大戶卡提及率腰斬 玉山逆轉拿下第一

AI推薦觀測 第2輪 2026-08-08

ChatGPT Perplexity Gemini |歷史觀測共2輪

歷史觀測:2026-08-05

為了解AI如何向使用者推薦品牌,本輪報告模擬不同使用者、透過真實瀏覽器環境,向三大AI平台提出相同問題:

請推薦現金回饋信用卡

我們記錄各平台的完整回答,以及各品牌在不同平台中的曝光與推薦情形。

1
AI共識品牌數
出現≥2個AI
0%
全平台一致率
所有AI同時推薦
36%
前三名共識占比
相對共識集中度
+4
本輪新進榜
vs上輪觀測
📋 本輪觀測摘要

玉山UniCard從上期23分一路拉到57分坐上第一,也是這次唯一被兩個平台同時提到的卡;反觀上期居首的滙豐現金回饋御璽卡從67分摔到23分,永豐大戶卡也從60分退到27分。

而三個平台的榜首各挑各的,ChatGPT選台新Richart、Perplexity選滙豐、Gemini給星展eco永續卡。

全場只有台新Richart被AI直接點名,其餘都停在「有說它適合誰」,名次也散得很開。

💡 本輪發現
›除了玉山UniCard橫跨ChatGPT與Gemini,其餘十張卡都只被單一平台提到,同一題問三次幾乎拿到三份不重疊的名單。
›玉山UniCard拿下共識第一,卻沒有在任何一個平台被排到第1名(ChatGPT第3、Gemini第2),靠的是兩邊都提到它。
›滙豐在三個平台被叫成三種名字:Perplexity寫「滙豐」、ChatGPT寫御璽卡、Gemini寫HSBC Live+。
›三個平台都用情境或通路來分類卡片,AI幾乎不給單一答案,而是先問你都在哪裡刷。
SIGO觀測 2026年8月・第2輪
ChatGPT、Perplexity、Gemini
信用卡(現金回饋)推薦
👑
玉山UniCard
AI共識冠軍
🥈 共識第2名:台新 Richart 卡
🥉 共識第3名:滙豐
本輪觀測中,玉山UniCard以最高分拿下共識榜首。
至少2個AI平台皆提及才會出現本卡片
台灣AI市場觀測機構 記錄AI如何推薦品牌
SIGO觀測 sigotw.com
🏆 AI共識排行榜 共11個品牌

本輪前3名合計拿下全部共識分數的36%,其中第1名玉山UniCard以24分的差距領先第2名。

分數越高,代表這個品牌不只被AI提到,而且更常出現在推薦名單的前段。

分數差距越大,代表AI對推薦品牌的共識越明顯。

分數代表「AI有多常把這個品牌排在前面」。

每次回答中名次愈前面分數愈高(第1名10分,遞減至第10名1分,10名以後不計分),全部加總後換算成百分制。

詳細說明→

手機請左右滑動查看表格→

排名品牌共識分數與上期出現次數出現平台平均排名
1玉山UniCard
也曾出現為:玉山 Unicard、玉山UBear/Unicard
57
+34(23→57)2/3(67%)GPTGem 2/3#2.5
2台新 Richart 卡
也曾出現為:台新Richart卡
33
-17(50→33)1/3(33%)GPT 1/3#1.0
3滙豐
33
新進榜1/3(33%)Pplx 1/3#1.0
4星展eco永續卡
也曾出現為:星展 eco 永續卡
33
+20(13→33)1/3(33%)Gem 1/3#1.0
5國泰世華CUBE卡
也曾出現為:國泰CUBE卡
30
+3(27→30)1/3(33%)GPT 1/3#2.0
6永豐
30
新進榜1/3(33%)Pplx 1/3#2.0
7玉山
27
新進榜1/3(33%)Pplx 1/3#3.0
8永豐大戶卡
也曾出現為:永豐 DAWHO 現金回饋卡
27
-33(60→27)1/3(33%)Gem 1/3#3.0
9滙豐現金回饋御璽卡
也曾出現為:滙豐現金回饋卡
23
-44(67→23)1/3(33%)GPT 1/3#4.0
10國泰
23
新進榜1/3(33%)Pplx 1/3#4.0
11HSBC Live+ 現金回饋卡
也曾出現為:滙豐 Live+ 現金回饋卡
23
-27(50→23)1/3(33%)Gem 1/3#4.0

