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AI Overview 出現後，許多網站經歷點擊率下降、排名下滑、廣告收益減少的衝擊。
但若你以為這已經是最糟的情況，那就錯了。
AI Overview 只是 Google 在 AI 大戰中的「先遣部隊」，真正將徹底改變搜尋生態的，其實是 AI Mode。
AI Mode 的問世，意味著人們的搜尋習慣即將被顛覆，SEO 生態也將遭遇前所未有的挑戰。
- 根據 Semrush 分析，高達 92% 的 AI Mode 搜尋屬於零點擊，
- 傳統的 10 則連結排名架構將不存在。
- AI Mode 也會在回覆旁附上引用或推薦文章，但挑選邏輯並非僅限於 SERP 第 1 頁，而是基於對話脈絡與系統隨機性，網站能否被納入回答，將更難預測。
本文將完整解析 AI Mode 的 推出時間軸、運作原理、功能亮點，以及對 SEO 與行銷帶來的結構性衝擊。如果你是 SEO 或內容行銷工作者，現在正是理解並重新思考未來策略的重要時刻。
AI Mode 是什麼？
AI Mode 是 Google 以 Gemini 大型語言模型（LLM）、Query Fan-Out（查詢擴展）等技術為核心，推出的全新搜尋模式。
在介面上，它就像 Gemini 或 ChatGPT，一樣是對話式互動；但在底層資料庫，它卻連結了 Google 的龐大索引與數十億搜尋資料，並能在此基礎上生成更完整、更個人化的回覆。
AI Mode 推出時間軸
Google 於 2025 年 3 月 首度公開 AI Mode，並在短短數月內快速推廣至不同市場，時間軸如下：
- 2025 年 3 月：在 Google Labs 以「實驗性功能」形式釋出，僅供測試。
- 2025 年 5 月：於美國推出 Tab 介面，類似地圖、圖片等獨立分頁，但僅限部分用戶。
- 2025 年 6 月：在美國全面開放，同月同步導入印度市場。
- 2025 年 7 月：正式拓展至英國市場。
- 2025 年 8 月：拓展至 180 個英語系國家或地區。
若參考 AI Overview 的發展軌跡：該功能自 2023 年 5 月發表，歷經兩年已推廣至 200 多個國家與地區。依此速度推估，AI Mode 在 2027 年前後 便可能達到全球普及。
延伸閱讀：《AI Overview是什麼？怎麼用？如何被引用？AIO完整介紹》
AI Mode 怎麼用？認識 AI Mode 介面與特色
在 AI Mode 初期導入時，Google 可能會先比照其他市場，以 Tab 介面 的方式呈現。但隨著技術成熟、用戶熟悉度提升，它最終極有可能成為「預設搜尋模式」。
註：以下內容主要介紹使用者端體驗；若你是行銷或 SEO 專業工作者，可直接跳至後續段落，了解 AI Mode 的運作原理與應對方式。
AI Mode 使用方式
AI Mode 的介面相當簡潔，與 Gemini 類似，只有一個搜尋欄與附屬功能。使用者只需輸入問題或指令，AI Mode 就會自動進行檢索與生成，並給出回覆。
從表面上看，它與傳統搜尋差別不大：都是「輸入問題 ➜ 獲得答案」。
但差異在於 搜尋結束後的結果形式，這正是 AI Mode 與傳統 Google 搜尋最大的不同。
AI Mode 主要特色
1. 對話式問答邏輯
AI Mode 與 Gemini、ChatGPT 類似，以一輪回答作為回應。
- 若使用者針對同一方向進一步追問，AI Mode 會記憶上下文並延伸回答；
- 若沒有後續提問，也未點擊任何連結，搜尋便結束。
2. 雙區塊介面設計
- 回答主體在左側，引用或推薦網站則顯示於右側。
- 不同於傳統 SERP，AI Mode 不再呈現 8-10 則藍色連結列表。
3. 多元回覆型態
- 除了文字段落、列點、編號清單，AI Mode 也能提供圖表、圖片、影片等視覺化資訊。
- 也能串接 Google 既有的功能，如飯店、機票、門票預訂與購物服務，直接形成「代理型服務」。
4. 個人化答案
AI Mode 可與 Google 帳號整合，讀取 Gmail、地圖、日曆、購物紀錄等，進而推斷個人偏好。
