Google AI Overviews 和 AI Mode 沿用既有 Search 的 SEO 基礎——沒有需要額外申請或加入的 AI 排名標記。頁面要能被 Google 抓取、編入索引，並具備一般搜尋結果的摘要資格；符合之後，Google 仍依實際抓取、索引與產品狀態決定是否顯示或引用。這適用於已經在做 SEO、想知道還要多做什麼的團隊；答案通常是「把現有的幾件事做齊」，而不是加一個新檔案。本文提供的是可以逐項核對的東西：官方列出的基礎條件、六項技術檢查、量測欄位的定義，以及哪些「AI 專用做法」目前沒有官方支持。
這件事最容易走偏的地方，是把它想成一張新考卷。實際上它比較像同一場考試多了一種批改方式——考題沒換、範圍沒換，只是閱卷老師現在會把幾份答案卷整理成一段摘要。與其去找「AI 專用開關」，先把頁面內容、內部連結、可抓取文字、canonical、結構化資料與量測定義整理一致，每一項都驗收得動。
技術條件成立不等於一定顯示或被引用。
Google AI Overviews 的官方基礎條件
Google 的 AI features 文件 說明，AI Overviews 和 AI Mode 讓使用者以更長或更複雜的查詢探索資訊，網站仍依照現有 Search 基礎運作。頁面需要被索引並符合一般搜尋結果的 snippet 資格，才有機會成為 AI features 的支援連結；Google 仍會依產品狀態判定抓取、索引和顯示。
同一份文件建議網站確保 crawler 沒有被 robots.txt 阻擋、用內部連結讓 Google 找到重要頁面、提供可見文字，並讓結構化資料符合頁面上可見內容。它也說沒有額外的 AI 專用技術要求或特殊 schema。這四項是資格條件——像參賽資格，符合了才進得了名單，名單上誰被選中是另一回事。
Google 的 AI optimization guide 目前也說，Google Search 會忽略 llms.txt，它不會增加或降低 Google Search 的曝光與排名。若你要評估 llms.txt，請將它當成內容導覽提案，參考 llms.txt 實務指南，不要誤寫成 AI Overviews 的必要條件。
把 AI Overviews 拆成可驗證的鏈
「網站有沒有被 AI 看見」不是單一狀態，可以先拆成下列鏈條：
- 可存取：Google crawler 能請求頁面，HTTP、WAF 和 robots 規則沒有把它擋住。
- 可解析：初始或渲染後 HTML 提供 Google 可理解的文字、標題、連結和必要 metadata。
- 可索引：頁面沒有因 noindex、重複或其他索引條件被排除，且 Google 實際將它納入索引。
- 可摘要：頁面符合一般 Search snippet 的資格，內容能直接回答查詢的一部分。
- 可選用：Google 在某次查詢的 AI features 中選擇某個來源，這一步受產品、查詢和其他訊號影響，沒有保證。
- 可量測：團隊能把查詢、日期、裝置、地區、結果類型和來源記錄下來，避免把未觀測到寫成零。
前四層是可以做技術驗證的條件，後兩層需要產品層觀測。即使頁面通過前四層，仍不能推導出一定會出現在每一個 AI Overviews 或 AI Mode 答案中。
六個技術與內容檢查層
1. Crawler 存取
先檢查 robots.txt、WAF、CDN 和授權層。Google 的 robots.txt 介紹 指出 robots 可以控制 URL 是否可被 crawler 存取，但不是從搜尋結果隱藏頁面的完整方法。若目標是讓 Google 讀到頁面指令，不能同時在 robots 層阻擋它。
2. 索引狀態
檢查頁面是否有 noindex、是否被錯誤 canonical 到其他 URL、是否由內部連結可達，以及 sitemap 是否列出正確的正式 URL。sitemap 有助於發現，卻不能取代索引確認記錄。未做 URL Inspection 或等效證據時，狀態應記為「未確認」，不要因為 sitemap 有 URL 就寫成已索引。
3. 可見文字
Google AI features 文件要求頁面提供可見文字。將重要定義、限制、步驟和答案放在 crawler 能讀到的文字，不要只放在圖片、canvas 或登入後互動狀態。若內容依賴 JavaScript，需另外檢查初始 HTML、渲染後 DOM 和 HTTP 狀態，參考 可爬取頁面的基本檢查 的分工。
