Canonical: https://seo.whoops.com.tw/ai-search/ Author: Sliven 褚崇名 Source robots: follow, index, max-snippet:-1, max-video-preview:-1, max-image-preview:large Content modified (WordPress): 2026-11-11T05:10:26+00:00 Representation modified (content/template/converter): 2026-11-11T18:28:05+00:00 # AI 搜尋是什麼？8 大工具比較、引用邏輯與網站流量影響 圖片：AI 搜尋答案連結來源文件，呈現查詢展開、來源檢索與答案引用（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/ai-search-tools-citations-guide-featured.webp） 撰文作者 [Sliven 褚崇名]() [原創經驗]() Whoops SEO 創辦人 SEO 與 AI SEO 專家，專長涵蓋技術 SEO、內容策略與 GEO 優化。從搜尋排名到 AI 答案中的品牌呈現，協助企業找出優化機會、排定執行順序，並追蹤實際成效。 圖片：Sliven 褚崇名肖像（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/10/sliven-portrait-navy.webp） [作者背景與專業領域]() 更新 2026-11-11 約 25 分鐘閱讀 本篇內容 ### 本篇內容 ## 先看重點 摘自本文 - Google 在台灣 AI 模式公告提到，早期使用者的查詢長度約為傳統搜尋的三倍；這是特定產品的早期觀察，不是所有 AI 工具共同的平均值。 [AI 搜尋和傳統搜尋引擎差在哪？三個結構性差異]() - AI 搜尋的核心流程可以分為取得問題、檢索資料、整合答案與提供引用。 [AI 搜尋怎麼運作？檢索、生成、引用的三步驟]() - Google 把 AI 摘要與 AI 模式疊在自己的廣告體系上，OpenAI 開始在 ChatGPT 測試廣告，兩邊都在把搜尋的商業邏輯搬進 AI 介面，而不是放棄搜尋流量。 [AI 搜尋會取代 Google 嗎？先學會正確解讀規模數字]() ### 檢視 AI 搜尋準備度 檢查頁面結構與來源訊號；這不是實際 AI 引用率測量。 - 檢查具名作者與時間標記 - 核對標題與語意結構 - 偵測頁面結構化資料 [檢查頁面訊號]()[AI 搜尋與引用優化]() [將 Whoops 設為 Google 偏好來源（另開 Google 設定頁）]() AI 搜尋是一種結合生成式 AI 與網路檢索的搜尋方式：使用者提出問題，系統從可用來源取得資料，再整合成答案，並提供來源連結。ChatGPT 搜尋、Google AI 模式與 AI 摘要、Perplexity、Copilot、Felo、Grok 都提供相關功能；Gemini App 則是可使用搜尋功能的多用途助理。挑選工具時，先比較來源是否能核對、資料是否夠新，以及是否能處理你的在地與追問需求。對網站經營者，重點是讓內容可被檢索、有可驗證的證據，並把引用與實際流量分開追蹤。 > AI 搜尋的核心改變：搜尋結果除了網頁連結，也能提供附來源的整合答案；重要資訊仍須點開原文核對。 > > > > 規模現況：搜尋引擎流量份額、AI 工具的導流份額與類搜尋查詢量，使用不同的分母。不能把 ChatGPT「約為 Google 五分之一」的查詢量說法，換算成 20% 搜尋市佔率。 > > > > 對網站的影響：Ahrefs 使用 2025 年 12 月資料的研究，估計 AI 摘要與排名第一頁面較低的點擊率相關。這是樣本的統計關係，不能直接套成每個網站的流量降幅。 ## AI 搜尋是什麼？定義與使用判斷 AI 搜尋（AI Search）指的是「用 AI 直接給答案」的搜尋方式。使用者用口語的完整句子提問，AI 搜尋系統即時到網路上檢索多個來源，把內容去蕪存菁後生成一段有結構的回答，並在句子或段落旁標上資料來源連結。傳統搜尋引擎做的是文件排序：把關鍵字比對索引資料庫，回傳一排依相關性與權威性排序的網頁連結，閱讀與整理的工作由使用者自己完成。AI 搜尋做的是答案合成：檢索、閱讀、整理三個動作都由系統代勞，使用者拿到的是成品。 判斷一個工具是否正在執行 AI 搜尋，先看它是否檢索外部資料，再看答案有沒有可核對的來源。只依模型訓練知識生成的回答，無法證明已取得最新資訊。完整句子提問與多輪追問是常見的使用方式，但不是必要條件：Google AI 摘要也可能直接出現在一般關鍵字的搜尋結果中。 從實際功能看，常見工具的界線就比較清楚。ChatGPT 開啟搜尋功能後是 AI 搜尋；沒開搜尋時只是聊天機器人。Perplexity 從設計之初就以「即時檢索加引用」為核心，預設就是 AI 搜尋。Google 的 AI 摘要（AI Overviews）和 AI 模式是在傳統搜尋引擎上疊加的 AI 搜尋層；Gemini App 則是獨立的 AI 助理，可以連網但定位是多功能助理而非搜尋入口。