- 例如：常搜尋「健身」的用戶，可能得到更偏向運動效能的答案；而常搜尋「孕婦飲食」的用戶，則會收到與懷孕安全性相關的建議。
與 ChatGPT 的差異：記憶與個人化
- AI Mode：依靠整合 Google 生態系的資料（信箱、地圖、日曆、購物紀錄），提供跨服務的個人化建議。
- ChatGPT：主要依靠對話紀錄與上下文記憶來建構使用者輪廓。
AI Mode 功能有哪些？不只搜尋提問，7大亮點介紹！
Google 在推出 AI Mode 時，同步公布了多項功能，讓搜尋不再只是文字問答，而是跨越 研究、互動、購物與規劃 的整合體驗。
這些功能在現階段已相當完整，但隨著 AI Mode 持續進化，未來勢必更加高階與便利。
以下為目前公開的 7 大功能亮點：
1. Deep Search｜生成「研究級」報告
Deep Search 是 AI Mode 的深度研究功能，透過加強版的 Query Fan-Out 技術，能同時發出數百次搜尋，跨越不同資料來源進行推理，並在數分鐘內生成專家等級、附完整引註的報告，對市場調查、專題研究等情境特別節省時間。
2. Google Lens 多端影像搜尋｜手機掃實物、桌機搜畫面
除了用手機鏡頭掃描實物，Google Lens 在 AI Mode 中也支援桌機端，能對網頁、PDF 或整個螢幕畫面進行搜尋與提問。
只要在 Chrome 網址列點選「Ask Google about this page（暫譯：了解更多）」，就能選取畫面元素進行 AI 分析，並在側欄獲得 AI Overview 與延伸追問。
3. 代辦助理｜票券、餐廳與在地服務一站搞定
AI Mode 整合了 Project Mariner 的「代理型能力（Agentic Capabilities）」，能協助使用者自動完成任務，例如：
- 比對數百張活動門票的價格與庫存
- 預約餐廳或在地服務
使用者只需輸入需求，AI Mode 就能展開篩選，並提供可直接完成交易的連結，省下大量比價與填寫表單的時間。
4. AI Shopping｜聊天式選物、虛擬試穿、即時比價
結合 Gemini 模型與 Google Shopping Graph，AI Mode 讓使用者可以以對話方式完成購物流程，從靈感蒐集到產品比較都能一次搞定，並支援：
- 上傳個人照片進行虛擬試穿
- 在價格合適時，自動透過代理型結帳完成購買
5. 客製化生成圖表｜即時畫圖與視覺化分析
當查詢涉及大量數據時，AI Mode 會自動分析並生成專屬圖表，幫助使用者快速理解資訊。初期應用包括體育與財經數據，例如比較不同球隊的主場優勢，或視覺化股票趨勢。
6. 跨媒體內容提問｜圖片、PDF 都能問
AI Mode 可針對圖片與 PDF 提問，不僅能解讀內容，還會結合網路相關資料提供更完整的答案。未來更將支援 Google Drive 及其他檔案類型，方便用戶在同一平台完成知識探索。
7. Canvas 規劃面板｜長期專案的知識中樞
Canvas 功能能將 AI Mode 的搜尋與規劃結果持續保存在側欄，方便回訪與更新。
舉例來說，使用者可以先生成讀書計畫，再逐步上傳課堂筆記或教材 PDF 進行優化。除了學習情境外，它也適用於旅行規劃、專案管理，讓 AI Mode 成為真正的「知識中樞」。
8. 分享搜尋與對話結果｜多人協作效率升級
Google 在 2025 年 8 月推出 AI Mode 的分享功能，如同 ChatGPT 能分享特定對話回合，AI Mode 現在也能透過「Share（分享）」按鈕，將回覆以連結形式分享給朋友或家人，對方可直接從你停下的位置繼續追問與探索。
這讓資訊共享更高效，特別適合多人協作情境，例如安排行程、規劃派對，或討論重大決策（如購屋、投資）。透過分享，其他人能直接接續資訊脈絡，減少重複查找所耗費的時間。
同時，分享者仍保有完整控制權，可隨時刪除已分享的連結，確保內容安全與隱私。
Google 為什麼要開發 AI Mode？
多數觀點認為，Google 開發 AI Mode 的直接動機，是為了迎戰 ChatGPT、Claude、Perplexity 等新興 Chatbot 工具。
