[3]跨國 3C 與家電品牌・3C 與家電・方法示範
比較型提問的推薦率（導入前 15%）
「哪一台值得買」這類提問，品牌被推薦的比例 從 15% 到 38%
- 期間
- 7 個月
- 取樣平台
- ChatGPT、Perplexity、Google AI Overview
背景
品牌的產品評價不差，但 ChatGPT 與 Perplexity 回答「預算三萬以內的掃地機器人推薦」「降噪耳機哪款值得買」這類比較型問題時，常常不在名單裡；就算被提到，引用的規格也是舊款。
官網的產品頁以視覺為主，規格表放在可展開的區塊裡，由 JavaScript 載入。
挑戰
- 規格資料由前端載入，AI 爬蟲抓到的頁面幾乎沒有文字
- 同一產品在官網、電商、評測網站的規格與價格不一致
- 缺少與競品直接比較的內容，AI 只能從第三方評測取得比較資訊
做法：4 個步驟
- [1]
規格改為伺服器端輸出
與客戶的工程團隊合作，將規格表與價格改為初始 HTML 輸出，並加上 Product、Offer 與 AggregateRating 結構化資料。
- [2]
建立規格單一來源
整理 42 款產品的規格與建議售價，同步給電商通路與主要評測網站。
- [3]
新增使用情境比較頁
依家庭、通勤、小坪數等情境撰寫比較頁，明列自家產品的優勢與不適合的情況。
- [4]
每月追蹤 200 組比較型提問
觀察推薦名單變化，針對仍然缺席的情境補內容。
成效：4 個指標 的前後對照
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 變化 |
|---|---|---|---|
| 比較型提問的推薦率 | 15% | 38% | +23 pt |
| 商品頁 Product 結構化資料覆蓋率 | 32% | 100% | +68 pt |
| ChatGPT 引用率 | 3.4% | 6.4% | +88.2% |
| AI 答案中的規格正確率 | 54% | 89% | +35 pt |
※ 成效數字為示範值，用來說明衡量方法；正式案例將陸續更新。pt 為百分點。
3C 與家電
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