你在台南一家手沖咖啡器具品牌負責上架和文案，官網用 Shopline 開。9 月初老闆在 ChatGPT 問了一句「預算三千以內，適合手沖新手的手搖磨豆機推薦？」。回答列了三款，兩個日本品牌、一個中國品牌，每一款都附了理由：不鏽鋼錐刀、外調刻度、重量多少、適合手沖。
你們的「手搖磨豆機 M1」賣 2,680 元，刀盤也是不鏽鋼錐刀，卻沒有出現。老闆換到 Google 的 AI 模式問同一句，結果也差不多。這家店和 M1 是我為這篇寫的示範，後面的規格、價格和測試結果都是舉例，你要換成自己商品的真實資料。
這篇會一直拿 M1 的商品頁當例子，回答你要做的三個決定：先補哪幾項、哪些不必花錢、要不要申請 OpenAI 的商品資料來源。
AI 推薦商品時，看的是什麼？
看的是商品頁上寫出來的條件，加上模型本來就知道的事。OpenAI 的 Shopping with ChatGPT Search 寫得比大部分教學都直接。它說商品結果是 ChatGPT 自己挑的，不是廣告，也不受 OpenAI 的合作關係影響。要秀哪些商品，它考慮的是這三樣。
- 第一方與第三方的結構化商品資料，例如價格、商品說明與其他第三方內容。第一方是你自己給的，第三方是別人整理你的。結構化資料是用固定格式標給機器讀的欄位，後面會再講。
- ChatGPT 看搜尋結果之前自己產生的回答，也就是模型原本就知道的事。
- OpenAI 的安全標準與商品政策。
同一頁還寫到，顧客點進某個商品之後，底下會列出有賣它的商家。排序看的是有沒有貨、價格、品質，以及是不是製造商或主要賣家。
第二點我的推論是，它解釋了開場為什麼列出三個國外大品牌。模型在上網查之前就認識它們，這部分你補不了。這份說明講的是 ChatGPT 的購物結果，而台灣目前看到的多半是一般網頁搜尋的回答，差別下一節講。但兩種回答都要從商品頁上的文字取條件，所以第一點才是你能動手的地方。
頁面沒寫的條件，AI 只能靠別處的資料或它原本的知識。顧客問「三千以內」，它要在某個地方讀到價格。問「新手」，它要讀到一句說這台適合誰的話。問「手沖」，它要讀到刻度範圍或用途。
M1 的商品頁現在是這樣寫的：「職人手感，極致研磨。禮盒包裝，送禮自用兩相宜。」刀盤材質和刻度數做在一張設計圖裡。價格只有特價 2,680 一個數字，沒有原價也沒有幣別。庫存要看「加入購物車」按鈕有沒有變灰，評價則放在 Facebook 粉絲頁。
拿顧客那句話的三個條件去對，M1 的頁面一個都沒有用文字正面回答。先把商品頁補成顧客會問的每個條件都有一句正面回答，這是整篇最重要的一件事。後面的結構化資料和資料來源，都是在這之上加的。
AI 從拆問題、找來源到比條件的完整四步，在 AI 推薦品牌那篇。
台灣現在用得到哪些 AI 購物功能？
台灣現在用得到的，是 ChatGPT 一般網頁搜尋的回答，以及 Google 的 AI 模式。ChatGPT 帶圖片和比價的購物結果，OpenAI 說目前在美國上線，之後才逐步擴展到其他地區。
這會改變你怎麼看開場那個回答。網路上大部分「ChatGPT 購物攻略」寫的是美國的情況。老闆在台灣看到的那三個品牌，其實是一般網頁搜尋的回答，美國的購物結果則多了商家給的資料、比價和圖片。OpenAI 的繁體中文頁在 ChatGPT 中推動產品探索，在常見問題裡寫了幾件事，我整理成下面這張表。
| 功能 | OpenAI 繁中頁的說法 | 對台灣商家的意思 |
|---|---|---|
| ChatGPT 購物結果（商品輪播、比價） | 「購物功能目前已在美國上線，之後會逐步擴展至其他地區」 | 台灣使用者看到的主要還是一般網頁搜尋的回答與連結，所以商品頁文字本身最重要 |
| 即時結帳（在 ChatGPT 裡直接付款） | 「我們正逐步淡出 ChatGPT 中的獨立『即時結帳』體驗，現在優先強化商品探索，以及由商家主導的結帳體驗」 | 不需要為它另外付費或整合 |
