三個AI都點到希爾思 分數一個月翻四倍

AI推薦觀測 第11輪 2026-08-19

ChatGPT Perplexity Gemini |歷史觀測共11輪

我們模擬不同使用者、透過真實瀏覽器環境(非API),向三大AI平台提出相同問題:

狗飼料推薦

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。

6
AI共識品牌數
出現≥2個AI
8%
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
+5
本輪新進榜
vs上輪觀測
大幅變動
名單穩定度
整份榜單vs上輪觀測
📋 本輪觀測摘要

Hill’s希爾思以共識分數67登頂,是這次唯一三個平台都點到的品牌,比上期多了37分;上期居首的FirstMate第一饗宴則退到40分。

但Hill’s在Gemini只排第8,那裡的前兩名是Instinct原點與Acana。

而Gemini的名單幾乎自成一套,皇家與Purina Pro Plan在它的回答裡完全沒出現。

你要面對的是三份長得不一樣的名單,而不是一份共通排行。

💡 本輪發現
›Hill’s在ChatGPT第3、Perplexity第2,換到Gemini卻掉到第8,同一個品牌在三家的待遇差很多。
›Perplexity直接點名了皇家、希爾思與Purina Pro Plan,FirstMate在那裡只是名字有出現,沒說它適合誰。
›Gemini獨家提到的品牌就有七個,包含柏萊富、優格、ZIWI,其他兩家一次都沒講到。
›Orijen兩個平台都只講它適合誰,沒有任何一家把它放進直接點名推薦的名單。
SIGO觀測 2026年8月・第11輪
ChatGPT、Perplexity、Gemini
狗飼料推薦
👑
Hill’s 希爾思
AI共識冠軍
🥈 共識第2名:Royal Canin 皇家
🥉 共識第3名:Purina Pro Plan
本輪觀測中,Hill’s 希爾思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13個品牌

本輪前3名合計拿下全部共識分數的44%,其中第1名Hill’s 希爾思以4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
1Hill’s 希爾思
也曾出現為:Hill’s 希爾思 成犬熟齡配方、希爾思 Science Diet、希爾思(Hill’s)
67
+50(17→67)3/3(100%)GPTGemPplx 3/3#4.3
2Royal Canin 皇家
也曾出現為:Royal Canin 法國皇家、皇家
63
-4(67→63)2/3(67%)GPTPplx 2/3#1.5
3Purina Pro Plan
也曾出現為:Purina Pro Plan 冠能、Purina Pro Plan 冠能 小型成犬鮮雞配方
60
新進榜2/3(67%)GPTPplx 2/3#2.0
4Orijen
也曾出現為:Orijen 渴望、Orijen 渴望 無穀鮮雞成犬、歐睿健(Orijen)
50
+23(27→50)2/3(67%)GPTGem 2/3#3.5
5Farmina 法米納
也曾出現為:法米納、法米納(Farmina N&D)
47
新進榜2/3(67%)GemPplx 2/3#4.0
6FirstMate 第一饗宴
也曾出現為:第一饗宴、第一饗宴(FirstMate)
40
+17(23→40)2/3(67%)GemPplx 2/3#5.0
7Instinct 原點
也曾出現為:原點(Instinct)
33
持平1/3(33%)Gem 1/3#1.0
8Acana
也曾出現為:愛肯拿(Acana)
30
持平1/3(33%)Gem 1/3#2.0
9Blackwood 柏萊富
也曾出現為:柏萊富(Blackwood)
17
-3(20→17)1/3(33%)Gem 1/3#6.0
10優格
也曾出現為:優格(Toma-Pro)
13
-14(27→13)1/3(33%)Gem 1/3#7.0
11Royal Canin 法國皇familie
也曾出現為:Royal Canin 法國皇家 博美成犬、法國皇家(Royal Canin)
7
新進榜1/3(33%)Gem 1/3#9.0
12ZIWI
也曾出現為:紐西蘭巔峰(Ziwi Peak)
3
新進榜1/3(33%)Gem 1/3#10.0
13K9 Natural
0
新進榜1/3(33%)Gem 1/3#11.0

