許多網站經營者在這幾個月發現，網站曝光量沒掉，點擊卻明顯下滑。背後的原因，很可能正是 Google AI Overviews（AIO）在攔截流量。這個出現在 Google 搜尋結果的 AI 摘要版位，不僅改變了使用者搜尋行為，也衝擊網站流量，甚至重新定義了 SEO 的指標與優化思維。本文為你完整解析 AIO 的運作原理，以及如何調整 SEO 策略，搶佔搜尋新戰場。
Google AI Overviews (AIO) 是什麼？
Google AI Overviews，簡稱「AIO」或「 AI 摘要」，是 Google 於 2024 年推出的生成式 AI 搜尋功能，正在改變使用者與搜尋引擎的互動方式。
當使用者輸入關鍵字時，如果系統判定適合觸發 AI Overviews，Google 會在搜尋結果最上方顯示由 AI 生成的摘要區塊。這段回答會整合多個網站的內容，濃縮成一段答案，並附上可點擊的來源連結。
換句話說，你不用逐一點擊網站，就能直接在搜尋結果快速看到整理好的答案。
AIO 版位特徵
- 呈現位置：多出現在搜尋結果最頂端，但 Google 也在測試放在第 2、3 名等位置
- 呈現形式：以「文字＋項目清單」最常見，部分情況會搭配圖片
- 引用連結：在右側區塊，或每句回答下方會有「連結 icon」，附上引用連結
- 觸發時機：並非所有關鍵字都會觸發 AI 摘要，資訊型關鍵字及長尾語句更容易觸發
Google AI Overviews (AIO) 發展歷程表
圖片來源：SE Ranking
| 日期 | 事件 | 說明 |
| 2023 年 5 月 | SGE (AIO 前身) 登場 | Google 在 I/O 大會首次公開 Search Generative Experience (SGE)。作為實驗性功能，僅限美國 英文用戶於 Search Labs 啟用測試。 |
| 2023 年 8 月 | SGE 從美國擴展到六個新國家 | SGE 擴展至英國、印度、日本、印尼、墨西哥和巴西，並提供當地語言支援，但仍需至 Search Labs 啟用體驗。 |
| 2024 年 5 月 | SGE 更名為 AI Overviews，並在美國正式推出 | Google 在 I/O 大會宣布 SGE 正式改名為 AI Overviews（AIO），並在美國地區全面上線，無需 Search Labs。 |
| 2024 年 10 月 | AI Overviews 在全球 120 多個國家地區推出 | AI Overviews 拓展到全球超過百個國家，包括台灣，但需將瀏覽器語言切換為英文（美國）才能使用。 |
| 2025 年 4 月 | AI Overviews 每月用戶數突破 15 億 | 根據 Google Q1 財報，AI Overviews 每月用戶數突破 15 億。顯示其已成為 Google 搜尋的核心功能之一。 |
| 2025 年 5 月 | AI Overviews 於台灣正式上線 | AI Overviews 正式在台灣上線，無須啟用 Search Labs，所有台灣中文用戶都能在 Google 搜尋結果中看到 AI Overviews。 |
AI Overviews 三大特色：與傳統搜尋的差異
1. 擅長處理複雜問題與多步驟查詢
傳統搜尋需要使用者自己拆分問題，一步一步找答案。例如，想知道「適合學生的平價筆電有哪些？」可能得先搜尋「學生 筆電規格」，再去比價不同品牌型號。AI Overviews 則運用 Query Fan-Out（查詢擴展） 技術，把問題拆成多個延伸查詢，一次蒐集並整合資訊。最後直接給出完整的建議，省下多次搜尋的麻煩。
2. 直接提供答案
介面是最直觀的差異。傳統搜尋結果中，Google 會以「藍色連結」呈現相關網頁列表，使用者必須逐一點進去查看。AI Overviews 則跳過這個步驟，直接把多個來源的重點整理成段落或清單，附上引用來源，並顯示在搜尋結果頂端。換句話說，它先把答案先準備好，再讓使用者決定要不要深入閱讀更多細節。