微軟 Copilot 背後是 Bing 的索引，Felo 強調跨語言檢索，Grok 整合 X 平台的即時討論，三者都是 AI 搜尋的不同實作。 還有一個常見的名詞需要先釐清。「Azure AI 搜尋服務」是微軟 Azure 雲端上的企業級檢索服務，用途是讓公司把文件與資料建成可搜尋的知識庫，主要服務開發者與企業團隊。本文討論一般使用者的 AI 搜尋入口，兩者的使用情境不同。 中文常見名稱包括「AI 搜尋」「AI 搜尋引擎」與「生成式搜尋」；英文則可見 AI search、generative search 與 answer engine。名稱有重疊，但 AI 搜尋主要指查資料與產生答案的行為，GEO 指內容經營者針對生成式搜尋所做的最佳化。若要釐清術語，可參考[SEO、AEO 與 GEO 的工作差異]()。 ## AI 搜尋和傳統搜尋引擎差在哪？三個結構性差異 AI 搜尋和傳統搜尋引擎的差異可以整理成三個結構性面向：怎麼理解問題、怎麼呈現結果、怎麼延續對話。下表把兩者放在同一組維度上對照。 圖片：傳統搜尋列出網頁連結，AI 搜尋整合答案並連結多個來源（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/ai-search-vs-traditional-search.webp） 傳統搜尋主要列出網頁；AI 搜尋先整理答案，再讓讀者透過引用核對來源。 | 對照維度 | 傳統搜尋引擎 | AI 搜尋 | | --- | --- | --- | | 輸入方式 | 關鍵字組合，需要自己拼湊精準詞 | 完整句子提問，可補充情境與條件 | | 理解邏輯 | 結合語意理解與排名系統找出相關網頁 | 語意理解，拆解意圖後多次檢索 | | 輸出形態 | 一排網頁連結與摘要 | 一段整合後的直接答案，附引用連結 | | 整理工作 | 使用者自己點開網頁比對 | 系統先讀完來源再合成答案 | | 對話延續 | 主要以結果清單呈現，情境能力依產品而異 | 可多輪追問，記得前一輪條件 | | 驗證方式 | 自己點連結核對 | 點引用連結核對，但引用不一定完整 | 第一個差異是問題與結果的組織方式。傳統搜尋也會理解語意，並非只能比對字面關鍵字；AI 搜尋則更直接地接受完整條件，再用回答整理結果。例如，想在台北找適合初學者的健身教練，可以問「我在台北，沒有重訓經驗，預算每月五千以內，想找會耐心教動作的教練，該怎麼開始找？」。地點、經驗與預算能放進同一個問題，但教練資格、價格與可預約時段，仍要回到業者原頁確認。 第二個差異是輸出形態。傳統搜尋主要透過連結把讀者帶到網站；AI 搜尋先在回答中整理資訊，再提供來源連結。網站可能被提及、被列為來源，也可能因此獲得點擊，三者是不同結果。後面的流量章節會說明，為什麼不能只看排名或曝光判斷成效。 第三個差異是追問方式。AI 搜尋可讓使用者沿用前文條件，再問價格、替代方案或更適合新手的選擇。Google 在[台灣 AI 模式公告]()提到，早期使用者的查詢長度約為傳統搜尋的三倍；這是特定產品的早期觀察，不是所有 AI 工具共同的平均值。 ## AI 搜尋怎麼運作？檢索、生成、引用的三步驟 AI 搜尋的核心流程可以分為取得問題、檢索資料、整合答案與提供引用。這類做法常以檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）說明：讓模型參考外部資料再生成回答。各產品會依題型選擇是否搜尋、如何改寫查詢與如何組合來源，並非每次都執行相同的固定流程。 圖片：一個問題展開成多個子查詢，檢索來源後合成附引用答案（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/ai-search-query-fan-out-process.webp） 查詢展開可讓系統從多個子題找資料；各產品使用的檢索與整合方法有所不同。 ### 步驟一：查詢展開，一個問題先拆成多次檢索 使用者輸入一個複雜問題後，系統可能把它拆成多個子題與查詢變體，再分別檢索，這個做法稱為[查詢展開（query fan-out）]()。[Google 的 AI 搜尋最佳化文件]()說明，AI 模式與 AI 摘要可能使用這項技術探索相關來源。對內容經營者的意義是，先回答完整的讀者任務，再用相關頁面補足子題；不必為每個同義關鍵字另寫一篇，也不必把所有問題塞進同一頁。 ### 步驟二：來源檢索與錨定，先選出可信的網頁集合 檢索時，系統會從搜尋服務、自有索引或其他可用資料取得候選來源，再用這些資料支撐回答，通常稱為 grounding。OpenAI 的[ChatGPT 搜尋公告]()說明，其搜尋使用第三方搜尋供應商及合作夥伴內容；不能把它簡化成只使用 Bing。Perplexity 提供自己的搜尋爬蟲，Copilot Search 使用 Bing。不同來源與產品設計會影響引用，但完整選取公式並未公開。 ### 步驟三：答案合成與引用標注，讀起來通順但需核對 檢索到的資料會作為模型的參考，系統再整合答案並提供引用。排名融合（例如 Reciprocal Rank Fusion）可用來說明多路檢索如何合併結果，但不能據此宣稱各家 AI 搜尋都使用同一個公式。合成的優點是閱讀省力，限制是可能混淆來源、漏掉條件或把不同意見寫成單一結論；有引用仍須核對原文。 輸入形態也在改變檢索的起點。