4. 內部連結
由 parent、同主題 sibling 和服務頁連結到重要文章，讓使用者和 crawler 都有清楚路徑。錨文字要描述目標頁內容，連結 URL 要和 canonical 一致。內部連結有助於發現和理解，但不能單獨保證 AI 引用，詳見 internal linking and AI citations。
5. 結構化資料
Google 的文件說結構化資料可以提供額外線索，並在符合條件時支援特殊搜尋結果，但不是 AI features 的特殊要求，也不是排名或引用保證。使用 Article 等類型時，欄位要與可見標題、作者、日期和圖片相符；不要為了 AI Overviews 加入頁面沒有的欄位。若要先釐清 schema 與 AI 搜尋的界線，可參考 FAQ Schema 與 AI 搜尋排名。
6. Canonical 與來源歸屬
每個可索引版本都要有明確 canonical 和內容來源，避免印刷版、參數 URL、語言版本或重複頁面互相競爭。canonical 是訊號，不是 Google 必然採用的命令；在答案觀測中還要記錄實際顯示的引用 URL，而不是只記錄你偏好的 canonical。先從 可爬取頁面的基本檢查核對 canonical、robots、HTTP 和正文，再做產品觀測。
目前不需要追逐的做法
以下幾件事目前不宜被寫成 Google AI Overviews 的必要條件：
| 做法 | 官方目前可支持的說法 | 寫作時的限制 |
|---|---|---|
llms.txt | Google Search 忽略它，不影響正負面曝光或排名 | 可作內容導覽提案，不能當 AI 開關 |
| 特殊 AI schema | Google AI features 沒有額外 schema 要求 | 結構化資料仍需與可見內容一致 |
| FAQ rich result | Google 已於 2026-05-07 停止在搜尋結果顯示 FAQ rich results，相關文件也在後續更新中移除 | FAQ 內容仍可服務讀者，但不能承諾 rich result |
| 一個通用 crawler allowlist | 不同平台和產品有不同 crawler 與政策 | 需要按平台檢查，不能把一個 token 推廣全部 |
Google 的 更新紀錄 記錄 FAQ rich result 的變更，也記錄 2026-06-15 對 llms.txt 的澄清。這些日期屬於目前查核的文件狀態，若後續產品更新，應重新查官方頁面，不要把歷史截圖當成現在的規則。
如何量測而不誤讀數字
Google 的 Search Console Generative AI performance report 說明目前寫明，截至 2026-08-31 已向全球所有網站推出；報表包含 AI Overviews 與 AI Mode 的 impressions，資料也納入 Performance report 的 Web search type。Google 6 月 3 日的官方公告則說明，專用檢視與整體 Performance report 並存，不能用其中一個取代另一個。這表示量測策略不應沿用「只能看 Web aggregate、沒有任何 AI performance report」的舊說法；但報表是否在某個 property 可見、是否有足夠 impressions，仍要分開核對。若你的 property 沒有看到該報表，應記錄介面、存取狀態、日期、是否被排除 generative AI features、impressions threshold 與「無資料」原因，不要直接推成零曝光。
一份可審計的觀測紀錄至少要包含：
- query 原文和語言；
- 日期、時區、地區與裝置；
- Google Search、AI Overviews、AI Mode 或其他產品；
- 顯示結果、是否有來源連結、實際引用 URL；
- 取樣數、有效回答數與未出現結果的處理規則；
- Search Console 或其他資料源的日期、property 和報表名稱。
