SIGO觀測揭AI推薦新數據：市場溫和鬆動 家電前五名重疊逾五成

 

SIGO觀測公布 2026 年 9 月 AI 市場觀測結果，發現不同品類的品牌集中度差異懸殊。冰箱、吸塵器、洗衣機等家電品類，ChatGPT、Gemini、Perplexity 三個平台給出的前五名品牌平均約有 53% 重疊；餐廳、律師、牙醫等在地服務，重疊僅 14%，意即消費者向不同 AI 詢問同一個問題，得到的品牌名單可能完全不同。

換句話說，買家電時，問不同 AI，答案可能差不多；找餐廳、律師或牙醫時，換一個 AI，推薦名單卻可能大洗牌。

SIGO 觀測指出，品牌集中度是指同一品類中，AI 回答是否反覆指向同一批品牌。SIGO 觀測以兩項指標衡量：一是整個月累計下來，品類前十名品牌的平均得分（滿分 100，越高越集中穩定）；二是 ChatGPT、Gemini、Perplexity 三個平台各自前五名名單的重疊程度。

9月數據：家電最集中，在地服務最分散

依 9 月數據，19 個家電與 3C 品類平均集中度分數為 34.6 分，三平台前五名重疊度 53%；36 個其他商品品類為 26.9 分，重疊度 32%；30 個在地服務地區榜為 24.4 分，重疊度 14%。

這代表不同產業的 AI 推薦，其實正處於不同階段。有些市場，AI 已經逐漸形成「大家都知道的那幾個品牌」；有些市場，AI 自己都還沒有形成共識。而單一品類中，冰箱（47.5分）、吸塵器（44.1分）、洗衣機（42.7分）最為集中；嬰幼兒副食品（9.6分）、台北餐廳（14.2分）、台中餐廳（16.4分）則最為分散。

從消費者角度來看，這個差異其實很好理解：買冰箱時，三個 AI 很可能都把幾個主流品牌放進答案；但問「台北有哪些值得吃的餐廳」，ChatGPT、Gemini、Perplexity 很可能各自推薦一套。

不過，此差異並非絕對。同屬在地服務的英文補習班，平均分數達 33.4 分，與家電相近，顯示品牌集中度除品類屬性外，也與品類內品牌數量、資訊公開程度等因素有關。

大盤溫和鬆動，AI推薦未出現劇烈洗牌

從整體市場看，9 月 SIGO 總指數為 104.2，較 8 月的 106.6 回落約 2.3%（以 2026 年7月為基期 100）。

SIGO 觀測表示，這個數字可以簡單理解為：9 月的 AI 品牌推薦，比 8 月稍微分散了一點，但還不到「市場大洗牌」的程度。

本期納入 55 個品類，其中 35 個連續兩個月皆有觀測，構成可比較範圍。這些品類漲跌互見，並無單一方向的劇烈變化。與上月相比，家電與在地服務品類的集中度大致持平，鬆動主要來自其他商品。

也就是說，9 月看到的比較像是 AI 推薦名單「微幅鬆動」，而不是品牌排名全面重新洗牌。

為何只看一次AI回答，可能會誤判市場？

SIGO 觀測進一步指出，AI 回答具隨機性，單次檢測難以代表市場。「這件事對品牌尤其重要。今天問 AI，你可能排進前三名；隔天再問一次，名次可能就變了。那麼到底哪一次才是真的？」

「答案是：單次結果本身，很難代表整個市場。」

在集中度高的品類，AI 推薦名單相對固定，已入列品牌的位置也較穩；在集中度低的品類，AI 尚未形成穩定共識，單次看到的名次更不能直接視為市場定論。

因此，真正值得觀察的並不是「某一次 AI 把誰排第一」，而是同一個問題持續問下去之後，哪些品牌一直出現、哪些品牌正在上升，又有哪些品牌逐漸消失。

「唯有固定題目、固定週期持續累積，才能分辨一個品類究竟已經逐漸收斂，還是仍處於品牌輪動之中。」

從「AI推薦誰」到「AI市場正形成什麼共識」

SIGO 觀測強調，當消費者開始大量透過 AI 尋找品牌、產品與服務，AI 推薦名單本身也逐漸成為值得觀察的市場訊號。

傳統搜尋可以觀察排名變化，AI 推薦則更像是一場持續變動的「品牌點名」。哪些品牌反覆被 AI 提到、哪些品牌只偶爾出現、哪些品類已經形成共識，哪些市場仍然沒有答案，這些都是 AI 時代值得持續追蹤的市場變化。

此最新數據之觀測期間為 2026 年 9 月，對象為 ChatGPT、Gemini、Perplexity。SIGO 觀測採用真實瀏覽器環境搭配台灣本地網路，以固定題目、固定週期進行，9 月累計逾 3,000 則 AI 回答，涵蓋 85 個品類與地區榜，其中 55 個品類納入 SIGO 總指數和 30 個地區榜。完整內容與歷期紀錄公開於 SIGO觀測網站。

 

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