企業開始習慣在 AI 答案中被提及，但「被提及」與「被講啱」原來是兩回事。Search Engine Land 上周刊出一項研究，分析 Google AI Overviews、Microsoft Copilot、Perplexity 與 ChatGPT 四大引擎約 2,000 次品牌提及，發現 AI 系統普遍「講得清品牌做咩（類別），卻說不準品牌為邊個而設、有何獨特、有何證據」。
研究發現的問題有跡可循，並非隨機出錯：
- 搞錯目標客群。 AI 能正確歸類行業，但常誤判品牌服務的對象——例如把主打中小企的方案描述成大型企業專用，或把 B2B 服務當作 B2C 產品。
- 杜撰產品細節。 部分回答憑空加入品牌從未提供過的功能或服務，看似正面，其實是幻覺，反過來誤導準買家。
- 忽略關鍵證據。 最能證明品牌差異的數據、認證、客戶案例，AI 大多不會主動引用，令答案停留在「佢係做呢行」的層面。
最值得香港企業警惕的是：現時大部分 AI 可見度指標只量度「品牌有冇出現」，而非「品牌被描述得準唔準確」。你的品牌即使 100% 被提及，答案內容可能仍然「講錯嘢」——而這些錯誤會被當成事實，複述給每一個詢問的潛在客戶。
對香港企業的三點行動建議：
- 做一次「AI 眼中的你」審計。 用幾種問法向 ChatGPT、Perplexity、Gemini 提問：「XX 公司係做咩？」、「XX 公司適合邊類客戶？」、「XX 公司同對手有咩分別？」，把答案並排比較，找出被講錯的位置。
- 把定位寫到 AI 讀得到。 官網首頁及服務頁要明確寫出目標客群與差異（例如「專為香港中小企提供…」），補上可驗證的數字與案例——資料愈具體，AI 愈難靠模糊印象作答。
- 統一實體資訊。 公司名稱、地址、服務範疇在官網、社交媒體、商業目錄之間必須一致；實體資料矛盾正是 AI 混淆品牌身分的常見根源。
總結： AI 搜尋已由「有冇被提及」進入「講得準唔準」的階段。被引用只是入場券，被正確描述才是勝出關鍵——先弄清楚 AI 口中的你，再開始追蹤提及率。（註：此研究為第三方分析，非 Google 或 OpenAI 官方數據。）