國外 AI 搜尋監測公司 Otterly.AI 做過一系列 AI 引用研究，但英文研究天生量不到一件事：當 AI 用你的語言回答時，它引用的內容是不是你的語言？ 這是只有在地版才做得出來的維度。我們做了台灣版——把 60 個台灣人真實會問的問題，丟給三個 AI 引擎，收集 15,729 筆引用，逐一標上語言。結果同一批繁中問題，三個 AI 引用了三種語言的網路。
一分鐘看完重點
- 同樣的繁中問題，三個 AI 引用三種語言的網路：Perplexity 有 87.8% 引用繁中（台灣）內容；Gemini 71.4%；ChatGPT 只有 30.1%——它的引用有近七成是外文（英文 44.4%＋日文 23.1%）。
- 這不是「繁中內容不夠多」一句話能解釋的——三個引擎讀的是同一個網路，偏好卻天差地遠。差異主要來自引擎的檢索設計，不只是內容供給。
- 缺口高度集中在特定品類：問軟體工具和日本旅遊，三個引擎都大量引外文；問金融，三個引擎都乖乖引繁中。
- 對你的意義：內容用什麼語言、放在哪種網站，決定哪個 AI 看得見你。在台灣使用率最高的 ChatGPT 上，繁中內容的戰場只剩三成。
為什麼會有這個落差
繁中在 AI 的訓練資料裡本來就是少數。以 ChatGPT 為例，繁體中文只占訓練語料的約 0.05%，簡體中文有 16.2%——這個訓練端的失衡早有報導。但「模型訓練時讀了多少繁中」是一回事，「AI 搜尋時實際引用誰」又是另一回事，而後者在繁中一直沒有公開實測。這篇補的就是這一塊。
發現一：從九成到三成，繁中自給率的三引擎光譜
先看整體。三個引擎引用繁中（台灣）內容的比例，落差大到像三個不同的產品：
- Perplexity 非繁中只有 9.2%——我們事前預測「非繁中會 ≥20%」，這條在它身上被推翻。台灣的生活消費內容（部落格、導購站、論壇）密度夠高，Perplexity 找得到繁中來源就用繁中來源。
- Gemini 非繁中 24.0%——預測成立。英文滲漏（18.1%）是 Perplexity（5.5%）的三倍以上。
- ChatGPT 非繁中直接爆到 69.7%——英文 44.4%＋日文 23.1%，繁中只剩 30.1%。
同一條事前預測，三個引擎給出從「推翻」到「爆表」的完整光譜。內容缺口有多大，答案是：看你的受眾用哪個 AI。
發現二：缺口集中在哪些品類
整體數字會騙人——真正的故事在品類拆開之後。下表是各品類、各引擎引用外文的比例：
| 品類 | Perplexity | Gemini | ChatGPT |
|---|---|---|---|
| 軟體/SaaS | 34.7% | 58.5% | 80.9% |
| 旅遊 | 6.5% | 27.9% | 82.1%（多為日文官方） |
| 家電 | 4.8% | 17.9% | 73.9% |
| 保健 | 0.1% | 11.8% | 58.6%（美國官方衛生機構） |
| 金融 | 1.0% | 5.3% | 19.4% |
兩個品類最極端：軟體工具（在 ChatGPT 上八成引外文）和日本旅遊（八成引日文官方網站，因為問的就是沖繩、東京的在地資訊）。相對地，金融是三個引擎都最「本土」的品類——信用卡、數位帳戶、台股 ETF 這些題目，繁中內容既多又更新，AI 沒有理由跑去引外文。
軟體題的外文引用長什麼樣？問「Trello 和 Asana 哪個好」，引的是 monday.com、zapier.com、atlassian.com 的英文比較頁；問「Notion 好用嗎」，甚至引到 Notion 官網的簡體中文頁面——因為 Notion 根本沒把繁中內容做起來，AI 只好拿簡中頁餵給台灣用戶。
這對品牌是一個很明確的行動訊號：如果你是 B2B 或軟體品牌，繁中的比較文、教學文幾乎沒有對手，寫了就有機會被引用；如果你在生活消費類，繁中內容早已飽和，競爭在品質而不在有沒有。
發現三：AI 會把台灣人的問題，導去英文 Reddit
