傳統 SEO 排名好，不代表你的內容會被 AI Overview 或 SGE 引用。當模型「看得到你卻不太用你」時，問題往往不在權威度，而是段落本身缺乏「可安全引用」的特徵，這就是 LLM Extractability 的核心。
這套LLM Extractability 四層診斷，能幫助內容經營者快速定位問題：你的段落究竟是卡在結構、定位、抽取，還是組合性。它不是在談排名演算法，而是專注於段落的語意自足與結構特徵，讓你精準找出 AI 不敢引用你的真正原因。
這篇原文會帶你抓住 3 個重點：
- 釐清 Extractability 診斷目的：判斷段落本身能否被模型安全引用。
- 掌握四層診斷的具體檢查項目：包含可讀性、可定位性、可抽取性與可組合性。
- 依據 Checklist 結果，選擇最有效的內容調整與改寫方向。
四層診斷會將內容生成流程拆解為：可讀性 → 可定位性 → 可抽取性 → 可組合性。多數內容卡關，都不是因為內容太少，而是段落缺乏語意封閉或一段一問題。例如，同一段同時談定義、特色和用途，對模型來說就是「找不到定位」；或使用過多「這個/它」的代名詞，導致段落抽出後邏輯斷裂。
我在實務上最常看到的地雷是：許多團隊誤以為只要內容寫得夠好、資訊量夠大，AI 就會自動引用。 實際上，好內容不等於「可提取素材」。你必須刻意設計段落，確保它能獨立成立，並避免定義或立場在文章中互相矛盾，才能在 LLM 的世界中佔據一席之地。
👉 完整版（含四層診斷模型與具體行動指南）在 EchoWave：LLM Extractability 四層診斷：快速判斷段落能不能被 LLM 引用