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狗飼料指數報告。

📊 各AI推薦差異 前13名

本輪13個上榜品牌中,有7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
Hill’s 希爾思#3#2#83/3
Royal Canin 皇家#2#1✗2/3
Purina Pro Plan#1#3✗2/3
Orijen#4✗#32/3
Farmina 法米納✗#4#42/3
FirstMate 第一饗宴✗#5#52/3
Instinct 原點✗✗#11/3
Acana✗✗#21/3
Blackwood 柏萊富✗✗#61/3
優格✗✗#71/3
Royal Canin 法國皇familie✗✗#91/3
ZIWI✗✗#101/3
K9 Natural✗✗#111/3
#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13個上榜品牌中,4個被AI直接點名推薦,8個是「符合某個條件才推薦」,1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「依需求對應品牌」、Perplexity用「依狗狗使用情境分類」、Gemini用「依價位與需求分類」。

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
Hill’s 希爾思直接推薦看情況推薦直接推薦看情況推薦熟齡腸胃體重管理(GPT) 小型/中大型成犬(Pplx) 腸胃敏感、體重控制(Gem)
Royal Canin 皇家直接推薦看情況推薦直接推薦✗小型犬特定品種(GPT) 小型/中大型成犬(Pplx)
Purina Pro Plan直接推薦看情況推薦直接推薦✗穩定均衡CP值(GPT) 中大型成犬(Pplx)
Orijen看情況推薦看情況推薦✗看情況推薦高動物蛋白預算高(GPT) 活動量大的成犬(Gem)
Farmina 法米納直接推薦✗直接推薦看情況推薦小型成犬(Pplx) 挑嘴狗(Gem)
FirstMate 第一饗宴看情況推薦✗只是提到看情況推薦腸胃敏感、高CP值(Gem)
Instinct 原點看情況推薦✗✗看情況推薦極度挑嘴、預算充足(Gem)
Acana看情況推薦✗✗看情況推薦活動量大的成犬(Gem)
Blackwood 柏萊富看情況推薦✗✗看情況推薦體重控制(Gem)
優格看情況推薦✗✗看情況推薦小型犬、皮毛護理(Gem)
Royal Canin 法國皇familie看情況推薦✗✗看情況推薦特定犬種(Gem)
ZIWI看情況推薦✗✗看情況推薦極度挑嘴(Gem)
K9 Natural只是提到✗✗只是提到—
📈 本輪變化 與上輪觀測比較

本輪有5個品牌新進榜、2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)
Farmina 法米納
K9 Natural
Purina Pro Plan
Royal Canin 法國皇familie
ZIWI
📉 掉出前15名
BLUE BAY 倍力
冠能
▲ 共識度上升最多
Hill’s 希爾思 +50分(17→67)
Orijen +23分(27→50)
FirstMate 第一饗宴 +17分(23→40)
▼ 共識度下降最多
TOMA-PRO -14分(27→13)
Royal Canin 皇家 -4分(67→63)
Blackwood 柏萊富 -3分(20→17)
✨ 新出現的回答重點
狗飼料主食選擇生命階段營養需求AAFCO 營養標準無穀與高肉量行銷詞預算與品牌對應
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4次畫面曝光

除了文字,AI還提供了哪些內容?

🛒 商品卡片:1🔖 引用標記:3
品牌文字排名呈現形式卡片內順位
Hill’s 希爾思#1🛒 商品卡片3
Purina Pro Plan#3🛒 商品卡片1
Orijen#4🛒 商品卡片4
Royal Canin 法國皇familie#11🛒 商品卡片2
🔍 AI回答重點 AI最在意的評估面向
狗飼料主食選擇1生命階段營養需求1AAFCO 營養標準1無穀與高肉量行銷詞1預算與品牌對應1依年齡體型挑選飼料1腸胃敏感與食物過敏處理1幼犬成犬老犬配方差異1換飼料方法與觀察期1成分標示與完整均衡主食判斷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
Hill’s 希爾思
被描述為熟齡犬、腸胃敏感與體重管理的對應選項
Royal Canin 皇家
被描述為小型犬與特定品種的專屬配方
Purina Pro Plan
回應中歸類為穩定均衡、CP值不錯的日常主食
Orijen
被描述為高動物性蛋白、預算較高、適合活動量大的狗
Farmina 法米納
被描述為小型成犬小顆粒與挑嘴狗的選擇
FirstMate 第一饗宴
被說成腸胃敏感又想顧預算時的高CP值選項
Instinct 原點
被描述為含純肉凍乾、適口性極佳的頂級天然糧
Acana
回應中歸類為活動量大成犬的高肉量天然糧
Blackwood 柏萊富
被描述為體重控制取向的品牌
優格
被描述為小型犬與皮毛護理需求的選擇
📸 AI實際回答畫面 AI回答首屏截圖
ChatGPT
狗飼料推薦
狗飼料推薦
Perplexity
狗飼料推薦
狗飼料推薦
Gemini
狗飼料推薦
狗飼料推薦
📄 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
狗飼料推薦