Google 台灣 AI 模式公告列出文字、語音與鏡頭輸入；不同工具可用的功能則依版本、地區與帳號而異。對內容經營者，圖片應有描述實際內容的 alt 文字，關鍵答案應出現在可讀取的正文中，讓讀者與系統都能理解。 ## 主要的 AI 搜尋工具有哪些？八個入口一次看懂 本文比較八個常見入口：ChatGPT 搜尋、Google AI 摘要、Google AI 模式、Gemini App、Perplexity、Copilot、Felo 與 Grok。Google 的三個入口分開列出，因為使用方式不同；Gemini App 的定位是多用途助理，使用搜尋功能時才涉及本文討論的網路檢索。Kagi、Brave Search 與 iAsk 則列為補充選擇。 ### ChatGPT 搜尋：適合多輪追問的 AI 問答入口 OpenAI 在 2024 年 10 月 31 日[以「Introducing ChatGPT search」公告推出這項功能]()，讓 ChatGPT 能即時檢索網頁並在回答中附上來源連結，2024 年 12 月起逐步開放給免費使用者。ChatGPT 的優勢是規模與對話能力：OpenAI 消費產品負責人 Adam Fry 在 2026 年 11 月初的一場活動上向科技通訊 [Big Technology 透露這組數字]()：ChatGPT 的類搜尋查詢量已達 Google 的五分之一，每週活躍使用者在六十天內從 10 億增至 12 億，語音功能每週有約 2.5 億使用者。查證時要注意兩件事：這個數字是 OpenAI 單方公布的類搜尋查詢口徑，計算方式未完整公開；查詢量是相對比較，不代表 ChatGPT 拿下五分之一搜尋市佔率。查台灣在地資訊時，可把地點與語言寫入問題，再點開引用核對是否為當地的最新來源。入門操作可以參考站上的[ChatGPT 完整教學]()。商家若想管理 ChatGPT 裡的自家資訊，可接著查看[ChatGPT 商家檔案與台灣適用條件]()；商家檔案、Business Agent 與 ChatGPT 的獨立回答有不同規則。 > Introducing ChatGPT search > ChatGPT can now search the web in a much better way than before so you get fast, timely answers with links to relevant web sources. > > — OpenAI (@OpenAI) [October 31, 2024]() 廣告是 ChatGPT 搜尋近一年最大的變化。OpenAI 的[說明中心廣告頁]()載明，廣告測試於 2026 年 2 月 9 日從美國開始，逐步向部分地區符合資格的免費與 Go 方案使用者推出，Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 方案維持無廣告；是否看到廣告依地區與帳號資格而異。想要理解 ChatGPT 搜尋怎麼挑選來源、site: 查詢為何暴增，可以延伸閱讀站上的[ChatGPT 搜尋信任圈解析]()。 ### Google：AI 摘要、AI 模式與 Gemini App 是三個不同的東西 Google 在搜尋上的 AI 布局分三層，很多討論把它們混成一團，必須分開看。AI 摘要（AI Overviews）是疊加在傳統結果頁最上方的 AI 生成摘要，台灣使用者已經常態看得到，本站 2026 年 11 月 9 日擷取的 Google 台灣搜尋結果頁上，「AI 搜尋」與「AI 搜尋引擎」兩個查詢都觸發了 AI 摘要，被引用的網站包含本地內容網站。AI 模式（AI Mode）是獨立的對話式搜尋入口，Google 於 2025 年 10 月 8 日[在官方部落格宣布正式在台灣推出繁體中文版 AI 模式]()，支援多輪追問、語音與鏡頭拍照輸入。Gemini App 則是獨立的 AI 助理應用程式，長於檔案處理與跨 Google 服務的工作，不是搜尋結果頁的一部分。三者的術語地圖與流量影響，站上的[AIO 術語完整解析]()與[Google AI 模式完整教學]()有更深入的展開。 實際使用時，可依工作選入口：快速查資料可從 Google 搜尋開始；要比較多個條件與連續追問，可用 AI 模式；需要整理文件或搭配已連接的 Google 服務，可評估 Gemini App。Gemini 也能處理即時資訊，差別在功能與來源呈現，不能只按產品名稱判定哪個一定較準確。 圖片：Google 官方部落格宣布在台灣推出繁體中文版 AI 模式（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/google-ai-mode-taiwan-official-announcement.webp） Google 官方公告：搜尋在台灣推出繁體中文版 AI 模式。 ### Perplexity：為引用而生的答案引擎 [Perplexity]() 的核心是把搜尋與附來源的回答放在同一個流程。依[官方 Pro Search 說明]()，進階搜尋可處理較複雜的問題，並依可用模式縮小來源範圍，例如 Academic、Finance 或自己的檔案。功能、模型與額度會隨方案變動；查文獻時仍須核對原始論文、作者、年份與 DOI。