3. 每次回答結果可能不同
AI Overviews 採用「機率式生成」，透過大型語言模型（LLM）的推理與自然語言生成來組合答案。這意味著，即使使用者輸入相同的問題，AIO 引用的段落與回答方式都可能有所差異。它不像傳統搜尋的結果幾乎固定，而是帶有動態與隨機性。
AIO 跟傳統搜尋引擎的差異比較
| 比較項目 | 傳統搜尋引擎 | AI Overviews |
| 搜尋字詞 | 以「短字詞關鍵字」搜尋為主，複雜問題需使用者自行拆解、逐步搜尋與比對 | 擅長處理複雜問題，使用 Query Fan-Out 技術，自動生成延伸查詢並整合資訊 |
| 呈現形式 | 以「藍色連結」呈現網站列表，需點擊進入網頁閱讀內容 | 直接將多個來源的重點整理成答案，並附上引用來源 |
| 運作邏輯 | 屬於「確定式檢索」，相同關鍵字輸入，結果差異不大 | 採用「機率式生成」，經 LLM 推理與自然語言生成組合答案，每次結果可能不同 |
哪些關鍵字及產業更容易觸發 AI Overviews？
AI Overviews 並不是每次搜尋都會出現。
Google 官方說法很保守：「只有在系統判斷 AI 摘要可為傳統搜尋提供額外價值時，才會顯示這類資訊，因此通常不會觸發。」
但實際數據顯示，AIO 的出現頻率比想像中更高。兩份 2025 年的研究指出：
- Semrush (3 月)：13.14% 的搜尋字詞會觸發 AIO，其中 88% 屬於資訊型搜尋
- SE Ranking (5 月) ：美國 AIO 觸發比例已經來到 30%，尤其在健康、科學、法律等知識密集領域更容易出現 AIO
容易觸發 AIO 的關鍵字類型
圖片來源：Semrush
AI Overviews 擅長處理複雜提問與多步驟查詢，因此資訊型關鍵字更容易觸發 AIO。例如：
| 易觸發 AIO 字詞特徵 | 說明 | 範例 |
| 資訊型意圖 | 使用者希望獲得完整的知識或操作教學，AI 會將多個來源彙整成「教學」形式。 | 「手沖咖啡步驟」「精華液用法」 |
| 明確問句結構 | 使用者以「什麼是」、「如何」、「為什麼」提問，期待快速獲得知識或解釋。 | 「什麼是 BMR」「為什麼咖啡會影響睡眠」 |
| 複雜多步驟問題 | 涉及流程、比較或需要整合資訊時，AI 會將不同網站的觀點彙整。 | 「適合學生的平價輕薄筆電推薦」「一周減脂菜單及運動規劃」 |
| 中低搜尋量字詞 | 多出現在搜尋量不高、競爭度小的字詞。與早期 Featured Snippets 的推出邏輯相似。 | 「早上喝咖啡時間」「如何減脂不掉肌肉」 |
商業型、交易型關鍵字 AIO 觸發比例不高，但逐漸增加中
目前 AIO 主要出現在資訊型搜尋中，但商業與交易型搜尋的觸發頻率也逐漸增加：
- 商業查詢（Commercial）：由 6.28% 上升到 8.69%
- 交易查詢（Transactional）：由 1.69% 上升到 1.76%
- 導航查詢（Navigational）：由 0.74% 上升到 1.43%
這顯示未來 AIO 的影響不再只侷限於知識型內容。當使用者搜尋產品名稱、品牌推薦時，都可能會觸發 AI 摘要。
容易觸發 AIO 的產業類型
此處分別引用 SEOClarity 與 Conductor 兩家不同機構的研究數據來比對產業趨勢：
| 來源/時間 | 產業 | 觸發 AIO 關鍵字占比 | 趨勢 |
| SEOClarity2025/1 | 醫療健康 | 研究未顯示比例 | 多出現在新聞、娛樂、美妝、家庭與健康等大眾生活型產業 |
| 商業與工業 | |||
| 新聞媒體 | |||
| 藝術與娛樂 | |||
| 家庭與社群 | |||
| 電腦電子產品 | |||
| 興趣與休閒 | |||
| 網路通訊 | |||
| 工作與教育 | |||
| 美妝保養 | |||
| Conductor 2025/7 | 資訊科技 | 38% | 醫療、科技、教育、設備等專業領域為主 |
