蝦皮分數翻四倍 信用卡被擠到第四

AI推薦觀測 第5輪 2026-08-17

ChatGPT Perplexity Gemini |歷史觀測共5輪

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:

請推薦網購用的信用卡

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。

5
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
44%
前三名共識占比
相對共識集中度
+9
本輪新進榜
vs上輪觀測
📋 本輪觀測摘要

上期以60分居首的玉山UniCard這期掉到20分,榜首換成蝦皮、momo購物網並列57分,但這兩個只是AI用來講回饋通路的電商名字,不是被推薦的卡。

而在Perplexity這邊,這次連名單都沒給,只反問你常買哪些平台。

真正被直接點名的是玉山U Bear卡,ChatGPT把它排第1、Gemini只給第8。

💡 本輪發現
›前五名有四個是電商平台名字,AI談網購卡時先把通路鋪開,真正的卡片反而擠到後段。
›平台聯名卡這期集體退燒,台北富邦momo卡從23分、國泰世華蝦皮聯名卡從20分雙雙歸零,Gemini雖有點名但都排在第11、12名。
›Perplexity這次一張卡都沒講,改成回頭問你常逛哪些平台、每月預算多少,這題等於整個平台都沒有品牌露出。
›蝦皮和淘寶同樣被兩個平台提到,24分的差距全出在名次,淘寶在ChatGPT和Gemini都是第6,兩邊一起落後。
🏆 AI共識排行榜 共19個品牌

本輪前3名合計拿下全部共識分數的44%,第1名蝦皮與第2名同分。

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蝦皮
57
+34(23→57)2/3(67%)GPTGem 2/3#2.5
2momo購物網
也曾出現為:momo
57
+30(27→57)2/3(67%)GPTGem 2/3#2.5
3PChome
47
+37(10→47)2/3(67%)GPTGem 2/3#4.0
4玉山U Bear卡
也曾出現為:玉山 U Bear、玉山 U Bear卡、玉山U Bear
43
+23(20→43)2/3(67%)GPTGem 2/3#4.5
5淘寶
33
+26(7→33)2/3(67%)GPTGem 2/3#6.0
6永豐大戶卡
也曾出現為:永豐 DAWHO、永豐DAWHO
30
新進榜1/3(33%)GPT 1/3#2.0
7Coupang
也曾出現為:酷澎
23
+3(20→23)1/3(33%)Gem 1/3#4.0
8玉山UniCard
也曾出現為:玉山 Unicard
20
-40(60→20)1/3(33%)Gem 1/3#5.0
9LINE Pay
13
新進榜1/3(33%)GPT 1/3#7.0
10國泰世華CUBE卡
也曾出現為:國泰世華 CUBE卡
13
-20(33→13)1/3(33%)Gem 1/3#7.0
11街口
10
新進榜1/3(33%)GPT 1/3#8.0
12Amazon
7
+4(3→7)1/3(33%)GPT 1/3#9.0
13永豐現金回饋JCB卡
7
新進榜1/3(33%)Gem 1/3#9.0
14Costco 好市多
也曾出現為:Costco
3
+3(0→3)1/3(33%)GPT 1/3#10.0
15Yahoo
3
新進榜1/3(33%)Gem 1/3#10.0
16KKday
0
新進榜1/3(33%)GPT 1/3#11.0
17台北富邦 momo卡
0
-23(23→0)1/3(33%)Gem 1/3#11.0
18Booking
0
新進榜1/3(33%)GPT 1/3#12.0
19國泰世華蝦皮購物聯名卡
也曾出現為:國泰世華 蝦皮購物聯名卡
0
-20(20→0)1/3(33%)Gem 1/3#12.0

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(網購)指數報告。

📊 各AI推薦差異 前15名

蝦皮與淘寶同樣被2個平台推薦,共識分卻差24分(57比33)。

兩者廣度相同,分數差距完全來自名次。

淘寶在每個平台都是第6名,沒有哪一個平台特別差,落後是全面性的,而不是某一個平台的問題。

相對地,蝦皮平均排名2.5、淘寶平均排名6.0。

本輪15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
蝦皮#3✗#22/3
momo購物網#4✗#12/3
PChome#5✗#32/3
玉山U Bear卡#1✗#82/3
淘寶#6✗#62/3
永豐大戶卡#2✗✗1/3
Coupang✗✗#41/3
玉山UniCard✗✗#51/3
LINE Pay#7✗✗1/3
國泰世華CUBE卡✗✗#71/3
街口#8✗✗1/3
Amazon#9✗✗1/3
永豐現金回饋JCB卡✗✗#91/3
Costco 好市多#10✗✗1/3
Yahoo✗✗#101/3
#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19個上榜品牌中,5個被AI直接點名推薦,2個是「符合某個條件才推薦」,12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「依使用情境分類信用卡」、Gemini用「依網購習慣分類(多平台/單一平台)」。

