你是否察覺到 Google 搜尋的使用者介面與核心功能正悄然演進？是的，你或許已留意到，在部分搜尋結果頁面的最頂端，會出現一個由人工智慧（AI）即時生成的摘要答覆。這項引人注目的新功能，正是我們今日深度探討的主角──「Google AI Overviews」。它不僅是生成式 AI 技術在搜尋領域的嶄新應用，也為網站經營者與 SEO 專業人士帶來了新的考驗與契機，更預示了搜尋演算法更新的未來走向，並將深遠影響網站排名與使用者體驗。
想像一下，當你在 Google 搜尋框輸入問題後，不再只是看到一長串藍色連結列表，而是在頁面最頂端，直接出現一段由 AI 生成的、清晰簡潔的摘要性回答，它整合了來自不同網頁的關鍵資訊，直接告訴你答案的核心。這，就是 Google AI Overviews 帶來的革新。本文將帶你深入淺出地了解 Google AI Overviews 究竟是什麼、它如何運作、能為我們帶來哪些便利，同時也探討它可能面臨的挑戰與未來的發展。準備好了嗎？讓我們一起揭開 Google AI Overviews 的神秘面紗。
文章目錄
AI Overviews 是什麼？
Google AI Overviews 是 Google 搜尋引擎整合了生成式 AI 技術後的一項新功能。當使用者輸入查詢時，除了傳統的搜尋結果頁面（SERP）外，搜尋結果頁面頂部會優先展示一個由 AI 生成的摘要資訊框。這個摘要旨在直接回答使用者的問題，或者對查詢的主題提供一個概括性的總結。
例如搜尋「如何選擇最適合學生的筆記型電腦」時，會顯示性能、價格等建議，並附上進一步探索的連結。此技術的核心目標，是在使用者點閱任何獨立網頁之前，便迅速提供一個高度相關且精煉的初步解答，從而顯著提升資訊獲取的效率與便捷性。
AI Overviews 的運作依賴 Google 的 Gemini 模型，該模型能夠分析大量資料，確保摘要的準確性和相關性。它整合多個網頁的資訊，提供比傳統搜尋片段更全面的視角，並附上支援資訊的連結，讓用戶能深入探索。
AI Overviews 是如何運作的？
Google AI Overviews 的運作是建立在複雜的人工智慧技術之上。其大致流程可以簡化為以下幾個步驟：
- 理解查詢意圖： 當你輸入搜尋詞彙時，AI 首先會運用自然語言處理 (NLP) 技術，深度理解你問題的核心和你真正想知道的是什麼，即使你的表達方式比較口語化或不夠精確。
- 資訊檢索與評估： 接著，系統會在龐大的網際網路索引中，快速找到與查詢相關性高、品質優良的網頁內容。這一步驟依然依賴 Google 傳統搜尋的強大基礎。
- AI 生成摘要： 這是最關鍵的一步。被選中的網頁內容會被送入大型語言模型 (LLM)。LLM 會「閱讀」這些內容，識別其中的關鍵論點、事實和數據，然後運用其生成能力，將這些來自多個來源的資訊融合成一段通順、連貫且能直接回答使用者問題的摘要。
- 呈現結果與來源標註： 最後，生成的 AI Overviews 會顯示在搜尋結果頁面的最上方，並且通常會附上該摘要內容所參考的主要網頁連結。這讓使用者在獲得快速答案的同時，也能追溯資訊來源，進行更深入的查證或閱讀。
值得一提的是，Google 強調 AI Overviews 會盡力從多個可信來源提取資訊，並試圖呈現一個平衡的觀點，尤其是在處理複雜或有爭議性的主題時。
Google AI Overviews 與傳統搜尋最大的不同在於：
- 資訊呈現方式：
- 傳統搜尋： 提供一系列相關網頁的連結，使用者需要自行點擊、閱讀、篩選和整合資訊。
- AI Overviews： 直接提供一段經過 AI 處理和總結的文字回答，通常附帶幾個關鍵的參考來源連結。它更像是一個「答案」，而非僅僅是「線索」。
- 互動體驗：
- 傳統搜尋： 偏向「引導式探索」，鼓勵使用者深入挖掘不同來源。
- AI Overviews： 偏向「即時滿足」，力求在第一時間解決使用者的基本疑問。
