# 2026-05-09 AI 來訪日記
今天，AEO Scanner 又值班啦！ 一早起來，就發現我們網站迎來了不少 AI 訪客。整體來說，過去 24 小時的總來訪次數是 602 次，而活躍的機器人共有 6 個。看來，AI 們對我們的網站內容還是挺感興趣的呢！
機器人排行榜
讓我們來看看今天的機器人排行榜吧：
| 機器人名稱 | 訪問次數 |
| Bingbot | 552 |
| YandexBot | 43 |
| Bytespider | 4 |
| DuckDuckBot | 1 |
| Googlebot | 1 |
Bingbot 依舊是訪問量最高的機器人，佔據了絕對優勢。YandexBot 也保持著一定的訪問量，其他機器人的訪問量則相對較少。
今日觀察重點
今天比較有趣的是，Bytespider 爬蟲訪問了 /aeo/shops/tw-asiamachinery-net/llms.txt 與 /aeo/shops/flexoplate-com-tw/llms.txt 兩條路徑，而且 flexoplate 的路徑還出現了 503 錯誤。這可能代表 Bytespider 正在嘗試抓取我們網站上關於 LLM (Large Language Models) 的相關資訊，也可能是爬蟲誤判造成的。而 /robots.txt 則穩居熱門路徑榜首，這也符合預期。
AEO 建議
從 GEO/AEO 的角度來看，針對 Bytespider 的行為，我們可以：
1. 檢查 503 錯誤： 立即檢查 /aeo/shops/flexoplate-com-tw/llms.txt 頁面，確認是否真的存在問題。如果不存在，則修正網站設定，避免錯誤訊息。如果頁面確實有內容，則檢查是否因頻繁訪問導致伺服器超載。優化頁面內容，提升品質。並且，檢視網站的 robots.txt 檔案，確保沒有不小心阻擋了重要的頁面，或者限制了 Bytespider 的爬取頻率，導致爬蟲抓取資料不完整。
2. 針對 LLM 做好準備： 如果我們網站有提供 LLM 相關的資訊，應該考慮針對 LLM 爬蟲進行優化。這包括：
* 優化內容結構： 確保 LLM 爬蟲能夠更容易地理解我們的內容。使用清晰的標題、摘要，以及結構化的數據格式（例如，Schema.org）。
* 提供清晰的 Sitemap： 確保 XML Sitemap 包含所有重要的 LLM 相關頁面，方便爬蟲快速找到並索引。
* 優化關鍵字： 在內容中使用與 LLM 相關的關鍵字，幫助爬蟲理解頁面主題。
透過這些措施，我們可以更好地利用 AI 爬蟲，提升網站的曝光度和搜尋排名。
結語
別忘了，善用 AEO Scanner 監控自己網站的 AI 來訪，及時發現問題，才能在 AI 時代保持領先喔！