台灣使用者的上手流程可參考[Perplexity 搜尋與方案教學]()。 ### Copilot：微軟把 Bing 索引與生成式摘要縫在一起 微軟在 2025 年 4 月的[Bing 官方公告]()介紹 Copilot Search，把生成式摘要、重點結論、可點擊來源與傳統結果放在一起。Copilot Search 與 Microsoft 365 Copilot 的工作情境不同，不能把辦公室文件權限或訂閱功能全部套用到消費端搜尋。選擇時，先用自己的問題比較 Bing 的來源是否足夠，再核對引用。繁體中文功能說明可看微軟的[使用 AI 搜尋頁面]()。 圖片：Microsoft 官方頁面展示 Bing AI 搜尋與持續追問功能（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/microsoft-bing-ai-search-official-page.webp） Microsoft 官方頁面：Bing 的 AI 搜尋與持續探索功能。 ### Felo：跨語言檢索與簡報輸出的一站式工作流 Felo 是日本 Felo 株式會社開發的[多語言 AI 搜尋平台]()，提供多語言搜尋與資料整理功能。Felo 的特色是用中文提問也能檢索日文、英文等其他語言的資料，再把答案用指定語言整理出來；搜尋結果可以一鍵轉成心智圖、網頁或簡報初稿，對需要把查到的資料做成報告的人是明確的省力點。一個典型的工作流是這樣：用中文提問「日本市場的訂閱制影音服務趨勢」，讓 Felo 檢索日文與英文資料、整理成附來源的摘要，再把摘要轉成給主管看的簡報初稿；原本要在搜尋、翻譯、簡報三個工具之間搬運資料的工作，收攏在同一個平台上。免費方案有搜尋次數與功能限制，簡報、Agent 等進階功能走點數制，用量大之前先看方案頁的額度設計再決定。 圖片：Felo 繁體中文首頁的搜尋輸入框與簡報等功能入口（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/felo-multilingual-ai-search-interface.webp） Felo 繁體中文入口提供搜尋與資料整理功能。 ### Grok：把 X 平台即時討論納入來源的搜尋 Grok 是 xAI 開發的 AI 助理，提供網頁與 X 公開內容的搜尋功能。X 的即時討論可協助找事件線索，但貼文內容仍須與官方公告或原始報導交叉核對。來源位置、搜尋模式與額度會隨版本及帳號變動，不宜把某一次介面當作永久規則。Tow Center 對 2025 年版本的新聞來源測試發現高錯誤率，適合作為查證提醒，不能當成目前 Grok 各種任務的準確率。完整功能與方案可參考[Grok 使用與方案比較]()。 ### 其他選擇：Kagi、Brave Search 與 iAsk 各自站穩一個位置 Kagi 主打付費搜尋與使用者自訂，Brave Search 強調獨立索引與隱私，iAsk 提供 AI 問答入口。這些工具可作為第二來源，但是否適合中文與冷門題目，應用實際查詢測試，不能由索引規模或品牌名稱直接判定品質。 ### 八工具快速對照表 | 工具 | 開發者 | 檢索基礎 | 引用呈現 | 適合誰 | | --- | --- | --- | --- | --- | | ChatGPT 搜尋 | OpenAI | 第三方搜尋供應商與合作內容 | 行內引用加底部參考連結 | 多輪追問、日常問答主力 | | Google AI 摘要 | Google | Google 索引與排名系統 | 摘要內嵌連結 | 不自覺就在用的預設入口 | | Google AI 模式 | Google | Google 索引加查詢展開 | 答案附可展開連結 | 長問題、多層次比較 | | Gemini App | Google | Google 生態系 | 回答附來源連結 | 檔案處理與跨服務工作 | | Perplexity | Perplexity | 自有爬蟲與搜尋來源 | 幾乎逐句附引用 | 研究、寫報告、查證 | | Copilot | 微軟 | Bing 索引 | 摘要附可點來源 | Windows 與 Microsoft 365 用戶 | | Felo | Felo 株式會社 | 多語言網頁檢索 | 答案附來源 | 跨語言研究、簡報產出 | | Grok | xAI | 網頁加 X 平台討論 | 搜尋回答提供來源，位置依版本而異 | 時事、社群話題追蹤 | 表格提供選擇的鳥瞰視角，實際挑選時建議用自己的高頻查詢親測兩三個工具：同一個問題在不同工具上的答案深度、引用品質與在地內容覆蓋差異很大，別人的推薦清單代替不了自己的使用測試。 圖片：按理解與追問、研究與查證、在地與即時需求選擇搜尋入口（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/ai-search-tool-selection-by-task.webp） 先用同一組問題比較兩三個入口，再依來源品質、在地覆蓋與追問需求選擇。 ## 各家引用邏輯差在哪？Ahrefs 一萬五千組查詢的證據 內容經營者最實際的問題不是「哪個工具好用」，而是「被誰引用、怎麼被引用」。