- 背後技術：
- 傳統搜尋： 主要依賴複雜的爬蟲、索引和排名演算法（如 PageRank）。
- AI Overviews： 在此基礎上，加入了強大的大型語言模型 (Large Language Models, LLMs)，例如 Google 自家的 Gemini 模型。這些模型擅長理解自然語言、生成文本和進行複雜的推理。
你可以把 AI Overviews 想像成一位超級聰明的研究助理。你提出問題，這位助理不僅快速幫你查閱了大量資料，還把最重要的部分摘要整理好，直接呈現在你面前。
試想這樣的情境：當你向 Google 提出一個較為複雜的問題時，過去的 Google 或許像一位圖書館員，提供一長串可能相關的書目（網頁連結）供你自行查閱。而今，AI Overviews 則更像一位博學且善於歸納的私人研究助理，它會先為你整合各方資訊，然後直接告知你：「關於你的疑問，其核心要點可概括為甲、乙、丙三方面，細節則可能涉及丁與戊……」。這段由 AI 精心彙整的摘要，其內容往往是從多個具公信力的網站中擷取、融合並重新組織而成，並且為了確保資訊透明度及方便使用者深入探究，通常會在摘要下方清晰標註參考資料的原始網站連結。這不僅是資訊整合能力的極致展現，也預示著未來的搜尋引擎將更加側重於對使用者搜尋意圖的深度理解與即時滿足。
AI Overviews 的優缺點
Google AI Overviews 的推出，無疑為使用者帶來了諸多顯而易見的好處：
- 極致的效率提升： 對於許多常見問題或需要快速獲取事實的查詢，AI Overviews 能夠在幾秒鐘內提供答案，省去了使用者逐一點開網頁、篩選資訊的繁瑣過程。例如，查詢「番茄炒蛋的食譜步驟」、「台灣最高的山是哪一座？」等，AI Overviews 幾乎可以立即給出滿意答案。
- 複雜問題的快速入門： 當你需要了解一個全新的、較為複雜的主題時，AI Overviews 可以提供一個高度概括的入門介紹，幫助你快速建立初步認知框架。例如，查詢「什麼是區塊鏈技術？」或「解釋一下量子電腦的原理」，AI Overviews 能將複雜概念簡化，讓你更容易上手。
- 整合多方觀點： 傳統搜尋可能需要你打開好幾個網頁才能拼湊出事件的全貌或不同角度的看法。AI Overviews 則有潛力將這些不同來源的資訊進行初步整合，提供一個更全面的視角。
- 更自然的互動方式： 隨著大型語言模型的進步，AI 更能理解口語化、長句式的提問，讓搜尋體驗更接近與真人對話。
想像一下，過去你可能需要花 10-15 分鐘瀏覽多篇文章才能搞懂的事情，現在 AI Overviews 可能在 1 分鐘內就幫你畫出重點，這無疑是搜尋效率的一大飛躍。
儘管 AI Overviews 描繪了一幅美好的前景，但如同所有新興技術一樣，它也伴隨著一些挑戰與值得我們深思的問題。
AI Overviews 面臨的挑戰與潛在疑慮
- 資訊的準確性與「AI 幻覺」： 這是目前所有大型語言模型都面臨的共同挑戰。AI 在生成內容時，有時可能會「一本正經地胡說八道」，即所謂的「AI 幻覺」(AI Hallucination)，提供看似合理但實際上是錯誤或捏造的資訊。雖然 Google 表示會持續優化模型並提供來源連結供查證，但使用者仍需保持警惕。
- 對內容創作者與網站流量的衝擊： 如果使用者在搜尋結果頁頂部就獲得了答案，點擊進入原始網站的意願可能會降低，這可能導致許多依賴搜尋流量的網站（尤其是內容型網站、部落格等）面臨流量下滑的困境。SEO (搜尋引擎優化) 的策略也可能需要因此進行重大調整。
- 削弱批判性思維與深度閱讀： 過度依賴 AI 提供的「標準答案」，可能會讓使用者減少主動探索、比較不同觀點以及進行深度思考的機會。長期下來，這可能不利於培養獨立判斷和批判性思維能力。
- 資訊來源的偏見與多樣性： AI 模型在訓練過程中接觸的數據可能帶有某些偏見，或者在整合資訊時，可能會無意中強化主流觀點，而忽略了少數或非主流的聲音，進而影響資訊呈現的多樣性與公平性。
