Kyle Chang

Google 在2025年12月推出 Search Console（GSC）實驗性新功能：AI 輔助工具（AI-powered configuration） 。

乍看之下，它像是一個能用自然語言操控報表的小工具；但從產品定位來看，它代表的是 Search 生態的下一個階段：搜尋與後台分析，都將逐步轉向自然語言操作。

對 SEO、內容策略與行銷團隊而言，這項更新雖然不是「大功能」，但在未來1–2年內卻可能產生重大轉變。

以下帶你完整理解這項功能的本質、限制，以及它對 SEO 的實際價值。

GSC新功能可以解決哪些痛點？

Search Result Performance（成效）是 GSC 中使用頻率最高、同時也是最繁瑣的報表。

要查看「這季 vs 去年同季」、要比對頁面群組成效、要跑多重過濾時，你通常需要：

• 手動設定查詢字詞（Query）、網頁（Page）、裝置（Device）、國家（Country）等過濾器
• 設定比較期間（Comparison），而且操作介面並不直覺
• 手動切換四種指標：點擊次數、曝光次數、點擊率（CTR）、平均排名

流程往往需要6–12次點擊。

Google 這次推出的AI 輔助工具（AI-powered configuration），本質上是一個：

「自然語言 ➜ 報表設定」的自動化轉換器。

它解決的不是分析本身，而是設定流程的低效率。

用一句話更精準地描述 ➜ 這是加速設定的 AI，而不是分析用的 AI。

AI-powered configuration能幫你做什麼？3大功能介紹

AI輔助工具（AI-powered configuration）能處理3種動作：

1.自動套用過濾條件（Filters）

支援的過濾類型包含：

• 查詢字詞（Query）
• 目標頁面網址（Page URL）
• 國家或地區（Country）
• 裝置類型（Device）
• 日期區間（Date range）
• 搜尋外觀（Search appearance）

指令示範：

• 顯示過去6個月，使用手機搜尋，且查詢字詞包含『運動』的結果
  ➜ 自動套用：Device = 手機、日期 = 過去6個月、查詢字詞含「運動」
  
• 顯示網址中包含 /blog 的頁面數據

2.自動設定比較（Comparisons）

例如：

• 本週 vs 上週
• 本季 vs 去年同季
• 手機 vs 桌機
• 台灣 vs 香港

示例：

• 比較本季與去年本季的 /blog 頁面流量
• 顯示台灣過去28天的資料，並與前28天比較

3.自動選擇指標（Metrics）

四種可切換的指標：

• 點擊次數（Clicks）
• 曝光次數（Impressions）
• 點擊率 CTR（Click-through rate）
• 平均排名（Average position）

