問 AI 得到的答案，為什麼跟事實不一樣？ChatGPT、Google AI 摘要怎麼形成回答，企業可以做什麼

你是不是也遇過這些情況？

• 「問 ChatGPT 我們這個產業有哪些廠商，名單裡沒有我們？」AI 的答案來自訓練時讀過的文字，加上當下搜尋到的網頁；網頁沒被收錄，AI 就讀不到你。
• 「AI 介紹我們的服務，用的是同業常見的說法，跟我們實際的做法不一樣？」你的資料在網路上越少，AI 越容易用「這類公司通常怎樣」的說法，替你補上空白。
• 「同一個問題問了三次，三次答案都不一樣，到底該信哪一個？」AI 每次都重新組一次答案，冷門的事實最容易一次一個樣，所以把它當成網路上資訊的整理，而不是定論。

AI 怎麼組出答案：訓練時學到的內容，加上即時搜尋到的網頁

AI 的回答，大致來自兩個地方：一是模型訓練時讀過的大量文字，二是回答當下即時搜尋到的網頁。兩者混在一起，才組成你看到的那一段答案。

訓練資料有截止的時間點，之後才成立的公司、才推出的產品、才寫好的說明，模型本身並不知道。所以現在的 AI 服務，會在需要時先上網找資料。OpenAI 在 2024 年 10 月推出 ChatGPT 搜尋，ChatGPT 會依問題決定要不要搜尋網路，回答時附上來源連結。Google 的 AI 摘要與 AI 模式，依 Google 搜尋中心的說明，可能使用「查詢擴展」（query fan-out）的做法：針對問題的幾個子主題與不同資料來源，同時發出多個相關的搜尋，再整理成一段答案，附上相關連結。

這代表兩件事。第一，網頁要先被搜尋引擎收錄、可以在搜尋結果中顯示，才有機會被 AI 讀到。Google 官方說明，要出現在 AI 摘要或 AI 模式，沒有額外的條件，也不需要特別的最佳化，基本的 SEO 做好就是基礎；但收錄與顯示，Google 也說明並不保證。第二，AI 讀到的不只是你的網站，還有其他網站怎麼寫你，以及怎麼寫你所在的產業。

舉個例子（示意）：一家做工業烘箱的公司，網站上只有產品照片和型號表，溫度範圍、產能、適用的食材都寫在圖片裡。客戶問 AI「食品廠用的隧道式烘箱，台灣有哪些廠商」，AI 搜到的是幾家把用途、溫度與產能寫成文字的同業頁面。這家公司的產品就算更合適，也很難被提到。原因不是 AI 不喜歡它，而是 AI 找不到可以引用的內容。網站怎麼被 Google 找到、讀懂，可以先看〈B2B 網站怎麼被 Google 找到？SEO 是什麼、怎麼判斷做得好不好〉。

資料不夠時，AI 會用常見說法補空白

你的資料在網路上越少，AI 越容易用「這一類公司通常是怎樣」的常見說法，替你補上空白。這是很多企業覺得「AI 好像先有立場」的原因。

OpenAI 的研究團隊在 2025 年 9 月發表論文〈Why Language Models Hallucinate〉，說明了背後的道理：語言模型遇到不確定的問題時，常常會猜一個看起來合理的答案，而不是說「我不知道」，因為現行的訓練與評分方式，等於在獎勵猜測。論文也指出，在訓練資料裡只出現過一次的冷門事實，模型最容易答錯；像愛因斯坦生日這種到處都寫到的事實，模型就很少出錯。對大多數中小企業來說，公司的做法、服務範圍、產品特色，正好就是網路上很少被寫到的冷門事實。

Google 搜尋副總裁 Elizabeth Reid 在 2024 年 5 月說明 AI 摘要出錯的原因時也提到：某些主題在網路上能找到的高品質內容有限，形成「資訊缺口」；再加上 AI 可能誤解問題，或誤讀網頁上語言的細微差異，就可能給出不正確的資訊。

舉個例子（示意）：一家做小量客製包裝盒的工廠，最少 300 個就接單，打樣大約一週。但網路上談「客製包裝」的資料，大多寫的是大型印刷廠的條件：最少要做上萬個、開模費高、交期一個月以上。這家工廠如果沒有把自己的最低數量、打樣方式與交期寫清楚，有人問 AI「客製包裝盒最少要做多少」，AI 很可能直接套用那些常見的數字，讓正好需要小量的客戶，以為這家也做不到。這不是 AI 有立場，而是它手上只有那些資料。

