【SEO 不再是趨勢】Google AI 搜尋改變了什麼？

過去，搜尋引擎的使用方式大多圍繞著關鍵字。使用者輸入幾個詞，搜尋結果頁列出一排連結，接著由使用者自行判斷要點進哪個網站。

但隨著 AI Overviews 與 AI Mode 等功能出現，搜尋正在變得更像一場對話。使用者不再只輸入「餐廳 台北 推薦」這類短句，而是會直接提出更完整、更多條件的問題。搜尋引擎也不只是回傳網頁，而是開始協助整理、摘要與延伸回答。

這代表搜尋的核心邏輯正在改變：品牌不只要思考如何被搜尋到，也要思考自己的內容能不能被 AI 理解、整理，並在使用者的決策過程中被看見。

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Google AI 搜尋新功能

Google 在 Search Off the Record 節目中提到，AI 功能正在全面改變搜尋的運作方式，從使用者如何提問，到系統如何理解與回應，都出現明顯轉變。

首先，在使用者端，搜尋行為開始變得更像對話。隨著 AI 模式（AI Mode）的推出，使用者可以直接與搜尋引擎進行多輪互動，目前已累積超過 10 億月活躍用戶，並全面升級採用 Gemini 3.5 Flash 模型。這讓使用者更傾向提出更長、更複雜的問題，甚至包含多個條件與情境描述，傳統單一關鍵字的搜尋方式逐漸被取代。

同時，AI 總覽（AI Overviews）也正在改變搜尋結果的呈現方式。Google 會將多個來源的資訊整合成完整解答，直接顯示在搜尋結果頁面上，讓使用者在不點擊任何連結的情況下就能獲得答案，形成所謂的「零點擊搜尋（Zero-click）」現象。

在系統端，Google 透過 fan out 技術來處理這類複雜查詢。當使用者輸入一個問題時，系統會將其拆解成多個子查詢，從不同角度同步檢索資訊，再整合成一個更完整的回答。

這樣的變化，讓搜尋不再只是單一關鍵字對應結果，而是更接近理解使用者意圖與情境，並提供整理過的答案。同時也意味著，品牌與廣告內容不僅需要對應關鍵字，更需要能融入 AI 回應的上下文之中，才能在新的搜尋環境中被看見。

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廣告不一定是噪音，它也可以是答案

搜尋體驗改變後，廣告也跟著改變。

Marketing Dive 報導指出，Google 在 Google Marketing Live 介紹了多項專為 AI Mode 設計的廣告功能，包括 Conversational Discovery、Highlighted Answers 與 AI Explainer。這些廣告不再只是出現在傳統搜尋結果上方，而是直接整合進 AI Mode 的回答與推薦情境中，成為使用者對話體驗的一部分。

對話式探索（Conversational Discovery）會評估使用者冗長且具體的查詢情境，例如「我要怎麼讓家」，並直接從相關商家生成更貼近需求的客製化廣告素材。

醒目解答（Highlighted Answers）則會根據使用者的提問，例如尋找最佳語言學習 App，生成精選的推薦清單。廣告主可以將產品置入該清單中，且系統會明確標示為贊助內容。

AI 摘要說明（AI Explainer）會提供客觀且獨立的評估，向使用者解釋為什麼這則廣告的產品適合他們。廣告主無法直接影響或修改這段說明文字，以確保評價的公正性。

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購買路徑縮短

Google 的 AI 搜尋更新不只影響曝光，也正在改變消費者的購買流程。

Marketing Dive 提到，Google 正在推動 Universal Commerce Protocol，讓商家可以更順暢地串接 AI 代理與結帳流程；Direct Offers 則能根據使用者的搜尋情境，提供更合適的優惠組合。這代表未來消費者可能不需要再經歷「搜尋、點進網站、比較商品、加入購物車、結帳」等多個步驟，而是在 AI 搜尋、AI Mode 或 YouTube 廣告等介面中，就完成部分購買決策與交易動作。

