命名實體識別（Named Entity Recognition，簡稱 NER）是 AI 系統辨識並分類文字中特定資訊的技術，例如企業名稱、地點、產品及產業相關名稱。
對台灣 B2B 製造商而言，清楚呈現公司名稱、所在地、產品類別及製造專長，有助於搜尋引擎與 AI 工具正確理解企業資訊，並建立不同資訊之間的關聯。當網站內容與外部平台的企業資訊保持一致時，AI 系統更容易辨識您的企業及其專業領域，提高相關資訊在海外買家搜尋供應商時被引用或推薦的機會。
命名實體識別直接影響您在AI生成答覆中的曝光度。當AI系統處理國際買家的搜尋查詢時，會將已識別的實體與相關請求進行比對。若您的公司名稱、所在地與產品類別在網站及外部來源中一致呈現，AI便能將您歸類為可信供應商。若信號缺失或相互矛盾，您的公司可能完全被忽略。我們的文章台灣製造商的AI搜尋能見度指南詳細說明了如何建立支援實體識別的內容信號，協助您在各主要AI平台上提升曝光率。
是的，這是台灣製造商最具實際效益的做法之一。當您的網站全面且一致地使用正式公司名稱、製造地點與具體產品術語時，命名實體識別的效果便會提升。模糊或不一致的語言會削弱這些信號。在標題、產品描述與聯絡資訊中清晰介紹公司的結構化內容，能為AI系統提供所需的重複且一致的資料。許多台灣B2B網站目前在這方面仍有不足，我們的文章為何台灣B2B網站無法通過AI搜尋測試對此有深入分析。
兩者皆適用。Google多年來一直使用實體識別來理解網站內容，並判斷哪些結果與特定搜尋查詢最為相關。近年來，ChatGPT與Perplexity等AI平台在生成答覆時，也採用類似方法來識別可靠來源。對台灣製造商而言，針對實體識別進行優化，能同時提升在傳統搜尋與AI搜尋中的表現。我們對AI搜尋與Google搜尋的比較分析詳細介紹了這兩個系統的相似之處與差異，值得台灣製造商深入了解。
