最近越來越多診所院長問我一個問題：
「為什麼有些診所，會在 ChatGPT Perplexity裡被推薦？我們卻完全沒出現？」
這個問題，其實不是技術問題，也不是行銷預算的問題，
而是一個更根本的關鍵：
AI 能不能快速看懂你是誰、你在做什麼。
病患搜尋行為正在改變
從 Google 關鍵字，到直接問 ChatGPT
過去病患找診所，大多是在 Google 輸入關鍵字、比排名、比評價。
但現在，越來越多人開始直接問 AI：
「某某地區有沒有推薦的皮膚科？」
「第一次做醫美，應該注意什麼？」
「我這個狀況適合看哪一科？」
搜尋行為從「找網站」，變成「要答案」。
而這也代表，診所是否被看見，不再只取決於關鍵字，而是能不能被理解。
AI 是否能理解診所，關鍵在於網站結構是否清楚與定位是否一致
關鍵在於網站結構是否清楚、定位是否一致
這一點，和一般做網站「給人看」的思維很不一樣。
AI 不會被視覺風格影響判斷，
它在意的是能不能在短時間內確認幾件事：
- 這是一家什麼類型的診所
- 主要服務的科別或族群是誰
- 核心專長是否清楚且穩定
- 是否適合被用來回答特定問題
實務上，我們常看到一些診所出現這種狀況：
首頁寫「全方位醫療服務」，
內頁又主打單一療程，
醫師介紹則各自用不同語氣描述專業。
對人來說可能還能理解，
但對 AI 而言，這代表「定位不明確」。
而是整體在拼湊「你是誰」
很多診所會以為，只要某一頁寫得夠清楚就好。
但實際上，AI 是「整體理解」。
它會同時參考：
- 官網對診所的整體介紹
- 醫師介紹頁的專業描述
- 外部文章、新聞、部落格怎麼提到你
如果這些地方對你的描述前後不一致，
AI 無法快速拼湊出一個清楚的角色，自然就不會推薦。
這也是為什麼「一致性」會變得這麼重要。
從品牌角度來看，這是 CIS；
但在這裡，更實際的意義是：
幫 AI 建立一個穩定、可被信任的理解模型。
醫師的網路權重越來越重要，因為 AI 需要判斷你是不是可信的專業來源
因為 AI 需要確認「這是不是可信的專業來源」
很多人會說醫師權重很重要，
但真正的關鍵不在於名氣，而在於「可驗證性」。
AI 在判斷時會關注：
- 醫師身分是否清楚
- 科別是否明確
- 專業描述是否在不同地方一致出現
當醫師在官網、新聞、專業內容中，
都以相似的方式被介紹，
AI 會更容易確認這是一位真實、穩定的專業角色。
這也是為什麼，
除了網站之外，適度的新聞露出或專業文章，
對 AI 理解診所會有實質幫助。
為什麼內容越貼近病患提問，越容易被 AI 採用成回答
AI 在整理與生成回答時，本質上是在模擬「一個人會怎麼回答這個問題」。
因此，它特別偏好那些已經用人話把問題講清楚、
把答案說明白的內容，而不是包裝過度或過於學術的說法。
實務上，病患提出的問題通常都很即時，也很貼近當下狀況，
例如最近身體出現的變化、剛看到某個療程後的疑問，
或是第一次接觸醫療服務時的不安感。
當網站內容能快速回應這些「正在發生的問題」，而不是只放制式的介紹文字，
AI 更容易判斷這些內容具有實用性與時效性，進而被採用成回答來源。
另外，口語化其實是關鍵。
病患提問時不會使用完整的醫學名詞，而是用自己的方式描述症狀與困擾；
當內容能用相同的語言結構去回應，AI 在比對問題與答案時，就更容易建立關聯。
反過來說，太多行銷語句、過度專業的術語，反而會降低被 AI 引用的機會。
也因此，越是貼近診間日常、護理師與醫師實際會回答的內容，越容易被 AI 理解與使用。這不是刻意迎合 AI，而是把真實發生在診所裡的對話，整理成清楚、可被理解的文字形式。
FAQ 為什麼是目前 CP 值最高的做法
在實務上，我們發現 FAQ 是最容易被忽略、
但對 AI 理解卻非常有幫助的內容形式。
原因很單純：
- 結構就是問題＋答案
- 一題只說一件事
- 非常符合 AI 的理解與引用方式
每一題 FAQ，
其實都是在告訴 AI：
「當有人問這個問題時，這家診所可以回答。」
這不是技巧，而是把每天在診間被問的問題，
整理成一個清楚、可被理解的結構。
網站仍然是 AI 理解診所的核心來源
社群內容即時，但零散；
廣告有效，但短期；
新聞能加分，但不可控。
真正能讓 AI 長期、穩定理解診所定位的，
仍然是網站。
因為網站具備：
- 清楚的資訊結構
- 穩定的內容呈現
- 可被反覆引用的專業說明
在現在這個搜尋行為快速轉變的階段，
網站不只是門面，
而是讓 AI 理解你、信任你的核心資料來源。
有些診所會被 ChatGPT 推薦，
並不是因為特別會行銷，
而是因為 AI 能快速理解：
你是一家什麼樣的診所，適合回答哪些問題。
當診所能用清楚的結構與一致的定位，
讓 AI 看懂你的專業角色，
被推薦，其實只是自然結果。
