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本文 8 個段落
先講一個很多台灣站長都遇過、卻很少有人解釋清楚的狀況。
你的網站是繁體中文，內容也寫得扎實。你用 ChatGPT 或 Gemini 問一個你最熟的領域問題，它答得頭頭是道——但仔細一看，它回的某些詞，是簡體中文世界的用法。它可能跟你說「軟件」「信息」「視頻」「打印」，而不是「軟體」「資訊」「影片」「列印」；也可能把台灣的機構名、地名講得似是而非。更微妙的是，它引用的來源，常常不是台灣的繁中網站。
這不是你的內容不好，也不是你的運氣差。問題在於：繁體中文網站做 GEO（生成式引擎優化），面對的是一組英文世界、甚至簡體中文世界都不會遇到的特殊條件。 一般的 GEO 教學（答案先行、切短段落、補來源數字）當然還是對的——這些我們在〈想被 AI 引用，你的內容要做對這些事〉裡已經拆過——但它們是「通用層」。這篇要補的是另一層：繁中／台灣語境特有的 GEO 課題。
開始之前先把醜話講前面：GEO 本身就是新興領域，很多結論是觀察與推測，不是定論；而「繁中 vs 簡中在語料裡的比重」「在部分查詢與模型上，是否觀察到簡中用詞或來源的傾向」這類問題，更是連各家 AI 公司自己都沒有公開承認過的。 所以這篇會一路 hedge，盡量只把有研究、有官方依據的部分講硬，其餘明白標成「傾向」與「觀察」。把推測當成保證，在這個領域是會害你做錯方向的。
特殊性一：繁中在 AI 語料裡，是「少數中的少數」
要理解繁中網站的處境，得先看 AI 模型「讀過什麼」。
第一層落差是中文相對英文。大型語言模型的預訓練語料，很大一部分來自 Common Crawl 這類大規模網路抓取資料。而在這類公開網路語料中，英文占比偏高，其餘上百種語言瓜分剩下的部分。換句話說，相對於中文母語者的人口規模，中文內容在通用網路語料裡其實是被稀釋的。多個針對國際模型的觀察也指出，像 GPT 系列這類以英文為主的模型，中文語料的比例可能不足，連帶影響它們處理中文的細緻度。請注意，這些是研究與觀察層面的描述，各家模型的實際語料配比並未公開。
第二層落差，才是對台灣站長最關鍵的——在「中文」這塊裡面，繁體中文相對於簡體中文又是少數。 多份研究與語料分析都指向同一個方向：簡體中文在線上與全球資料集中更普遍，造成 LLM 訓練資料裡的繁簡失衡。例如 OpenCSG 在 2025 年初發表的中文語料論文，正是為了補「高品質中文資料不足」的缺口；而專門做繁體中文持續預訓練的研究，往往得自己從新聞、教科書、維基百科、政府報告、學術摘要等多來源，刻意建構數十億 token 等級的繁中語料，來對抗這個失衡——這件事本身就反證了「繁中在通用語料裡不夠」。
這裡要特別誠實：沒有任何一家 AI 公司公開過「我的訓練資料裡繁中佔幾趴、簡中佔幾趴」。 上面所有比重描述，都是研究者用公開語料當代理（proxy）去推估的，不是官方數字。但研究結論的方向相當一致：繁中是少數，這個方向值得台灣站長放在心上。
連台灣官方都用行動承認了這個落差。國科會自 2023 年起整合產學研發展 TAIDE（可信任生成式 AI 對話引擎），官方說明它存在的理由就是：因為繁體中文語料相對有限，國際大型語言模型對台灣常產生帶偏誤或文化上不合適的回應，所以台灣要在有限時間與預算內，發展自己的繁中模型。TAIDE 的政策背景，也反映出台灣官方對繁中語料與在地語境支援不足的關注。
特殊性二：部分查詢與模型上，AI 回繁中問題會「悄悄換成簡中用詞」
這是繁中 GEO 最具體、也最有研究支撐的一個現象。
2025 年發表於 ACM FAccT 會議的論文〈Characterizing Bias: Benchmarking Large Language Models in Simplified versus Traditional Chinese〉，測試了 11 個主流商用與開源模型（依訓練取向分成 6 個英文導向、3 個簡中導向、2 個繁中導向），設計了兩個貼近真實情境的任務。其中一個任務發現：當用繁體中文提問、要模型說出某個「兩岸用詞不同」的東西時，多數模型傾向回出簡體中文那一邊的用詞——也就是說，你用繁中問，它可能用「簡中的詞彙」回答你。論文把這歸因於訓練資料代表性、用字偏好與繁簡 tokenization 的差異。
