做完一輪 AI 搜尋優化之後,企業主最在意的往往是:這些模型究竟有沒有真的來抓頁面?
流量分析與搜尋後台都不會單獨列出 GPTBot 或 ClaudeBot,可是這類程式天天都在讀取頁面。想把「AI 有多關注這個站」變成可量化的數字,還是得靠最基礎的 server log。對量身打造的網站來說,這項紀錄是維運期不能忽略的體征。
常見 AI 爬蟲一覽
| 機器人 | 開發方 | UA 辨識詞 |
|---|---|---|
| GPTBot | OpenAI | GPTBot |
| ChatGPT-User | OpenAI(即時回答) | ChatGPT-User |
| ClaudeBot | Anthropic | ClaudeBot 或 anthropic-ai |
| PerplexityBot | Perplexity | PerplexityBot |
| Google-Extended | Google(訓練用途) | Google-Extended |
| CCBot | Common Crawl | CCBot |
| Bytespider | 字節跳動(豆包) | Bytespider |
| Amazonbot | Amazon(Alexa) | Amazonbot |
darkvisitors.com 有一份持續維護的 AI 爬蟲名冊,實務上每季核對一次就夠。
以 awk 檢視 access log
可以先從下面幾道指令開始:
# 抽出出現主要 AI 爬蟲的列awk '/GPTBot|ClaudeBot|PerplexityBot|Google-Extended|CCBot/' access.log# 分別累計三種爬蟲的命中次數awk '/GPTBot|ClaudeBot|PerplexityBot/ { if (/GPTBot/) gpt++ else if (/ClaudeBot/) claude++ else if (/PerplexityBot/) pplx++}END { print "GPTBot:", gpt, "Claude:", claude, "Perplexity:", pplx }' access.log# 列出被 AI 爬蟲打得最頻繁的路徑awk '/GPTBot|ClaudeBot/ { print $7 }' access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -20進階做法:以 GoAccess 做視覺呈現
GoAccess 是免授權費的開源日誌分析工具,可這樣產生報表:
goaccess access.log --log-format=COMBINED -o ai-report.html --addr-spoof-key=GPTBot --addr-spoof-key=ClaudeBot產生的 HTML 會整理每日走勢、熱門路徑,以及來源位址的分布。
三項核心觀察
1. 每月造訪頻率變化
經營穩定的網站,AI 爬蟲造訪通常會一個月比一個月多。
| 月份 | GPTBot | ClaudeBot | Perplexity |
|---|---|---|---|
| 首月 | 偏少 | 偏少 | 偏少 |
| 次月 | 中等 | 中等 | 中等 |
| 第三個月 | 偏多 | 偏多 | 中上 |
曲線若突然下彎,優先排查這些情況:
- 模型短期內已收齊所需頁面
- robots.txt 誤擋了爬蟲
- 伺服器 5xx 變多
2. 爬取層級
爬蟲實際走進幾層,可對照下面的理想比例:
- 第 1 層(首頁):應接近全部
- 第 2 層(分類與列表):大約六到八成
- 第 3 層(內頁與文章):大約三到五成
- 第 4 層以後:不到一成
第三層明顯偏低時,多半是站內連結不夠,深層內容沒被發現。
3. 錯誤回應占比
# 統計 AI 爬蟲遇到 404 的次數awk '/GPTBot|ClaudeBot/ && $9 == 404' access.log | wc -l# 統計 AI 爬蟲遇到 5xx 的次數awk '/GPTBot|ClaudeBot/ && $9 ~ /^5/' access.log | wc -l404 偏高通常代表死鏈還在;5xx 偏高則是主機不穩。爬蟲一旦頻繁遇到 5xx,之後再來的頻率就會下降,應立刻處理。
大型站點:用 ELK 建立長期看板
中大型網站每天的日誌可達 GB 等級,適合交給 ELK:
- Logstash 負責拆解日誌
- Elasticsearch 負責索引與存放
- Kibana 負責畫成儀表板
這樣才能看長期走勢、設定即時告警,也能把多個站放在一起比較。
監控月報可以長這樣
【AI 爬蟲月報】2026-04GPTBot:2,100 次(較上月增加 33%)ClaudeBot:1,450 次(較上月增加 32%)Perplexity:980 次(較上月增加 36%)被抓最多次的路徑:1. /insights/ai-ready-website-building-guide(387 次)2. /lp/ai-ready(256 次)3. /insights/schema-markup-web-design-guide(198 次)待處理:- /old-pricing/2024 回了 404,共 47 次,應補上 301經營者最容易忽略的三件事
- 只盯造訪次數的絕對值:該看的是趨勢。新站爬得少很正常,老站突然變少才需要警戒。
- 一看到大量爬蟲就封鎖:除非頁面含付費或機密內容,否則擋掉等於把 AI 曝光機會讓給對手。
- 放著 4xx 與 5xx 不管:爬蟲碰到太多錯誤就會降低再訪意願,等於自己把大門關上。
結語:無法觀測就無法經營
server log 雖然老派,卻很可靠;AI 搜尋興起之後,它的用處又被重新看見。建議每個月撥出約半小時看一次 AI 爬蟲摘要,它往往比搜尋後台與流量工具更早露出網站的健康變化。若再配合llms.txt 設定說明主動指引爬蟲,效果會更清楚。
把爬蟲監控做成固定看板,才能直接看出這些模型是否持續在意你的內容。企業也可依月報決定內容策略要不要轉向。相關做法見解法總覽。