- 演算法黑箱與責任歸屬： AI 如何決定哪些資訊被納入摘要，哪些被排除？當 AI 提供錯誤或有害資訊時，責任應如何界定？這些都是需要持續探討的倫理與技術問題。
我們該如何看待與使用 Google AI Overviews？
面對這項正在改變搜尋生態的新工具，我們既不必過度恐慌，也不應盲目全盤接受。以下是一些建議：
- 保持批判性眼光： 將 AI Overviews 提供的摘要視為一個「起點」或「參考」，而非不容置疑的「最終答案」。對於重要資訊，務必點擊其提供的來源連結進行交叉查證。
- 善用其優勢，避開其短處： 對於快速獲取事實、初步了解概念等場景，AI Overviews 非常高效。但對於需要深度研究、多元觀點比較或涉及個人重大決策的內容，仍應進行更廣泛的傳統搜尋和獨立思考。
- 積極提供反饋： Google 通常會提供對 AI Overviews 結果的反饋機制。如果發現錯誤、不當或有偏見的內容，積極回報有助於 AI 模型的改進。
- 內容創作者的應對： 對於內容創作者而言，未來可能需要更注重創作出具有深度、獨特觀點、強烈個人風格或 AI 難以簡單摘要的內容（例如深度分析、原創研究、複雜的教學、情感連結等），並思考如何讓自己的高品質內容更容易被 AI 識別並作為可信來源引用。
AI Overviews 的實際案例
理論闡述再多，不如一個具體的案例來得清晰明瞭。讓我們設想一個貼近生活的場景：你是一位咖啡愛好者，正興致勃勃地想學習「如何在家輕鬆沖泡出一杯媲美咖啡館水準的專業手沖咖啡？」
當你在 Google 搜尋框輸入「自己手沖咖啡」問題後，若系統判定此查詢適合由 AI Overviews 回應，你極有可能在搜尋結果頁面的最頂端，看到類似以下的內容呈現：
AI Overviews 摘要：「想在家中悠然享受一杯專業水準的手沖咖啡，成功的關鍵主要在於水溫的精準調控、咖啡粉研磨的粗細度，以及穩定熟練的沖煮技巧。首先，務必選用新鮮烘焙的高品質咖啡豆，並堅持在沖煮前才進行研磨，理想的粗細度約介於砂糖與細鹽之間。其次，沖煮用水的溫度建議嚴格控制在攝氏 90 至 96 度之間，過高或過低均會影響風味的完美萃取。在正式沖煮前，先用熱水充分溫潤濾杯與分享壺，再將研磨好的咖啡粉倒入濾杯中，輕拍使其表面均勻。接著，進行關鍵的『悶蒸』步驟，注入少量熱水浸濕所有咖啡粉，等待約 30 秒讓咖啡粉充分釋放香氣。隨後，以穩定而輕柔的手法，分二至三段緩慢且均勻地由中心向外畫圈注入熱水，直至達到你預設的咖啡液萃取量。整個過程或許需要耐心與反覆練習，但最終那杯醇厚迷人的咖啡，定會讓你覺得一切努力都值得！此外，影響風味的變因還包括水質、濾杯材質與流速等，皆值得你進一步探索。」
- 下方可能還會進一步列出更細緻的資訊，例如：
- 不同產區咖啡豆的風味特性比較與推薦
- 手搖磨豆機與電動磨豆機的優缺點分析
- 常見手沖濾杯（如 V60、KONO、蛋糕杯）的差異與適用技巧
- 水粉比例的建議範圍與調整方式
- 參考資料來源網站 A（可能是專業咖啡教學部落格）、網站 B（可能是知名咖啡器具品牌官網）、網站 C（可能是咖啡師論壇的精華帖）的連結
透過此例，你可以清晰地觀察到，AI Overviews 不僅是簡單回答，它更像是在進行一次小型的資訊整合與主題教學，試圖直接給予你一個關於「如何沖泡好手沖咖啡」的全面初步指引，讓你對整體流程與關鍵要素有一個清晰的輪廓。AI 在生成這段摘要時，會盡力去理解你的搜尋意圖，並從網路上抓取、融合具有良好內容品質的資訊。
舉另外一個更直接例子，當我們輸入「SEO」時，他會直接列出 SEO 的定義概念、核心目標以及主要工作…等等內容，並且在右側直接顯示 3~5 個參考來源：
Google 推出 AI Overviews 的考量