本次排行反映AI當下的推薦結果,想了解品牌在整個月的推薦穩定度、平台差異與排名變化,可進一步參閱SIGO信用卡(現金回饋)指數報告。

📊 各AI推薦差異 前11名

本輪11個上榜品牌中,有10個只有單一平台推薦。

表中數字是該品牌在該平台被排到的名次,✓代表有被提到但沒有進入推薦順序。

品牌ChatGPTPerplexityGemini覆蓋
玉山UniCard#3✗#22/3
台新 Richart 卡#1✗✗1/3
滙豐✗#1✗1/3
星展eco永續卡✗✗#11/3
國泰世華CUBE卡#2✗✗1/3
永豐✗#2✗1/3
玉山✗#3✗1/3
永豐大戶卡✗✗#31/3
滙豐現金回饋御璽卡#4✗✗1/3
國泰✗#4✗1/3
HSBC Live+ 現金回饋卡✗✗#41/3
#1 該平台把品牌排在第幾名(前三名深色)✓ 回答有提到,但沒有進入推薦順序✗ 該平台完全沒有提到
🎯 AI只是提到,還是有推薦? 同一則回答裡的三種待遇

本次11個上榜品牌中,1個被AI直接點名推薦,10個是「符合某個條件才推薦」,0個只是名字有出現。

被AI提到,不代表被AI推薦。

被寫進「最推薦的就這幾個」、被說「有這種需求可以選它」、還是只把名字列在表格裡,是三種差很多的待遇——但在名次上看起來都只是「有出現」。

各平台整理推薦名單的方式:ChatGPT用「依消費習慣特色」、Perplexity用「依常用消費通路」、Gemini用「依消費情境分類」。

直接推薦AI 講到最後直接點名的,像是「最推薦的就這幾個」「真的要選就選它」
看情況推薦AI 有說它適合誰,像是「有這種需求可以選它」,但最後沒有特別點名
只是提到名字有出現在清單或表格裡,但 AI 沒說它適合誰,最後也沒有點名

手機請左右滑動查看表格→

品牌最好的待遇GPTPplxGemAI說它適合誰
玉山UniCard看情況推薦看情況推薦✗看情況推薦網購及特定通路(GPT) 國外旅遊/海外消費(Gem)
台新 Richart 卡直接推薦直接推薦✗✗只辦一張首選(GPT)
滙豐看情況推薦✗看情況推薦✗常去百貨、餐飲(Pplx)
星展eco永續卡看情況推薦✗✗看情況推薦國內外一般消費/無腦刷(Gem)
國泰世華CUBE卡看情況推薦看情況推薦✗✗願意切換方案(GPT)
永豐看情況推薦✗看情況推薦✗追求高回饋無上限(Pplx)
玉山看情況推薦✗看情況推薦✗特定通路切換刷卡(Pplx)
永豐大戶卡看情況推薦✗✗看情況推薦國外旅遊/海外消費(Gem)
滙豐現金回饋御璽卡看情況推薦看情況推薦✗✗追求無腦回饋(GPT)
國泰看情況推薦✗看情況推薦✗多通路日常搭配(Pplx)
HSBC Live+ 現金回饋卡看情況推薦✗✗看情況推薦餐飲/日常生活消費(Gem)
📈 本輪變化 與上輪觀測比較

本輪有4個品牌新進榜、7個掉出前15名。

進出榜是排行版圖移動最直接的訊號,比名次上下幾名更值得先看。

🆕 首次進榜(前15名)
國泰
永豐
滙豐
玉山
📉 掉出前15名
兆豐悠遊聯名卡
台北富邦J卡
永豐SPORT卡
滙豐匯鑽卡
玉山 Pi 拍錢包卡
玉山U Bear卡
袋鼠金融
▲ 共識度上升最多
玉山UniCard +34分(23→57)
星展eco永續卡 +20分(13→33)
國泰世華CUBE卡 +3分(27→30)
▼ 共識度下降最多
滙豐現金回饋御璽卡 -44分(67→23)
永豐大戶卡 -33分(60→27)
HSBC Live+ 現金回饋卡 -27分(50→23)
✨ 新出現的回答重點
消費通路分類回饋無腦回饋概念回饋條件與上限個人化推薦所需資訊回饋上限與條件
品牌排名正在變動?