所以，面對 AI 的答案，第一個要問的不是「AI 為什麼這樣說我」，而是「網路上有沒有足夠清楚的資料，讓它不必這樣猜」。

同一個問題，AI 為什麼每次答案不一樣？新資訊多久才會反映

AI 的答案每一次都是重新組出來的，不是去查一份固定的資料表。所以同一個問題，換個問法、換一天問，甚至只是重問一次，答案都可能不同。

同一篇 OpenAI 論文舉過一個例子：研究人員請一個模型回答其中一位作者的生日，並註明「知道才回答」，結果三次詢問得到三個不同的日期，而且三個都是錯的。冷門的事實，模型不確定，答案就容易一次一個樣。加上有搜尋功能的 AI，每次搜到的網頁也可能不一樣，答案自然會跟著變。

新資訊要多久才會反映，也沒有固定的時間。網站更新之後，要等搜尋引擎重新造訪、重新收錄；AI 服務本身也一直在調整模型與搜尋方式。你今天改好一頁，不會隔天所有 AI 的說法就跟著改。重要的頁面更新後，可以用 Google Search Console 的網址檢查工具要求重新檢索，再給它一些時間。

比較實際的心態，是把 AI 的答案看成「目前網路上關於你的資訊，被整理出來的樣子」。它會隨著網路上的資訊與 AI 服務的更新而改變，適合定期觀察，不適合看一次就下結論。

企業可以做的五件事：讓 AI 讀到清楚、一致、有根據的資訊

AI 要不要提到你、怎麼描述你，沒有人能保證。但你可以讓它讀到的材料更清楚、更一致、更有根據，減少它需要猜的地方：

1. 把重要的事寫成看得到的文字：服務範圍、適用產業、規格、交期、服務地區，以及「不做什麼」。寫在圖片裡、藏在下載檔裡的內容，AI 很難引用。只給機器看、訪客看不到的文字也沒有用，Google 的垃圾內容政策把隱藏文字列為違規。
2. 用客戶會問的問題當標題，下面第一段直接回答：AI 常把「一個問題＋一段回答」當成一組引用。標題寫「交期多久？」、第一段就寫「標準品 3～5 個工作天，客製品依規格約 4～6 週」（示意），比一段介紹公司歷史更容易被拿去回答。
3. 各處的基本事實要一致：官網、型錄、Google 商家檔案、LinkedIn、新聞稿上的公司名稱、服務項目、地址與成立時間要一致。說法不一致時，AI 只能在幾種版本之間猜。
4. 寫出根據：數字從哪裡來、標準依據什麼、做過哪些類型的案子。普林斯頓大學等團隊在 KDD 2024 發表的 GEO 研究發現，在內容裡加上引用來源、引述與統計數字，在研究測試中最多能讓內容在 AI 回答裡的能見度提升約 40%。
5. 主動說明客戶常有的誤會：如果你知道客戶常把你歸類成另一種服務，或常擔心某件事，就寫一段把差別與分工說清楚。AI 找得到你的說法，才有機會引用它，而不是套用常見印象。

另外，建議每一季用客戶真的會問的 5～10 個問題，各問一次常用的 AI 服務，把答案記錄下來，看哪些地方開始寫對了、哪些還沒有。遇到明顯錯誤的 Google AI 摘要，可以按答案下方的倒讚，再選「回報問題」，把錯誤告訴 Google。這些做法的完整說明，可以看〈GEO 是什麼？AI 搜尋時代，怎麼讓 ChatGPT、Gemini 讀懂並引用你的網站〉。

這是一個過程：AI 服務會更新，你的網站資訊會累積

面對 AI 的答案，比較健康的看法是：這是一個過程，不是一次定生死的考試。AI 服務會持續調整，但調整不一定朝對你有利的方向，也沒有人能保證 AI 會推薦哪一家。真正握在你手上的，是你放到網路上的資訊：每多一頁把客戶問題回答清楚的內容、每多一個說法一致的外部介紹，AI 下次整理答案時，能用的材料就多一些。這些內容不會因為停止付費就消失，會一直累積。