一個具體的縮影：在 Perplexity 上，reddit.com 是被引用第 3 多的網域。台灣用戶問「Agoda 訂房可靠嗎」，Perplexity 端出的是 Reddit 上 r/hotels 的英文討論——即使 PTT、Dcard 上有大量同主題的繁中討論串，檢索端有時仍會跑去英文 Reddit 補。這是「AI 偏好高互動社群內容」和「繁中社群內容在演算法眼中權重不足」兩件事疊加的結果。
為什麼三個 AI 的語言偏好差這麼多？
（這一節是我們的推測，和前面的實測數字分開讀。）
三個引擎讀的是同一個網路、答同樣的繁中問題，語言偏好卻從 9% 到 70% 不等。我們認為關鍵在檢索管線的設計，各家不同：
- Perplexity：檢索傾向用原始問句的語言直接查，排序又偏好高互動的消費內容——繁中問句進去，繁中論壇與部落格出來。對它來說，「在地語言」本身就是相關性訊號。
- Gemini：底層是 Google 搜尋，繁中索引深度本來就好；但它挑來源時偏好「權威頁面」，碰到繁中內容信心不足的主題（軟體、專業知識），就擴大搜尋到英文。
- ChatGPT：落差最大，我們推測有三個原因——(1) GPT-5 會自己改寫搜尋關鍵字，很可能把繁中問題翻成英文（旅遊題則翻成日文）再查，等於一開始就跳出了繁中網路；(2) 它的來源排序明顯偏好官方與科學權威（NIH、EPA、日本觀光廳），這類來源天然以英日文為大宗；(3) 它搜尋前會先用模型記憶判斷，而記憶本身以英文語料為主，把它導向英文資訊生態。
這些推測可以用後續實驗驗證——例如直接比對引擎實際發出的搜尋字串是什麼語言。我們已經把它排進下一個實驗題目。
對你的意義：這不是「多寫繁中內容就好」一招通吃。在 Perplexity 的世界，你的繁中內容和其他繁中內容競爭；在 ChatGPT 的世界，你的繁中內容是在和 NIH、日本官網搶位置——想被 ChatGPT 引用，權威性（官方資料、研究背書、國際版內容）比在地聲量更關鍵；想被 Perplexity 引用，則反過來，靠的是在地社群與真實開箱。
和國際研究比
這篇的語言維度，Otterly.AI 的英文研究做不出來——因為他們用英文問、答案當然是英文，沒有「查詢語言 vs 來源語言」的落差可談。這正是在地版研究的獨有貢獻。
唯一能對照的一點是 Reddit：Otterly.AI 測得 Reddit 是 Perplexity 英文引用的第 1 名來源；我們測台灣 Perplexity，Reddit 排到第 3——這個「AI 愛引 Reddit」的習慣被帶進了繁中查詢，只是稍微讓位給了 Dcard、Mobile01。
研究方法與事前預測（摘要）
設計：60 題繁中查詢（生活家電／保健食品／軟體工具／旅遊／金融各 12 題，依購買意圖分四層），取自 Google 自動完成與 Dcard／PTT／Mobile01 真實提問語氣。三引擎：Perplexity Sonar、Gemini 2.5 Flash（Google Search grounding）、ChatGPT（GPT-5＋web_search）。Perplexity／Gemini 每題 10 次、ChatGPT 每題 5 次，均為無狀態呼叫、開啟即時搜尋（引用是引擎當下檢索的真實來源連結，不是模型記憶）。執行於 2026 年 7 月。每筆引用抽網域，標語言／市場（繁中台灣／繁中港澳／簡中／英文／日文），人工抽查 10% 覆核。
五項事前預測：P1 論壇 >5%／P2 非繁中 ≥20%（本篇主角）／P3 電商 ≥10%／P4 任兩引擎網域重疊 <30%／P5 官網 <40%。
限制：用各引擎 API，介面行為可能與消費者實際使用略有不同；語言標籤以網域為主（多語站以被引 URL 為準），高頻的 youtube.com 依標題抽樣標語言、已列入人工抽查；60 題為高考慮消費決策品類，不外推到資訊型查詢；單一時間窗快照。本研究方法會隨後續實驗迭代。
繁中 AI 引用生態系列：
– 【總報告】ChatGPT、Gemini、Perplexity 活在三個世界
– 【榜單篇】台灣最常被 AI 引用的網站排行
– 【語言篇】ChatGPT 七成引外文、Perplexity 九成引繁中（本篇）
– 【官網篇】你的官網不是主角，八成引用指向第三方
—— Vanessa ｜ GEO is cool