指令示範：

• 顯示台灣過去28天的所有查詢，並呈現點擊率與平均排名

GSC 就會自動切換到 CTR 與平均排名。

分析GSC也能用AI？新功能的限制、誤解一次答

Google 官方文件中明確說明AI輔助工具的限制，以免使用者誤解。

1.無法排序、無法匯出、無法直接操作表格

例如：

• 顯示點擊最高的頁面 ➜ 做不到
• 按曝光次數排序 ➜ 做不到
• 匯出這份資料 ➜ 做不到

AI 操作範圍只限於「設定報表樣貌」，不包含「處理資料」。

2.不能做進階分析或產生洞察

例如：

• 這篇文章為什麼掉排名？ ➜ 做不到
• 找出本月下降最多的 10 個查詢字詞 ➜ 做不到

它不會替你分析趨勢，也不會判讀流量異常。

3.AI 可能誤解指令，需要檢查設定是否正確

Google 寫明：

AI 有時會誤解使用者的請求，因此需檢查過濾條件與比較條件是否符合原意。

這是使用上最需要注意的地方。

4.每位使用者每天僅能使用20次

代表仍處於早期測試階段。

5.只支援「搜尋成效報表」（Search Result Performance）

不支援：

• Discover 成效
• Google News 成效
• 影片、購物等其他報表

需要明確點出，避免使用者誤解 AI 能控制整個 GSC。

它不只AI小工具！看懂新功能的效益與未來影響

新功能雖然沒有特別強大，但它顯示三件事情：

1.GSC的操作門檻降低

過去：

• 新人、非 SEO 專業同事、主管常常操作不熟
• 報表需 SEO 工作者設定條件才能跑出資料

現在一句自然語句就能完成：

• 比較上週與本週的流量
• 顯示包含 /blog 的頁面

表示操作門檻下降，任何人都能更快上手GSC。

2.SEO工作者的工作成本下降

SEO 專員每週例行檢查（Weekly review）經常包含：

• 裝置差異
• 國家差異
• Top pages
• SERP pattern
• 季節性比較

這些設定過程能被自然語言自動處理。讓 SEO 工作者能把更多時間放在：

• 解讀資料
• 規劃策略
• 分析 SERP
• 溝通決策

而不是機械式點報表。

3.自然語言將成為「搜尋」與「後台分析」的共同介面

• AI Overviews ➜ 讓搜尋結果本身 AI 化。 
• AI-powered configuration ➜ 讓後台操作也 AI 化。

說明 Google 正在朝整體方向發展：

搜尋（Search）與分析（Analytics）都會逐漸採用自然語言互動。

未來AI的應用程度可能提升，分析可以直接詢問AI：

• 請找出本月下滑最多的查詢字詞
• 解釋為什麼 CTR 突然下降
• 自動為我生成本週的 SEO 摘要

SEO專員、行銷必懂！AI輔助工具4大好處

以下是這項功能短期內最實際的效益：

1.例行報表與 SOP 更容易標準化

例如：

• 本週 vs 上週
• 本月 vs 上月
• 今年 vs 去年
• 手機 vs 桌機
• 文章 vs 產品頁

本來要教新同事「點哪裡、順序是什麼」， 現在只要一句話就能設定好。

2.更快跑出跨維度比較

例如：

• 台灣 vs 日本使用者的點擊率
• 手機 vs 桌機的查詢分佈
• 品牌字 vs 非品牌字的表現

過去需要多步驟設定，現在自然語言一句話即可。

3.主管更容易查看關鍵成效

許多主管不熟 GSC 操作（尤其是期間比較的介面），現在可以直接輸入：

• 「比較上個月與這個月的 /blog 頁面成效」

管理層可以更容易讀懂資料，提高對 SEO 認識度。

4.SEO更聚焦在「洞察」而不是「操作」

當每個人都能跑報表時，競爭不再是誰會操作 GSC

而是：

• 誰能從數據解讀出搜尋行為
• 誰能洞察 SERP 變化
• 誰能提出策略建議

強化了 SEO 工作者的專業性。

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。

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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」

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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。

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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。

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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。

AI Overview 是 Google 搜尋的一項重大更新，首次於 2023 年亮相，並已於 2025 年 5 月正式擴展至全球超過 200 個國家與地區、支援 40 多種語言（含中文）。

它不只是搜尋介面的改版，而是搜尋邏輯的根本轉變──從「提供連結」邁向「直接生成答案」。

對使用者而言，搜尋變得更即時、更自然；對網站經營者與內容創作者而言，這代表點擊率可能下滑、內容能見度重新分配，整體 SEO 策略也將被重新定義。

這篇文章整合了最新的研究資料、觀察與案例，將帶你深入解析：

• AI Overview 的運作機制；
• 對搜尋結果與流量行為的實質衝擊；
• 不同產業的觀察趨勢與應對建議；
• 如何調整內容策略，爭取在 AI 主導的搜尋時代中被「看見」與「引用」。

AI Overview 是什麼？1 分鐘快速理解

AI Overview（簡稱 AIO）是 Google 推出的生成式 AI 搜尋功能，2024 年首先在美國上線，並於 2025 年擴展至全球超過 200 個國家與地區，目前已支援包含中文在內的 40 多種語言。

AIO 通常會出現在搜尋結果頁（SERP）最上方，以自然語言生成的段落快速回應使用者的提問，並標示多個資訊來源的連結。這段回答並非擷取自單一網站，而是由 Google 的 AI 模型整合多個網頁內容所生成的「總結式解答」。