單輪觀測難以判斷是短期波動,還是長期趨勢。SIGO指數透過整月多輪觀測,追蹤名次波動與逐輪變化,掌握AI推薦版圖的長期走向。

🔍 AI回答重點 AI最在意的評估面向
現金回饋信用卡推薦2現金回饋信用卡比較1消費通路分類回饋1無腦回饋概念1回饋條件與上限1個人化推薦所需資訊1回饋上限與條件1通路消費回饋1海外消費回饋1銀行卡片比較1

顏色越深代表出現頻率越高

🔗 AI引用了哪些來源? AI回答中引用的來源連結
🏷️ 品牌定位印象 AI如何描述各品牌
玉山UniCard
被描述為可依常用特店選方案,回應中歸類為網購、特定通路與海外消費適用
台新 Richart 卡
被說成一張卡搞定日常消費,回應中歸類為只辦一張的首選
滙豐
被描述為餐飲、購物、娛樂通路有加碼,回應中歸類為常跑百貨餐飲者適用
星展eco永續卡
被描述為國內外一般消費1%無上限,回應中歸類為懶得切換權益的無腦刷
國泰世華CUBE卡
被描述為指定權益方案回饋較高,回應中歸類為願意切換方案的人
永豐
被描述為一般消費高回饋、做任務有加碼,回應中歸類為追求高回饋無上限
玉山
被描述為百大特店回饋較高,回應中歸類為特定通路切換刷卡
永豐大戶卡
被描述為海外一般消費回饋不錯但有月上限,回應中歸類為國外旅遊消費
滙豐現金回饋御璽卡
被描述為機制簡單直接,回應中歸類為追求無腦回饋者適用
國泰
被描述為多通路回饋可搭配,回應中歸類為日常與特定商戶並用
📸 AI實際回答畫面 AI回答首屏截圖
ChatGPT
請推薦現金回饋信用卡
請推薦現金回饋信用卡
Perplexity
請推薦現金回饋信用卡
請推薦現金回饋信用卡
Gemini
請推薦現金回饋信用卡
請推薦現金回饋信用卡
📄 AI完整回答 點擊展開各題原始回答

AI回答完整保留,僅做排版以利閱讀,全部未經增刪修改;商品卡片、地圖等互動元件僅轉錄其文字資訊,原始樣貌可參照截圖。

ChatGPT
請推薦現金回饋信用卡

如果你是在台灣找現金回饋信用卡,我會先看「回饋是否容易拿到」,而不是只看最高 %。以 2026 年 8 月目前權益來看,我會優先考慮這幾張:

  • 台新 Richart 卡:我會推薦給想一張卡搞定日常消費的人。特色是 7 大方案最高 3.8%,通路涵蓋餐飲、網購、交通、海外等。台新銀行+1
  • 國泰 CUBE 卡:我會推薦給消費類型很多、願意切換方案的人。特色是指定權益方案可享較高回饋,餐飲、網購、海外、交通等都有涵蓋。
  • 玉山 UBear/Unicard:我會推薦給網購、LINE Pay 使用多的人。特色是適合網購及特定通路;Unicard 可依常用特店選方案。
  • 滙豐現金回饋卡:我會推薦給想要比較「無腦」的現金回饋的人。特色是適合重視簡單、直接的回饋機制;但要注意不同卡別與活動條件。

🥇 如果只辦一張

我會先選 台新 Richart 卡。

原因是它目前把日常消費拆成幾個方案,例如超商/量販/交通、餐飲、網購、海外等,而且官方目前標示最高 3.8%,涵蓋範圍比單純只吃某個通路的卡更廣。台新銀行

台新銀行信用卡官方頁面

💡 如果你追求「真正無腦」

可以優先找不限通路、回饋率穩定的卡,而不要被「最高 5%、10%」吸引。很多高回饋其實有登錄、指定通路、月上限、帳戶往來或任務條件。

例如台新目前的部分卡片,國內一般消費就有 0.5% 無上限,指定通路則可再加碼;所以要看你的實際消費分布。台新銀行

如果你告訴我這 4 個資訊,我可以直接幫你挑出「最適合你的 2~3 張」,並算出每月大約可以拿多少回饋:

  1. 每月刷卡約多少?(例如 3 萬)
  2. 主要花在哪?(吃飯/網購/超商/交通/繳費/海外)
  3. 有沒有常去日本、韓國或其他海外?
  4. 能不能接受辦銀行帳戶/設定自動扣繳?
Perplexity
請推薦現金回饋信用卡

以下是幾張在2026年評價較高的現金回饋信用卡方向,實用性高,適合日常刷卡。請根據你常用通路和需求再挑選。

  • 滙豐 Live+現金回饋卡:國內一般通路高回饋,餐飲/購物/娛樂等特定通路有加碼,適合常去百貨、餐飲的使用者。
  • 永豐 DAWHO 大戶現金回饋卡:一般消費高回饋,完成指定任務後有額外加碼,海外一般消費亦有不錯回饋,月上限有限制需注意。cardu.com+1
  • 玉山 UniCard 或 Unicard 系列(主打通路切換回饋):在百大特店等通路的回饋較高,適合喜歡在特定通路刷卡的人。vocus
  • 國泰Cube 卡:多通路回饋與搭配方式,適合日常與特定商戶搭配使用。
  • 永豐/其他銀行的其他高回饋卡(如大戶/無上限型)若你追求簡單刷卡、無上限回饋,這類型也值得比對。rich01+1

建議要點

  • 別只看最高回饋%,要看上限與條件是否容易達成(任務、綁定自動扣繳、通路限制等)。
  • 若你常國內通路消費,選擇國內綜合回饋穩定且無嚴格上限的卡較省事。money101.com+1
  • 若你常海外或網購,注意海外/跨境回饋與手續費,選擇對海外消費友善的卡。

如告訴我你的月刷卡金額、常用通路(餐飲、超市、加油、網購、海外等)、是否想要無上限或有上限、以及是否想搭配特定銀行優惠,我可以幫你更精準地篩選與比對。

Gemini
請推薦現金回饋信用卡

挑選現金回饋信用卡時,主要可以分成「無腦刷(不限通路/無上限)」與「指定通路高回饋」兩種類型。為了給您最精準的建議,想先向您了解兩個小問題:

  • 您的主要消費習慣是哪一種?(例如:網購、行動支付、海外旅遊、餐廳吃飯,或是希望完全不用動腦任意刷)Trip.com
  • 您目前慣用的銀行帳戶有哪些?(因為許多高回饋卡片需要綁定指定銀行的數位帳戶自動扣繳才享有加碼)Money101

在等待您回覆的同時,為您整理目前市場上討論度最高、回饋表現優秀的幾張熱門現金回饋信用卡:Trip.com

1. 國內外一般消費 / 無腦刷推薦 Money101

  • 星展 eco 永續卡 Money101
    • 特色:國內外一般消費享 1% 現金積點無上限。money101.com.tw
    • 亮點:若至日、韓、歐、美、新加坡等指定國家旅遊或消費,實體卡刷卡最高可享 5% 回饋,非常適合懶得切換權益、一張卡走天下的人。Trip.com+1

2. 國外旅遊 / 海外消費推薦 Trip.com

  • 玉山 Unicard Trip.com
    • 特色:透過「簡單選/任意選」或完成指定任務(帳單e化與帳戶自扣),百大指定特店與海外消費最高可享 4.5% 至 5% 玉山 e point(1點=1元)。Trip.com
  • 永豐 DAWHO 現金回饋卡 Trip.com
    • 特色:完成指定數位帳戶任務(大戶等級),國外消費或指定通路(如旅遊、飯店、航空等)最高可享 8% 回饋(含基本與加碼,具每月上限)。Trip.com

3. 餐飲、日常與生活消費推薦 Trip.com

  • 滙豐 Live+ 現金回饋卡 卡優新聞網
    • 特色:針對亞洲人最常消費的餐飲、購物、娛樂通路提供高額回饋。Trip.com
    • 亮點:完成指定扣繳任務後,指定通路最高可享 4.88% 現金回饋。Trip.com+1

您可以告訴我您平時最常花錢的地方(例如網購佔多大比例、常去哪個國家旅遊),我將會為您計算並推薦最適合您的組合!

