本篇目錄（14 節）
被 AI 當場讀取，跟網站開多久關係不大，跟題目關係很大。我把自家 13 個網站兩週的連線紀錄攤開比：「有人正在問 AI、AI 當場來讀」的比例從 0.35% 到 16.39%，排第一的是開站才 50 天的概念咖啡廳資料庫，前四名裡有三個是開站不到 70 天的新站，開站半年以上的站反而排在後段。
「AI 當場來讀」指的是哪一種爬蟲
來讀網站的 AI 分三層，我在 誰在讀你的網站？AI 時代的四種爬蟲 拆過：
- 索引層：AI 搜尋服務替自己編目錄，例如 OpenAI 的搜尋爬蟲、Perplexity、Apple。它決定 AI 找不找得到你。
- 訓練層：把內容抓回去訓練未來的模型，例如 GPTBot、ClaudeBot、Meta。抓走不代表會用上。
- 即時取用層：有人此刻正在 ChatGPT、Claude 裡問問題，AI 當場來讀這一頁再回答他。名字通常帶 User，例如 ChatGPT-User、Claude-User。
這篇只看第三層占 AI 三層總量的比例。前兩層是「被收進去」，第三層才是「被拿出來用」，而且是有人真的在問。
13 個網站排出來：前四名有三個是新站
| 網站 | 新老 | 開站 天數 |
當場 讀取 |
占比 |
|---|---|---|---|---|
| concafe 概念咖啡廳 |
新 | 50 | 558 | 16.4% |
| clinic 診所查詢 |
新 | 56 | 367 | 11.5% |
| tools 工具站 |
老 | 207 | 333 | 11.0% |
| atlas 地理比較 |
新 | 67 | 455 | 9.8% |
| joelin.cc 主站文章 |
老 | 多年 | 3,044 | 7.3% |
| flexspace 借址辦公 |
老 | 96 | 173 | 6.2% |
| me 個人介紹 |
老 | 215 | 34 | 4.4% |
| trash 垃圾車時間 |
新 | 67 | 1,194 | 4.0% |
| gacha 扭蛋店地圖 |
新 | 22 | 267 | 3.7% |
| photobooth 拍貼機地圖 |
老 | 183 | 2,187 | 3.5% |
| edu 幼兒園資料 |
新 | 50 | 765 | 2.3% |
| moji 顏文字 |
新 | 8 | 49 | 1.6% |
| fansupport 應援資訊 |
老 | 110 | 1,561 | 0.35% |
新站、老站混在一起排，看不出「開越久、被當場讀取越多」的順序：比例最高和最低的兩端，都同時有新站和老站。改看絕對次數也一樣，開站 67 天的 trash 被當場讀取 1,194 次，和開站 110 天的 fansupport 1,561 次是同一級，開站 183 天的 photobooth 也只有 2,187 次。
被拿去問 AI 的，是需要一份具體資料才答得出來的題目
比例排前面的四個站，題目有共通點：
- concafe 是概念咖啡廳、女僕咖啡廳的店家資料庫，人會問「台北有哪些女僕咖啡廳」。
- clinic 是診所查詢，人會問某間診所在哪、幾點看診。
- tools 是各種查詢工具與對照表，人會問一個具體的換算或規定。
- atlas 是地理比較，人會問兩個地方誰大、差多少。
這些問題 AI 光靠記憶答不準，必須當場找一份具體資料來讀。比例低的站，多半是被前兩層大量抓取的站：抓取量一大，即時取用層的占比就被稀釋。題目本身有沒有人拿去問 AI，比網站開了多久更能解釋這張排名。
這是我從 13 個站歸納的解讀，不是實驗證明；同一個題目換一種寫法、換一種頁面結構，結果可能不同。
被抓得多，不等於被用得多
fansupport 是最明顯的例子。兩週內它被 AI 搜尋與訓練爬蟲抓了 449,210 次，是整個站群最多的，但當場讀取只有 1,561 次，占比 0.35%。抓取量代表 AI 很勤快地把它收進去，不代表有人在問。
這和我在 Google 要不要 × AI 要不要 講的是同一件事：被收進去和被拿去用是兩個獨立的軸，報表上兩個數字不能互相證明。看 AI 數據時，要把「被抓」和「被當場讀」拆開看，只看抓取總量會高估自己。
對經營網站的人，這代表什麼
- 選題先問：這題會不會有人直接拿去問 AI，而 AI 需要一份具體資料才答得出來。店家清單、規定、對照表、比較，都屬於這一類。
- 新站不必等。站群裡開站 50 到 70 天的新站，比例已經排在前段；新站從上線到開始被當場讀取的過程，我另外寫在 開一個新網站，AI 幾天會找上門？。
- 看數據時把三層分開。被抓的量大不代表被用，被用的量要看即時取用層。