可以!如果你想找台灣買得到、適合日常主食的狗飼料,我會先從這幾類挑:

  • Purina Pro Plan 冠能 小型成犬鮮雞配方 $998.00 •適合小型成犬的鮮雞配方,營養均衡。4.8
  • Royal Canin 法國皇家 博美成犬 $599.00 •專為博美犬設計,支持成犬健康。4.9
  • Hill’s 希爾思 成犬熟齡配方 $460.00 •適合熟齡成犬,促進活力與健康。5.0
  • Orijen 渴望 無穀鮮雞成犬 $330.00 •無穀配方,富含鮮雞,適合成犬營養需求。4.9

我會這樣選

  • 想要穩定、均衡、CP值不錯 → Purina Pro Plan 冠能
  • 小型犬/特定品種 → Royal Canin 法國皇家
  • 熟齡犬、腸胃或體重管理需求 → Hill’s 希爾思
  • 偏好高動物性蛋白、預算較高 → Orijen 渴望

挑主食時,比「無穀」「高肉量」這些行銷詞更重要的是確認產品是完整均衡(Complete & Balanced)、符合狗狗的生命階段;AAFCO 是營養標準,不等於「有 AAFCO 就一定是頂級飼料」。寵食科學誌 Pet Food Science+1

如果你告訴我 狗狗的年齡、體重、品種、是否結紮,以及預算(例如每月 $1000/$2000),我可以直接幫你挑 3 款最適合的,順便比較價格和成分。

Perplexity
狗飼料推薦

如果要先給一個安全、好入手的方向:健康成犬可先看皇家、希爾思 Science Diet、Purina Pro Plan、法米納或第一饗宴;但最適合的選擇仍取決於狗狗的年齡、體型、活動量、過敏與腸胃狀況。挑飼料不要只看「無穀」或肉含量,應確認是完整均衡主食、成分標示清楚,並觀察狗狗吃後的便便、體重與皮膚狀況。

依狗狗狀況推薦

  • 幼犬:皇家幼犬、希爾思幼犬、Purina Pro Plan幼犬,依預期成犬體型選幼犬配方,顆粒大小要合適
  • 一般健康成犬:皇家、希爾思、Purina Pro Plan、法米納,依體重與活動量選維持體重或高活動配方
  • 小型犬、牙口較小:皇家小型犬、希爾思 Small Bites、法米納小顆粒,選小顆粒,較容易咀嚼
  • 腸胃敏感:希爾思 Sensitive Stomach、皇家腸胃道配方、單一蛋白配方,先選容易消化、成分較單純的配方
  • 皮膚搔癢或疑似食物過敏:獸醫處方低敏糧、限制性蛋白配方,不建議自行頻繁換糧;反覆搔癢應讓獸醫排除寄生蟲與環境過敏
  • 過重或已結紮:減重/體重管理配方,看熱量與餵食量,不要只看蛋白質高低
  • 老犬:老犬配方或獸醫建議的功能性配方,注意熱量、關節、腎臟等個別健康問題

挑選時看這些

包裝應標示適用階段,例如幼犬、成犬、老犬,以及「完整均衡」主食資訊。成分表前段應有清楚的動物性蛋白來源,例如雞肉、鮭魚或羊肉;不要只因「無穀」就認定比較好。依狗狗的體重、年齡與活動量餵食,再根據體態調整;包裝建議量只能當起點。如果狗狗健康正常,不必為了追求高蛋白或無穀而盲目更換。部分狗狗反而需要含穀物、低脂或特殊處方配方。換飼料要用約 7–10 天逐步混糧,若出現持續腹瀉、嘔吐、拒食或明顯搔癢,應停止嘗試並諮詢獸醫。

我會怎麼選

若沒有特殊疾病,可以這樣開始:

  • 小型成犬:先選小顆粒的希爾思、皇家或法米納。
  • 中大型成犬:先選對應體型的皇家、希爾思或 Purina Pro Plan。
  • 容易軟便:先試敏感腸胃配方,而不是直接買最貴或最「高肉」的飼料。
  • 皮膚問題:不要只靠「低敏」廣告判斷;若症狀持續,直接請獸醫評估。