想看整個品類的長期推薦格局?

單輪觀測看當下,完整月報看整體趨勢。

📊 全品牌穩定度總表:看哪些品牌穩定被推薦,哪些只是偶爾出現
🔀 三大AI平台拆解:找出不同AI的推薦差異與品牌缺席
🔗 AI引用來源分析:了解AI推薦背後引用了哪些內容與網站

查看觀測整個月的SIGO信用卡(現金回饋)指數→

🔬 我們如何進行本輪觀測

本報告運用SIGO自主研發的AI觀測技術,以真實瀏覽器環境進行觀測,而非僅透過API擷取模型回覆,盡可能貼近一般使用者的實際使用情境,更真實地呈現品牌在AI中的曝光與推薦表現。

觀測過程會模擬不同使用情境,向各AI平台提出相同問題,完整記錄回答內容、引用來源、品牌提及情形與推薦理由,再進行交叉分析與整理。

由於AI的回答可能受到模型版本、個人化設定、登入狀態、地區、時間及系統更新等因素影響,因此本報告反映的是觀測期間的實際結果,而非永久固定的答案。

AI正在推薦什麼品牌?

SIGO每週把最新的AI推薦觀測整理給你。
新出現的品牌、推薦排名的變化、AI正在看重什麼?

追蹤SIGO觀測

SIGO觀測是一個獨立的AI推薦觀測機構,持續記錄ChatGPT、Gemini、Perplexity等AI平台在回答消費者提問時,實際提及與推薦了哪些品牌。

我們觀測的對象是整個產業與品類內的所有品牌,而不是單一品牌自己的表現,就像媒體記錄市場動態,而不是幫特定公司做自我檢測。

多數AI能見度工具是品牌方拿來查看自己在AI中的曝光狀況,SIGO觀測的角色不同:我們持續掃描每個品類中所有主要品牌被AI提及的情況,建立跨品牌、跨期的完整觀測紀錄。

SIGO觀測採用大量真實瀏覽器環境搭配台灣本地網路進行觀測,以固定方法與固定週期產出品類指數與觀測報告,讓任何人都能看見整個產業的AI推薦格局,而不只是單一品牌的片面數據。

因為真實環境、真實瀏覽器,就等於是真實網友實際問AI看到的答案和畫面,而不是一般串API跑出來的答案。

國內外多數AI能見度工具是透過API直接呼叫模型取得回答,但API回傳的內容與消費者在ChatGPT、Gemini、Perplexity等介面上實際看到的畫面並不相同,且會因為API使用的模型不同,差距更大。

真實介面中的購物卡片、引用來源、在地化價格與品牌排序,往往是API呼叫無法完整重現的層面,API觀測與真實環境觀測,測量的其實是兩種不同的對象。

SIGO觀測選擇採用大量不同用戶的真實瀏覽器環境進行觀測,搭配台灣本地網路環境執行查詢,記錄的是台灣消費者打開AI對話視窗時,實際會看到的推薦內容。

這個選擇讓觀測結果更貼近消費者的真實體驗,也是SIGO觀測與多數API觀測工具在方法論上的根本差異。

一般AI能見度檢測工具的邏輯是查詢自己的品牌,測量的原點永遠是你自己。如果品牌已經進入AI的回答,工具看到的是你的表現;如果尚未進入,看到的其實是別人的位置。

SIGO觀測從一開始就以第三方角度觀測整個產業,如實呈現業界現況,已經進入答案時參考價值更高,尚未進入時則能掌握業界趨勢。

除了以品牌為主角的觀測報告,SIGO觀測還提供跨產業視角的內容:趨勢洞察報告鎖定多個議題,記錄各產業話題的變化方向;SIGO指數報告則把品類內的觀測數字彙整成單一指數,呈現整體AI推薦環境的走勢。

這些內容幫助你掌握的不只是單一品牌的位置,而是整個商業環境的脈動。

可以。只要品牌所屬的品類在SIGO觀測範圍內,你的品牌就會持續被收錄,累積出現次數、涵蓋品類與最新一次收錄紀錄。如果你的行業或產品品類尚未涵蓋,也歡迎告訴我們,這是SIGO觀測擴充品類時重要的參考依據。