這與傳統搜尋邏輯有本質上的差異：

• 傳統搜尋：提供一系列可能有答案的連結，需由使用者自行點擊比對；
• AI Overview：直接在搜尋頁顯示「整合後的答案」，讓使用者不必進站就能獲得資訊。

這樣的設計，對使用者而言更即時、更便利；但對網站與內容創作者而言，則代表資訊控制權與流量的轉移。

當 AI 成為與使用者互動的第一個「說話者」，網站是否被點擊，不再取決於排名第幾，而是是否被 AI 選為引用對象。

AI Overview 怎麼運作？從 LLM 到 SERP 的資訊生成流程

AI Overview 並不是由 AI 模型憑空生成內容，而是結合 Google 的傳統搜尋技術與生成式 AI（Generative AI）模型所構成的複合架構。其核心流程如下：

• 語意解析與查詢理解
  Google 首先透過大型語言模型（如 Gemini），解析使用者輸入的語句，辨識查詢背後的核心意圖與上下文語境。
  
• 資料檢索與內容擷取
  接著，系統會從既有的搜尋索引中擷取高品質、具權威性且語意高度相關的網頁內容。這些來源可能來自不同網站，並包含多種格式如段落、條列、表格或 FAQ 等。
  
• RAG 技術統整與重組（Retrieval-Augmented Generation）
  擷取到的內容不會直接呈現，而是透過 RAG 技術（檢索強化生成）進行整合。AI 模型會重新組織語句、摘要重點觀點，生成具有邏輯與可讀性的自然語言回答。
  
• 生成內容＋來源標註
  最終輸出的回答會附上引用來源，格式類似「根據多個網站所述……」。不過，並非所有句子都會標註出處，是否顯示連結由系統自動決定。
  
• 個人化與情境調整
  AIO 的內容為即時生成，會依據使用者的裝置、地點、語言設定、歷史搜尋紀錄等條件動態調整。換句話說，即使輸入相同關鍵字，不同時間與裝置下看到的 AIO 回答也可能不同。

這套機制使 AI Overview 不再只是靜態資訊的重新排列，而是一種根據即時語境動態生成的「搜尋式回答」。與傳統搜尋僅提供連結或片段截取不同，AIO 更像是每次都為使用者即席生成一段具邏輯的完整內容。

搜尋哪些關鍵字、問題會出現 AI Overview？觸發邏輯完整解析

並非所有搜尋查詢都會觸發 AI Overview。根據多項研究與觀察，目前 Google 在生成 AIO 回應時的條件具有高度規律性。

以下是4種最常出現 AIO 的查詢類型：

1. 資訊型查詢（Informational Queries）

這是最典型的 AIO 觸發情境，例如「地球暖化原因」、「如何改善失眠」、「魚油副作用有哪些」等明確問題導向的查詢，Google 會直接生成綜合說明。

2. 查詢語句偏長、有上下文脈絡

像是「為什麼喝酒後會頭痛？」或「吃甜食真的會讓心情變好嗎？」等語句結構完整、語意清晰的查詢，更容易讓 AI 模型理解背後意圖並產生回應。

3. 易條列、具比較或歷程性問題

例如「AI 和機器學習有什麼不同？」「滾筒洗衣機優缺點」「改善壓力的方法有哪些」等多面向的主題，AI 模型特別擅長生成條列式回答，因此更常觸發 AIO。

4. 查詢目的以理解為主、非導購為主

根據多數英語市場的觀察，當查詢背後的意圖是「找答案」而非「找商品」，如「骨質疏鬆是什麼」、「為什麼要喝電解水」，AIO 出現的機率較高。反之，像「洗碗機推薦」、「筋膜槍哪個牌子好」這類導購導向查詢，則較少出現 AIO。

不過，在台灣市場觀察中，即使是像「益生菌推薦」、「洗衣機推薦」這類導購型查詢，也可看到 AIO 出現的情況。這可能與中文語意解析、查詢樣貌、廣告策略等因素有關，也顯示演算法仍在持續演進中。

以下則是較少出現 AI Overview 的搜尋關鍵字與問題類型：

1. 關鍵字商業價值偏低（低 CPC）

除了查詢目的外，AIO 的觸發也與關鍵字的「商業價值」有關。根據 Semrush 統計，約 95% 出現 AIO 的查詢 CPC 極低或幾乎無廣告。Ahrefs 亦觀察到類似趨勢。