不過這篇論文還有一個一定要一起講的細節，否則就是斷章取義：偏誤是「視任務而定」的，不是齊頭式的。 在另一個「從繁簡並列的人名清單裡挑人」的任務中，模型反而傾向偏好繁體中文的名字。所以正確的理解是：繁簡偏誤確實存在、且方向會隨任務改變，不能簡化成「AI 一律歧視繁中」這種口號。 把它講成定論，反而會失去這份研究最有價值的細膩處。
對站長的實際意義是什麼？
- 你用繁中寫的內容，在 AI 的「用詞天平」上，有時是站在比較不利的一邊——它更熟悉簡中的對應詞。
- 這代表：繁中內容如果能把「台灣慣用詞」寫得明確、甚至在必要時補一句對照，反而是一種辨識度。 當你的頁面清楚標明「這是台灣用法」，等於幫 AI 把你的內容錨定在正確的語言變體上。
- 反過來，如果你寫得模稜兩可、用詞飄移（一下「網路」一下「網絡」、一下「影片」一下「視頻」），反而會讓檢索與引用更混亂。
特殊性三：沒有空格的語言，斷詞與語意檢索更難
英文世界的 GEO 教學很少提這件事，因為英文天生用空格分詞。中文不是。
中文的詞與詞之間沒有空格，這讓「斷詞」（word segmentation）成為中文 NLP 的老難題。同一串中文字，切法不同，意思可能天差地遠；字與字怎麼組成一個語意單位，需要被正確辨識，否則語意就會被切碎。現代的 tokenizer（如 SentencePiece 這類能直接從原始句子訓練、不需要顯式空格的工具）在很大程度上緩解了這個問題，但這層額外的處理，意味著繁中內容在被檢索、被嵌入（embedding）成向量、被語意比對時，比英文多了一道可能出錯的關卡。
這對 GEO 的啟示偏「傾向」層面，而非鐵律：
- 語意清楚、用詞一致的繁中內容，比較不容易在斷詞與向量化階段被「切錯意思」。 寫作時盡量讓專有名詞、關鍵概念以完整、固定的形式出現，而不是用大量縮寫、諧音、火星文，有助於檢索系統正確理解。
- 重要的專有名詞第一次出現時，給它完整、標準的全名。 例如寫「衛生福利部食品藥物管理署（食藥署）」，而不是只寫「食藥署」就帶過——前者讓系統同時抓到全名與簡稱，被精準匹配的機會更高。這一點和我們在〈E-E-A-T 訊號完全拆解〉裡強調的「名實對應」是同一個精神。
要再次強調：「斷詞影響引用」目前沒有公開的學術實證直接量化過，以上是從中文 NLP 的已知特性合理推論出來的傾向，不是被證實的排名因子。
特殊性四：台灣在地實體，反而是繁中內容的「護城河」
前面三點聽起來都對繁中不利。但有一個面向，對台灣站長反而是優勢——而且是英文站、簡中站都搶不走的優勢。
台灣的在地實體：地名、機構名、法規、本地慣用語，正是讓 AI「不得不引用台灣來源」的關鍵。
道理很簡單：當有人問的是高度在地化的問題——「台北市的 OO 規定」「依台灣《個人資料保護法》怎麼處理」「台中七期的行情」「健保卡怎麼補辦」——這些問題的正確答案只存在於台灣的繁中資料裡。簡體中文語料再多，也答不出台灣《個人資料保護法》第幾條怎麼寫；英文語料再豐富，也不知道「七期」指的是台中哪一帶。在這種在地 query 上，繁中、在地、權威的內容，是 AI 幾乎無可替代的來源。
這就是繁中網站該主打的戰場。具體怎麼把這個優勢做成 AI 讀得到的訊號：
- 把台灣官方來源講清楚、連出去。 涉及法規就明確引用法條（並連到全國法規資料庫）；涉及數據就引用政府開放資料、主計總處、各部會統計。這同時滿足了通用 GEO 的「加可信來源」這條強訊號，又把你錨定成「台灣在地權威」。
- 地名、機構名用官方全稱，不要憑直覺縮短。 「臺灣證券交易所」「衛生福利部中央健康保險署」這些名稱，用對全稱能讓 AI 精準對應到正確實體；用錯或亂縮，反而可能被歸到模糊地帶。（全形「臺」與半形「台」的混用也值得統一，雖然多數系統能容錯。）
- 把「這是台灣的情況」明確標出來。 在處理兩岸都有、但規則不同的主題時（報稅、勞健保、車牌、學制），開宗明義寫清楚「以下為台灣現行制度」，等於幫 AI 把你的內容貼上正確的地域標籤，降低它跟簡中內容混淆的機率。
下面這張表，把「不利」與「有利」兩面並排，方便你抓重點：
| 繁中 GEO 的面向 | 對台灣站的影響 | 站長可動手的方向 |
|---|---|---|
| 繁中語料相對少數（觀察） | AI 對繁中的熟悉度可能偏弱 | 用詞一致、錨定台灣用法 |