這些工具的快速崛起，確實對 Google 的龍頭地位帶來挑戰，也引發市場質疑：
- Google 是否會被 ChatGPT 取代？
- 搜尋龍頭的地位是否可能動搖？
然而，從實際數據來看，Google 搜尋仍然穩固：
- SparkToro 與 Semrush 聯合研究指出，2024 年 Google 搜尋總量成長 21.64%。
- Google 搜尋每日查詢量超過 140 億，遠高於 ChatGPT 的 3,750 萬，等於是後者的 373 倍。
- Google 仍掌握超過 90% 的搜尋市場份額。
換言之，雖然 ChatGPT 在話題上佔據高點，但至今並未動搖 Google 搜尋的實際規模。
核心目的：簡化搜尋行為、降低成本
Google 搜尋業務總裁 Elizabeth Reid 曾指出，過去若查詢問題包含多個部分，用戶必須分別搜尋並自行整合資訊；AI Mode 的出現，則能一次整合多重查詢、跨模態資料（文字、影音、圖表）與個人背景，直接生成完整答案。
這樣的說法，呼應了 Google 科學家 Andrei Zary Broder 在論文 Delphic Costs and Benefits in Web Search 中的觀點：
- 網路搜尋並非完全免費，用戶需付出 時間成本、認知成本與互動成本；
- 當這些「隱性成本（Delphic Costs）」過高，用戶獲得的效益與滿意度就會下降。
因此，AI Mode 的真正研發目的，並不僅是回應競爭壓力，而是延續 Google 搜尋的一貫方向：讓使用者以更少的精力與時間，獲得所需資訊。
Google 與網站流量的矛盾
需要注意的是，在這個目標下，流量並非 Google 的優先考量。
過去，使用者若有淺層疑問，會進入 Google 搜尋並點擊某個網站獲得更深入資訊；未來，這些淺層需求可能直接在 AI Mode 中被滿足。
只有當需求涉及：
- 購物或比價
- 影音娛樂（YouTube、串流平台）
- 社群互動（貼文、留言）
- 工具型服務（訂票、地圖、線上繳費）
使用者才可能進一步點擊外部網站。
事實上，Google 前高層在彭博社的採訪中就曾坦言：對 Google 來說，「提供流量給網站」幾乎是一種必要之惡，他們真正的目標是讓人們持續使用 Google 的服務。
AI Mode 對 SEO 與流量的衝擊
AI Mode 對 SEO 的衝擊，可能是近 10 多年來最劇烈的一次。
前述我們已看到：AI Mode 能以更低的搜尋成本提供整合答案，介面也不再是傳統的藍色連結列表；使用者在 Google 內即可完成大部分資訊任務。
Semrush 蒐集 2025 年 5 月 1 日至 7 月 5 日期間、近 6,900 萬筆 Google 搜尋會話的點擊流資料，分析 AI Mode 的互動情況，並與傳統搜尋相比較，得到以下3點發現：
1.在 AI Mode，使用者「搜得更快、次數更少」
相比傳統搜尋，AI Mode 使用者每日平均僅開啟1次會話（傳統搜尋約2次），且每次會話平均僅2–3次查詢（傳統搜尋多為5次以上）。
這意味著，同一任務所需的明確查詢與來回試錯次數明顯下降，符合 Google 試圖降低使用者 Delphic Costs（時間、認知、互動成本）的方向：以更少步驟完成更多工作。
2. 在 AI Mode，使用者搜尋關鍵字的「長度更長」
對話式介面使查詢更接近自然語句，常伴隨條件。以英文為例：
傳統搜尋平均約 4 個字，例如：
- best restaurant near me
- used scooter for sale
AI Mode 平均約 7 個字，例如：
- affordable scooter repair shop near me
- best bubble tea shop in Taipei
- after school care service in Taichung
就中文而言，雖然字數差距未必呈現得同樣明顯，但查詢形式的變化才是重點。
中文長年以「詞塊式」搜尋，如「便當推薦」「台北洗牙」「夜市美食」等，SEO的架構與內容布局也多依此設計。