每個有進入觀測範圍的品牌都有專屬的品牌頁面,在AI答案中的表現若通過一定的門檻,我們會生成專屬的品牌檔案,彙整上月全月觀測數據,把該品牌在各品類中的AI推薦排行整理成單一頁面:涵蓋品類數與觀測次數、各品類的名次與AI推薦分數、名次波動與競爭品牌脈絡、AI在回答中如何描述這個品牌、以及所有提到這個品牌的相關報告列表,都會完整呈現。

需要提醒的是,SIGO觀測不是為單一品牌量身打造的檢測服務,我們記錄的是整個品類內所有品牌的表現,你的品牌只是其中之一。這個角度反而更有價值:你看到的不只是自己有沒有被AI提及,而是在同一個品類中,哪些品牌被提得多、哪些正在流失能見度,這些對照才是判斷自己實際處境的關鍵依據。

SIGO觀測的內容分成兩層。基礎層是持續產出的觀測報告,包含記錄各產業品牌實際被AI推薦情況的AI推薦觀測報告、觀察各產業話題與變化的AI趨勢洞察、以及彙整單一品牌在AI推薦中出現紀錄的品牌檔案,這三類報告構成SIGO觀測資料庫的核心。

在基礎層之上,SIGO各品類指數彙整上個月該品類的所有觀測,呈現推薦集中度與穩定度的變化;針對區域性比較強的品類例如台北補習班,則有區域性AI推薦榜來觀察在地品牌推薦情況,不計入總指數。

每期各品類指數再彙整為SIGO總指數,呈現整體AI推薦環境的變化方向,讓單一觀測數據最終串接成可長期追蹤的產業指標。

AI推薦觀測報告
記錄AI在各產業、各品類實際推薦了哪些品牌
AI趨勢洞察
觀察AI回答中的產業話題與市場變化
品牌檔案
累積單一品牌在不同品類、不同時期的AI出現紀錄
↓
SIGO各品類指數
將一段期間內的品類觀測累積為指數,觀察品牌推薦集中度與穩定度的變化
↓
區域性AI推薦榜
觀察特定地區的AI品牌推薦情況及其跨期變化
不匯入總指數
SIGO總指數
彙整各品類指數,觀察整體AI市場推薦環境的變化方向

我們的觀測題目都是以推薦意圖為核心的固定提問。因為「推薦」是消費決策前最高頻的查詢組合之一,也是品牌方最重視的關鍵字,可以視為品牌在AI市場中的「聖杯」:能夠穩定進入推薦名單,代表品牌已經具備一定程度的市場認知與AI推薦優勢。