Ahrefs 在 2025 年 8 月發表的[引用重疊研究]()，用 Brand Radar 資料庫對 15,000 組長尾查詢做實測：同一組問題分別丟給 Google、Bing 與四個 AI 助理，再比對 AI 引用的網址有沒有出現在搜尋引擎的前十名。結果顯示，平均只有 12% 的 AI 引用網址出現在 Google 前十名；ChatGPT 的行內引用只有 8% 與 Google 前十重疊，底部參考連結更低到 6.1%；有大約八成的 AI 引用網址，在原始查詢的 Google 結果裡根本沒有排名。 圖片：搜尋排名與 AI 引用只有部分來源重疊，相關子查詢也可能帶來引用（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/ai-search-ranking-citation-difference.webp） 引用與原始查詢的排名重疊，會因產品、查詢與研究方法改變；不能用單一比例推算引用機率。 同一份 2025 年研究中，Perplexity 的引用有 28.6% 落在原始查詢的 Google 前十名，高於該樣本中其他受測助理。這個比例不代表目前所有問題的表現，也不表示其餘頁面完全沒有搜尋排名。ChatGPT 是否啟用搜尋也會影響比較；[官方搜尋說明]()指出，系統可自動判斷是否搜尋，使用者也可選擇搜尋功能。觀察引用前應先記錄當下使用的模式。 Google AI 摘要也不能只看原始查詢的前十名。Ahrefs 在[2026 年 3 月更新的研究]()中，分析約 86.3 萬組關鍵字與 400 萬個引用網址：37.9% 的引用出現在同一查詢前十個結果區塊；若只計自然藍色連結，前十名的重疊比例是 37.1%。2025 年舊研究約為 76%，但樣本與解析方法已有調整，不能把差距全歸因於演算法變動。這些比例描述特定樣本的重疊情況，不是引用門檻，也不能證明完整的來源選擇公式。實務上應同時記錄排名與引用，方法可參考[排名與 AI 引用的分開追蹤方式]()。 ## AI 搜尋的答案可以信任嗎？錯誤率研究與三個查證動作 AI 搜尋的答案能不能信任，取決於問題類型與有沒有開啟即時檢索。開啟即時搜尋後，答案有一定準確度，因為模型是依據剛抓到的網頁內容回覆，不是憑訓練記憶；但「有根據」不等於「正確」，檢索到錯的網頁、合成時混淆來源、引用連結失效，都會讓答案出錯。哥倫比亞大學新聞學院 Tow 數位新聞研究中心 2025 年 3 月發表的[八工具引用測試]()是最常被引用的系統性證據：研究員對 ChatGPT 搜尋、Perplexity、Perplexity Pro、DeepSeek、Copilot、Grok-2、Grok-3、Gemini 八個工具發出 1,600 組查詢，給出文章節錄後要求找出原始標題、出版者、日期與網址。整體超過六成回答有誤；錯誤率最低的 Perplexity 也答錯 37%，Grok 3 的錯誤率高達 94%。研究同時發現，多數工具極少承認「找不到」。這項測試針對 2025 年的新聞出處辨識，不代表所有查詢或目前版本的整體錯誤率。 圖片：核對 AI 引用的原始出處、日期與條件，以及數字與引文（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/ai-search-source-verification-checklist.webp） 點開引用後，確認原始出處、適用日期與數據條件。多個工具引用同一來源，仍不代表來源正確。 把優點與限制放在同一組維度上看會更平衡。AI 搜尋的價值集中在三件事：把多次搜尋與交叉比對壓縮成一次提問、接受帶情境的口語問題、答案附來源可供核對。限制同樣明確：答案正確性沒有保證、引用可能指向轉載版而非原始出處、即時與在地資訊可能漏掉更新或細節、遇到需要行動的查詢（訂票、導航、交易）通常還是得回到對應平台。優點與限制都源自同一個設計：由模型代讀、代整理。代讀省下的時間是真實的，代讀引入的偏差也是真實的，兩者要一起納入使用判斷。 這份研究的細節比總結數字更值得記住。AI 工具經常偽造不存在的連結、引用轉載內容農場而不是原始報導，內容授權合作也不能保證被正確引用。換句話說，引用連結看起來完整，背後可能是拼裝出來的答案。把 AI 搜尋當「快速整理的助理」是合理用法，把 AI 搜尋當「最終事實來源」是高風險用法。 實務上有三個查證動作可以明顯降低風險。第一個動作：點開引用連結核對關鍵數字與日期，特別是價格、法規、統計這類會變動的資訊。第二個動作：重要決策交叉詢問第二個引擎，兩個工具引用到同一個來源時，仍要確認該來源本身可靠；兩個工具說法衝突時，回到原始來源判斷。第三個動作：查在地與即時資訊時優先用傳統搜尋，地點營業時間、庫存、票價、路況這類查詢，應直接核對官方頁、地圖或交易平台的最新資料。把握一個簡單原則：答案會影響金錢、健康或法律決策時，一律回到官方原始頁面確認；只是幫助理解概念時，AI 搜尋的答案風險可控。 ## AI 搜尋會取代 Google 嗎？先學會正確解讀規模數字 「AI 搜尋會不會取代 Google」不能只用不同報表的百分比回答。StatCounter 的[搜尋引擎份額]()與[AI 聊天機器人份額]()都建立在網站流量觀測上，並非完整統計每個平台內部的查詢次數或活躍使用者。兩份報表的分類與分母不同，不能相加成整體搜尋市場。判讀數字時須保留期間、地區、裝置與指標定義。 OpenAI 的「五分之一」說法也是不同口徑。