若未來用戶像與 ChatGPT 對話般輸入長句與條件，以詞塊為核心的優化邏輯便可能需要調整。
在 Google 官方 AI Mode 的宣傳影片中，示範查詢長達 26 個字，顯示它具備語句型搜尋的潛力。
3. 高達 92-94% 都是零點擊搜尋
在 AI Mode 中，平均只有 6-8% 的搜尋會導向外部網域，表示約 92-94% 都是零點擊搜尋。
這雖然不是 Google 官方數據，但仍透露 AI Mode 帶來的變化：使用者往往在一來一往的對話中就能得到答案，不需要再點擊其他網站。
不過，點擊並未完全消失。未來更可能只有當使用者需求超出單純獲取資訊、必須透過外部網站才能完成時，才會發生點擊。
換言之，零點擊搜尋將可能成為常態，而點擊將集中在少數具體情境，如交易、工具操作、影音或社群互動等。
這些變化將可能帶來一連串衝擊：
- 短期（1-2年）：媒體、部落格與知識型網站流量顯著下滑，廣告收益與導流模式失靈，以點擊作為KPI的衡量開始失真。
- 中期（2-3年）：SEO的目標由「爭取點擊」轉為「爭取在AI回答中被引用/曝光」。品牌能見度與中小網站的流量生存空間將同步被擠壓。
總結：零點擊不是單純的流量議題，而是SEO遊戲規則被重寫。
有些人讀到這可能會想，過去 SEO 重心是提升排名以獲取點擊，未來只是變成增加在 AI Mode 曝光與引用的機會。
「SEO 只是 KPI 改變，但工作本質差不多。」
但事實並非如此，AI Mode 的技術邏輯與排名機制，與傳統搜尋有很大不同。接下來，就帶你了解 AI Mode 的運作原理。
AI Mode 運作原理深入解析
Google 的 AI Mode，可以想成是一個「會先幫你查好多次資料，再整理成答案」的搜尋助手。它不像傳統搜尋只是比對關鍵字，而是透過一連串 AI 技術，把使用者的問題一步步拆解、比對、推理，最後才生成最適合的回覆。
多數介紹 AI Mode 文章通常都著重在 Query Fan-Out（查詢擴展）上，因為 Query Fan-Out 是 Google 在公開文件和 I/O 活動中，明確解釋過的概念，也相對好理解。
然而，事實上，AI Mode 資料檢索與生成技術複雜得多，Query Fan-Out 只是整個流程中的第一個重要步驟，但後續還有多層技術處理。整個流程大致可以分成 7 個階段：
1. Query Fan-Out（查詢擴展）
Query Fan-Out 是 Google AI Mode 的起點。當使用者輸入一個查詢時，AI 不會只停留在這個字面問題，而是會自動把它拆成數十甚至上百個「隱藏子查詢」。
這有點像腦力激盪，一群人從不同角度延伸思考同一個問題。
例如，你搜尋「咖啡對健康有什麼影響？」AI 可能同時去查：
- 咖啡因和心臟病風險
- 咖啡是否影響睡眠
- 每天喝多少咖啡算安全
透過這些延伸問題，AI 就能更全面理解你的需求，而不是只看「咖啡＋健康」這幾個字。
在 Google 的系統裡，這些子查詢不只是隨機產生，而是會按照不同類型去生成，例如：
- 同義改寫：把問題換句話說
- 隱含需求：補上你可能沒說出口的重點
- 比較問題：加入「好處 vs 壞處」或「A vs B」的角度
最後，AI 會把這些子查詢蒐集到一個「臨時的資料庫」，後續的檢索和推理都會從這裡開始。
用 Google 官方示意影片就能簡單理解其運作邏輯。
2. Dense Retrieval（密集檢索）
當子查詢建立好之後，Google 不會只用傳統的「關鍵字比對」去找資料，而是透過 Dense Retrieval（密集檢索），用向量模型來比對「語意」。
可以把它想像成：過去搜尋像是在翻字典──輸入「咖啡健康」，就找包含「咖啡」「健康」這兩個字的段落。
而密集檢索更像是「找意思接近的句子」，哪怕沒有完全相同的字。
例如查「喝咖啡會不會心悸」，AI 也能找到研究裡寫「咖啡因影響心律」的段落，因為在語意上是相關的。
這裡的核心差異在於 「向量化」。
Google 會先把文字轉成數學上的座標點（向量），語意相近的詞語會在空間裡靠得比較近。