| 醫療設備及用品 | 36% | ||
| 生命科學工具與服務 | 36% | ||
| 教育 | 35% | ||
| 生物科技 | 34% | ||
| 通訊設備 | 33% | ||
| 郵輪 | 31% | ||
| 製藥 | 30% | ||
| 銀行業 | 26% | ||
| 醫療保健提供者和服務 | 25% |
從 SEOClarity 及 Conductor 的數據可以看出，AI Overviews 的觸發產業正持續變化。早期較常出現在「新聞、娛樂、美妝、家庭」等生活型產業，而最新數據顯示，重心逐漸轉向「醫療、科技、教育」等知識密集型領域。判斷原因是 Google 可能認為這些專業領域的資訊相對複雜，更需要 AI Overviews 整合多方來源，提供全面性的回覆。
為什麼要關注 AI Overviews？AI 摘要在衝擊網站流量！
AI Overviews 的影響力正在全球快速擴張。Google 官方 2025/7 公布，AIO 的每月用戶數已突破 20 億！而上一季度為 15 億，顯示短短幾個月就呈現爆發性成長。這意味著，越來越多的使用者搜尋已經離不開 AI 摘要。
雖然 AIO 創造了全新的搜尋體驗，但對網站經營者而言，卻帶來了前所未有的挑戰：
網站流量正在被 AIO 攔截
Ahrefs 分析，當搜尋結果出現 AIO 時，排名靠前頁面的平均點擊率下降 34.5%。
這是因為：
- 版面壓縮：AIO 在搜尋結果中佔據大量空間，桌機搜尋中 AIO 佔據螢幕的 42%、手機搜尋更達 48%，傳統排名結果被迫下移，顯著影響點擊
- 直接解答：AIO 多數情況下能整合多個來源，直接提供完整答案，功能上與 Featured Snippets 類似，導致使用者「看完就走」，不再需要進一步點擊網站
「大脫鉤現象」：曝光與點擊出現分歧
AIO 帶來的衝擊，在 SEO 社群中被統稱為 「大脫鉤（The Great Decoupling）」。意思是在 Google Search Console 中，網站曝光量持平或上升，但點擊數卻明顯下降，形成曝光與點擊的分歧。
這個術語最初由 SEO 專家 Darwin Santos 提出，隨後在社群廣為流傳，甚至連 Google 的 Martin Splitt 也在會議中使用。
▶ 這個趨勢凸顯出 SEO 的新挑戰：
過去「只要提升排名、流量成長就等於成功」的公式，已經難以套用在 AIO 時代。
我們需要新的衡量標準。
衡量 AI Overviews 成效的新指標：AI 能見度
從「排名」到「存在感」的新目標
新的衡量路徑應該是：「引用 → 存在感 → 信任感」
- 引用：你的內容是否被 AI 作為引用來源？
- 存在感：品牌是否持續出現在 AIO 回答中？
- 信任感：當使用者在多次搜尋中反覆看到品牌，自然會信任品牌是「可靠來源」
換句話說，SEO 的目標不再只是「進入前 10 名」，而是如何在 AI 回答裡被引用、被看見，建立長期存在感。
可以只用 Search Console 查看 AIO 成效嗎？
Google Search Console 是檢視 SEO 成效的基礎工具，但在 AIO 追蹤上有明顯限制：
- 沒有專門的篩選器：無法讓用戶單獨檢視 AIO 或 AI Mode 的數據
- 無法辨識觸發情境：不能告訴你哪些關鍵字會觸發 AIO
- 無法追蹤引用狀態：不會顯示網頁是否被 AIO 引用
這意味著，單純依賴 Search Console 已難以滿足 AIO 追蹤需求，也限制了後續優化空間。
第三方工具的新指標：AI Visibility（AI 能見度）
圖片來源：SE Ranking
相較於 Search Console 的限制，Semrush、Ahrefs、SE Ranking 等 SEO 工具已經開始提供針對 AI Overviews 及 ChatGPT 等 LLM 平台的專屬追蹤功能，並以「AI Visibility（AI 能見度）」作為衡量方向。