這可能是 Google 為了避免干擾廣告收益，傾向讓 AIO 出現在非商業導向查詢中。

然而，這些工具主要以英文市場為基準，對中文語境的偵測仍有限。例如，部分實務上競爭激烈、轉換價值高的導購型查詢，AIO 已經出現，但在工具中仍顯示 CPC 偏低，反映 CPC 可作為參考，但不足以完全預測 AIO 是否會觸發。

2. 低爭議、低風險主題（非 YMYL）

Google 傾向避免在醫療診斷、財務建議、法律風險等主題顯示 AIO 回應，這些屬於 YMYL（Your Money or Your Life）領域，涉及判斷責任與資訊風險。

在我所處的健康內容領域中，像「糖尿病」、「癌症」這類明確指涉疾病的查詢，AIO 出現機率仍較低；但若為「肚子痛怎麼辦」、「眼睛乾澀怎麼改善」等日常症狀查詢，幾乎都會觸發 AIO。

值得注意的是，近期「疾病詞」的 AIO 出現頻率也有逐漸上升趨勢，顯示 Google 正逐步擴展 AIO 涵蓋範圍。

3. 仰賴視覺化資訊理解的搜尋

在實務經驗中，可以觀察到某些明顯依賴圖片或圖像輔助理解的查詢，較少出現 AI Overview。例如運動相關的關鍵字，如「瑜珈動作」、「慢跑」、「健身」、「伏地挺身」等，或者是百科全書型的定義查詢，例如「果蠅」、「隱翅蟲」、「貓」、「狗」等。

這些關鍵字通常屬於基礎、單純的定義型搜尋，Google 多半會以圖片、知識面板或相關圖像為主要回應方式，而不是生成文字摘要。

這樣的設定並不難理解，因為對於需要直觀視覺輔助的內容而言，圖片往往比文字更能快速傳達資訊。換言之，當查詢本身缺乏延伸意圖時，Google 判斷圖片的效用高於文字總結，自然較少觸發 AIO。

然而，若這些基礎詞彙搭配延伸問題，就會顯著改變結果。例如輸入「如何趕果蠅」、「被隱翅蟲咬到會怎樣」等查詢時，Google 會判斷這屬於資訊型需求，這時就更容易出現 AIO 回覆。

也就是說，是否觸發 AIO，不只取決於關鍵字本身的性質，還與使用者查詢中是否包含「動作需求」或「延伸意圖」高度相關。

AI Overview 對 SEO 影響是什麼？點擊率、曝光量、零點擊搜尋的變化

AI Overview 上線後，使用者的搜尋習慣與流量分配邏輯產生了明顯變化。根據現有資料與觀察，AIO 對 SEO 的衝擊主要集中在以下 5 個層面：

1. 點擊率下降、曝光量提升

2024 年 Ahrefs 的研究即指出，當關鍵字觸發 AIO 時，流量潛力（Traffic Potential）比沒有 AIO 的搜尋結果頁小了 8 倍。而 Ahrefs 2025 年的研究也證實，當 AIO 出現時，第 1 名搜尋結果的點擊率會下降 34.5%。

考慮到過去第 1 名的點擊率通常介於 25% 至 35% 之間，這樣的降幅意味著實際點擊率可能僅剩 16% 至 23%，即使排名第1，也無法保證原本預期的流量。

事實上，許多業界機構與專家普遍觀察到相同趨勢：AIO 的出現使點擊率平均下滑約 30%，但同時帶動曝光量明顯提升。

根據 BrightEdge 的最新資料，自 AIO 推出以來：

• 整體內容曝光量暴增 49%，顯示搜尋行為更頻繁或 AIO 提升了結果觸發機率；
• 點擊次數穩定下降，2024 年 5 月以來已減少近 30%；
• AIO 已出現在超過 11% 的 Google 查詢中，較去年成長 22%

2. 零點擊搜尋（Zero-Clicks Search）增加

在 AI Overview 出現之前，零點擊搜尋就存在了，只是 AIO 的普及可能讓這種行為變得更加常見。根據 Semrush 2022 年研究，當時桌機約有 25.6%、手機約有 17.3% 的搜尋屬於零點擊行為。