對行銷人員來說，這會讓商品資料、素材內容、促銷訊息與轉換追蹤變得更重要。因為品牌能否被 AI 正確理解，不只會影響它是否出現在搜尋結果中，也會影響它能不能出現在使用者準備購買的關鍵時刻，但這樣的便利性，也帶來相對應的挑戰。由於 AI 總覽（AI Overviews）會直接在搜尋結果頁提供整理後的答案，使用者不一定需要點擊進入網站，就能獲得初步資訊。這也讓「零點擊搜尋（Zero-click Search）」現象變得更明顯。數據顯示，2024 年美國有高達 58.5% 的搜尋是以零點擊收場，對於依賴自然流量的品牌與內容網站來說，這會是一個不小的衝擊。

也因此，品牌不能只把內容當成導流工具，而是要重新思考：當使用者不一定會點進網站時，品牌還能不能在 AI 整理出的答案中被正確呈現？內容是否有足夠清楚的資訊架構、可信來源與觀點脈絡，讓 AI 能夠理解並引用？未來的搜尋競爭，可能不只是排名第幾名，而是品牌能不能在使用者做決策的過程中，成為被看見、被理解，也被信任的選項。

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最強 AI 助手

Ask Advisor 被定位為跨 Google Ads、Google Analytics、Google Marketing Platform 與 Merchant Center 的 AI 助理，行銷人員可以透過系統協助整理資料、找出洞察，甚至建立廣告活動。

Asset Studio 則讓品牌能透過文字指令或上傳行銷簡報，生成文字、圖片與影片素材。這些工具讓廣告操作變得更快，也讓素材測試與成效優化更自動化。

不過，這也帶來新的問題：當越來越多判斷交給 AI，行銷人員還能掌握多少細節？這正是 Digiday 報導中提到的產業焦慮。

信任成為新課題

AI 工具讓廣告投放更有效率，但也讓操作邏輯變得更不透明。

Digiday 報導指出，當系統越來越自動化，廣告主必須更信任機器的建議，卻不一定能完整理解背後的決策機制。這讓人聯想到 Performance Max 推出初期的狀況。當系統能自動分配預算、版位與素材，廣告主得到的是效率，失去的可能是細節控制。

因此，未來行銷人員的角色不會消失，但會更偏向策略設定、資料判讀與風險控管。人需要定義目標、建立品牌判斷與檢查機制，再讓 AI 協助放大執行效率。

AI 無法取代的人類價值

AI 搜尋對內容創作者最大的提醒，是「普通資訊整理」的價值正在下降。

如果一篇文章只是把產品規格表改寫成比較像人話的說明，AI 很容易就能完成類似工作。這類內容也更可能被 AI Overviews 摘要取代，讓使用者不需要再點進網站。

真正能留下來的內容，會是具備人類經驗、觀點與脈絡的內容。例如實際測試後的感受、產業內部觀察、使用情境比較，或是創作者本身累積出的判斷。

換句話說，內容不只是回答「這是什麼」，而是要回答「這對某一種使用者來說，代表什麼」。這也是 AI 搜尋時代裡，品牌內容與創作者內容仍然重要的原因。

也正因如此，品牌不能再只依賴單一內容形式。當使用者接觸資訊的入口變多，搜尋結果也可能被 AI 重新整理，品牌更需要同時經營文章、社群、短影音、影音與 Podcast 等不同內容管道，讓自己的觀點能在不同社群中被看見。

其中，Podcast 特別適合作為品牌內容的起點，因為它不只是一次性的宣傳素材，而是一種能完整呈現觀點、對話與專業脈絡的長內容形式。一集 Podcast 可以延伸成部落格文章、社群貼文、短影音、電子報與逐字稿，讓品牌觀點不只停留在單一平台，而是成為能被反覆整理、轉化與累積的內容資產。

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