如果要計算「提及率」，先定義分子和分母，例如「在指定查詢樣本中，出現 EthorX 名稱的有效回答數除以可判讀回答數」。這只是該樣本、日期、產品和判讀規則下的提及率，不應不加說明地稱為所有平台通用的 SOV。若要比較平台，必須保留每個平台的查詢集合和有效樣本數。
一份可執行的檢查表
| 順序 | 動作 | 完成證據 |
|---|---|---|
| 1 | 確認 URL、canonical、語言版本與頁面公開狀態 | URL 清單和頁面確認紀錄 |
| 2 | 讀 robots、WAF、HTTP 與初始 HTML | response、log 或測試結果 |
| 3 | 檢查 rendered HTML 的可見文字和內部連結 | DOM/HTML 檢查記錄 |
| 4 | 核對 schema、title、作者、日期與可見內容 | JSON-LD 與頁面對照 |
| 5 | 依 Google 工具或 Search Console 可用報表確認索引、查詢和流量 | property、日期、報表證據 |
| 6 | 固定查詢、日期、裝置和產品做 AI features 觀測 | 查詢表、來源 URL、截圖或文字結果 |
| 7 | 將未讀取、未顯示和未取得的狀態分開記錄 | 「未確認」、「無資料」與原因 |
這份清單是編輯與技術團隊的驗收方法，不是 Google 的排名公式。它的價值在於把「頁面可讀」和「產品選用」拆開，讓後續修訂有可追溯的證據。
常見問題
Google AI Overviews 需要專用 schema 嗎？
Google 目前的 AI features 文件說沒有額外的技術要求或特殊 schema。一般結構化資料仍要符合頁面可見內容，適用時幫助 Google 理解頁面——它做的是「讓內容更好懂」，不是「讓內容被選中」。
llms.txt 是 Google AI SEO 的必要檔案嗎？
llms.txt 是 Google AI SEO 的必要檔案嗎？Google 的 AI optimization guide 和更新紀錄目前都說 Google Search 忽略 llms.txt，不會由此增加或降低曝光、排名——加了不會變好，沒加也不會變差。要建立的話，把它當成可選的公開內容導覽，robots、sitemap 和頁面本身仍然要各自做。
FAQ schema 還能保證 AI Overviews 顯示嗎？
Google 已停止 FAQ rich results，也沒有任何文件支持 FAQ schema 能保證 AI Overviews。FAQ 剩下的價值仍然實在：讀者看得到的一組問答。會不會被產品使用，分開觀測。
Google Search Console 沒有 Generative AI report 代表零 AI 流量嗎？
不能直接這樣推論。官方說明指出該專用報表截至 2026-08-31 已向全球所有網站推出，但 property 仍可能因存取狀態、生成式 AI impressions 不足或網站排除該功能而看不到可用資料；報表資料同時屬於 Performance report 的 Web search type。請分別記錄報表是否可見、property 是否被排除、日期範圍、資料門檻與「無資料」原因，比把缺少報表補成零更準確。
做完這份檢查表就一定會被引用嗎？
檢查表處理的是可存取、可解析、可索引和可量測這四項條件。Google 會不會在某個查詢中選用某一頁，沒有保證——回到考試的比喻：這份檢查表讓你的答案卷交得出去、字跡清楚、寫在對的欄位裡，分數是另一件事。結果用固定查詢和日期觀測，別用技術合規取代結果證據。
若需要把 Google AI features 的檢查延伸到內容治理與服務範圍，可先閱讀 EthorX GEO 服務，再按實際 property、查詢和資料權限安排驗證。
如需了解產品層的觀測工作入口，可再讀 Otlex；產品頁資訊與 Google AI features 結果仍應分開查證。
查證邊界
本文依 Google Search Central 與 Search Console 文件整理 AI features 的資格、報表與驗收方法，沒有取得任何特定 property 的報表讀回、正式 URL 檢查或固定查詢答案樣本。報表可見性、資料期間與產品狀態應在指定帳號和日期下另行核對；技術檢查通過不代表頁面一定出現在 AI Overviews 或被引用。