| 商品資料來源（product feed，商家整批上傳給 OpenAI 的商品清單） | 可填表申請排隊，目前只有核准的夥伴真的能上傳；「如果你透過 Shopify 或 Etsy 銷售，你的商品目錄已整合，無需額外設定或申請」；「如果 ChatGPT 已經爬取我的網站，還需要產品資料來源嗎？不需要，但資料來源可讓你更精準掌控產品呈現方式」 | Shopify 商家不用動；其他平台可以申請，但被爬到的商品頁本來就會被用 |
| 費用 | 「從 ChatGPT 導入的訂單不收取任何費用」 | 沒有要付給 OpenAI 的上架費 |
| Google AI 模式（Google 的說法） | 台灣 2025 年 10 月上線，會用到購物資料 | Merchant Center 的免費產品資訊現在就能開，結構化資料那節會講 |
ChatGPT 的購物結果目前在美國開放，即時結帳也在淡出，台灣商家現在不需要為它另外付費，這就是開頭「哪些不必花錢」的答案。如果有人向你推銷「幫你上 ChatGPT 購物」的服務，先問他 OpenAI 繁中頁上那句「購物功能目前已在美國上線」要怎麼解。
至於要不要申請 OpenAI 的商品資料來源，用 Shopify 的不用。Shopline、Cyberbiz 或自建站的，先把商品頁補好、確認爬蟲進得來，再去 OpenAI 的商家頁填表排隊。
填了表也不一定能馬上上傳。OpenAI 的開發者文件寫，目前只開放給核准的合作夥伴。繁中頁則說「今年稍晚」會推出商家自助入口，但頁面沒標年份，也沒給日期。資料來源的作用是讓價格與庫存更新得比較準，OpenAI 沒有說它會讓你排在前面。
商品頁上要寫出哪些條件？
要寫出七項：這是什麼、適合誰、規格、價格、庫存、評價、運費與退貨。這些是顧客會問 AI 的條件。OpenAI 和 Google 要商家給的欄位大致也是這些，再加上品牌和主圖。
OpenAI 的商品資料來源規格列了九個必填欄位：商品 ID、名稱、說明、商品頁網址、品牌、賣家名稱、主圖網址、庫存狀態、價格。
Google 給可直接購買的商品頁用的是商家資訊結構化資料。必填的是名稱、圖片、價格與幣別，它建議再補說明、品牌、評分與評論、庫存、運送和退貨。兩邊要的東西幾乎一樣，而且都是顧客會問的事。
我把兩邊對成一張表。左邊是顧客的問題，中間是你頁面上要出現的文字，這兩部分你自己就能動手。右邊是兩家公司資料格式裡的欄位名，給替你做標記或接資料來源的人看。
| 顧客會問 AI 的條件 | 商品頁上要寫成的句子 | 對應的資料欄位（OpenAI／Google） |
|---|---|---|
| 這是什麼 | 一句話講品類與用途：「手搖磨豆機，給手沖與法壓用的錐刀磨豆機」 | title、description／name、description |
| 適合誰 | 「適合每天一到兩杯、剛開始手沖的人」 | description／description |
| 規格 | 刀盤材質、刻度格數、容量、重量，用文字不用圖 | description／description、size、material |
| 多少錢 | 原價與現價都寫，標 NT$ 或新台幣 | price／offers.price、priceCurrency |
| 有沒有貨 | 「現貨，下單後 2 個工作天出貨」或「預購，11 月 15 日到貨」 | availability／offers.availability |
| 誰賣的、哪個牌子 | 品牌名與公司名，和官網其他頁一致 | brand、seller_name／brand |
| 長什麼樣 | 主圖是一張可以直接開的圖片檔，不是靠版面裝飾塞進去的背景 | image_url／image |
| 別人怎麼說 | 商品頁上看得到的評價與則數 | review_count、star_rating（只收平均分與則數）／aggregateRating、review |
| 運費與退貨 | 運費多少、幾天內可退，寫在商品頁上 | 選填的運送與退貨欄位／shippingDetails、hasMerchantReturnPolicy |
