AI Readiness 分數多少算及格？

60 分以上為 Pass（基本合格），40-59 分為 Needs Work（需改善），40 分以下為 Critical（急需處理）。分數反映的是 AI 搜尋引擎能否順利抓取、理解和引用你的內容，和 SEO 排名無直接關係。

掃描結果有快取嗎？修改網站後要等多久才能重新掃描？

工具有 1 小時的掃描快取機制。修改網站後需要等快取過期（約 1 小時）才能看到更新的結果。如果需要立即重掃，可以嘗試使用不同的瀏覽器或清除瀏覽器快取。

「複製 Prompt 給 AI Agent」的功能要怎麼用？可以給 Claude Code 嗎？

掃描結果中每個失敗項目都有「複製修復 Prompt」按鈕。點擊後複製到剪貼板，直接貼到 Claude Code 或 Cursor 的對話框中，AI 編程助手就能根據 Prompt 自動修改你的程式碼。不需要自己寫程式。

AI Readiness Checker：你的網站對 AI 引擎是隱形的嗎？

你花了半年優化 SEO，Google 排名從第三頁爬到第一頁。但有一天你在 ChatGPT 裡搜尋自己的專業領域，發現它引用了競爭對手的文章，你的內容完全沒出現。這不是 SEO 的問題——是 AI Readiness 的問題。AI 搜尋引擎用完全不同的信號決定是否引用你：llms.txt、AI bot 爬蟲規則、結構化資料，這些和 PageRank 毫無關係。這篇文章從建造者的視角，解釋 AI Readiness Checker 為什麼存在，以及它能幫你做什麼。

TL;DR

SEO A+ 不等於 AI Readiness A+：Cloudflare 分析 20 萬個頂尖網站，全球對 AI agent 準備嚴重不足（Cloudflare Radar 官方報告）
所有競品工具（Cloudflare、LLMClicks）都只做「診斷」，診斷完你還是不知道怎麼修
AI Readiness Checker 的差異：掃描 17 個維度 + 依網站類型客製評分 + 一鍵生成修復 Prompt 丟給 Claude Code
我拿自己的網站 shareuhack.com 掃描，得了 76 分——Schema.org 覆蓋不完整是最大弱點

你的網站對 AI 引擎是隱形的——這和 SEO 沒關係

Cloudflare 在 2026 年 4 月發布的 Agent Readiness 報告揭露了一個不舒服的事實：即使是全球前 20 萬的頂尖網站，大部分對 AI agent 的準備依然嚴重不足。

傳統 SEO 優化的是 Googlebot 的爬蟲規則：robots.txt、sitemap、meta tags、PageRank。但 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 遵循不同的存取規則。它們看的是：

llms.txt：一個專為 LLM 設計的純文字檔案，告訴 AI 你的網站有什麼內容、結構是什麼。對 Google 毫無意義，但對 ChatGPT、Claude 是否引用你是最高優先信號之一
AI bot 爬蟲規則：你的 robots.txt 是否正確允許 GPTBot、ClaudeBot 存取（而非用通用規則擋掉所有爬蟲）
結構化資料：Schema.org 的 Article、Product、FAQ 標記，讓 AI 能準確理解你的內容結構

LLMClicks 的數據指出，68% 的商業搜尋已經由 AI 系統回答（LLMClicks 業界估算，非獨立第三方研究）。如果你的網站對這些 AI 系統是隱形的，你正在錯過一個快速成長的流量來源。

我拿自己的網站 shareuhack.com 做了第一次掃描，結果讓我驚訝——SEO 一直有在做，但 AI Readiness 竟然有明顯的缺口。這個經驗直接催生了 AI Readiness Checker 工具。

我為什麼做這個工具——試過 Cloudflare 之後的挫敗感

Cloudflare 在 2026 年推出的「Is Your Site Agent-Ready」工具是市場上的先驅。它會掃描你的網站，列出哪些 AI agent 相關的項目通過或失敗。問題是：然後呢？

ToolRadar 和 Product Hunt 上的真實用戶評論幾乎都在說同一件事：「知道哪裡出錯，但不知道下一步。」

Cloudflare：列出問題清單，但不提供修復步驟。技術含量高，非工程師看得到結果但不知道怎麼改
LLMClicks AI Readiness Analyzer：輸出技術術語列表，對非技術站長形同天書
ayzeo：側重 semantic payload 分析，沒有優先級排序，所有項目看起來一樣重要