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
蝦皮只是提到只是提到✗只是提到—
momo購物網只是提到只是提到✗只是提到—
PChome只是提到只是提到✗只是提到—
玉山U Bear卡直接推薦直接推薦✗看情況推薦單純網購(GPT) 多平台網購族(Gem)
淘寶只是提到只是提到✗只是提到—
永豐大戶卡看情況推薦看情況推薦✗✗網購+海外消費(GPT)
Coupang只是提到✗✗只是提到—
玉山UniCard直接推薦✗✗直接推薦多平台網購族(Gem)
LINE Pay只是提到只是提到✗✗—
國泰世華CUBE卡直接推薦✗✗直接推薦多平台網購族(Gem)
街口只是提到只是提到✗✗—
Amazon只是提到只是提到✗✗—
永豐現金回饋JCB卡看情況推薦✗✗看情況推薦多平台網購族(Gem)
Costco 好市多只是提到只是提到✗✗—
Yahoo只是提到✗✗只是提到—
KKday只是提到只是提到✗✗—
台北富邦 momo卡直接推薦✗✗直接推薦momo購物重度使用者(Gem)
Booking只是提到只是提到✗✗—
國泰世華蝦皮購物聯名卡直接推薦✗✗直接推薦蝦皮購物重度使用者(Gem)
📈 本輪變化 與上輪觀測比較

本輪有9個品牌新進榜、9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)
Amazon
Costco 好市多
LINE Pay
PChome
Yahoo
永豐大戶卡
永豐現金回饋JCB卡
淘寶
街口
📉 掉出前15名
HSBC Live+ 現金回饋卡
TiMOTION
中銀Chill World
台北富邦 momo卡
台新 Richart 卡
國泰世華蝦皮購物聯名卡
星展傳說對決卡
玉山 Pi 拍錢包卡
遠東Happy Go快樂信用卡
▲ 共識度上升最多
PChome +37分(10→47)
蝦皮 +34分(23→57)
momo購物網 +30分(27→57)
▼ 共識度下降最多
玉山UniCard -40分(60→20)
台北富邦 momo卡 -23分(23→0)
國泰世華CUBE卡 -20分(33→13)
✨ 新出現的回答重點
現金回饋機制海外消費回饋新戶加碼優惠回饋上限與任務條件網購回饋比例
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回答形式 共2次畫面曝光

除了文字,AI還提供了哪些內容?

📋 比較表格:2
品牌文字排名呈現形式卡片內順位
玉山U Bear卡#4📋 比較表格1
永豐大戶卡#6📋 比較表格2
玉山UniCard#8📋 比較表格1
國泰世華CUBE卡#10📋 比較表格2
永豐現金回饋JCB卡#13📋 比較表格4
🔍 AI回答重點 AI最在意的評估面向
信用卡網購回饋比較1現金回饋機制1海外消費回饋1新戶加碼優惠1回饋上限與任務條件1網購回饋比例1平台聯名信用卡1回饋上限與門檻1跨平台網購優惠1信用卡選擇考量因素1

顏色越深代表出現頻率越高

🏷️ 品牌定位印象 AI如何描述各品牌
蝦皮
被列為多張卡回饋涵蓋的主流電商通路,本身只被提到名字
momo購物網
被描述為各張網購卡都會列到的指定通路,Gemini放在清單首位
PChome
被列在通用型網購卡的回饋通路清單裡,未被說明適合誰
玉山U Bear卡
被描述為網購最高3%、免切換免任務的基本盤卡,ChatGPT歸在單純網購族首推
淘寶
被列為卡片涵蓋的跨境網購通路,兩個平台都只提名字
永豐大戶卡
ChatGPT說它適合網購加海外消費,國內最高5%、國外最高6%
Coupang
被Gemini以酷澎列入通用型網購卡的適用平台
玉山UniCard
Gemini描述為最高4.5%、需透過玉山Wallet或Up選方案切換的多平台卡
LINE Pay
被提到屬於U Bear網購加碼涵蓋的行動支付通路
國泰世華CUBE卡
Gemini描述為需在App切換玩數位權益、最高3.3%小樹點的多平台卡
📸 AI實際回答畫面 AI回答首屏截圖
ChatGPT
請推薦網購用的信用卡
請推薦網購用的信用卡
Perplexity
請推薦網購用的信用卡
請推薦網購用的信用卡
Gemini
請推薦網購用的信用卡
請推薦網購用的信用卡
📄 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
請推薦網購用的信用卡

如果你是指台灣信用卡,主要拿來刷蝦皮、momo、PChome、淘寶、網路訂房等,以目前 2026 年 8 月的回饋來看,我會優先考慮這幾張:

信用卡網購回饋適合誰

  • 玉山 U Bear:網路消費最高 3%,⭐ 最推薦、單純網購
  • 永豐 DAWHO:國內最高 5%、國外最高 6%,網購+海外消費
  • 其他卡:視通路活動而定,已有特定銀行/通路需求

🥇 首推:玉山 U Bear

玉山 U Bear 官方活動頁 esunbank.com

目前 U Bear 的一般網路消費最高 3% 現金回饋:基本回饋最高 1%+網路消費加碼 2%,網路消費包含 momo、蝦皮、淘寶、線上訂房,以及 LINE Pay、街口等部分行動支付。加碼 2% 每期回饋上限 150 元。玉玉山銀行