[Big Technology 對 Adam Fry 的報導]()談的是類搜尋查詢量與 Google 的相對規模，並未提供足以重算整個搜尋市場的完整方法。想了解入口變化，應把查詢量、網站導流與使用者數分開觀察；可延伸閱讀[Google 市佔資料的判讀方法]()。 廣告與商業模式的動向也和「分流並存」的判斷相互呼應。Google 把 AI 摘要與 AI 模式疊在自己的廣告體系上，OpenAI 開始在 ChatGPT 測試廣告，兩邊都在把搜尋的商業邏輯搬進 AI 介面，而不是放棄搜尋流量。競爭的真正焦點是「入口順位」：使用者心裡的第一個問題入口正在從單一 Google，變成 Google 加上一兩個 AI 工具的組合，而且不同世代、不同職業的組合不一樣。這個順位變化對內容網站的影響，比「誰取代誰」的爭論大得多，因為它決定流量從哪個介面分配出來。 對一般使用者，務實的做法是替問題類型分配工具，而不是尋找一個全能入口。概念理解與學習用 ChatGPT 或 Gemini 這類對話能力強的工具；查證與研究用 Perplexity，逐句引用的設計最適合核對；跨語言資料收集用 Felo；追即時討論用 Grok；查地點、營業時間、價格、庫存、訂票這類要行動的資訊，直接用 Google。每個工具都實際用兩週，再依自己的查詢型態微調配置，比照單一推薦清單投票更可靠。 ## 對網站 SEO 流量的實際影響：點擊率與零點擊 AI 搜尋對點擊的影響已有研究。Ahrefs 在[2026 年 2 月更新的點擊率研究]()中，使用 2025 年 12 月資料，比較 30 萬組資訊型關鍵字的第一名頁面點擊率。研究以無 AI 摘要組的同期變化作對照，估計有 AI 摘要組的平均點擊率低約 58%。這是校正後的估計與相關性，並非直接把兩組當期點擊率相除，也不能推論每個網站都會失去 58% 流量。 圖片：曝光、來源引用與網站點擊是三項不同的成效指標（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/ai-search-impressions-citations-clicks.webp） 將曝光、引用與實際點擊分開觀察，再搭配轉換資料，才能判斷 AI 搜尋帶來的效果。 點擊率下滑的同時，另一個現象值得分開看：曝光與點擊的解耦。AI 摘要把內容摘錄到結果頁時，網頁獲得的曝光可能增加，點擊卻減少，Search Console 裡就會出現曝光上升、點擊率下降的組合；此時單看「流量下跌」會誤判，單看「曝光成長」也會誤判。衝擊的分布也不平均：定義、解釋、比較這類資訊型查詢的 AI 摘要觸發率最高，受創最重；比價、在地、預訂這類交易型查詢保留更多傳統連結版位，影響相對溫和。判斷自己網站的曝險，第一步是把自己的關鍵字按資訊型與交易型分開，分別看點擊率趨勢，而不是用全站平均下一個結論。 判斷自己網站的變化，應把查詢、頁面、排名與點擊率放在同一期間比較。其他公司的財報或訪談可以提供背景，無法單獨證明你的流量下降是 AI 摘要造成。若曝光增加但點擊下降，先核對結果頁是否出現 AI 摘要、排名有沒有改變，以及查詢意圖是否轉移，再決定要補內容、改善搜尋摘要，或強化能讓讀者進站完成的工作。 零點擊搜尋在 AI 摘要出現前就已存在，在地資訊與簡單事實也可能直接在結果頁解決。對內容經營者，務實的做法是把「被引用」與「被點擊」分別經營，並用自己的資料觀察變化。可延伸閱讀[零點擊搜尋與網站流量的關係]()，避免把所有點擊下降都歸因於同一個原因。 ## AI 搜尋會有廣告嗎？先分清付費版位與來源引用 AI 搜尋也可能出現廣告，必須與自然來源引用分開看。Google 的[AI Mode 廣告說明]()介紹整合於搜尋體驗的付費版位；OpenAI 的[廣告說明]()則指出，2026 年 2 月 9 日從美國開始測試，部分地區符合資格的 Free 與 Go 帳號可能看到廣告，Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 不顯示廣告。OpenAI 說明，廣告與回答分開標示，廣告主不能改變回答或自然來源排序。 是否看到廣告須依地區、帳號與當下官方規則判斷。Perplexity 曾於 2024 年公告贊助問題實驗，但歷史版位不能當作目前仍可投放的證明。對內容經營者，投放廣告與爭取自然引用是兩種工作；若要了解 ChatGPT 的投放入口與資格，可參考[ChatGPT 廣告的申請與方案說明]()。 ## 台灣使用者的 AI 搜尋現況：已經可用的、還缺的 台灣的 AI 搜尋不是「即將來襲」，是已經上線。Google 於 2025 年 10 月 8 日在官方部落格宣布在台灣推出繁體中文版 AI 模式，支援文字、語音與鏡頭輸入，並以查詢展開技術拆解複雜問題；AI 摘要更早已常態出現在台灣的搜尋結果頁。本站 2026 年 11 月 9 日以訪客瀏覽器實際擷取 Google 台灣搜尋結果的觀察可以印證：「AI 搜尋」「AI 搜尋引擎」兩個查詢都觸發 AI 摘要，摘要引用了 Harris先生、秒站、白話文商學院等本地內容網站，結果頁同時出現 AI 模式入口。這個擷取同時顯示一件事：本地內容網站已經實際被 AI 摘要引用，台灣內容經營者面對的不是國外故事。 第二個台灣在地觀察來自本站的 Cloudflare 爬蟲記錄。