方法與限制
- 資料來源是 Cloudflare 的逐筆連線紀錄，範圍是 joelin.cc 與子網域裡 13 個給人讀的內容站，期間 2026 年 10 月 29 日到 11 月 10 日共 13 天。登入、轉址、檔案下載這類功能網址不列入比較。
- 只算有登記的 AI 與搜尋引擎爬蟲，已扣除冒用爬蟲名字去翻密碼檔、掃後台的請求。
- 次數沒有除以頁數。各站大小差很多，主站有上千篇文章、moji 只有幾百頁，所以比的是組成比例，不是誰被讀得多。
- AI 當場來讀的是 AI，不是人；一次提問可能讀好幾頁，次數不能換算成人數。
- 「新站」指 2026 年 8 月 20 日以後才上線的站；開站天數以站的程式碼第一次提交日，或第一次有爬蟲來的日子，取較早者。
- 樣本只有老喬自家站群，題目類型有限，不能直接外推到所有網站。
常見問題
AI 當場來讀網頁，是不是等於有讀者來我的網站？
不是。來的是 AI，不是人；讀者看到的是 AI 整理過的答案，多半不會點進網站。它代表的是「有人此刻問了一個跟你內容相關的問題」，是需求訊號，不是流量。
新網站是不是要等很久，AI 才會在回答裡用到它？
以老喬站群的紀錄，不用等到半年。開站 50 到 70 天的新站，被當場讀取的比例已經排在 13 站的前段；新站從上線到開始被當場讀取的時間線，另一篇 開一個新網站，AI 幾天會找上門？ 有逐日紀錄。
怎麼知道自己的網站有沒有被 AI 當場讀取？
看伺服器或 CDN 的連線紀錄，找 ChatGPT-User、Claude-User、Perplexity-User 這類名字。Google Analytics 這類靠瀏覽器執行程式的工具看不到，因為 AI 來讀時不會執行網頁上的程式。
這份比較可以套到任何網站嗎？
不能直接套。樣本只有老喬自家 13 個網站、13 天，題目類型也有限；它能說明的是在同一套架設方式下，站齡沒有決定性，題目差異比較大。要判斷自己的站，最好拿自己的紀錄照同樣算法算一次。
本文關鍵字：AI 爬蟲、即時取用層、ChatGPT-User、AI 引用、網站經營
本篇摘要
老喬用自家 13 個網站 2026 年 10 月 29 日到 11 月 10 日共 13 天的 Cloudflare 逐筆紀錄，比對 AI 爬蟲裡「即時取用層」的占比，也就是有人正在問 ChatGPT、Claude 等 AI 時，AI 當場來讀網頁的那一種。結果占比從 0.35% 到 16.39%，排第一的是開站 50 天的概念咖啡廳資料庫 concafe，前四名有三個是開站不到 70 天的新站，開站超過半年的拍貼機地圖與應援資訊站反而排在後段。站齡和占比之間看不出順序關係，絕對次數也一樣：開站 67 天的垃圾車時間站被當場讀取 1,194 次，跟開站 110 天的應援站 1,561 次同一級。占比高的站共通點是題目：查店家、查診所、查工具、查兩地比較，都是人會直接拿去問 AI、而且 AI 需要一份具體資料才答得出來的題目。另一個發現是被抓得多不等於被用得多：應援站兩週被 AI 搜尋與訓練爬蟲抓了 449,210 次，當場讀取只有 1,561 次。限制包括次數沒有除以頁數、AI 當場來讀不等於真人造訪、一次提問可能讀好幾頁，以及樣本只有老喬自家站群。
- 統計範圍是老喬自家 13 個內容網站，2026 年 10 月 29 日到 11 月 10 日共 13 天的 Cloudflare 逐筆紀錄，已扣除漏洞掃描
- 即時取用層占比＝AI 助理當場讀取次數 ÷（AI 搜尋＋AI 訓練＋AI 助理）次數，13 站從 0.35% 到 16.39%
- 排第一的是開站 50 天的 concafe（16.39%），前四名 concafe、clinic、tools、atlas 有三個是開站不到 70 天的新站
- 開站超過 180 天的 photobooth 占 3.51%、開站 110 天的 fansupport 占 0.35%，站齡長沒有比較高
- 絕對次數也看不出站齡效果：開站 67 天的 trash 被當場讀取 1,194 次，開站 110 天的 fansupport 是 1,561 次
- 占比高的站題目共通點是查店家、查診所、查工具、查兩地比較，人會直接拿去問 AI 而 AI 需要具體資料才答得出來
- 被抓得多不等於被用得多：fansupport 兩週被 AI 搜尋與訓練爬蟲抓 449,210 次，當場讀取只有 1,561 次
- AI 當場來讀的是 AI 不是人，一次提問可能讀好幾頁，所以次數不能直接換算成讀者人數
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