舉個例子（示意）：一家做精密零件加工的公司，第一季問 AI「台灣做鈦合金加工的廠商」，答案只提到幾家大廠。它把三種主要製程各寫成一頁，寫清楚材質、公差與打樣方式，再補上十題常見問題。第二季再問，AI 偶爾會提到它，但描述還不完整；第三季，部分答案已經能正確寫出它擅長的材質。這只是示意，不代表每家公司都會有同樣的變化，但方向是一致的：資訊越完整，被正確描述的機會越高。

也因為是過程，不需要因為 AI 一次答錯就焦慮，也不必跟著每一個「保證被 AI 推薦」的方案花錢。為什麼把對的事做久一點更重要，可以看〈怕錯過 AI，就該每個平台都花錢嗎？把對的事做久一點〉；為什麼越早開始累積越有利，可以看〈早一點開始做對的事：選擇也有時間價值〉。

累積需要時間，但正在找方案的客戶不會等。在網站的資訊慢慢被收錄、被 AI 讀懂的這段期間，搜尋廣告能讓正在搜尋的人，現在就在搜尋結果裡看到你；而且廣告帶他去的，是你自己寫清楚的那一頁，不是經過 AI 重新整理、可能少了重點的版本。B2B 為什麼適合搜尋廣告、預算怎麼抓，整理在〈B2B 公司下 Google 關鍵字廣告有用嗎？預算與常見誤區〉。

你自己用 AI 評估廠商時，也要記得這件事

反過來看，企業自己用 AI 查供應商、評估外部服務時，也會遇到同樣的情況：AI 給的評價，常常是「這一類服務」的普遍優缺點，不一定是「這一家」的實際做法。

例如問 AI「中小企業導入 ERP 系統要注意什麼」，它很可能列出常見的問題：導入期很長、客製費用越加越多、員工不願意改用新系統。這些提醒都有道理，但你要評估的那一家，也許是先從一兩個部門小範圍導入、費用一開始就講清楚的做法。只看 AI 的整理就把它排除，可能錯過合適的選擇；反過來，只因為 AI 說某一類服務好，就直接簽約，也可能忽略那一家實際的條件。

比較穩當的做法，是把 AI 當成整理問題清單的助手：請它列出這類服務常見的風險，再拿這些問題去問廠商本人，並對照廠商公開寫出的做法與合作條件。可以直接問：「這些常見的問題，你們的做法怎麼處理？」願意把做法寫清楚、問了答得出來的廠商，通常也比較值得進一步談。

面對 AI 的答案，企業常見的三個誤區

• 期待改一頁，AI 隔天就改口：網頁要重新被收錄，AI 服務也有自己的更新節奏。改完之後持續觀察幾個月，比每天重問一次更有意義。
• 用隱藏文字或只給機器看的內容：例如在頁面塞進訪客看不到的關鍵字，或在結構化資料裡寫頁面上沒有的說法。這不但很難被 AI 當成可信的來源，還可能違反搜尋引擎的政策。
• 把一次的答案當成最後的結論：不論是 AI 說錯你的公司，或是你用 AI 評估別家廠商，單一次的答案都只是當下網路資訊的整理。多問幾次、看來源連結、回到原始資料，判斷才穩當。

可以先問自己：客戶最常問的十個問題，我們的網站上找得到清楚的文字答案嗎？官網、型錄與外部平台上，公司的基本資料一致嗎？上一次用客戶的問法問 AI，是什麼時候？

AI 答錯你的公司，可以找哪些外部服務？

AI 答錯，多半是因為網路上關於你的資料太少或不一致。想找外部協助時，常見三種選擇：

沒有人能保證 AI 怎麼回答，能做的是讓它讀到清楚、一致、有根據的資訊。各種服務怎麼挑、可以先問哪些問題，整理在〈B2B 商機開發服務怎麼挑選？〉。

常見問題

這些工作，現在由誰負責？

AI 會怎麼回答，沒有人能保證；能做的，是讓它讀到清楚、一致、有根據的資訊，同時讓正在找方案的客戶直接找到你。Tshutlink 把集客網站、Google 搜尋廣告與 Tshutlink 業務開發代表（T-SDR）完整整合在一起：網站用客戶會問的問題回答、寫出根據，讓搜尋引擎與 AI 讀得懂；客戶主動詢問時，T-SDR 在上班時間回電確認需求、時程、預算與決策角色，分級後交給你的業務。先聊 3～5 分鐘，面談時再一起看你的產業在網路上有多少人在找。

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