所謂「AI 能見度」，是指品牌在 AI 搜尋平台中被提及、引用或推薦的情況。
這個概念可以作為單一綜合指標，也可能由多個細分指標組成：
| 「AI 能見度」常見衡量指標 | 說明 |
| 品牌聲量（Share of Voice） | 衡量品牌在 AI 回答中，於特定主題或行業的整體能見度，並可用來與競品比較。 |
| 品牌提及頻率（Brand Mentions） | 計算品牌名稱在 AI 回答中出現的次數，不論是否附帶連結，都算作一次曝光。 |
| 引用來源網域（Citations） | 檢視 AI 回答中，提及品牌的來源網域。 |
| 排名與流量（Positions & AI Traffic） | 追蹤品牌在 AI 推薦清單中的平均排名，以及從 AI 回答實際帶來的流量。 |
品牌如何被 AI Overviews 引用？五大網站優化面向
那麼具體該如何提升「AI 能見度」，讓品牌被 AI 引用？
許多人會問：在 AI 搜尋時代，傳統 SEO 是否已經失去作用？是否需要額外投入 AEO（答案引擎優化）、GEO（生成式引擎優化） 或 LLMO（大型語言模型優化）？
事實上，答案是否定的。SEO 不僅沒死，在 AI 搜尋時代反而更重要了！
各種研究與業界實踐都證實，所謂的 AI 搜尋優化概念，核心都是建立在 SEO 基礎之上。因為 AI 同樣需要靠 SEO 來理解網站，抓取優質內容作為答案：
圖片來源：Originality.AI
- Google 官方：AI 摘要不需要特殊的最佳化，現有的 SEO 原則仍值得採用
- ahrefs：GEO 是 SEO 的副產品，不需要額外獨立投入
- Originality.AI：52% AI 引用來自搜尋結果前 10 名網頁，90% 來自前 30 名網頁
換句話說，把 SEO 做深做好，就能同時搶佔「自然排名」與「AI 引用」！不僅帶來流量，更能進一步鞏固品牌在 AI 搜尋時代的權威地位。
AI Overviews 五大優化面向
SEO 方法論仍適用，但在 AI 時代更需要強化以下幾個面向：
- 主題叢集佈局：圍繞核心主題建立內容集群，讓 AI 理解品牌的領域專業
- 體質面優化：導覽架構、檢索/索引、結構化資料、速度等，提升 AI 爬蟲讀取效率
- 內容面優化：產出高品質、專業且結構清楚的內容，讓 AI 易於擷取
- E-E-A-T：提供專家觀點、研究數據及作者資訊，讓 AI 將品牌視為可信資料庫
- 品牌聲量建立：透過媒體/KOL 合作，提升品牌的網路能見度，增加 AI 引用機會
以下為具體執行項目：
| AIO 優化面向 | 重要性說明 | 執行項目 |
| 主題叢集：累積專業權威 | 內容深度與廣度決定 AI 是否視你為可靠來源 | 完整的主題關鍵字規劃，涵蓋延伸查詢（Query Fan-Out）：比較、推薦、評價、案例、錯誤觀念等 |
| 以核心主題為中心，撰寫延伸子議題文章 | ||
| 使用內部連結串連相關頁面，建立語意關聯 | ||
| 體質面：提升網站可讀性 | AI 會爬取網路上大量資料，當網站易於爬蟲讀取，更有利於 AI 解析網站 | 設置 Organization/Product/FAQ/Article 等結構化資料 |
| 網頁重要元素避免使用 JavaScript 渲染 | ||
| 內容面：高品質、結構清楚的專業內容 | AI 偏好可快速抓取重點的條理化內容 | 使用 H2/H3 標題與項目符號組織內容 |
| 段落使用「問題→答案→說明」格式呈現 | ||
| 定期更新文章，維持資訊新鮮度 | ||
| E-E-A-T：建立權威及可信度 | AI 會優先引用可信、權威的內容來源 | 引用統計數據、研究報告或專家見解 |
| 文章加入作者名稱、作者介紹 | ||
| 品牌聲量：加強對外合作 | AI 傾向引用網路上常被提及、具公信力的品牌 | 與部落客、KOL、媒體合作，發表開箱體驗或產品推薦文 |
| 發布新聞稿、專欄文章或投稿產業媒體 | ||
| 登錄產業目錄網站 |