所以「buy car」和「purchase vehicle」在向量空間裡距離很近，即使字完全不同，也能被配對成功。這就是為什麼 AI Mode 可以理解「意思」，而不只看字面。
這種方法的好處是：
- 抓語意，不只抓字面：能避免錯過不同表述的資料。
- 段落級檢索：Google 會直接對「段落」建立向量表示，而不是只看整篇文章，這讓檢索更精準，能直接定位到答案所在的位置。
這一點就是 AI Mode 與傳統搜尋最大的差異之一。以前的演算法是用「關鍵字配對」方式找尋結果，SEO 優化方式也以此為核心；但現在，Google 會將文字轉換成數據，進而理解語意並囊括同義字詞。
換句話說，僅靠關鍵字配對的優化邏輯在未來可能逐漸不足。
延伸說明：Google 搜尋很早就採用向量技術
其實，Google 傳統搜尋早就開始使用語意模型與向量技術，像是 BERT、MUM 上線後，搜尋結果就能理解同義不同詞。
這也是為什麼輸入「腹痛」時，搜尋結果裡也可能出現「肚子痛」的內容。
不過，目前的搜尋大多仍是「混合模式」：
- 第一步：先用傳統演算法（像 BM25、TF-IDF）快速篩出一批候選結果。
- 第二步：再透過語意模型 rerank（重新排序），補足字面不同但語意相關的內容。
相比之下，AI Mode 的差異在於：它從一開始就仰賴向量化檢索。
換句話說，不是「先傳統、再語意」，而是直接把查詢拆解成多個子問題，再用語意比對去抓取最相關的段落，這使得 AI Mode 能更好地理解複雜或模糊的問題。
3. Chain-of-Thought Reasoning（推理鏈）
在完成檢索後，AI Mode 不會立刻生成答案，而是先透過「推理鏈」來逐步思考。
這個概念可以想成：AI 不是一次就吐出結論，而是先寫一份「草稿筆記」，在筆記中逐步拆解問題、串連不同資訊，最後才歸納出完整答案。
舉例來說，若使用者問：「咖啡對孕婦是否安全？」
- AI 可能先檢索到「咖啡因與孕婦心跳加快」的研究，
- 又找到「咖啡因建議攝取量不超過200毫克」的指引，
- 同時也注意到「孕婦代謝咖啡因較慢」的資訊。
這些資訊在推理鏈中被一步步串接，最後 AI 才會整合出一個邏輯清晰、前後一致的回答：例如「孕婦並非完全不能喝咖啡，但應限制在每日200毫克以下，且需注意代謝差異。」
白話理解：
你可以把這個過程想成 Google 的 AI 助手在腦中先「過一遍推理流程」，確保答案不只是片段資訊的拼湊，而是一個有邏輯的完整回覆。
這就是為什麼 AI Mode 的回答，看起來比傳統搜尋更像專家解釋。
延伸說明：推理鏈與大型語言模型的關係
所謂「推理鏈」（Chain-of-Thought Reasoning），其實就是大型語言模型（LLM）如 Gemini、GPT 內建的典型運作方式。
這些模型在生成答案時，並不是直接「跳到結論」，而是會在內部模擬一段「逐步推理」的過程，讓結果更有邏輯性。
差別在於：
- 一般 LLM：推理鏈只發生在模型內部，外界無法看到。
- Google AI Mode：把推理鏈和檢索結合，讓 AI 在整合外部資料後，也用類似 LLM 的方式逐步推理。
這表示，AI Mode 的回答不是單純「抓資料 + 摘要」，而是「抓資料 ➜ 推理 ➜ 再生成」，因此能提供更一致、更可信的輸出。
4. Reranking（重新排序）
在經過檢索與推理鏈後，AI Mode 通常會取得大量候選內容，但這些內容的品質、相關性並不一致，因此需要進一步的「重新排序」（Reranking）。
這個步驟的核心在於：AI 不會單純依靠最早檢索到的結果，而是再次評估所有候選文件，根據「可信度」、「相關性」與「完整性」來排序。
舉例來說，當使用者查詢「地中海飲食的健康效果」：
- 初步檢索可能同時找到研究論文、新聞摘要、部落格文章。
- 若沒有重排序，這些內容的優先級可能是混亂的，AI 回答容易失準。
- 透過 Reranking，Google 會傾向把大型醫療機構的臨床研究放在前面，把可信度低的部落格排到後面。
白話理解：
這就像 AI 先去書店把一大堆相關書搬回來，但在回答之前，會先「整理書架」，把醫學教科書排前面，把不可靠的雜誌放後面。這樣生成的答案才更有根據。