此外,跨期比較要求題目恆定,題目一旦變動,數值的升降就無法區分是AI推薦傾向改變,還是提問方式改變。

平台選擇的依據是台灣使用者的實際接觸範圍,而非模型本身的技術評價。

SIGO記錄的是消費者可能真實接收到的推薦內容,因此納入標準是普及程度,不是能力排名。

ChatGPT在台灣的一般使用者滲透率最高,是多數人第一個接觸的AI對話工具。

Gemini依託Google既有的服務入口,在搜尋與行動裝置端擁有廣泛的自然觸及。

Perplexity則是兩大巨頭之外知名度最高的獨立平台,在資料查找與報告寫作場景中有明確的使用族群,而因其預設會先搜尋再回答,所以是GEO操作的重要參考平台。

其他平台目前不納入,原因各異。

Grok的主要入口X.com在台灣屬於相對小眾的社群平台,一般消費者接觸機會有限。

Claude在技術與網路社群中知名度高,但在一般消費族群中的普及程度尚未達到同等水準。這些判斷會隨市場變化重新評估,平台名單並非永久固定。

觀測平台的增減將視使用者接觸範圍的實際變化調整,任何調整都會在方法學說明中記錄變更時點,並在指數計算上維持前後期的可比處理。

五種內容對應五種不同的觀測單位:單次、跨期、地區、品牌、產業。理解差別最快的方式,是看它們各自回答什麼問題。

觀測報告:某一次觀測看到了什麼

以品類為單位,每次觀測完成即發布,記錄該次三個平台各自給出的品牌名單與排序。觀測序號累計不重置,是可回溯的原始記錄。

SIGO指數:跨期彙整和分析,展示這個產品類別的推薦格局如何變動

以品類為單位,將整月多次觀測結果彙整為單一數值,並以基期正規化。指數頁提供跨期比較、排名變動、平台間分歧來源等解讀,回答的是趨勢問題而非單次問題。

SIGO指數詳細說明

地區排行榜:同一服務在不同城市的推薦差異

適用於推薦結果會因地區而異的服務型品類,採城市層級分眾。排行榜為獨立產品,不納入SIGO總指數計算,避免地區樣本影響跨品類可比性。

品牌檔案:單一品牌在各品類的表現軌跡

以品牌為單位橫向彙整,呈現該品牌的歷史表現、被提及的品類分布、以及推薦來源結構。品牌檔案是查詢入口,觀測報告與指數則是它的資料來源。

被AI提及過的品牌不會自動建立檔案,需通過穩定度門檻,避免名單灌水而失去參考價值。

趨勢洞察:AI如何回答這個產業的消費疑問

以產業為單位,提出五題開放式問題,涵蓋風格趨勢、預算配置、選購考量等消費者實際會問的內容,記錄三個平台的完整回答並交叉分析。

洞察觀察的是論述內容而非品牌名次,因此不產生分數,也不進入指數計算。它回答的是AI對整個產業的認知框架正在如何移動。

五者的關係

觀測報告與趨勢洞察是兩條並行的原始層,前者問品牌,後者問議題。指數與品牌檔案都由觀測報告彙整而來,方向不同:指數往時間軸縱向累積,品牌檔案往品牌橫向收攏。地區排行榜自成一套,與總指數各自獨立。

不會,這也不是SIGO觀測要做的事。SIGO觀測的角色是記錄與呈現AI實際推薦了哪些品牌,而不是介入或改變AI的推薦結果,這個角色分際是SIGO觀測公信力的基礎。

不過,看得懂數據本身就有價值。

透過品牌檔案與品類指數,你可以清楚看到自己在哪些平台、哪些品類中被提及,AI又是用什麼方式描述你的品牌,這些觀測結果能幫助你判斷目前所處的位置,以及該採取的行動。

每份報告裡的共識分數、出現率、穩定度、SIGO指數,量的是不同層面的東西:

共識分數看AI多常把品牌排在前面。

出現率看AI提不提到這個品牌。

穩定度看提到的時候名次可不可靠、穩不穩定。

SIGO指數則是跨期統計和分析,方便掌握市場真正的變化。

共識分數 = 結果
出現率、覆蓋平台、平均排名 = 組成這個結果的細節
名次區間、穩定度 = 這個結果到底穩不穩

這幾個指標搭配著看,才能判斷一個品牌是穩定站上前段班,還是少數幾次剛好衝到前面。

完整說明與計算邏輯,可以參考SIGO觀測數據與排名說明大全。

最常見的誤會,是只憑感覺比較兩個品牌的曝光狀況,結果被公式的乘法效果搞混了。

共識分數其實可以拆解成:

共識分數(%)=出現率(%)×(平均每次出現拿到的積分÷10)

這代表出現率其實是分數的天花板:不管一個品牌每次出現時排名多好,只要出現率不夠高,分數就是衝不上去——因為公式把「沒出現的那幾次」算成0分,一起攤進分母裡。

舉個例子,同樣觀測10次:

品牌C:出現9次(出現率90%),但每次都排第9名(2分)→ 積分9×2=18分 → 共識分數18分。

品牌D:只出現4次(出現率40%),但每次都排第1名(10分)→ 積分4×10=40分 → 共識分數40分。

品牌D出現的次數比品牌C少一半以上,共識分數卻是品牌C的兩倍多。乍看「品牌C幾乎每次都出現,應該比較強」,但因為排名一直在後段,分數反而被拉低;品牌D雖然常常缺席,但只要出現就是第一名,含金量高,分數就上得去。

所以看到兩個品牌「感覺條件差不多」但分數差很多的時候,先分別去看它們的出現率和平均排名這兩個數字,答案通常就藏在這兩個數字的落差裡,不是共識分數算錯了。