Google 投入大量資源開發並推廣 AI Overviews 功能，其根本動機在於持續優化使用者體驗，讓使用者能以空前的速度和直接性獲取真正所需的資訊。這同時也意味著，Google 的 AI 系統將更嚴格地篩選和評估網路上的內容，優先選用那些最優質、最相關、最可信的資訊來生成這些 AI 摘要。這對所有網站經營者、內容創作者以及我們 搜尋引擎最佳化（SEO） 專家而言，傳遞出一個極為明確的訊號：內容品質的重要性，以及內容所展現的「可信度」，已提升至前所未有的戰略高度。
E-E-A-T 是 Google 評估內容質量的關鍵標準，特別是在 YMYL（Your Money or Your Life）主題中，如健康、財務或安全相關內容。根據 Google Developers，E-E-A-T 包括 Experience（經驗）、Expertise（專業知識）、Authoritativeness（權威性）和 Trustworthiness（信任度），其中信任度最重要，其他面向則有助於提升整體評價。
在 AI Overviews 時代，E-E-A-T 變得更加關鍵，因為 Google 需要從多個來源中選擇最可靠、最權威的內容。策略包括：
- 內容層面：強調專業知識，使用可信來源（如案例研究、統計數據、專家意見），確保內容準確且更新，並包含作者簡介、參考文獻和連結至權威網站。
- 技術層面：使用結構化資料（如 Article、FAQ、HowTo 標記），優化頁面速度、移動響應性和爬取能力。
- 外部策略：透過客座文章、高權威網站的正面提及、行業獎項和客戶評價來提升權威性。
Google 長期以來用以評估網頁內容品質的核心指南——E-E-A-T。這四個英文字母分別代表：
- 經驗 (Experience)：
- 白話深度解析：你的內容是否能清晰且令人信服地展現出作者對於所探討主題的「第一手實際經驗」、「親身深度參與」或「生活歷練」？例如，一篇關於偏鄉教育議題的文章，若出自一位長期在當地服務的教師之手，分享了教學過程中的真實挑戰、感人故事以及對教育政策的獨到見解，其經驗價值和說服力，無疑遠勝於僅在網路上搜集資料、進行二次編輯的寫手所產出的內容。AI 在抓取資訊時，會特別留意那些帶有濃厚個人色彩、細節豐富、情感真摯的敘述，這些往往是 實際經驗 的最佳體現。
- AI Overviews 的影響：AI 系統在生成摘要時，會高度青睞源於真實生活體驗和深度實踐的內容。因為這類內容不僅更具體、生動，往往也能提供獨到見解和實用建議，從而提升使用者體驗。
- 專業 (Expertise)：
- 白話深度解析：內容的創作者本人，或其所屬機構、網站，是否確實具備在該特定領域內公認的專業知識、精湛技能、學術背景或從業資歷？例如，一篇深入剖析最新醫療技術的文章，若由一位在該領域擁有多年臨床經驗和研究成果的資深醫師執筆，並在權威醫學期刊上發表過相關論文，其專業知識的含量與權威性，自然遠非一般健康類寫手所能比擬。這不僅體現在學術資格，更體現在對複雜概念的清晰闡釋能力和對行業動態的敏銳洞察。
- AI Overviews 的影響：蘊含深厚專業知識、論證嚴謹、分析透徹的高品質內容，更有可能被 Google 的 AI 演算法判定為優質資訊來源，進而提高其內容被選入 AI Overviews 摘要的機率，這對於提升 網站排名 有間接助益。
- 權威 (Authoritativeness)：
- 白話深度解析： 你的內容、作者個人品牌，或是你所經營的網站，是否在其專注的特定領域中，被廣泛認可為一個值得信賴的資訊來源、意見領袖或行業標竿？權威性的建立是一個長期積累的過程，它往往需要透過多方面的佐證，例如：被其他高權威網站頻繁引用和推薦、獲得主流媒體的正面報導、在專業社群中擁有良好聲譽、獲得行業獎項或專家背書等。一個網站的品牌權威越強，其內容就越容易被視為行業標準。