| 繁簡用詞偏誤（FAccT 2025 研究，視任務而定） | AI 可能用簡中詞回繁中問題 | 明確標示台灣慣用詞，必要時補對照 |
| 中文無空格、斷詞難（NLP 已知特性） | 檢索與向量化多一道出錯關卡 | 專有名詞給完整全名、用詞固定 |
| 台灣在地實體（優勢） | 在地 query 上繁中近乎無可替代 | 引用官方法規/數據、用官方全稱、標明「台灣」 |
特殊性五：繁中 query 的 AI 回答品質，觀察到的幾個傾向
把上面幾點放到「使用者實際怎麼問、AI 怎麼答」的場景裡，可以歸納出幾個觀察到的傾向（再強調一次，這些是經驗歸納，不是實證定論）：
- 越在地、越具體的繁中 query，越會逼出台灣來源。 「2026 報稅級距」「台北市垃圾不落地時間」這類問題，AI 比較會去找、也比較會引用台灣的繁中網站，因為別處沒有答案。這對在地內容站是好消息。
- 越通用、越抽象的繁中 query，越容易被簡中或英文來源主導。 「什麼是區塊鏈」「如何減肥」這種放諸四海皆準的題目，繁中內容要跟海量簡中、英文內容競爭，難度高很多。如果你的題材偏通用，光靠語言優勢救不了你，得回到通用 GEO 的硬功夫：第一手觀點、具體數據、權威來源。
- AI 對繁中專有名詞的處理，有時會「漂移」。 它可能把台灣的機構名、人名、法規名講得接近但不精確。這反過來提醒站長：把正確的名稱、條號、日期寫得清清楚楚，本身就是一種防止 AI 講錯、並提高你被當成「正確來源」引用的機會。
繁中／台灣站的 GEO 起手式：在通用做法上，加這幾招
通用 GEO 的做法（答案先行、段落切短可獨立引用、補有來源的具體數字、確認 AI 爬蟲沒被擋、E-E-A-T 做扎實）請先做好——那是地基，這篇不重複，細節在〈想被 AI 引用，你的內容要做對這些事〉。以下是繁中／台灣站該額外加的幾招，依「證據強度與成本效益」排序：
一、用詞統一，並錨定台灣慣用法（成本低、值得做）
全站的核心術語選定台灣用法後就固定下來，別在「資訊/信息」「影片/視頻」「列印/打印」之間飄移。用詞一致，既幫助斷詞與檢索，也讓 AI 更容易把你辨識成穩定的繁中來源。這是 FAccT 研究觀察到「繁簡用詞偏誤」之後，最直接的對策。
二、把台灣在地權威訊號做厚（證據相對強，因為命中通用 GEO 的「加來源」）
涉及法規、數據、官方制度的內容，明確引用台灣官方來源並連出去：全國法規資料庫、政府開放資料平台、各部會統計、主計總處。這一招一箭雙鵰——既是通用 GEO 公認有效的「加可信來源」，又把你錨定為台灣在地權威。
三、專有名詞給完整全名，並標明地域（成本低）
機構、法規、地名第一次出現用官方全稱，涉及兩岸規則不同的主題明寫「以下為台灣現行做法」。這降低 AI 把你跟簡中內容混淆的機率，也提高被精準引用的可能。
四、優先攻「在地、具體」的題目（策略層）
如果你在選題，把資源多放在「只有台灣才答得出來」的在地題上（在地法規、在地行情、在地流程、在地時程），那是繁中網站的主場；通用大題留給有資源打硬仗的人。
五、別迷信「有沒有特殊設定能讓繁中被引用」（反炒作）
到目前為止，沒有任何 AI 引擎公開過「繁中專屬的引用設定」，也沒有「加某個標記就讓繁中被引用」這種開關。Google 官方甚至明說 AI 功能「根植於核心搜尋排名與品質系統」，沒有 AI 專屬的技術捷徑。所以別把力氣花在找繁中魔法，把它花在上面四項與通用 GEO 的硬功夫上。
常見問題（FAQ）
為什麼我用繁中問 AI，它卻用簡體用詞回我？
這現象有研究支撐。2025 年 FAccT 的繁簡偏誤研究發現，多數受測模型在「兩岸用詞不同」的任務上，傾向回出簡體中文那一邊的用詞，原因可能與訓練資料代表性、用字偏好和繁簡 tokenization 差異有關。但同一份研究也發現，偏誤是視任務而定的（在挑人名的任務裡反而偏好繁體名字），所以不能簡化成「AI 一律歧視繁中」。對站長來說，把台灣慣用詞寫明確、用詞一致，是目前最實際的對策。
繁中內容是不是天生就比較難被 AI 引用？
不能這樣一概而論。可以說的是：在「通用、抽象」的題目上，繁中要跟海量的簡中、英文內容競爭，確實比較吃力（這與繁中在語料裡相對少數的觀察一致）；但在「在地、具體」的台灣題目上，繁中、在地、權威的內容反而近乎無可替代。所以與其問「繁中是不是吃虧」，不如問「我的題目是不是只有台灣答得出來」——是的話，繁中就是你的優勢。