「零點擊搜尋（Zero-Clicks Search）」指的是使用者在搜尋後，未點擊任何連結即結束查詢。這可能是因為搜尋結果已直接滿足資訊需求，也可能是對結果不滿意、選擇改查其他關鍵字。

事實上，Google 長期以來都在優化搜尋介面，讓搜尋引擎更好用、更方便，從最初的 10 條搜尋結果，到後來陸續推出的 SERP 功能設計，都是在縮短查找資訊的路徑，例如：

• 精選摘要（Featured Snippets）：擷取網頁中的直接回答，置於結果上方；
• 知識面板（Knowledge Panels）：於右側顯示摘要資訊，常見於人物、地點主題；
• 相關問題（People Also Ask）：摺疊式相關問題建議與快速回答；
• 討論區彙整（Discussions）：彙整論壇等用戶討論摘要。

而 AI Overview 就是集大成，現階段最完整的 SERP 功能。它能夠依據用戶詢問，篩選、整合並生成完備的資訊。自從 AIO 越來越普遍後，精選摘要、知識面板等 SERP 功能出現次數都越來越少，因為 AIO 已經可以取代，甚至提供更好的體驗。

根據 Pew Research，當 AIO 出現時，僅有 1% 使用者會點擊 AIO 上的引用連結，高達 26% 使用者會直接結束搜尋，這顯示 AIO 推升了零點擊搜尋，因為使用者在 SERP 就滿足搜尋需求，不用點擊進站。

使用狀況	點擊下方傳統搜尋連結	點擊 AIO 引用連結	結束搜尋未點擊
沒有 AIO	15%	–	16%
有 AIO	8%	1%	26%

3. 流量兩極化：被引用與被忽略的差距拉大

進入 AIO 的內容有機會被標註來源連結，強化可信度與品牌曝光；但未被引用的內容則可能完全消失於第一屏（用戶打開網頁後，無需滾動的初始顯示區域），導致 SEO 成效集中於少數「可被 AI 有效理解與轉述」的網站。

4. 自然排名失去版位優勢

AIO 往往佔據 SERP 的第一屏大部分空間，使用者可能需滑動數次才看到傳統自然結果。對於排名第 4 名以後的網站，流量斷崖式下滑成為常態。

5. 內容策略需重構，語意清晰與格式成為主戰場

在 AIO 時代，傳統關鍵字分布與字數長度已非唯一重點。內容需具備：

• 條列化與摘要潛力；
• FAQ 式邏輯架構；
• 知識密度高、邏輯清楚、可拆解引用。

內容的語意結構、資料層次，將決定是否能被 AI 選為「可信的引用對象」。

AI Overview 如何影響內容網站、品牌與電商？

AI Overview 並非一視同仁地影響所有網站類型。不同產業、不同內容模式，在這波變革中所受的衝擊與轉機不盡相同，以下為主要類型分析：

1. 內容型網站（綜合型內容 / 媒體 / 部落格）

這類網站仰賴 SEO 流量導入維生，一旦未被 AIO 引用，曝光與點擊將大幅下降。尤其是「複製式內容」與「查得到但說不出新觀點」的網站，將最容易被淘汰。反之，具備專業分析、原創觀點與豐富資料層次的內容，則有機會成為 AIO 的常見引用來源。

2. 品牌與商業網站

若品牌具備高信任度與 E-E-A-T（經驗、專業、權威、信賴）特徵，AIO 有機會主動引用品牌內頁或產品資訊，並標註於回答下方，提升品牌曝光與可信度。

但前提是：品牌需具備清楚的頁面結構與豐富內容敘述，才能被 AI 有效理解。

3. 專業領域網站

聚焦特定主題（如法律、醫療、工程等）且內容經營成熟者，反而可能在 AIO 時代突圍。Google 傾向從權威性強、語句清楚的內容中擷取資訊，若你在特定領域持續輸出優質內容，有機會被納入 AI 知識庫。

