Kuroma
「AI／機器學習」的 AI Readiness 基準
在我們歸類為「AI／機器學習」的 477 個受檢網域中，AI Readiness 分數的中位數是 49 分（滿分 100），比語料庫全部 30,738 個受檢網域的中位數（39）高 10 分。
分數的分布
477 個受檢的「AI／機器學習」網域中，有一半的分數落在 42 到 56 之間。全語料庫 30,738 個受檢網域的四分位距則是 32 到 45。
這個產業最常不及格的因子
評分標準共有 19 個因子。網站在某個因子的得分低於 50 分（滿分 100），這裡就算作不及格。最後一欄是各項比率所依據的檢測數。媒體無障礙性、問題涵蓋度與 FAQ 存在與否並不是每一種頁面都會評：排行榜表格或分頁索引沒有問題可回答，也沒有圖片需要說明。值得被引用度、E-E-A-T 訊號、問題涵蓋度與 FAQ 存在與否倚賴英文特有的文句模式，因此頁面若以其他語言撰寫，會以較小的滿分計算。因此這些列不計入因子未以相同尺度評分的頁面檢測，也不計入頁面資訊記錄不足、無從判斷的檢測。其他每一列都計入這個產業中評過該因子的所有檢測。
| 因子 | 「AI／機器學習」不及格率 | 全語料庫不及格率 | 差距 | 計入檢測數 |
|---|---|---|---|---|
| 結構化資料品質 頁面內容 · 佔總分 4.5% |
99% | 96% | +3 | 477 |
| 值得被引用度 AI 就緒度 · 佔總分 7.5% · 只計入頁面語言是這個因子能完整評量的頁面 |
87% | 94% | -7 | 422 |
| E-E-A-T 訊號 權威性 · 佔總分 7% · 只計入頁面語言是這個因子能完整評量的頁面 |
86% | 89% | -3 | 422 |
| 獨特價值主張 AI 就緒度 · 佔總分 5.1% |
86% | 94% | -8 | 477 |
| 內容新鮮度 AI 就緒度 · 佔總分 5.7% |
72% | 49% | +23 | 477 |
| 媒體無障礙性 頁面內容 · 佔總分 1.8% · 只計入這個因子適用的頁面類型 |
70% | 87% | -17 | 416 |
| 外部引用與參考來源 權威性 · 佔總分 9% |
66% | 83% | -17 | 477 |
| 問題涵蓋度與 FAQ 存在與否 頁面內容 · 佔總分 6.5% · 只計入這個因子適用的頁面類型，且頁面語言是它能完整評量的 |
62% | 85% | -23 | 398 |
| 可爬取性與可存取性 技術 · 佔總分 13% |
37% | 46% | -9 | 477 |
| 信任與品牌訊號 權威性 · 佔總分 9% |
30% | 74% | -44 | 477 |
| 答案框潛力 AI 就緒度 · 佔總分 7.2% |
25% | 68% | -43 | 477 |
| 原始 HTML 可用性 AI 就緒度 · 佔總分 1.5% |
21% | 24% | -3 | 477 |
| Schema 標記完整性 技術 · 佔總分 1% |
20% | 63% | -43 | 477 |
| AI 可發現性 AI 就緒度 · 佔總分 3% |
17% | 34% | -17 | 477 |
| 內容深度與完整性 頁面內容 · 佔總分 6.5% |
12% | 14% | -2 | 477 |
| 頁面效能指標 技術 · 佔總分 2% |
12% | 20% | -8 | 477 |
| 標題階層 頁面內容 · 佔總分 2.8% |
8% | 28% | -20 | 477 |
| 行動裝置優化 技術 · 佔總分 4% |
2% | 14% | -12 | 477 |
| AI 可讀性分數 頁面內容 · 佔總分 3% |
1% | 8% | -7 | 471 |
「AI／機器學習」與其他產業的差異
相較於整個語料庫，這個產業明顯較弱的是內容新鮮度（+23 個百分點）、結構化資料品質（+3 個百分點）。
明顯較強的是信任與品牌訊號（-44 個百分點）、答案框潛力（-43 個百分點）、Schema 標記完整性（-43 個百分點）。
內容新鮮度：在評過這一項的 477 次「AI／機器學習」檢測中，72% 不及格