AIO 優化案例：以「沙發」產業網站為例
| AIO 優化面向 | 執行項目 |
| 主題叢集 | 單篇「沙發」文章不足以讓 AI 認定你是權威。應建立完整的主題叢集，例如：比較：布沙發 vs 皮沙發的優缺點推薦：小坪數客廳沙發推薦評價：單一沙發產品用戶心得案例：客廳改造實例錯誤觀念：破解「皮沙發保養」迷思這樣一來，AI 會將網站視為完整的沙發知識庫，更容易被引用。 |
| 體質面 | 檢視 Sitemap/Robots.txt 設置，確保網站頁面能被 Google 與 AI 讀取。並於產品頁加入 Product Schema、文章加入 Article 及 FAQ Schema，幫助爬蟲理解資訊。由於目前主流的 AI 爬蟲無法進行 JavaScript 渲染，因此需避免使用 JavaScript 動態載入網頁重要元素，如 H 標籤、連結、重要網頁文案等。 |
| 內容面 | 在撰寫「沙發」主題文章時，內容須注意：善用 H 標籤、列點格式，呈現材質、清潔方式或推薦款式等內容段落使用 問題 → 答案 → 說明 格式，如：「布沙發怎麼清潔？→ 建議的清潔方法 → 原因說明 」 |
| E-E-A-T | 引入 第三方調查或專家意見（如家具設計師建議），提升內容的可信度文章加入作者資訊或品牌資訊，說明專業經歷 |
| 品牌聲量 | AI 在引用答案時，傾向挑選網路上「被頻繁提及、具公信力」的品牌。對沙發產業而言，可以：與 居家部落客或 KOL 合作，發表沙發使用體驗或室內設計搭配分享向 家居媒體或設計雜誌 投稿，提供沙發保養、挑選趨勢文章登錄 家具協會、室內設計平台，增加品牌曝光 |
AI Overviews 常見問答
1. AI Overviews 與精選摘要（Featured Snippet）的差異是什麼？
精選摘要（Featured Snippet）通常從單一頁面擷取一小段文字，直接回應使用者問題；而 AI Overviews（AIO）則是透過大型語言模型（LLM）生成摘要，整合多個網頁的段落，並附上多個引用來源。兩者的共同目標，都是在搜尋結果頁中快速解答使用者問題；差異在於 Featured Snippet 是「單點摘錄」，AIO 則是「多來源綜合生成」。
2. AI Mode 是什麼？跟 AI Overviews 有關嗎？
AI Mode 是 Google 在 2025 年正式開放的新一代 AI 搜尋互動介面。截至 2025/8/21，AI Mode 於已於全球 180 個國家和地區推出，支援六個語言，台灣則需要於 Search Labs 啟用體驗。使用者於搜尋結果上方頁籤點選「AI Mode」即可開啟介面，能進行多輪對話式搜尋，並獲得更個人化的回覆。
AI Mode 與 AI Overviews 都使用了同一套技術框架，只是介面與使用情境不同，AI Overviews 會自動出現在一般搜尋結果中，而 AI Mode 則是使用者主動進入的 AI 專屬搜尋介面。
3. AI Overviews (AI 摘要) 可以關閉不顯示嗎？
AI Overviews（AI 摘要）目前無法直接「關閉」或設定為永久不顯示，此功能屬於 Google 搜尋的核心設計，會根據關鍵字類型自動出現。
4. AI Overviews 的答案會因使用者而異嗎？
會。AIO 可能依據使用者位置、語言設定與搜尋歷史提供不同的內容，這與傳統搜尋的「個人化結果」邏輯類似。
結語
AI Overviews、AI Search 並不是要取代 SEO，而是將 SEO 的標準推向更高層次。傳統的「排名導向」思維，正在被「引用、存在感、信任感」取代。透過主題叢集布局、內容體質強化、權威性建立等多項 SEO 策略，品牌才能在 AI 搜尋時代搶得先機，累積長期的搜尋價值。
想讓品牌在 SEO 與 AI Search 時代脫穎而出，兼顧流量成長與 AI 能見度？
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