠多、連續追蹤幾個月，這類工具看方向確實有用；當成每周分數來讀，就近乎沒有意義。詳見被引用不等於被推薦。

九、「43% 引用你的 AI 答案會推薦對手」

判斷：現象真有其事，只是行內吹得太過。我自己也差點中招。

這個數字出自 Ahrefs 一次實驗，看的是一批頁面，專門推廣一個全新會議品牌：引用了那些頁面的答案，43% 由頭到尾沒有提過那個會議。換成同一發布方旗下、早已站穩的產品，數字是 11%。而且這是供應商自家實驗，只涵蓋兩個品牌、34 個頁面。

機制是真的，也值得知道。但 43% 不是自然定律，而我在查樣本之前，差點就當成定律寫了出去。

十、「GEO 市場值 11 至 15 億美元，每年增長四成」

判斷：出處薄弱，當作沒見過。

這些數字來自二線報告工廠。一線分析機構至今沒有估算過這個類別的市場規模。那不代表市場停滯，但這些具體數字，不應該放進你盤數裏。要估算機會，就由下而上，從你所在市場的服務實際收費算起。

下次該怎樣查

三條問題，處理得了大部分情況。

**誰公布的，他賣什麼？**供應商數據不是沒有價值，但一個數字剛好撐起發布方的產品，方法就值得翻一翻。上面有幾個正是供應商自家實驗——他們標明了是一回事，外面當成普遍規律來引用，又是另一回事。

**樣本與方法是什麼，有沒有交代？**有一份香港 AI 工具排名，人人都在引，量的原來是那些工具網站的自然搜尋流量；這一點，只在該頁的中文版交代過。其他地方一律當成使用數據來引。

**是不是被引用到變成真的？**四至六倍的轉化、4.3 倍的新鮮度，都是那種人人以為別人查過的數字。你找不到那份研究，通常是因為根本沒有。

這個領域現時沒有人答得斬釘截鐵，聲稱答得到的都在賣東西——包括我。我這一行老實的講法是：機制證據充分，幅度證據不足，而要知道你自己的數字，唯一辦法是量你自己的網站。想知道 AI 引擎實際怎樣講你盤生意，而不是聽一份簡報轉述它們怎樣講你，免費檢視做的正是這件事。

常見問題

AI 流量轉化率真的高四至六倍嗎？ 不是。那個區間看來是憑空出現的。最大型的獨立研究中位數為 1.26 倍；供應商數字更高；一份學術分析則發現 AI 轉介的轉化比多數渠道更差。

AI Overview 引用九成以上來自首 10 位嗎？ 現在不是。Ahrefs 在 2026 年 3 月量得 37.1%，上一次研究約 76%，而部分跌幅來自量度改良。

Gartner 預測過 AI 佔搜尋 25% 嗎？ 沒有。Gartner 講的是傳統搜尋查詢量下跌 25%，那是另一回事，含意也不同。

llms.txt 能提升 AI 能見度嗎？ 對 Google Search 不能，文件明言會忽略。137,210 個網域之中，已發布的檔案有 97% 一個月內零請求。

該怎樣判斷一個 GEO 數據？ 問誰公布、他賣什麼；問樣本與方法有沒有交代；再問這個數字是不是被引用到聽起來像真的。