5. Citation Selection（引用來源）
當 AI 已經完成查詢展開、密集檢索、推理與排序後，它會開始挑選哪些資料需要「留下來」作為引用依據。
Google 在 AI Mode 中特別強調「引用」，因為這是跟 ChatGPT 或一般 AI 工具最大不同之處。ChatGPT 通常不會告訴你它答案的來源，或者來源不一定可靠；但 Google 的 AI Mode 會在答案下方附上多個連結，指向實際的網頁。
這個步驟背後的邏輯是：
- 避免幻覺（hallucination）：AI 不能憑空亂講，必須有檢索回來的資料支持。
- 讓用戶有出口：引用連結能引導用戶去更完整的資訊來源，而不是只停留在 AI 的摘要。
- 確保公信力：被引用的網站，多半是 Google 認為具備專業性、可信度或內容完整度的頁面。
白話理解：
可以把它想像成：AI 已經看了很多資料、做了推理，最後再回頭檢查「這段答案到底要掛誰的名？」。它可能會把不同段落分別掛上不同的來源，以強化可信度。
SEO 重點
對 SEO 與內容創作者來說，這一步很關鍵。因為能否被 AI Mode 引用，直接影響流量來源。
過去我們只追求「在 SERP 排名靠前」；未來我們要更進一步思考「我的文章內容，是否能被 AI 判斷為值得引用的答案」。
這就涉及到 E-E-A-T（專業性、經驗、權威性、可信度），以及文章結構是否能清楚回應隱藏子查詢。
6. Personalization Layer（個人化處理）
當 AI Mode 已經整理出候選答案並挑選引用來源後，Google 會再經過一層「個人化處理」。這一步驟不是在改變「事實」，而是調整答案的呈現方式與重點，讓它更符合使用者的背景、偏好與情境。
可以想像成：兩個人問同樣的問題，「咖啡對健康有什麼影響？」
- A 用戶：過去常搜尋「孕婦飲食」、「懷孕注意事項」，Google 就可能在答案裡加強「懷孕婦女喝咖啡的風險」。
- B 用戶：常搜尋「健身」、「耐力運動」，答案可能更著重在「咖啡因提升運動表現」的部分。
這並不是要 AI 捏造新資訊，而是將答案排序、舉例、側重點，依據使用者特徵微調。
Google 個人化的依據可能包括：
- 搜尋紀錄與興趣：用戶之前問過的問題、點過的連結。
- 所在位置：同樣問「買車流程」，在台灣與在美國的答案一定會不同。
- 裝置型態：在手機上，答案可能更簡短、重點化；在桌機上則可能附更多外部連結。
- 使用者角色：學生 vs 專業人士，Google 可能提供不同層次的內容深度。
對 SEO 與內容創作者的意義
這一層代表「一篇文章不可能同時對所有人最相關」。
- 你的內容若能針對不同角色設計（例如「新手懶人包」、「專業深入解析」），更容易在不同的個人化情境下被引用。
- 也凸顯了結構化與模組化內容的重要性：文章如果能切出清晰的「角色導向段落」，AI 更容易抽取並動態匹配給不同的使用者。
7. Final Synthesis（最終生成）
經過查詢擴展 ➜ 密集檢索（含段落級挑選） ➜ 推理鏈 ➜ 重排序 ➜ 引用來源 ➜ 個人化 之後，AI 會把被選中的內容「組裝」成最終答案。
這一步就像把積木拼成完整的房子：
- 先以推理鏈決定要回答的重點與論證脈絡；
- 使用重排序後保留下來、最能支撐答案的段落與證據；
- 明確掛上引用來源；
- 再依個人化決定呈現的優先順序與語氣；
- 最後由 LLM 生成流暢的自然語言回覆，並選擇合適的呈現形式（多模態）：純文字總結、條列步驟、對照表、參考圖片、教學短片或可互動的小圖表等。
在這個階段，Google會同時檢查：
- 一致性：不同來源是否有衝突，如何表述才能不自相矛盾。
- 可讀性：回答是否清楚、扼要、好掃讀。
- 安全與合規：是否需要加註警語、避免顯示不當或高風險內容。
SEO 影響與重點
最終生成代表 AI 會把不同來源的段落、數據與圖表「重組」成完整答案，而不是逐字複製單一網站。
這意味著：
- 內容需模組化、語意清晰，讓段落能被獨立抽取。
- 具備可視化素材（圖、表、影片），更容易被 AI 抓取。
- 品牌與權威度仍重要，因為作為引用來源有助建立信任感。
