50 個大型網站 AI 就緒程度審計：大多數 SEO 仍未優化嘅技術信號——香港技術 GEO 指南
AI 可見度唔只得引用同提及
2026 年 9 月 1 日，Search Engine Journal 發表咗一篇由 SALT.agency 聯合創辦人 Reza Moaiandin 撰寫嘅重磅研究。研究團隊審計咗 50 個橫跨零售、SaaS、旅遊、出版同金融嘅大型網站，評估佢哋嘅 AI 就緒程度。結果發現一個令人震驚嘅差距：絕大部分網站已經做到讓 AI「讀到」內容，但幾乎冇網站做到讓 AI「讀懂」內容。
研究採用咗一個三層 AI 可見度框架，分別係可檢索性（Retrievability）、歸因與語義（Attribution & Meaning）、代理交易與發現（Agent Transaction & Discovery）。呢個框架對於香港企業嚟講係一個難得嘅技術 GEO 藍圖。
三層 AI 可見度框架解析
第一層：可檢索性（Retrievability）——平均 74.4%
呢層係 AI 能否順利獲取同解析你內容嘅基礎能力，同傳統技術 SEO 重疊最多。審計結果顯示大部分網站表現良好，只有 3 個網站低於 50%。審計元素包括：
- robots.txt 與 AI 用戶代理指令：設定 GPTBot、ClaudeBot、Google-Extended、Applebot-Extended 等 AI 爬蟲嘅存取權限
- 無障礙樹完整性：確保 accessibility tree 正確反映頁面結構——呢個係 AI 代理讀取你網站嘅主要方式
- ARIA 標籤與描述性名稱：為互動元素提供清晰嘅機器可讀標籤
- 語義 HTML 與文件層級結構：正確使用 h1-h6、nav、main、article 等語義標籤
- Token 高效 DOM 密度：減少冗餘 DOM 節點，降低 AI 處理嘅 token 消耗
- 服務端渲染／乾淨 HTML 傳遞：確保核心內容喺服務端 HTML 中可見，唔依賴客戶端 JavaScript
- 表單輸入機器可用性：確保 AI 能夠識別同操作你網站嘅表單元素
- Sitemap 宣告：提供完整嘅 XML sitemap
對香港網站嘅建議：如果貴網站仲未設定 AI crawler 嘅 robots.txt 指令，或者依賴大量 JavaScript 渲染內容，第一層係你嘅優先改善領域。可以參考我哋嘅 llms.txt 與 AI 爬蟲技術 GEO 指南。
第二層：歸因與語義（Attribution & Meaning）——平均 38.5%
呢層嘅分數急劇下跌，係目前最大嘅優化機會。審計元素包括：
- JSON-LD Schema 與語義豐富度：好消息係 50 個網站中有 35 個（70%）嘅首頁檢測到 JSON-LD 結構化資料。但壞消息係仍然有近三分一嘅網站完全冇
- Content Signals Policy：只有 5 個網站實施咗 Cloudflare 嘅 Content Signals Policy——呢個係 robots.txt 內嘅擴展指令，精確說明 crawler 可以用你嘅內容做咩（搜尋索引、即時 AI 查詢回應、模型訓練）
Schema 係 AI 理解你內容實際含義嘅關鍵：呢個係產品、呢個係價格、呢個係賣佢嘅品牌。缺乏 Schema 可能唔會影響可檢索性——LLM 仍然會盡力猜測——但猜錯嘅後果可以係錯誤嘅 AI 回應或者直接嘅幻覺。
Content Signals Policy 更加重要。冇呢個政策，你嘅 AI 策略就局限於一個二元選擇——「封鎖所有 AI」或者「允許所有 AI」——而唔能夠精確控制邊啲 crawler 可以做咩。對於香港企業嚟講，如果你嘅網站有敏感內容（例如價格策略、獨家產品資訊），Content Signals Policy 可以讓你授權 crawler 用於即時查詢回應嘅同時，禁止佢哋用同一內容訓練模型。
第三層：代理交易與發現（Agent Transaction & Discovery）——平均 2.1%
呢層嘅分數基本上可以忽略，反映咗 AI 代理交易係 2025 年底先開始出現嘅全新領域。13 個審計元素中只有 2 個被歸類為「已成熟」：
- OAuth 授權伺服器發現：讓 AI 知道可以點樣安全地訪問你嘅 API