- AI Overviews 的影響：具有高度權威性的網站所發布的內容，更容易獲得 Google AI 系統的信任與採納。當 AI 在進行資訊整合時，會優先考慮那些已被證明是可靠且具影響力的來源。
- 信賴 (Trustworthiness)：
- 白話深度解析： 這是 E-E-A-T 原則中最核心、也最基礎的一環。你的網站是否能給予使用者全面的安全感和信任感？這包括技術層面的網站安全性（如 HTTPS 加密）、資訊層面的準確無誤與透明公開（例如清晰的「關於我們」頁面、詳細的聯絡方式、完整的服務條款與隱私權政策），以及內容層面的誠實可信（例如，商品評論是否真實客觀、醫療建議是否基於科學證據、財經資訊是否避免誤導性宣傳等）。任何欺騙性、誤導性或有害的內容，都會嚴重損害網站的可信度。
- AI Overviews 的影響：可信度是所有內容能夠被 Google 推薦的絕對前提。Google 極不樂見其 AI 生成的摘要引用任何錯誤、虛假或可能對使用者造成傷害的資訊。因此，確保網站內容的真實性、安全性和透明度，是贏取 AI Overviews 青睞的基石。這也與 Google 不斷進行的演算法更新方向一致，即獎勵誠實可信的網站。
以下是 E-E-A-T 與 AI Overviews 的關係表：
| E-E-A-T 面向 | 在 AI Overviews 中的作用 |
|---|---|
| Experience（經驗） | 展示實際經驗，如旅遊博客分享親身旅行建議，增加可信度。 |
| Expertise（專業知識） | 提供深入分析，如財務網站解釋投資策略，展現專業性。 |
| Authoritativeness（權威性） | 獲得高權威網站的回鏈或行業認可，提升被選為摘要來源的機會。 |
| Trustworthiness（信任度） | 確保內容準確、無誤導，特別是 YMYL 內容，增加用戶和 Google 信任。 |
因應 AI Overviews，我們的 SEO 策略如何進化與佈局？
AI Overviews 可能導致「零點擊搜尋」，減少用戶點擊網站，研究顯示流量可能下降 20% 至 50%。但若內容符合 E-E-A-T 標準，網站可能被選為摘要來源，增加曝光。例如，權威旅遊網站可能因詳細指南被納入 AI Overviews。
以下是影響的具體面向：
| 影響類型 | 描述 |
|---|---|
| 流量下降風險 | 零點擊搜尋增加，可能導致流量下降 25-50%。 |
| 曝光機會 | 若內容權威，AI Overviews 可提升品牌可見度，特別是資訊型和長尾關鍵字搜尋。 |
| 競爭加劇 | AI Overviews 增加 SERP 競爭，需優化內容以脫穎而出。 |
Google AI Overviews 的推出，無疑為傳統的搜尋引擎最佳化（SEO）工作帶來了新的挑戰，但同時也孕育著全新的發展契機。要適應 AI Overviews，建議創造高質量內容、使用結構化資料、聚焦長尾關鍵字、建立主題權威，並優化技術 SEO（如網站速度和手機友好性）。這些策略有助於提升在 AI Overviews 中的可見度。
Whoops SEO 建議從以下幾個關鍵面向進行策略調整與升級：
極致深化內容，全面貫徹 E-E-A-T 原則，打造難以取代的價值壁壘
在內容為王的時代，AI Overviews 的出現更凸顯了「質」遠勝於「量」。與其盲目追求大量生產淺嘗輒止、缺乏深度的內容，不如將資源和精力高度集中，精心打磨少量但真正能夠直擊使用者核心痛點、提供獨到見解、並將 E-E-A-T 四大原則（實際經驗、專業知識、權威性、可信度）融入其中的頂級內容品質。
具體而言，應勇於分享你或團隊在相關領域的真實案例、獨特經驗與實戰心得；清晰展示你的專業資格、學術背景或行業認證；在內容中恰當引述並連結至其他公認的權威來源以佐證觀點；並始終堅守資訊的準確性、客觀性與網站的安全性，確保每一分 可信度 都經得起考驗。這需要系統性的 內容行銷 規劃。
優化內容結構，善用結構化資料，助 AI 高效理解你的內容價值