AI Mode 運作範例：7個完整流程
搜尋指令：咖啡會不會影響睡眠？
1. Query Fan-Out（查詢擴展）
➜ AI 會拆解成多個子查詢：
- 「咖啡因的半衰期是多久？」
- 「咖啡因與深層睡眠品質的關聯」
- 「一天中幾點後喝咖啡容易失眠？」
- 「不同人對咖啡因的敏感程度」
2. Dense Retrieval（密集檢索，含段落級挑選）
每個子查詢都被轉換成向量，然後去資料庫裡找「語意最接近」的段落。
- 例如在醫學期刊找到一段「咖啡因半衰期約5–7小時」。
- 在睡眠研究報告裡找到「攝取咖啡因會減少深層睡眠時間」。
- 在健康網站找到「建議下午2點後避免喝咖啡」。
3. Reasoning Chains（推理鏈）
AI 嘗試把不同段落串成因果邏輯：
- 咖啡因需要 5-7 小時代謝 ➜ 若晚上 10 點睡覺，下午 3 點喝咖啡仍可能殘留影響。
- 實驗數據顯示深層睡眠被削弱 ➜ 說明影響不只入睡困難，還會降低睡眠品
4. Reranking（重新排序）
假設有 10 段都談到咖啡因與睡眠，AI 會把「來自醫學研究」的證據排在前面，而把「論壇留言」降權。最後挑出 3-4 個最可靠的段落當主要依據。
5.Citation Selection（引用來源）
在生成答案時，會挑選前面最有力的來源掛上標註，例如：
- 「美國國家睡眠基金會建議下午 2 點後避免攝取咖啡因」
- 「《Journal of Clinical Sleep Medicine》研究指出咖啡因會縮短深層睡眠」
6. Personalization Layer（個人化處理）
- 如果使用者帳號平常搜尋「孕婦飲食」相關，系統可能額外補充「孕期咖啡因攝取上限」。
- 如果使用者常用運動相關查詢，則可能強調「咖啡因對運動表現與睡眠的平衡」。
7. Final Synthesis（最終生成）
AI 把上述內容整合成流暢回答：
「咖啡因的代謝時間大約 5-7 小時，研究顯示它會減少深層睡眠時間，因此建議下午 2 點後避免喝咖啡。若你對咖啡因特別敏感，可能需要更早停止攝取。
來源：美國國家睡眠基金會、《Journal of Clinical Sleep Medicine》
並可能附上：
- 一張「咖啡因半衰期 vs 睡眠時間」圖表
- 一個小提醒框：「孕婦每日咖啡因上限建議不超過 200 毫克」
這樣的例子把 7 階段都跑過一次，你可以清楚看到：不是單純「找資料 ➜ 回答」，而是一連串的拆解、比對、推理、挑選、整合，最後才生成答案。
AI Mode 技術差異下的 SEO 挑戰
AI Mode 的出現，徹底改變了搜尋的運作邏輯，也讓傳統 SEO 策略面臨挑戰。這些影響既讓現有 SEO 模式逐漸失效，也指出未來必須強化的新方向。
1. 搜尋路徑隨機化，單點式布局失效
AI Mode 每次回答的生成邏輯都帶有隨機性，我們無法預測用戶在一連串指令後會得到什麼答案，更難推測用戶會因此延伸出什麼新問題。
過去 SEO 是以「關鍵字」為單位進行規劃，例如保健食品廠商若要經營益生菌領域，SEO 人員會使用工具找出所有相關關鍵字，再用文章逐一涵蓋。
但 AI Mode 的搜尋旅程是動態的，用戶可能先問「我腸胃不太舒服，你建議我吃哪些益生菌？」AI Mode 卻可能先引導他檢視生活習慣或去做檢查，最後甚至轉向「健康食物」這個新方向，用戶也隨之脫離了原始搜尋意圖。
這代表內容必須兼顧橫向的廣度與縱向的深度，才能在 AI 的思考鏈中持續被納入，而不是被忽略。
2.行銷訊息更難單向植入，資訊會被放大檢驗
傳統 SEO 的成功常仰賴在文章結尾放入單一結論，導向品牌訊息，例如「無論有什麼問題，吃保健食品都有幫助」。
但 AI Mode 會在推理過程中比對更多醫學資訊，並傾向導向較科學正確的解釋。例如搜尋「脹氣」時，AI 可能建議檢視飲食或生活習慣，而不一定推向保健食品。
這意味著品牌行銷訊息會被多層次檢驗，單方面塑造消費行為的空間被壓縮。未來品牌若要進入 AI 回答，必須依靠可信度與專業性（E-E-A-T），而不是強行輸入結論。
3. 以關鍵字為導向的 SEO 成效將變模糊，追蹤也變得困難