這三個工具都是很好的「診斷引擎」。但診斷和修復之間有一道巨大的鴻溝——特別是對非工程師背景的內容創作者和電商站長。

AI Readiness Checker 的設計目標就是填補這道鴻溝：掃描完之後，每個失敗項目可以展開，看到具體的修復步驟，而且有一個「複製 Prompt 給 coding agent」的按鈕——直接複製到 Claude Code 或 Cursor，讓 AI 幫你改程式碼。你不需要自己寫任何一行 code。

17 個檢測維度，每一個都對應真實的 AI 引用失敗路徑

工具掃描的 17 個維度不是隨意堆砌的技術清單。每個維度的設計背後都有一個真實的失敗案例：「因為缺少這個信號，所以 AI 搜尋引擎不引用你。」以下列出最核心的代表維度，依優先層級分類（完整 17 個維度依網站類型動態呈現在工具掃描結果中）：

Critical（不做就隱形）

維度	缺少的後果
llms.txt	ChatGPT、Claude 爬取困難，引用意願大幅降低
AI bot 存取規則	robots.txt 錯誤設定 → 所有 AI 搜尋引擎永遠不引用你
Schema.org 標記	AI 無法準確理解你的內容是文章、商品、FAQ 還是教學
內容可爬取性	動態渲染（SPA）或登入牆阻擋 AI bot 爬取

Important（做了加分，不做扣分）

維度	缺少的後果
XML Sitemap	AI 爬蟲難以發現你的所有頁面
Answer Fragments	AI Overview 無法直接摘錄你的內容作為答案
結構化 FAQ	問答型搜尋中你的內容無法被精準匹配
內容新鮮度信號	AI 系統可能認為內容過時而降低引用優先度
語意實體標記	AI 無法辨識文章的主題實體（人物、地點、產品）

Advanced（特定網站類型才重要）

如果你是部落格或電商，這層可以安全略過。

維度	適用對象
MCP Server Card	API 平台、SaaS 開發者
OAuth 2.0 discovery	需要 AI agent 認證存取的服務
OpenAPI spec	API 文件完整性
Agent function schema	希望 AI agent 能自動調用你服務的開發者

這個分層設計是有意的：如果你是部落格經營者，你只需要關注 Critical 和 Important 層。如果你是 API 開發者，Advanced 層才是你的優先項目。

你的網站類型決定優先修什麼——不要相信「一套標準」的評分工具

這是工具設計中最反直覺的決定：不同類型的網站，AI Readiness 的評分加權應該完全不同。

網站類型	最優先項目	可以忽略的項目
部落格	llms.txt、AI bot 規則、Schema.org Article	MCP Server Card、OAuth
電商	Product schema、結構化商品資料、Answer Fragments	MCP Server Card
SaaS	OpenAPI spec、功能文件、Answer Fragments	部分 Schema.org 標記
API 平台	MCP Server Card、OAuth 2.0、OpenAPI spec	llms.txt（較低優先）

競品工具的問題在於：它們用同一套標準評所有網站。如果你是部落格，但工具因為你沒有 MCP Server Card 而扣你分，那是誤判——你根本不需要 MCP Server Card。

AI Readiness Checker 會先問你的網站類型，然後根據類型調整每個維度的加權。部落格的 llms.txt 權重最高；API 平台的 MCP Server Card 權重最高。這確保你看到的分數反映的是你的真實處境，而非一個不相關的通用標準。

AI bot 戰場——GPTBot vs ClaudeBot vs Google-Extended，你的 robots.txt 可能在誤傷自己

AI 爬蟲市場已經分裂成多個陣營，每個 AI 系統的抓取規則互不相同：

GPTBot（OpenAI）：尊重 robots.txt 的 Disallow 規則
ClaudeBot（Anthropic）：同樣尊重 robots.txt，但作為較新的爬蟲，很多網站還沒有為它設定專門規則
PerplexityBot：解析規則更寬鬆，部分情況下可能不完全遵循 Disallow
Google-Extended：控制 Google Gemini 是否可以使用你的內容，和 SEO 主爬蟲（Googlebot）分開控制

最常見的錯誤是用通用的 User-agent: * 搭配 Disallow 來擋垃圾爬蟲，結果同時把所有 AI 爬蟲也擋掉了。你可能不知道自己正在讓所有 AI 搜尋引擎忽略你的內容。

另一個常見錯誤：只設定了 GPTBot 的允許規則，但忘了 ClaudeBot。結果 ChatGPT 可以引用你，但 Claude 不行。

Cloudflare Radar 在 2026 年 4 月 17 日推出的新功能可以追蹤各 AI 爬蟲在你網站的實際存取比例。如果你發現某個 AI bot 的流量為零，很可能是 robots.txt 設定問題。