我該不該為了被 AI 引用，把網站改成簡體中文或出簡中版？
這篇不建議把它當成 GEO 策略來做。你的讀者如果是台灣人，內容的價值與在地權威性才是核心，而那正是繁中、在地內容的強項。出不出簡中版是市場決策（你想不想經營對岸或全球華語讀者），不是「為了討好 AI」的技術調整。把繁中內容的在地權威做厚，效益通常更實在。
全形「臺」和半形「台」會影響被引用嗎？
目前沒有看到實證說它是引用因子。多數搜尋與 AI 系統對「臺/台」有一定容錯能力。比較務實的建議是：同一個專有名詞在全站維持一致（機構官方名怎麼寫就跟著寫，例如「臺灣證券交易所」用「臺」），一致性帶來的辨識度，比糾結單一字形更有意義。
中文沒有空格，我寫作時要為斷詞做什麼特別處理嗎？
不需要為了斷詞去改變正常的中文寫作。你能做的、也值得做的，是讓專有名詞和關鍵概念以完整、固定的形式出現（第一次出現給全名、之後用一致的簡稱），少用火星文、過度縮寫和諧音。這讓檢索與向量化階段比較不會把你的語意切錯。要注意這是從中文 NLP 特性推論的傾向，不是被量化證實的排名因子。
引用台灣官方法規、數據，真的有助於被 AI 引用嗎？
方向上是有依據的。通用 GEO 研究公認「加入可信來源」是有效手法之一；而對台灣站來說，引用台灣官方法規與數據還多一層好處——它把你錨定成「台灣在地權威」，在在地 query 上更容易被當成正確來源。要提醒的是，引用要真實可溯源，捏造或溯不到源頭的數字反而傷可信度。
TAIDE 這類台灣本土模型，對我做 GEO 有直接影響嗎？
目前對一般站長的「被引用」實務影響有限，但它的意義在於「印證」：一個國家級專案之所以存在，官方理由正是國際模型的繁中不夠在地、容易產生文化上不合適的回應。這也提供了一個政策層面的佐證：繁中在地內容與在地語境，仍有其獨立價值。你不需要為了 TAIDE 做什麼特別優化，但可以把它當成「繁中在地內容有其不可替代性」的佐證。
那我到底該先做什麼？
先把通用 GEO 的地基做好（答案先行、段落可獨立引用、補有來源的數字、確認 AI 爬蟲沒被擋、E-E-A-T 扎實），再加上繁中四招：用詞統一錨定台灣、台灣官方來源做厚、專有名詞給全名並標地域、優先攻在地具體題目。資源有限的話，「用詞統一」和「引用台灣官方來源」這兩項成本最低、方向最穩，先做。
結語：繁中網站的 GEO，是把「在地」變成「無可取代」
把這篇收斂成一句話：繁體中文網站做 GEO，既有先天的不利（繁中在語料裡是少數、AI 會用簡中詞回繁中問題、中文斷詞更難），也有別人搶不走的優勢（台灣在地實體讓繁中內容在在地題目上近乎無可替代）。
聰明的做法，不是去跟海量簡中、英文內容硬拼通用大題，而是把「只有台灣答得出來」的在地題目做到最厚、最權威、最容易被機器讀懂：用詞錨定台灣、引用台灣官方來源、專有名詞給全名、明確標出「這是台灣的情況」。這幾招既是繁中的防守（別被簡中詞蓋過），也是繁中的進攻（把在地變成護城河）。
通用 GEO 的硬功夫先做好，再疊上這層繁中／台灣的在地化。方向對了，你那些「只有台灣懂」的內容，才會在 AI 的答案裡，被當成正確的、不可替代的來源。
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延伸閱讀：
來源：
- Liu et al., 〈Characterizing Bias: Benchmarking Large Language Models in Simplified versus Traditional Chinese〉， ACM FAccT 2025（arXiv:2505.22645）
- 〈OpenCSG Chinese Corpus: A Series of High-quality Chinese Datasets for LLM Training〉， 2025（arXiv:2501.08197）
- TAIDE 可信任生成式 AI 對話引擎官方說明（taide.tw）、國科會 TAIDE 計畫公開資料
- Common Crawl 語言分布公開統計與相關語料分析（arXiv:2402.18041「Datasets for Large Language Models: A Comprehensive Survey」等）
免責：GEO 為新興領域，多為觀察與實測歸納，各 AI 平台行為以官方最新說明為準。