4. 電商與比較型內容

與商品導購、優惠比較、品牌推薦有關的查詢，AIO 較不傾向介入，Google 多仍保留這類查詢的商業曝光空間。

但仍需注意：若查詢偏向「觀念導入」或「選購建議」，AIO 仍可能先出現，壓縮自然排名空間。

如何被 AI Overview 引用並獲得曝光？8個優化重點一次看

AI Overview 的出現，讓點擊行為如同過濾般，變得更加精粹。

從過去的進入「第 1 頁」變成現在的「第 1 屏」，競爭愈加激烈。

• 桌機顯示 AIO 時，通常在右側展示 3 個結果；
• 手機若不往右滑動，通常僅在下方顯示 1 個網站。

用戶不只更少點擊 AIO 所引用的網站，連滑動頁面查看其他搜尋結果的意願也持續降低。

然而，出現在 AIO 中仍極具價值，因為這是：

• 用戶第一眼看到、最可能點擊的內容；
• 曝光效果最佳的區域；
• 建立品牌認知與網路聲量的黃金位置。

因此，多數 SEO 專家都建議：在流量分配重心逐漸轉移的今天，仍需評估針對 AIO 進行優化，以提升能見度與轉換率。

以我個人觀察，AIO 的普及雖讓排名機制變動頻繁，但仍圍繞著一個核心：越被演算法認可、越容易出現在 AIO 的內容，排名通常也越好。

這是從結果反推原因的觀點，也與目前多個實驗與研究觀察吻合——排名越高，進入 AIO 的機率越大。

例如：

根據 Search Engine Journal 轉述的研究，高達 75% 的 AIO 引用內容來自前 12 名的搜尋結果，Google 會從這些「高排名候選內容」中挑選最適合者生成回答。

因此，若想進入 AIO，第一步仍是提升內容在傳統搜尋中的排名。以下整理 8 個面對 AIO 時代最核心的內容優化方向：

1. 強化語意明確度與標題清晰性

AIO 更仰賴語言模型理解語意，因此段落標題、首句摘要、句型結構需清楚回應使用者問題。內容須讓 AI「一看就懂主題是什麼」。

2. 聚焦單一主題、避免混寫意圖

每篇內容應專注解答單一問題或搜尋意圖，避免出現多主題混搭、或過度橫向延伸，導致語意模糊，AI 難以選取引用片段。

3. 加強條列與結構化設計

使用 H2 / H3 分層段落、首句摘要、條列重點、FAQ 結構與表格呈現，皆有助於 AI 模型擷取內容重點並進行生成。

4. 提高資訊密度，減少冗贅敘述

AI 在選擇引用片段時，傾向取用「高資訊含量」、「表達簡潔」的段落，因此要盡可能提升文字的資料價值與知識密度。

5. 提供具觀點、具啟發性的資訊

若內容只是重複網路上已有的基本知識，AI 模型可能不會選用。唯有提供補充觀點、舉例分析、實務操作，才能脫穎而出。

6. 增加語意脈絡關聯，幫助 AI 推理與理解

可透過前後段落關聯詞、上下文延伸語句、內文間的語意指涉（如「如前所述」、「延續上述」）來強化內容之間的邏輯關聯。

7. 提升 E-E-A-T 層級與品牌可信度

包括作者署名、參考來源、網站整體結構清晰度，皆會影響是否被 AIO 納入。專家觀點或可信背書尤為重要。

8. 建立主題權威（Topical Authority）與內容集群

可透過主題專頁（Hub Page）、系列內容、內部連結等方式，建構 AI 能夠理解的主題架構，進一步提升整站語意掌握度與引用機率。

SEO 的未來：我們不是被取代，而是被重新定義

AI Overview 的出現，對 SEO 並非單純的打擊，而是重新設定了遊戲規則。過去，我們優化內容是為了獲得排名、搶佔點擊；而現在，更重要的是成為「AI 願意引用的資訊來源」。

這代表 SEO 的角色從「導流工具」轉變為「資訊可信度的競爭者」，關鍵不在於我們是否第一，而是我們是否「說得夠好、夠清楚、夠值得被引用」。

SEO 的核心價值仍在，但重點改變了

• 內容品質大於關鍵字技巧：與其重複堆疊關鍵字，不如針對使用者最關心的問題，給出條理清晰、具參考價值的答案。
• 品牌信任與作者權威更重要：AI 選擇引用誰，不只是看內容，而是整體網站與作者是否可信。
• 架構設計成為新賽點：好的內容若沒有清楚的層次與結構，無法被 AI 快速理解與擷取，也將失去進入 AIO 的機會。