- OAuth 受保護資源元數據：定義 AI 可以訪問邊啲資源同點樣進行身份驗證
審計結果顯示，除咗 airbnb.com 同 vercel.com 部分實施咗 OAuth 授權伺服器元數據之外，46 個可測試網站中有 46 個得分為零。呢個意味住目前幾乎所有大型網站都未準備好讓 AI 代理代表用戶執行交易操作。
研究團隊同時密切關注 9 個「新興」元素，包括 Model Context Protocol（MCP）、Google 嘅 Universal Commerce Protocol（UCP）同 OpenAI 嘅 Agentic Commerce Protocol（ACP）。呢啲協議將允許 AI 直接查詢你嘅即時產品數據庫、喺對話中完成交易。關於 MCP 嘅更多資訊可以參考我哋嘅 WebMCP 與 AI Agent 網站準備指南。
關鍵發現：近三分二網站冇做任何 AI 存取決定
研究中最令人擔憂嘅發現係：50 個網站中有 29 個（58%）冇對 AI 爬蟲存取做出任何明確決定。冇封鎖任何 crawler，亦冇明確允許——完全放任 crawler 自行決定。喺呢啲情況下，AI bot 可以訪問咩內容、點樣解讀、點樣使用，完全取決於運氣。
相比之下，Airbnb、eBay、Cloudflare 等網站都有清晰嘅 AI 策略——即使策略係「封鎖所有 AI」（例如 Amazon 同 BBC）。佢哋嘅 robots.txt 有針對每個主要 AI crawler 嘅具體規則，而唔係交畀默認設定決定。
llms.txt：未成熟但值得關注
研究中將 llms.txt 歸類為「前沿」元素——即尚未被標準化機構認可嘅協議。50 個網站中有 11 個已經發布咗 llms.txt 文件。但研究用 Expedia 嘅例子提出咗一個重要警示：Expedia 寫咗一個出色嘅 llms.txt 文件，但網站整體 AI 架構得分只有 33.3%——冇 JSON-LD、冇 sitemap 宣告、只有 25% 嘅內容係服務端渲染。
正如作者所講：「寫一個優秀嘅 llms.txt 而忽略其他建設，就好似喺櫥窗貼『營業中』但唔記得開門。」呢個提醒對香港企業尤其重要——llms.txt 係補充，唔係替代。
低分數唔一定係壞分數
研究團隊強調，低分唔一定代表網站準備不足。Amazon 嘅 AI 就緒得分只有 29.2%，但呢個係刻意嘅決定——Amazon 選擇封鎖幾乎所有 AI crawler。同樣，BBC、CNN、Guardian 等新聞媒體嘅商業模式依賴用戶直接訪問網站，所以封鎖 AI 係合理嘅商業策略。
但對於香港嘅零售、SaaS、旅遊同金融服務企業，依賴 AI 渠道接觸客戶嘅程度只會持續增加。當越來越多客戶通過 AI 代理（而非直接訪問網站）同你互動嗰陣，三層框架嘅每一層都會變得越來越重要。
香港網站 AI 準備度檢查清單
- 第一層優先：設定 robots.txt，為 GPTBot、ClaudeBot、Google-Extended、Applebot-Extended 等主要 AI crawler 制定明確嘅存取規則
- 語義 HTML 審計：確保網站使用正確嘅語義標籤（h1-h6、nav、main、article、aside）
- 服務端渲染檢查：確認核心內容喺服務端 HTML 中可見，唔依賴 JavaScript 渲染
- JSON-LD Schema 實施：至少喺首頁同意義重要頁面（產品頁、服務頁）加入 Product/Service/Organization Schema
- 考慮 Content Signals Policy：如果你嘅內容有商業敏感性，實施 Cloudflare Content Signals Policy 精確控制 AI 使用方式
- 評估 OAuth 準備度：如果貴公司有 API 或計劃支援 AI 代理交易，開始研究 OAuth 授權伺服器設定
- 監測 MCP／UCP／ACP 發展：呢啲協議將會迅速成熟，早啲了解可以獲得先發優勢
- llms.txt 補充：喺做好以上基礎後，建立 llms.txt 提供 AI 友好嘅網站摘要
- 定期 AI 準備度審計：每季度使用類似 SALT.agency 嘅框架重新評估網站嘅 AI 就緒狀態
關於更多技術 GEO 嘅實作細節，可以參考我哋嘅 技術 SEO 完整指南。