記錄可顯示符合規則的 user-agent 請求，但須區分搜尋、訓練與使用者觸發的抓取，並確認機器人身分；爬蟲來過不代表內容已被引用。本站[AI 爬蟲觀測報告]()可用來了解抓取分布，引用與流量則要另行驗證。 現況裡也有明確的缺口。繁體中文 AI 摘要的觸發率、引用選擇邏輯、對不同產業查詢的覆蓋比例，目前缺乏系統性的台灣在地監測，多數公開研究都以英文搜尋環境為樣本；SmartLink 等本地報告引用的市場數字，追蹤到源頭幾乎都是 Semrush、Ahrefs 等英文環境資料。台灣使用者與經營者能做的，是用自己的查詢樣本實測：挑十組自己產業的核心查詢，每週在 Google 與一兩個 AI 工具上各跑一次，記錄 AI 摘要是否出現、引用了誰，這比任何跨國報告都貼近自己的處境。 這個自測可以再具體一點，四個步驟如下： 1. 挑十組核心查詢：三組定義題（你的主題是什麼）、四組比較題（你的服務與替代方案）、三組交易題（價格、在地、時程）。 2. 每組查詢在 Google 記錄三件事：AI 摘要是否出現、摘要引用的前三個網站、自己的頁面排在第幾位。 3. 同一組問題丟給 ChatGPT 與 Perplexity，記錄 AI 引用了哪些網站、描述你的品牌時說了什麼。 4. 每兩週重跑一次並記錄變化，四到六週後就有屬於自己產業的基準線，能看出引用是浮動還是穩定、哪類查詢的 AI 摘要在增加。 保留同一組查詢、地區、語言、帳號狀態與搜尋模式，再按固定週期重測，才能建立可比較的基準線。引用會波動，單次出現或消失都不足以下結論。 ## 內容經營者的 GEO 起手式：六個可執行的行動 理解了 AI 搜尋的運作與影響之後，問題只剩「現在要做什麼」。以下六個行動按「先後依賴關係」排列，先處理可檢索性與內容，再安排來源經營與量測。GEO（生成式引擎最佳化）與 AEO（答案引擎最佳化）的完整定義與差異，站上的[AEO、SEO、GEO 差異解析]()與[GEO 完整教學]()有專門展開，這裡聚焦動作。 圖片：先確認內容可檢索，再提供可核對的證據，並持續量測引用與點擊（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/11/ai-search-geo-practical-action-plan.webp） 先檢查檢索與索引，再改善答案與來源，最後用固定查詢持續追蹤；內部連結應連向真正相關的內容。 ### 行動一：把傳統 SEO 基本功顧好，這是進入 AI 摘要的地基 [Google 的 AI 搜尋最佳化文件]()指出，[既有 SEO 基礎]()仍適用於 AI 搜尋，沒有特殊格式能保證引用。先確認網頁能被檢索、可索引，正文能被讀取，再處理內容意圖、來源與標題層級。排名與引用要分開量測；完整執行步驟可參考[AI SEO 的技術、內容與品牌檢查流程]()。 ### 行動二：確認 AI 爬蟲爬得到你的網站 先區分搜尋與訓練用途，再檢查 robots.txt、WAF 與伺服器回應。OpenAI 的[官方爬蟲文件]()把搜尋用途的 OAI-SearchBot 與訓練用途的 GPTBot 分開；開放 GPTBot 不是出現在 ChatGPT 搜尋的必要條件。Google 的搜尋抓取由 Googlebot 規則管理，Google-Extended 不控制 Google 搜尋收錄。Perplexity 搜尋可另核對 PerplexityBot。設定方法可參考[搜尋與 AI 爬蟲的 robots.txt 設定]()；不要為了引用就一律開放所有機器人。 ### 行動三：改寫內容結構，答案先講、段落自含 AI 切塊取用內容時，每個段落要能脫離上下文單獨被理解。具體做法有三個：段落開頭先給結論再給原因；每個 H2、H3 標題寫成可獨立讀懂的完整問題或結論句；避免跨句的模糊指代，講清楚主體是誰。這不是為了討好演算法而犧牲文風，剛好相反，人類讀者也最先受益於這種結構。結構化資料應與可見內容一致；Google 並未要求 AI 專用 schema，FAQPage 也不能保證 AI 引用或搜尋加強顯示。 用一組實際的改寫示範這個原則。改寫前：「它會先分析你的需求，接著根據前面提到的條件進行調整，最終給出建議。」這句話有兩個問題：主語「它」必須往前翻才知道指誰，「前面提到的條件」在 AI 切塊後失去指涉目標。改寫後：「AI 搜尋引擎先分析查詢的意圖，再依使用者補充的地點與預算條件調整檢索範圍，然後輸出建議清單。」改寫後的句子每句只講一件事，主語明確，條件具名，單獨擷取任何一句都不失義。全文照這個標準自查一遍，就是最便宜的 GEO。 ### 行動四：經營實體與站外討論，補 AI 助理引用的第二條路 AI 助理的來源不只來自原始查詢的前十名，但這不等於外部討論是已公開的排名公式。可持續提供原始研究、案例、清楚的作者與組織資料，並讓媒體、合作網站與真實社群討論有可核對的資訊。品牌名稱一致有助讀者辨識，不能用自製討論、重複貼文或互相引用，冒充獨立第三方背書。 ### 行動五：建立引用與點擊的分軌監測 傳統 SEO 看排名與點擊，AI 搜尋還要另看來源引用。Google 在[2026 年 6 月公告生成式 AI 成效報表]()，並註明 8 月 31 日已全球推出；其中的曝光不是每一次引用的完整清單，也不是點擊或轉換。可把 GSC 的頁面與查詢趨勢、[Bing Webmaster Tools 的搜尋資料]()、伺服器抓取紀錄，以及固定題庫的手動引用觀察分開保存，再用網站分析工具核對進站與轉換。 