如果你是新戶,目前還有額外的新戶網路消費加碼,最高可到 10%,但有期間、資格及每月/總額上限。玉玉山銀行

我會推薦它給:

  • 蝦皮、momo、PChome 常買
  • 每月網購金額大約幾千~幾萬元
  • 不想研究一堆通路規則
  • 想要直接拿現金回饋

🥈 如果也常海外消費:永豐 DAWHO

永豐 DAWHO 信用卡 dawho.tw

DAWHO 目前國內一般消費 1%,完成指定任務後,大戶 Plus 最高 5%;國外一般消費 2%,完成指定任務最高 6%。不過加碼有月回饋上限,而且需要完成指定任務。永永豐DAWHO數位帳戶 | 銀行、證券一次開足+1

所以如果你會買淘寶、Amazon、海外網站、國外訂房,DAWHO 的吸引力會比單純網購卡更高。

我的簡單結論

  • 只想辦一張網購卡 → 玉山 U Bear。
  • 網購+海外消費很多 → 永豐 DAWHO。

如果你告訴我你主要買的是「蝦皮 / momo / PChome / 淘寶 / Amazon / Costco / KKday / Booking」哪幾個,以及你每月大約刷多少,我可以直接幫你算出目前哪張卡回饋最高,包含回饋上限,挑一張最划算的。

玉永資料來源

Perplexity
請推薦網購用的信用卡

你想要網購用的信用卡推薦,這裡給你直接要點與方向。根據多篇 comparing 網購回饋高的選項,常見重點是高網購回饋(通常在 4–10% 不等,且有上限)、跨平台優惠、以及首次刷卡禮。建議先鎖定你常用的網購平台,再挑回饋最高、且月簽賬上限符合你月消費的卡。

如果你常買蝦皮、淘寶、PChome 等指定平台,找有平台專屬高回饋或聯名的卡,通常回饋最高。常見組合包括某些平台聯名卡或大行的網購專用卡。這類卡通常在指定平台有額外折扣或大額回饋。

若你網購分散在多個平台,選擇通用型網購回饋較高且無上限或上限較高的卡,避免平台限製影響實拿回饋。留意簽帳門檻與月度上限,避免超過月額即可拿滿回饋的情況。

若你提供幾個資訊,我可以給你更精準的建議:

  • 你常用的網購平台是哪幾個?
  • 每月網購預算大致多少?
  • 大概在多少金額以內能穩定達到上限?
  • 你偏好哪家銀行或已有的信用卡品牌?(例如某家銀行的卡片較容易申辦或有整合優惠)

以上若需要,我也可以幫你整理對應平台的熱門卡與對比。

Gemini
請推薦網購用的信用卡

挑選網購信用卡時,最推薦的方式是根據你平時常去的網購平台來選擇。以下為您整理了目前最熱門、回饋最高且覆蓋各大平台的網購神卡:

一、 萬用型網購神卡(適用各大主流電商)

如果你習慣在多個不同平台(如 momo、蝦皮、PChome、酷澎等)購物,以下這幾張卡通用性最高:

  • 玉山 Unicard:網購最高回饋 4.5%。涵蓋 momo、蝦皮、淘寶、酷澎等。透過玉山 Wallet App 或指定方案(Up選),可享高回饋,通路極廣。
  • 國泰世華 CUBE卡:網購最高回饋 3.3%。於 App 切換至「玩數位」權益,即涵蓋蝦皮、momo、PChome、淘寶、酷澎等主流電商的小樹點回饋。
  • 玉山 U Bear卡:網購最高回饋 3%。網購基本盤極穩,涵蓋大多數主流網購、國內外網站與串流影音,步驟簡單、免切換。
  • 永豐現金回饋JCB卡:網購最高回饋 5%。包含 momo、蝦皮、PChome、淘寶、Yahoo 等各大國內外網購特選通路(需設定電子帳單及自動扣繳)。

二、 單一平台專屬聯名卡(重度用戶必備)

如果你是某個特定平台的「忠實鐵粉」,辦專屬聯名卡的回饋與優惠往往最優渥:

  • 台北富邦 momo卡:回饋率為一般 momo 消費最高 3%,momo幣 回饋無上限。適用對象:momo 購物網重度使用者。
  • 國泰世華 蝦皮購物聯名卡:回饋率為站內消費天天享最高 4% 蝦幣,大促檔期登錄最高可達 10%。適用對象:習慣在蝦皮買東西、喜歡累積蝦幣折抵的人。

💡 挑選建議

  • 不想記繁複規則、多平台隨便買:首推 國泰世華 CUBE卡(切換玩數位)或 玉山 Unicard。
  • 只專注單一平台:經常在 momo 買就辦 富邦 momo卡;習慣在蝦皮就辦 蝦皮聯名卡。

請問您平常最常使用的網購平台有哪些呢?或者是否有偏好「現金回饋」還是「點數(如 LINE POINTS、momo幣)」呢?

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(網購)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。