購買時建議先買小包,連續觀察約 2–4 週的食慾、便便、體重和皮膚,再決定是否長期使用。市面推薦文章可作為品牌清單參考,但實際適口性與耐受度仍因狗而異。

若你提供狗狗的年齡、品種/體重、是否結紮、目前吃的飼料、預算,以及有沒有軟便或過敏,我可以直接幫你縮小到 2–3 款。

Gemini
狗飼料推薦

選擇狗飼料時,沒有絕對的「第一名」,最重要的是依據狗狗的年齡、體型、腸胃敏感度、挑嘴程度以及您的預算來挑選。以下為您整理在 PTT、Dcard 及各大寵物論壇上備受推薦的熱門狗飼料品牌,並依照不同需求進行分類:

一、 高端天然糧/挑嘴狗首選(含肉量高、適口性強)

這些品牌通常肉類含量極高、成分天然,對挑嘴狗有很好的誘食效果。

  • 原點 (Instinct):頂級無穀/天然糧代表,許多經典款或升級版會加入「100%純肉凍乾」。適口性極佳,對皮膚與毛髮保健的評價非常好。適合對象:極度挑嘴、預算充足、追求高品質肉源的狗狗。
  • 愛肯拿 (Acana) / 歐睿健 (Orijen):加拿大知名品牌(渴望現已更名為歐睿健),主打高蛋白、豐富的動物肉源與 Omega-3 脂肪酸。適合對象:活動量大、需要良好肌肉線條與亮麗毛髮的成犬。
  • 法米納 (Farmina N&D):義大利天然糧,有分無穀與朝鮮薊低穀系列。食材透明、常搭配石榴或南瓜等超級食物,適口性與適應性在 Dcard 上討論度極高。

二、 高 CP 值 / WDJ 推薦平價糧(小資族、多犬家庭首選)

如果希望兼顧品質與荷包,以下品牌是許多資深飼主的常年回購名單:

  • 第一饗宴 (FirstMate):長年入選 WDJ 推薦的加拿大品牌。主打單一肉類蛋白與單一碳水(有出無穀系列,也有平價的燕麥有穀系列),對腸胃負擔小、價格親民。適合對象:腸胃敏感、容易軟便,或是希望找高 CP 值天然糧的飼主。
  • 柏萊富 (Blackwood):美國老牌,採用慢焙技術以提高消化率,價格實惠且長期獲得 WDJ 推薦。適合對象:注重腸胃吸收、需要體重控制(如雞肉糙米低卡配方)的成犬。
  • 優格 (Toma-Pro):平價量販級的熱門選擇,顆粒大小適中,特別針對小型犬或皮毛護理推出多種口味。

三、 獸醫推薦 / 功能性科學糧(腸胃敏感、處方或精準營養)

  • 希爾思 (Hill’s):全球獸醫推薦的第一大品牌。走科學配方路線,如果狗狗有特定的腸胃敏感、體重控制需求(如「完美消化」系列),其穩定性與機能性表現極佳。
  • 法國皇家 (Royal Canin):以「精準營養」聞名,針對不同犬種(如貴賓、吉娃娃、法鬥)設計專屬顆粒形狀與營養比例,適口性通常極高,狗狗接受度好。

四、 頂級極致奢華糧(預算無上限、終極挑嘴救星)

  • 紐西蘭巔峰 (Ziwi Peak):頂級風乾糧,肉類與內臟含量高達 96% 至 98%,質地像扎實的肉片,營養密度極高,是許多挑嘴到絕望的狗狗最後的救星。
  • K9 Natural 凍乾鮮肉餐:純凍乾製作,可直接乾餵、復水還原成鮮肉泥,或是捏碎當作拌糧(Topper),嗜口性天花板級別。

💡 挑選與換糧小建議:

  • 無穀 vs 有穀:無穀飼料碳水較低、蛋白質高,但近年也有獸醫建議,若無特殊過敏原,優質的「有穀糧」(如添加燕麥、糙米)對部分狗狗的腸胃和心臟長期發育也相當安全。
  • 新舊糧交替:為避免狗狗腸胃不適應而拉肚子,決定新飼料後,請用 7至10天 的時間慢慢增加新糧比例、減少舊糧。
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狗飼料指數→

🔬 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。