掃描後展開「AI Bot Access Control」項目——這通常是最容易立刻修復的問題，改一行 robots.txt 就完成。

MCP Server Card——API 開發者不能忽視的 AI 代理人名片

如果你經營的不是部落格而是 API 平台或 SaaS 服務，這一段對你最重要。

MCP（Model Context Protocol）Server Card 是 Anthropic 定義的標準，讓 AI agent（如 Claude、GPT-4 with function calling）在自主執行任務時，能自動發現可用的外部服務。你可以把它想像成 AI agent 的「服務名片」——agent 看到你的 MCP Server Card，就知道你提供什麼功能、怎麼呼叫你的 API。

沒有 MCP Server Card 的 API 平台對 AI agent 等同隱形，即使你的 API 功能再強大。

好消息是部署難度比預期低：MCP Server Card 本質上是一個結構化的 JSON 檔案，類似 OpenAPI spec 的子集。如果你已經有 OpenAPI 文件，轉換成 MCP Server Card 通常只需要幾小時。

AI Readiness Checker 在這個維度的處理方式：API 平台類型的網站會給 MCP Server Card 高權重；純部落格類型則可以安全略過這個項目。這就是前面說的「網站類型決定評分加權」的實際應用。

我用工具掃描了 shareuhack.com——76 分，這是我沒做好的地方

作為工具的建造者，我沒有理由不對自己坦白。

掃描 shareuhack.com 的結果：76/100。

通過的項目：

llms.txt 存在且格式正確
AI bot 爬蟲規則正確設定（GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 皆允許）
XML Sitemap 完整

未通過的項目：

Schema.org 覆蓋不完整：部分頁面缺少 Article schema 標記，AI 引擎無法準確辨識這些頁面是文章
Answer Fragments 不足：部分長文缺少直接可被 AI Overview 摘錄的精簡段落
llms.txt 格式可優化：雖然存在，但結構可以更詳細

這些發現讓我意識到，即使你主動關注 AI Readiness，仍然可能有盲點。重點不是追求 100 分，而是知道自己的弱點在哪裡、優先修什麼。

修復流程是這樣的：

在掃描結果中展開失敗項目
點擊「複製修復 Prompt」
打開 Claude Code，貼上 Prompt
Claude Code 根據 Prompt 自動修改程式碼
部署修改後等 1 小時快取過期，重新掃描確認

不需要寫任何程式碼。不需要理解 JSON。如果你是非工程師背景的內容創作者或電商站長，這個流程是為你設計的。

怎麼開始：輸入你的網站 URL，3 分鐘得到診斷報告

使用 AI Readiness Checker 的流程：

輸入你的網站 URL
選擇你的網站類型（部落格、電商、SaaS、API 平台）
等待掃描完成（通常 30 秒到 2 分鐘）
查看分數和各維度結果：
- 60+ = Pass（基本合格）
- 40-59 = Needs Work（需改善）
- <40 = Critical（急需處理）
展開失敗項目，複製修復 Prompt，貼到 Claude Code 或 Cursor

你不需要一次修完所有問題

掃描結果按影響力排序。從 Critical 層的項目開始——llms.txt、AI bot 規則、Schema.org 標記——這三個修完通常就能從 D 級跳到 B 級。Important 和 Advanced 層的項目可以之後慢慢處理。

修復 Prompt 長什麼樣子？

展開失敗項目後，你會看到類似這樣的修復 Prompt：

我的網站 [URL] 缺少 llms.txt 檔案。
請在網站根目錄建立 /llms.txt，格式如下：
- 包含網站名稱、主題描述
- 列出主要內容分類和對應的 URL 格式
- 說明哪些頁面不希望 AI 索引
參考格式：https://llmstxt.org

這個 Prompt 設計為可直接給 coding agent 執行，不需要你解釋技術背景。貼到 Claude Code 或 Cursor 後，AI 就會根據你的網站結構自動生成正確的 llms.txt。

結論：AI 搜尋流量是下一個 SEO，越早準備優勢越大

LLMClicks 的估算指出 68% 的商業搜尋已由 AI 系統回答（業界數據，非獨立研究驗證）。這個比例只會持續上升。

現在的 AI Readiness 就像 2010 年代初期的 SEO——大部分網站還沒意識到需要做，先行者能拿到不成比例的優勢。Cloudflare 20 萬網站的報告也證實：全球大部分網站對 AI agent 的準備嚴重不足，這代表機會窗口還大開著。

你不需要追求 100 分，但你需要知道自己的分數。

花 3 分鐘掃描一下你的網站：前往 AI Readiness Checker →