GEO 實戰觀察：為什麼熱門文章會吸引更多 AI 爬蟲？揭開流量與 AI 訓練的隱藏關聯
生成式引擎優化的其中一項研究就是了解AI爬蟲對你的網站的喜好在哪，從本文你可以了解，熱門文章或頁面才是有效吸引AI爬蟲爬取的重點
在進行「生成式引擎優化」（Generative Engine Optimization, GEO）的研究過程中，我最近在網站後台觀察到一個非常有趣的現象。
如下圖所示，我的網站設有專門追蹤 AI 爬蟲（如 OpenAI ChatGPT, Meta AI, Perplexity AI 等）的監控機制。數據顯示，不僅是傳統的 Google 搜尋引擎在爬取，各類 AI 模型的爬蟲也異常活躍。
更重要的是，我發現了一個顯著的規律：網站上流量最高、最熱門的文章，往往也是 AI 爬蟲造訪頻率最高的頁面。
這不禁讓我思考：難道 AI 爬蟲也懂「蹭熱度」嗎？ 它們是如何知道哪篇文章熱門的？這背後隱藏著什麼樣的運作邏輯？
這篇文章將帶大家深入探討這個現象，解析 AI 時代的流量與爬取機制。
1. 現象：熱門內容是 AI 的「頂級糧食」
從我的數據中可以看到，像是 /blog/google-antigravity-cursor-ide-introduction 或 /blog/geo-2025ai-seo-geo 這類關於 AI 技術 與 SEO/GEO 趨勢的文章，不僅讀者愛看，爬蟲也愛爬。
這並非巧合。對於 AI 模型（尤其是像 ChatGPT 或 Perplexity 這樣的問答引擎）來說，數據是有「等級」之分的：
- 低價值數據： 過時、重複、結構混亂的資訊。
- 高價值數據： 權威、熱門、結構清晰且具備時效性的內容。
AI 爬蟲的目標很明確：用有限的算力（Crawl Budget），優先抓取最高價值的數據來訓練模型或提供即時答案。因此，您的熱門文章對它們來說，就是最優質的「糧食」。
2. 疑問：OpenAI 怎麼知道我的文章很熱門？
這是一個技術核心問題。OpenAI 或 Meta 並不像 Google 那樣擁有 Chrome 瀏覽器數據或長達 20 年的 PageRank 累積，它們無法直接看到你的 Google Analytics 報表。那它們如何判斷「熱門度」？
答案是：**它們使用「代理指標」（Proxy Signals）來模擬傳統 SEO 的判斷。**詳細說明可以見下面表格
| 傳統 SEO 訊號 | AI 爬蟲的「代理指標」（Proxy Signal） | 目的與機制 |
|---|---|---|
| 外部連結（Backlinks）/ PageRank | 自建 Authority Score（權威分數） | 機制： 他們可以執行自己的網路圖譜分析（Graph Analysis）。如同 Ahrefs、Moz、Semrush 等 SEO 工具一樣，這些公司可以爬取連結結構，判斷哪些網站被廣泛引用，從而建立自己的「域權重」（Domain Authority）或「頁面權威」（Page Authority）分數。這就是判斷「這篇文章權威性高不高」的核心方法。 |
| 點擊率（CTR）/ 使用者互動 | 社群媒體趨勢、流量數據授權 | 機制： 這些是難以直接獲取的數據，但可以推導或購買。例如：1. Meta AI： 可直接利用 Facebook/Instagram 的分享、讚數、互動數據。2. OpenAI/Perplexity： 可透過第三方數據供應商（如 Common Crawl、或購買來自 ISP 或瀏覽器擴充的匿名流量數據）來間接推斷哪些頁面流量大、受歡迎。 |
| 內容時效性（Freshness） | 即時性數據源 | 機制： 透過新聞聚合器、RSS 訂閱或高權重新聞站點的即時爬取，確保獲得最新資訊。這與傳統爬蟲對新聞站點的頻繁爬取機制是完全一致的。 |
| 結構與清晰度 | 高抽取效率（High Extraction Efficiency） | 機制： 對於 LLM 來說，內容結構清晰、事實點明確的文章（例如包含表格、標題、FAQ 結構）更具價值。因此，爬蟲會優先處理那些易於解析且主題集中的內容。 |
雖然 AI 爬蟲看不到你的後台流量，但它們會透過以下方式「推斷」你的文章很熱門：
- 外部連結（Backlinks）與引用： 如果你的文章被許多其他網站引用，AI 的網路圖譜分析（Graph Analysis）會將其標記為「高權威」來源。
- 社群訊號（Social Signals）： Meta AI 可以直接利用 Facebook/Instagram 的數據；而其他 AI 模型也會透過第三方數據源，監測網路上關於該連結的討論熱度。
- 微軟 Bing 的數據支援： 別忘了，ChatGPT 與微軟 Bing 深度合作。Bing 搜尋引擎的索引與點擊數據，成為了 GPTBot 判斷內容熱門度的強力依據。
結論： AI 爬蟲雖然沒有 Google 的「上帝視角」，但它們透過多重數據源拼湊出了「熱門度地圖」。只要你的文章在網路上有聲量，AI 爬蟲就會聞風而至。
3. 雙向奔赴：GEO 的「正向循環」
理解了這個機制後，我們就能發現 GEO（生成式引擎優化）的一個關鍵策略：正向反饋迴路。
這是一個雙向的因果關係：
- 因為文章熱門所以吸引 AI 爬蟲頻繁造訪。
- 因為 AI 頻繁造訪並理解內容該文章更有機會成為 AI 生成答案的「引用來源」（Citations）。
- 成為引用來源 帶來更多精準的 Referral 流量，讓文章更熱門。
這意味著，在 AI 搜尋時代，**「強者恆強」**的效應可能會比傳統 SEO 時代更加明顯。
4. 給站長的建議：如何利用這個機制？
既然我們確認了「熱門度吸引爬蟲」的機制，我們該如何優化？
- 不要阻擋 AI 爬蟲： 檢查你的
robots.txt。除非有隱私顧慮，否則不要輕易封鎖GPTBot或CCBot。讓它們進來，你的內容才有機會被 AI 學習並引用。 - 優化「事實結構」： 越熱門的文章，越要確保內容結構清晰（使用 H2, H3, 表格, 列點）。這能讓 AI 爬蟲更有效率地「消化」你的內容，提高被引用的機率。
- 專注於權威性建立： AI 非常看重來源的可信度。持續產出高品質、被廣泛引用的內容，是提升「AI 權重」的不二法門。
結語
我的後台數據證實了 GEO 的核心觀點：流量本身就是一種訊號。
想知道如何監控 AI 爬蟲嗎？歡迎與我們專業生成式引擎優化（GEO）團隊聯絡