SEO 的新目標是「成為 AI 的資料庫合作夥伴」

在未來，我們寫的不只是給人看的內容，更是給 AI「引用」的素材。我們要問自己的問題是：

• 我的內容是否能快速回答使用者最核心的問題？
• 是否具備條列、FAQ、統整表格等易擷取的格式？
• 是否提供足夠的背景脈絡與專業來源，讓 AI 願意信任？

當 AI 成為搜尋的第一解答者，我們就要思考：怎麼讓它「說的話裡有我」。

AI Overview 常見問題

Q1：AI Overviews 會讓我的網站流量變少嗎？

大多數情況下會。根據多份研究顯示，當搜尋查詢觸發 AIO 顯示時，整體自然搜尋結果的點擊率下滑約3成。

這意味著即使你的內容排名不變，也可能因 AIO 佔據版面、資訊直接展示，而導致實際點擊大幅減少。

Q2. 哪些網站可能不受 AI Overview 影響，甚至受益？

通常具備以下條件者，受到的影響會較小，甚至有可能因 AIO 而受益：

1. 不容易觸發 AIO 的主題領域
   如導購型查詢、特定 YMYL 主題、品牌導航搜尋等，Google 通常不會顯示 AIO，因此流量變動幅度小。
   
2. 內容經常被 AIO 引用
   若你的網站在特定主題具備權威度（如醫療、法律、教育等）、品牌信任度高、內容架構清晰，就有較高機率被納入 AIO 回答段落中，進而提升品牌曝光與信任感。

Q3：AIO 和精選摘要的差異？

精選摘要是從單一頁面中擷取一段文字，原封不動顯示在搜尋結果上方；而 AI Overview 則是透過 AI 模型整合多個網站的資訊，重新組成自然語言段落，再標示出引用來源。

精選摘要像是「剪貼」，AIO 則是「重組與生成」。

Q4：如何知道自己的網站有沒有被 AIO 引用？

目前 Google 並未提供相關指標，也無法透過 GSC 或 GA4 查詢是否被 AIO 引用。現階段主要有兩種方法可自行查證：

1. 人工查詢：以目標關鍵字搜尋，觀察是否出現在 AIO 區塊的引用連結中（常位於段落下方）；
2. 使用工具：利用 Ahrefs、Semrush 等工具，查看特定關鍵字的 SERP 結構與引用趨勢。

這兩種方式都無法保證百分百準確，但能作為目前 AIO 表現的初步判斷。

Q5：可以阻止 AIO 引用我的內容嗎？

目前 Google 並未提供專門針對 AIO 的阻擋方式。若不希望內容被 Google 檢索，可透過 noindex 或 robots.txt 指令封鎖頁面，不過這同時也會讓該頁無法被收錄與排名，需審慎評估。

Q6：如果 AIO 的內容錯了，能怎麼辦？

AIO 並非完美，根據 Google 說法，仍可能出現理解錯誤、引用失準、過時資訊等問題。你可以在展開 AIO 後，點選下方「👍」、「👎」的圖示給予回饋。

Q7：AI Overview 的回答每次都一樣嗎？

不一定。AIO 屬即時生成機制，會依據使用者裝置、地區、搜尋語意等動態條件調整內容，屬於「非靜態呈現」。

同一個關鍵字，在不同人搜尋時可能得到不同版本的回答內容。

Q8：為什麼有時候搜尋看不到 AI Overviews？

AI Overview 並非每次搜尋都會出現，觸發與否取決於多項因素，包括：

• 查詢類型與語意明確度：複雜、需要整合資訊的問題（如「如何改善睡眠品質」）較容易觸發；而導航型或明確品牌查詢（如「Facebook 登入」）則通常不會出現 AIO。
• 主題風險等級：醫療、財經等涉及專業判斷的「YMYL」類主題，Google 多會避免顯示 AIO。
• 用戶個人化條件：包括登入狀態、搜尋紀錄、裝置類型等，都會影響 AIO 是否顯示。
• 演算法動態調整：AIO 屬於動態生成內容，其觸發條件與顯示方式會隨 Google 搜尋演算法更新持續變動。

因此，即使同一個關鍵字，有時看到 AIO、有時沒看到，也屬正常現象。