AI Mode 不是靠單字配對，而是透過語意向量抽取與重組，這帶來 2 個挑戰：
- 你無法知道 AI Mode 抽取了文章的哪些段落。
- 即使被抽取，也未必會附帶出處標註。
因此，SEO 的價值不再等於「排名 + 流量」，而是取決於內容能否被 AI 認定為可信素材。
以益生菌廠商為例，即使網站有大量文章涵蓋腸胃與益生菌，被 AI Mode 引用卻沒標註來源，最終仍無法轉化為流量或品牌價值。
這讓 SEO 優化失去過去的「可衡量性」，網站主難以掌握哪些文章真正發揮效用。
除了這些挑戰，AI Mode 也帶來了幾個未來必須強化的方向：
1. 結構化與模組化內容更重要
條列、FAQ、表格、摘要段落等結構化格式更容易被 AI 拆解與抽取。
未來內容不只要「好讀」，更要「可抽取」。這意味著 SEO 的基本功將從單純的文章撰寫，轉變為 資訊模組化設計，讓 AI 能快速定位並引用。
2. 個人化與在地化的影響加深
AI Mode 的回答會因用戶地區、語言習慣、個人背景而不同。例如同樣詢問「肝臟保健」，台灣的用戶可能被導向符合在地飲食與健保制度的建議，而非國外案例。
品牌若無法展現明顯的在地化特質，就可能被 AI 排除在回覆之外。這使得「本地專業性」將成為 SEO 成敗的關鍵之一。
3. 多模態內容的重要性提升
AI Mode 正逐步跨出純文字範疇，納入圖片、圖表、影音等多模態內容。能提供專業權威的醫學圖解、症狀圖片、解說影片等素材的品牌，更有機會被納入 AI 的回覆。
這代表未來 SEO 不再只是文字的競爭，而是跨媒體的內容供應戰。
綜合來看，AI Mode 讓 SEO 從「關鍵字中心」轉向「語意完整性、生態系內容、多模態資源」的競爭。
挑戰在於流量與成效不再精準可控，但機會則在於能否透過專業、結構化、多模態與在地化的內容，持續成為 AI 的優先選用來源，累積品牌聲量並延伸到 AI Search 工具（如 Google AI Mode、ChatGPT 等）之中。
SEO與行銷未來的應對策略
AI Mode 帶來的挑戰，不只是流量下降或排名失效這麼單純。被引用固然重要，因為這能提升品牌聲量，增加再次被提及的可能性；但引用並不等於點擊，更不保證網站能獲得實際流量
因此，網站主需要從根本重新思考：內容該如何定位，以及整體布局該如何調整。
1. 品牌策略的升級
AI Mode 改變的不只是搜尋結果分配方式，更可能徹底重塑人們的資訊與購買思維。以保健食品為例，當使用者獲取的知識更完整，品牌便無法再僅靠「植入購買資訊」來影響決策，而必須回到產品本身，並同步提供專業、正確的醫療與健康知識，才能在更挑剔的搜尋場景中保有競爭力。
2. 內容布局的取捨
在內容布局上，網站主也需要在「深度」與「廣度」之間找到新的平衡：
- 深度路徑：提升單篇文章的完整度，讓一篇就能涵蓋更多面向。
- 廣度路徑：以短小精實的文章擴充內容網格，逐步堆疊整體覆蓋度。
無論採取哪種方式，核心都在於：內容不只是回應單一關鍵字，而是能夠承接更長、更複雜的語意查詢。
3. 維持主動性的策略
網站主也需面對「被平台引用，卻沒有曝光或點擊」的現實，並採取更多元的應對方式：
- 把內容做成「可帶走的工具」：例如計算機、比較表、健檢/症狀自評、清單模板，讓使用者必須到站上操作，而不是只拿走答案。
- 把品牌放進「答案本體」：關鍵結論旁加上可抽取的品牌語句／方法論名詞（例：「Hello醫師建議三步檢核」），被引用時也能帶出你。
- 寫出「取捨與判斷」：單純事實最容易被去品牌化；加入何時選A不選B、風險與限制等判斷，提升你被引用時的必要性與辨識度。
- 經營自有流量池：Email/LINE名單、社群與社團、Podcast等，把一次曝光變成可反覆觸達，降低對單一平台的依賴。
- 多格式與多平台佈局：文字＋圖表＋短影片同步產出，提高在不同輸出形態被採用的機率。
4. 持續學習與調整
最後，AI Mode 的技術與引用邏輯仍在快速演進，現有 SEO 工具難以追蹤文章的實際成效。這意味著 SEO 人員必須持續更新知識，隨時準備接軌新工具與新指標。
唯有積極試驗與快速調整，才能在這片「未知大陸」中搶得先機。