在 2026 年的證據基礎中，內容新鮮度是唯一在各引擎間獲得一致認同的因果守門因素，而在網路規模上，被 AI 引用的內容可衡量地偏向更新鮮。Google AI Overviews 是已被記載的例外。
結構化資料品質：在評過這一項的 477 次「AI／機器學習」檢測中，99% 不及格
重新界定為 HTML 本身中可擷取的資料結構（表格與清單），這些結構能可衡量地提升機器擷取效果。這與 schema.org 標記不同，後者在對照測試中並未顯示對 AI 引用的提升。
擁有公開成績單的「AI／機器學習」受檢網站
這些網站都有一張來自真實檢測的公開 AI Readiness 成績單。分數是檢測當時的結果；成績單會標示檢測了哪些項目與檢測日期。
| 網站 | 等級 | 分數 | 檢測日期 |
|---|---|---|---|
| WebCoreLab (webcorelab.com) | A+ 級 | 77/100 | 2026年8月20日 |
| AI-Moderated Customer Research Platform (userintuition.ai) | A+ 級 | 77/100 | 2026年8月20日 |
| AI Solutions South Africa (smartaisolutions.co.za) | A+ 級 | 76/100 | 2026年8月20日 |
| AI Consultancy UK (hartzai.com) | A+ 級 | 75/100 | 2026年8月20日 |
| AI Receptionist for Business (agentzap.ai) | A+ 級 | 73/100 | 2026年8月20日 |
| interprefy.com | A+ 級 | 73/100 | 2026年8月20日 |
| AI Video Agent for Marketing Teams (synthesys.io) | A 級 | 72/100 | 2026年8月20日 |
| Sovereign AI Infrastructure Software for European Enterprises (xinity.ai) | A 級 | 71/100 | 2026年8月20日 |
| AI Operations Core for Multi-Location Business (sinaptic.ai) | A 級 | 71/100 | 2026年8月20日 |
| AI Marketing Agency (mad1sonfoundry.com) | A 級 | 70/100 | 2026年8月20日 |
| Synorb (synorb.com) | A 級 | 69/100 | 2026年8月20日 |
| AI Business Automation (tezcode.dev) | A 級 | 69/100 | 2026年8月20日 |
到公開成績單檔案庫瀏覽所有受檢網站。
怎麼解讀這一頁
- 樣本是什麼。我們檢測過並歸類為「AI／機器學習」的 477 個網域。這是產業的一個樣本，不是普查：它只包含我們的爬蟲抓到並評過分的網站，選樣上有什麼偏差，它就帶著什麼偏差。
- 評分標準版本 2026-08-13。這裡的每一個數字都來自以這一代評分標準評分的檢測。不同世代的評分標準量的是不同的東西，因此絕不混算。可相容的版本：2026-08-13。
- 為什麼不列公司名稱。這些都是彙總數字。我們不會公布哪些網域落在分布的底部，這一頁背後的查詢也無法回傳任何網域名稱。
- 公布門檻。一個產業要累積 100 個受檢網域才會公布；一個因子的不及格率，要等這個產業有 30 次檢測計入該因子才會公布。低於任一門檻，數字會隨著少數幾個網站大幅變動，所以我們寧可不公布。
- 檢測看得到什麼、看不到什麼。本次檢測衡量的是引用就緒度：AI 引擎能多容易地爬取、擷取並引述這些頁面。它無法看見站外品牌足跡（提及、評論、第三方報導），而這些足跡決定了 AI 引擎是否會檢索某個品牌；Kuroma 的能見度掃描與站外訊號負責追蹤那一面。閱讀完整的評分方式說明。