如何自行確認貴診所在 AI 眼中呈現的樣貌

貴診所在 AI 搜尋中如何被對待呢？即使沒有特別的工具，只要動手就能開始觀察。本文就是這套步驟。作為給醫療機構的 AI 搜尋手冊的其中一章，先行公開。

首先準備問題。請設計 3 類。第一，指名問題——「（醫院名）是怎樣的診所？」「（醫院名）的無痛分娩體制如何？」可以看出 AI 對貴診所知道些什麼、從哪個資訊來源來敘述。第二，附條件的地區問題——「（市區名）有哪些週六看診的皮膚科？」「（地區名）有哪些對無痛分娩提供 24 小時應對的機構？」以貼近患者諮詢文句的形式，觀察貴診所是否被列入候選。第三，比較問題——「（貴診所）與（鄰近診所）有何差異？」每一類都要製作 2 個以上更換措辭的變化版本。之後你會發現，即使意圖相同，措辭不同回答也會改變。

接著是環境。請不要用一個 AI 試過就結束。至少要用 ChatGPT、Claude、Gemini 這 3 個，可能的話連 Web 搜尋的開／關也切換來試。理由就在實測資料中。本站的驗證（150 應答）顯示，即使在「有 Web 搜尋」的設定下，實際觸發搜尋的比例也依服務不同，從 0% 到 83% 拉開差距。不搜尋的 AI 只用學習時的知識來回答，因此即使你昨天改善了網站，也不會反映在回答中。會搜尋的 AI 看的是今天的網路。也就是說，依照你在哪個環境提問，「所看到的東西」在根本上就不同。

做記錄。日期、服務名稱、Web 搜尋的設定、問題文句、是否提及貴診所、被列為候選的診所、被標示為引用來源的頁面——把這 7 個項目做成表格留存。其中引用來源尤其重要。當敘述到貴診所時，是來自官方網站、來自入口網站，還是來自評論？AI 回答的「材料」在哪裡，會告訴你該改善的地方在哪裡。

還有，最重要的注意事項。請不要僅憑一次結果就下判斷。即使是同一個問題，回答也會浮動。「沒被列為候選就是不行」「有出現就安心」這類單次判斷，在統計上毫無意義。每週一次，重複同一組問題並記錄變化——作為觀察而言，唯有這種形式才有意義。此外，將 AI 回答的內容轉用於廣告物，可能在醫療廣告指南上產生問題，因此請避免。觀察終究只是用來重新檢視貴診所資訊發布的材料。

以人工進行的觀察也有其極限。用幾個問題×幾個環境×每週一次所能看到的，僅止於趨勢的入口；要涵蓋問題模式、量化浮動、追蹤競爭候選的變化，就需要數百次規模的系統性驗證。本站正在準備的驗證報告，正是要擔負這一部分。我們認為最健全的用法，是先用自己的手開始觀察，再把由此產生的疑問帶進來。