為使 Google 的 AI 系統能更精準、快速地理解你網站內容的核心價值與脈絡，採用清晰的內容組織結構至關重要。這包括合理運用 H1、H2、H3 等標題標籤來劃分內容層級，善用條列式清單呈現重點資訊，以及考慮在適當的文章中加入問答格式（FAQ Schema）的結構化資料 標記。
更進一步，積極學習並應用 Schema.org 提供的各種結構化資料 標記類型（如文章、產品、事件、FAQ、操作指南等），可以明確告知搜尋引擎你頁面內容的具體屬性。這不僅有助於提升內容在傳統搜尋結果中的呈現（例如獲得豐富摘要），也極大地便利了 AI 進行資訊整合 並判斷你的內容是否適合被納入 AI Overviews。
不僅爭取摘要曝光，更要贏得使用者的深度點擊與長久信賴
即使你的部分內容有幸被 AI Overviews 選中並生成摘要，這並不代表 SEO 工作的結束。摘要畢竟只是初步概覽，許多使用者在獲得初步解答後，仍會渴望了解更深入的細節、更全面的分析或更多元的觀點。因此，你的網站內容必須提供超越 AI 摘要所能涵蓋的獨特價值。
思考如何讓你的內容在摘要之外，依然保有強大的吸引力，促使使用者產生「我想了解更多」的動機，進而點擊進入你的網站。這可能來自於你獨到的見解、詳盡的數據支持、更豐富的案例研究、更具操作性的步驟指導，或是更具個性化的品牌風格。提升點擊率（CTR） 仍然是重要的目標，因為這代表著使用者對你內容的進一步認可。
多維度建立品牌權威，深化社群互動，構築信任的堅實基礎
在 AI 時代，單純的技術性 SEO 操作已不足以應對挑戰。建立強而有力的品牌權威和使用者信任感，變得空前重要。這需要你在特定專業領域內持續深耕，積極提升品牌知名度、美譽度和行業公信力。
活躍於相關的社群平台，真誠地與你的目標受眾進行互動，解答他們的疑問，傾聽他們的聲音，逐步建立起深厚的信任關係。當你的品牌在使用者心中與「專業」、「可靠」劃上等號時，即使面臨演算法更新的不確定性，你的網站也能擁有更強的抗風險能力，並且更容易被 AI 系統視為值得信賴的資訊來源。這也是 E-E-A-T 中權威性和可信度的外在體現。
總結
Google AI Overviews 的出現，無疑是搜尋引擎發展史上的一個重要里程碑。它利用強大的 AI 技術，試圖將我們從繁瑣的資訊篩選中解放出來，提供更直接、更高效的資訊獲取體驗。這項變化既帶來了前所未有的便利，也引發了關於資訊準確性、內容生態平衡以及人類思維習慣的深刻討論。
它並非完美無瑕，初期可能還會遇到各種問題，但這代表了資訊科技發展的一個清晰方向——更智慧、更個性化、更以使用者為中心。我們需要理解，AI Overviews 不是要取代人類的思考，而是作為一個強大的輔助工具，幫助我們更快地觸及知識的核心。
未來，隨著 AI 技術的持續進步，AI Overviews 的能力勢必會不斷增強，其呈現方式和互動模式也可能更加多樣化。作為 SEOer，我們應以開放的心態去體驗和適應這項新技術，同時保持清醒的頭腦，學會與 AI 協同工作，辨識其潛在的局限性。
為了因應 AI Overviews 的變化，SEOer 也應該從傳統的 SEO 逐漸去學習如何進行 AISO，目標讓網站內容在 AI 驅動的搜尋平台上更容易被發現、理解和推薦，從而滿足使用者的特定需求。
Google AI Overviews 不僅僅是 Google 搜尋的一次升級，它更像是一個縮影，預示著 AI 將如何在更多層面融入我們的日常生活，改變我們與世界的互動方式。讓我們擁抱這場變革，學習駕馭新的工具，並積極參與塑造一個更智能、也更需要人類智慧引導的未來。這段旅程才剛剛開始，而我們每個人都是其中的參與者與見證者。
這篇文章是否讓你對 Google AI Overviews 有了更透徹的理解？如果你覺得內容實用，歡迎按讚、追蹤我們，也可以加入我們的電子報，以獲取最新的 SEO 教學與資訊。
