我們把先前研究中的 60 個購物問題，在一天內於 Google、ChatGPT 與 Perplexity 各再問三次。接著，我們針對八項特定產品，各問三次「哪裡可以買到，多少錢？」，並將每則回答對照商店的即時價格與庫存查核。
2026 年 10 月 22 日發布 · 資料蒐集於 2026 年 10 月 22 日（三輪，間隔一小時）與 2026 年 10 月 17 日
至少引用一個該類型網站的回答所占比例，以 10 月 22 日三輪的平均值表示，括號內為最低與最高的一輪，下方為 10 月 17 日的單輪結果。
| 來源類型 | Google AI 摘要 | ChatGPT | Perplexity |
|---|---|---|---|
| 品牌官網 | 53% (52–54) 10 月 17 日： 49% | 57% (49–64) 10 月 17 日： 57% | 50% (50–50) 10 月 17 日： 53% |
| 零售商 | 31% (29–33) 10 月 17 日： 27% | 53% (50–57) 10 月 17 日： 53% | 28% (28–28) 10 月 17 日： 32% |
| 評論平台或媒體 | 84% (81–85) 10 月 17 日： 89% | 82% (76–88) 10 月 17 日： 78% | 99% (98–100) 10 月 17 日： 98% |
| 論壇或社群網站 | 67% (60–73) 10 月 17 日： 67% | 0% (0–0) 10 月 17 日： 0% | 10% (10–10) 10 月 17 日： 8% |
| 影片（YouTube） | 83% (81–85) 10 月 17 日： 86% | 0% (0–0) 10 月 17 日： 0% | 0% (0–0) 10 月 17 日： 0% |
網站在一天內的變動程度：
| 引擎 | 三輪中都被引用的網站 | 兩輪之間的平均重疊 | 10 月 17 日的網站在 10 月 22 日再次被引用 |
|---|---|---|---|
| Google AI 摘要 | 55% | 74% | 74% |
| ChatGPT | 15% | 32% | 70% |
| Perplexity | 96% | 98% | 77% |
兩個例子，說明一則回答在一小時內可能變動多少：
依問題中產品的一般價格，引用品牌自己網站的回答占比（不含軟體問題），為三輪的平均值。
| 一般價格 | Google AI 摘要 | ChatGPT | Perplexity |
|---|---|---|---|
| 低於 $100 | 81% （約 8 則回答） | 29% （約 10 則回答） | 46% （約 11 則回答） |
| $100–399 | 47% （約 29 則回答） | 55% （約 28 則回答） | 52% （約 33 則回答） |
| $400+ | 31% （約 9 則回答） | 75% （約 8 則回答） | 27% （約 11 則回答） |
八項在各品牌美國官方商店販售的特定產品，從廚房工具到硬式冰桶，在每個引擎各問三次。每一輪開始時，我們儲存商店的即時價格與庫存；當天都沒有變動。Google 只對 24 個問題中的 9 個顯示 AI 摘要，所以它那一欄的樣本很小。
| 引擎 | 回答 | 點名品牌自家商店 | 自家商店價格有誤 | 把有庫存的產品說成已售完 | 點名更便宜的賣家為最划算的選擇 |
|---|---|---|---|---|---|
| Google AI 摘要 | 24 個中的 9 個 | 7 | 7 個中的 1 個 | 0 | 1 |
| ChatGPT | 24 個中的 24 個 | 24 | 24 個中的 3 個 | 3 | 5 |
| Perplexity | 24 個中的 24 個 | 24 | 24 個中的 1 個 | 3 | 3 |
各輪出了什麼問題：
我們無法判斷庫存錯誤為何一直存在。我們注意到一件事：該產品頁面在價格旁帶有一個隱藏的「Sold out」標籤（許多商店佈景主題都有），而它的結構化資料寫的是有庫存。測試中另外兩家商店有同樣的隱藏標籤，卻沒有被說成已售完，所以這只是值得檢查的線索，而不是解釋。
第 1 部分：與我們的 Google 研究與助理研究相同的 60 個購物問題，於 2026 年 10 月 22 日太平洋時間 9:45、10:45 與 11:45 各問一次，設定相同：美國 Google 桌面版並載入 AI 摘要；ChatGPT 透過 chatgpt.com 搜尋並使用美國地點（DataForSEO LLM Scraper）；Perplexity 透過 Sonar API 並使用美國網路搜尋（DataForSEO）。引用的計算方式與那些研究相同，網站類型使用相同的分類方式，由一人指定。百分比以至少引用一個來源的回答為基準；Google 則以出現摘要的問題為基準。重疊以網域比較被引用的網站。
第 2 部分：八項在公布價格的品牌美國官方商店販售的產品，以「哪裡可以買到［產品］，多少錢？」的形式，在相同的三輪中提問。我們在每一輪開始時儲存各商店的價格與庫存，並以人工為每則回答標註：它是否點名了品牌的商店、它為該商店給出的價格是否正確、它對庫存的說法，以及它是否點名更便宜的賣家為最划算的選擇。針對其他賣家給出的價格沒有查核。若價格符合任何一個現行款式，或在回答說「起」時符合最低款式，就算正確。我們不公開產品名稱，因為其中有幾項屬於我們合作或接洽中的品牌。
限制：一天、三輪、一個市場；這些產品是小型的便利樣本，不代表所有商店。問題清單是撰寫的，而不是從真實搜尋中抽樣。API 與爬取工具的結果，可能與已登入使用者看到的不同。原始資料列在 CSV 中：第 1 部分與第 2 部分。
Hasmord 是 AEO 原生銷售平台。買家在 AI 助理、搜尋和銷售對話中提出問題。Hasmord 找出你對產品與服務的回答哪裡不足，用證據把回答變得更好，為你找到潛在客戶，並把每一條線索接進你的銷售流程。
它會在 ChatGPT、Claude、Gemini 與 Perplexity 中提出你買家的問題，並透過問題監測，連續一週每天讀取某個問題的 Google AI 摘要，同時顯示每則回答依據了哪些來源與事實。查看 AEO/GEO 平台。
在我們的測試中大致準確。ChatGPT 在 24 則回答中有 21 則正確報出品牌商店的價格。出錯的有一次錯誤的特價，以及兩次把瓶裝與補充包搞混。它也在三輪中都把一項有庫存的產品說成已售完。
會，而且變動多少取決於引擎。ChatGPT 引用的網站中，只有 15% 在同一天的三輪中都出現，而 Google AI 摘要為 55%，Perplexity 為 96%。引用各類型網站的回答占比，變動則小得多。
我們看不到引擎內部。在我們的測試中，這個錯誤在某項產品的每一輪都重複出現，所以值得檢查你的產品頁面對讀取其文字的軟體顯示了什麼：隱藏的庫存標籤、缺貨的款式，以及結構化資料。
不只一次。單一一輪的結果可能不具代表性，尤其在 ChatGPT。把同一個買家問題問上幾次，追蹤引用或推薦你的回答所占的比例，並針對最接近成交的問題檢查價格與庫存。
延伸閱讀：ChatGPT 與 Perplexity 引用了誰 · Google AI 摘要引用了誰 · AI 摘要追蹤工具 · ChatGPT 購物。