照這張表檢查 M1，最常漏掉的是幣別、庫存文字、評價放的位置，以及做成圖片的規格。
- 價格要寫原價，也要寫幣別。Google 的商家資訊文件寫，商家資訊體驗「要求價格必須大於零」，幣別要用 TWD 這種三個字母的國際代碼。頁面上只有「2,680」沒寫新台幣，台灣人看得懂，AI 卻少了一個條件。
- 庫存狀態要寫成文字，不能只靠按鈕變灰。OpenAI 規格的庫存欄位只收五種值：現貨、缺貨、預購、補貨中，以及表示未知的值。英文寫法是
in_stock、out_of_stock、pre_order、backorder和unknown，你的頁面上要有對應的字。 - 評價要在商品頁上看得到，不能只放 Facebook。OpenAI 說它的評論摘要來自公開網站的評論。粉絲頁留言裡的好評不在商品頁上，就不一定會被算成這個商品的評價。
- 規格不要只做在圖片裡。AI 有時讀得到圖裡的字，但你不要賭這件事。直接寫在頁面上的文字，才是你確定它拿得到的。
OpenAI 規格頁還有一句話值得記住：符合資格「不保證顯示」。欄位填齊，是讓 AI 有東西可以比，它沒有答應會把你排出來。
M1 的商品說明改前改後差在哪？
差在顧客問的三個條件，改後每一個都有一句可以直接引用的文字。下面是 M1「商品說明」區塊的改前與改後。
改前
職人手感，極致研磨。M1 採用高精度錐形刀盤，每一次轉動都是對咖啡的致敬。禮盒包裝，送禮自用兩相宜。
改後
M1 是什麼：一台手搖磨豆機，給手沖與法式濾壓壺用的錐刀磨豆機。單次可磨 25 公克豆子，約一到兩杯的量。
適合誰：剛開始手沖、每天磨一到兩次的人。如果你一天要磨五杯以上，電動磨豆機會比較省力。
規格：不鏽鋼錐形刀盤。外調式刻度共 36 格，手沖建議 18 到 24 格，法壓建議 28 到 32 格。鋁合金機身，重 480 公克。附收納袋與刀盤清潔刷。
價格與庫存：定價 NT$2,980，目前售價 NT$2,680。現貨，下單後 2 個工作天內出貨。
保固與退貨：刀盤保固兩年。收到 7 天內未使用可退貨，退貨運費我們負擔。
改後的字數是改前的四倍多，「職人」「致敬」這類詞也拿掉了。顧客問的三千以內、新手、手沖，現在每一個在頁面上都有一句可以引用的文字。刻度建議值那句尤其重要，這類商品頁很少寫，顧客卻一定會問，也就是你能比別人多給的部分。
另外順手做一件事：把這些條件也寫進後台的商品名稱。「手搖磨豆機 M1」改成「M1 手搖磨豆機｜不鏽鋼錐刀、36 格外調刻度、手沖新手款」。顧客在搜尋結果或 AI 回答裡看到連結時，不用點進來就知道是哪一台。
改前的 M1 商品頁沒寫價格、手沖用途和適合誰；改後這三個條件各有一句文字。
文字補完之後，還要標結構化資料嗎？
要。結構化資料是把同一批條件用機器讀的格式再標一次，而且標的內容要和頁面文字一致。Google 在 Product 結構化資料總覽把它分成兩種。顧客能直接購買的頁用「商家資訊」，只是評論或介紹商品的頁用「產品摘要」，M1 的商品頁是前者。
要標的就是檢查表右邊那些欄位。寫法叫 JSON-LD，是一段放在網頁原始碼裡、人看不到的資料。
有一條規則比欄位本身重要：結構化資料要和頁面文字一致，不一致的標記 Google 可能不顯示，也可能視為違規。Google 2025 年 5 月那篇在 AI 體驗中讓內容表現良好的方法，把這件事單獨列成一條。標記寫現貨、頁面寫預購，兩邊就都不可信了。
你用的開店平台有沒有替商品頁自動輸出 Product 標記、輸出了哪些欄位，各家不同。確認方法是把商品頁網址貼進 Google 免費的複合式搜尋結果測試，不用登入，它會列出偵測到的欄位。
如果 M1 測出來是這樣：偵測到 Product，有名稱、圖片、售價與幣別，但缺庫存狀態與品牌，說明抓到的還是改前那句「職人手感」。那就先看平台後台的商品欄位能不能補，不能補就問平台客服。JSON-LD 具體怎麼寫，在結構化資料是什麼那篇有拿一個商品頁從頭標一次的示範。