Google Search Central 官方影片說明生成式 AI 成效報表與搜尋更新。 ### 行動六：把 llms.txt 與 AI 檢索政策當實驗而非標準答案 llms.txt 這類「為 AI 模型準備的網站說明檔」近來討論很多，站上的[llms.txt 部署教學]()與實測分析顯示：它的效果證據仍薄弱，主流 AI 工具對它的讀取行為不一致。建議的做法是低成本嘗試、追蹤結果、不要把它當成 GEO 的核心投資；真正的核心投資永遠是前一個行動講的可檢索性、內容結構與站外共識。把這六個行動跑完一輪，需要的時間是幾週而不是幾天；順序比速度重要，地基沒打好就追 AI 引用，資源會灑在看不到效果的地方。 ## 常見問題 ### Google 的 AI 搜尋可以關閉嗎？ Google 目前沒有提供永久關閉 AI 摘要的官方設定。AI 摘要出現在哪些查詢由系統決定，不想看摘要時，可以用結果頁的「網頁」篩選器只看傳統連結結果；查詢時看不到 AI 摘要也不是故障，同一組關鍵字會因查詢條件與版面實驗時有時無。AI 模式是獨立入口，不點選就不會使用。 ### ChatGPT 的搜尋紀錄怎麼查看和刪除？ ChatGPT 的搜尋通常保留在對應對話中。刪除單一紀錄可從側邊欄的對話選單執行；匯出資料與批次管理可查看設定中的「資料控制」。刪除與封存不同，封存仍會保留對話。Google 的搜尋與 Gemini 活動記錄由各自帳號設定管理，停用新活動儲存也不等於已刪除舊資料。 ### AI 搜尋可以搜圖片或用人臉找照片嗎？ 可以搜圖片，人臉搜尋則要分開看。Google AI 模式支援用 Google 鏡頭拍照或上傳圖片提問，辨識植物、商品、畫面裡的景物都實用。以人臉反查照片涉及隱私與個資法規風險，主流大廠工具不提供一般人臉搜尋功能；第三方人臉搜尋服務在台灣使用前應先確認資料來源合法性，個資敏感場景建議避免。 ### 查學術文獻用哪個 AI 搜尋工具比較好？ 查文獻可以先用 Perplexity 的 Academic 類來源篩選找線索，或用 Felo 做跨語言資料搜尋，再用 Gemini 等工具整理已取得的 PDF。依研究領域搭配 Google Scholar、PubMed 或正式資料庫，核對作者、年份、DOI 與原文結論；有引用不代表論文存在，也不代表摘要忠於原文。 ### Perplexity 免費版和 Pro 的搜尋差在哪？ 主要差在可用的進階搜尋、模型、功能與用量。Perplexity 的 Pro Search 官方說明強調多步檢索與較複雜問題的處理，但付費不保證每題都更準確。先用自己的研究題比較來源與答案，再按當下方案頁確認額度。 ### AI 搜尋引擎會放廣告嗎？ 會。Google 的 AI 搜尋體驗與部分地區的 ChatGPT Free、Go 帳號可能顯示付費版位，規則依產品與地區而異。廣告不等於自然來源引用，付費也不代表品牌會被自然答案推薦；投放前應核對官方最新資格與版位說明。 ### Azure AI 搜尋服務和一般的 AI 搜尋引擎一樣嗎？ 不一樣，兩者是完全不同的產品。Azure AI 搜尋服務是微軟雲端上的企業檢索基礎建設，用途是讓公司把內部文件與資料庫建成可搜尋的服務，使用者是開發者與企業團隊。一般 AI 搜尋引擎檢索的是公開網路，使用者是一般大眾。名稱相近純粹是「AI 加搜尋」兩個詞的組合結果。 ### AI 搜尋會不會取代 Google 搜尋？ 目前可把 Google 與 AI 工具當作不同任務的入口：需要整理、比較與追問時使用 AI 搜尋，價格、地點、庫存與預約等資訊則回到官方頁或交易平台確認。查詢量、導流份額與活躍使用者是不同指標，現有數據不足以推算 Google 何時會被取代。 ### 把這篇用起來 #### 檢視 AI 搜尋準備度 檢查頁面結構與來源訊號；這不是實際 AI 引用率測量。 [前往實作入口 →]() ### 需要一起處理？ #### AI 搜尋與引用優化 從內容結構到可信來源訊號。 [前往實作入口 →]() [AEO]()[AI Mode]()[AI Overviews]()[AI SEO]()[AI 引用]()[AI 搜尋]()[AI 搜尋引擎]()[ChatGPT]()[Gemini]()[GEO]()[Google AI]()[Grok]()[Perplexity]()[搜尋意圖]()[生成式 AI]() 喜歡這篇內容？讓下次搜尋，更容易遇見 Whoops。 [將 Whoops 設為 Google 偏好來源（另開 Google 設定頁）]()前往 Google 選取並確認，即可完成設定。 [## Sliven 褚崇名]() Sliven 褚崇名是 Whoops SEO 創辦人，負責技術 SEO、內容與關鍵字策略、WordPress 網站重建，以及 AI SEO、AEO、GEO 的量測與內容優化。作者頁可查閱由他署名的〈SEO 是什麼〉與〈AI SEO 是什麼〉等教學；內容中的自有量測、模型觀測與第三方來源應分開判讀，並以各頁標示的方法與限制為準。是否適合特定專案，仍需依網站現況、目標、執行範圍與可驗證成果判斷。 [查看作者文章 →]() ## 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