同一款有不同顏色或尺寸時，Google 另有產品子類結構化資料的寫法。例如 M1 之後多出黑色和銀色兩款，就用 ProductGroup 把它們歸成同一組，用 variesBy 註明差在顏色。每一款再各自標價格和庫存。
Google 另外還有一條路，叫 Merchant Center，是要另外開帳號、把商品清單上傳給 Google 的商家後台。它的生成式 AI 最佳化指南寫，Merchant Center 的商品資料「有助於您的產品和服務顯示在 AI 回覆和其他 Google 搜尋結果中」。
Google 台灣推出繁體中文版 AI 模式時也說，AI 模式會用到「數十億種產品的購物資料」。
Merchant Center 的免費產品資訊不用付費，但說明頁沒列出完整的支援國家。台灣能開到哪些版面，以你登入後台看到的為準。
它和網頁上的結構化資料不衝突。Google 的 Product 結構化資料文件建議兩邊都提供，這樣有助於呈現，也方便它驗證資料。
怎麼確認 AI 爬蟲進得來？
打開「你的網域/robots.txt」，看有沒有 OAI-SearchBot 或整批 Disallow: / 的規則。商品頁寫好、標好了，AI 還要查得到才行。
ChatGPT 搜尋用的爬蟲叫 OAI-SearchBot。OpenAI 的爬蟲文件寫得很直接：擋掉 OAI-SearchBot 的網站不會出現在 ChatGPT 搜尋的回答裡，最多只會以導覽連結出現。
開店平台的 robots.txt 多半由平台管，商家改不了，所以你要做的是確認。有擋的話就問平台客服，自建站的人才需要自己改。M1 的網站打開看沒有擋，這步不用動。各家爬蟲的名稱和寫法，在 OAI-SearchBot 與 GPTBot 的 robots.txt 設定那篇有逐條說明。
只改商品頁就夠了嗎？
還不夠。顧客問的比較題和使用題，商品頁答不了，要另外寫頁回答。顧客問 AI 時，很少直接問「M1 好不好」，多半是帶著條件在比較，例如下面這三種問法。
| 關鍵字寫法 | 顧客實際會問 AI 的方式 |
|---|---|
| 手搖磨豆機 推薦 | 預算三千以內，適合手沖新手的手搖磨豆機推薦？ |
| 錐刀 平刀 差別 | 我只做手沖，磨豆機要選錐刀還是平刀？會差很多嗎？ |
| 磨豆機 清潔 | 手搖磨豆機多久要清一次，不清會怎樣？ |
第一句商品頁答得了，第二句和第三句要靠一篇比較文和一篇保養說明。例如寫一篇「手沖只用錐刀就夠了嗎？錐刀和平刀磨出來差在哪」。開頭先用一句話講結論，中間放兩種刀盤磨同一支豆子的粉粒照片，最後一段才接到 M1 用的是哪一種。
AI 在找「錐刀還是平刀」的來源時，如果你站上只有商品頁，它就會去引用別人的部落格，順便推薦那篇部落格裡提到的品牌。所以商品頁補完之後，下一步是替比較題和使用題各寫一頁，寫法見被 AI 引用的內容怎麼寫。
還有一件跟商品頁本身無關的事：品牌名和商品名在官網、Facebook、購物平台上要寫成同一個。M1 在官網叫「M1 手搖磨豆機」，在 Facebook 貼文裡叫「M-1 職人磨豆機」，AI 比對時可能當成兩個東西。品牌資訊一致性檢查有一張檢查表。
回到 M1：接下來做什麼，28 天後看什麼？
接下來兩週，先把 M1 的商品頁照檢查表補完，再確認 Google 抓到新版本。28 天後，看 M1 在 AI 回答裡出現幾次、引用的是不是商品頁。開頭問的「先補哪幾項」，答案就在第一步。
- 先補四項：價格與幣別、庫存文字、適合誰、規格文字。這四項最常漏，也是顧客那句話直接問到的。補完後用複合式搜尋結果測試，確認標記和頁面寫的一樣。
- 要求 Google 重新檢索：到 Search Console 用網址檢查工具，要求 Google 重新檢索 M1 這一頁。
- 固定題目，每週問一次：把開場那句問題和另外兩三句顧客會問的話固定下來。改版前先問一輪當起點，之後每週在 ChatGPT 和 Google AI 模式各問一次。題目怎麼寫，在觀測題目怎麼設計有說明。
改完不會馬上反映在 AI 回答裡。商品頁的改動是透過搜尋被讀到的，所以要等搜尋重新抓到新版本，跟模型重新訓練是兩回事。Google 的重新檢索說明寫，檢索需要幾天到幾週。ChatGPT 多久重新讀一次商品頁，我沒查到官方給的時間。
所以我會等 28 天，讓 ChatGPT 和 Google AI 模式各問滿四次，累積 8 次回答再一起看。
- M1 出現幾次：8 次回答裡 M1 被列出幾次，和改版前那一輪比。
- 引用的是哪一頁：被列出時，附的來源是 M1 商品頁，還是別人的部落格。理由裡寫的價格和刻度，要和頁面上的文字一樣。
- 商品頁的搜尋曝光：在 Search Console 的成效報表篩出 M1 的網址，比較改版前後各 28 天。看的是「磨豆機」相關查詢的曝光和點擊。這量的是一般 Google 搜尋，看得出新版本有沒有被排出來。
如果 8 次裡 M1 一次都沒出現，先用網址檢查看 Google 抓到的是不是新版本。已經是新版本還沒出現，就回檢查表找還沒寫成句子的條件，或者先寫那篇錐刀和平刀的比較文。Google AI 模式一直沒列的話，下一步可以開 Merchant Center 的免費產品資訊。
如果你不想每週自己手動問，我們做的 Otlex 會每天用同一批問題去問 AI，記下回答裡的提及與引用網址。商品頁改完有沒有被引用，下一輪就看得到。
常見問題
商品頁要不要加 llms.txt 給 AI 讀？
Google 的生成式 AI 最佳化指南寫明：「不需要建立新的機器可讀檔案、AI 文字檔案、標記或 Markdown，即可顯示在 Google 搜尋」。OpenAI 的商品資料來源是核准商家上傳的商品清單，也不是放在網站上的檔案。先把商品頁文字和結構化資料做好就夠了。
要不要申請 OpenAI 的商品資料來源？
用 Shopify 的不用，OpenAI 說商品目錄已經整合。其他平台可以填表排隊，但 ChatGPT 爬得到的商品頁沒有資料來源也會被用，所以先把商品頁補好。
商品評價放在 Facebook 或蝦皮算不算？
不一定算。ChatGPT 的評論摘要來自公開網站，Google 的商家資訊評分則要標在商品頁上。放在別處的評價，不一定會被算到你官網的這個商品。最好搬到商品頁，至少在商品頁連過去，並用文字摘述評價內容。
競品有買 ChatGPT 廣告嗎？
OpenAI 說商品結果是 ChatGPT 自己挑的，不是廣告，廣告會分開標示。競品出現在商品結果裡，是因為它們的頁面或資料來源寫了顧客問的條件。台灣的 ChatGPT 廣告長什麼樣、誰看得到，在 ChatGPT 廣告要不要投那篇有整理。
參考來源
以下依官方文件整理。ChatGPT 購物功能的開放地區與商品資料來源的申請方式以 OpenAI 頁面當下為準。
- OpenAI Help Center，Shopping with ChatGPT Search
- OpenAI，在 ChatGPT 中推動產品探索（繁體中文）
- OpenAI Developers，商品資料來源規格、Get Started
- OpenAI Help Center，Searching the web with ChatGPT
- OpenAI Developers，OpenAI Crawlers
- Google Search Central，商家資訊結構化資料、Product 結構化資料總覽、產品子類結構化資料
- Google Search Central，針對 Google 搜尋的生成式 AI 功能進行網站最佳化
- Google Search Central，要求 Google 重新檢索網址
- Google Search Central Blog，Top ways to ensure your content performs well in Google’s AI experiences on Search
- Search Console 說明，成效報表（搜尋結果）
- Google Merchant Center 說明，免費產品資訊
- Google 台灣官方部落格，Google 搜尋正式推出繁體中文版「AI 模式」