Google 正式將 AI Mode（AI 模式）的點擊、曝光與排名數據，納入 Search Console 的「網站搜尋」報表中。這聽起來像是一場勝利：AI 搜尋總算開始「被計算」，網站經營者終於有機會知道自己的內容是否出現在 AI 生成的答案中。
但事情，真的有這麼單純嗎？
AI Mode 是什麼？不是新功能，而是「新搜尋行為」
Google 在 2024 年推出 AI Overviews 時，已經開始讓使用者透過 AI 摘要快速理解問題重點。但 AI Mode 更進一步，是一種更具互動性的 AI 搜尋體驗：
- 能將一個複雜問題拆分為多個子題進行搜尋
- 回應中出現多種類型的內容元素（如輪播、卡片、圖片）
- 鼓勵使用者持續在 AI 回答內互動，而不是離開前往網站
從使用者體驗來看，這讓搜尋更像「一場對話式探索」而非「一串連結清單」；
但對內容經營者來說，這代表你與使用者的距離，被 AI 插入了一層邏輯過濾器。
AI Mode 數據怎麼被納入 Search Console？
根據 Google 官方說明，AI Mode 的計算方式如下：
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 曝光（Impression） | 當網站頁面被納入 AI Mode 回應內容中，即計為一次曝光。採用標準曝光規則。 |
| 點擊（Click） | 若使用者點擊 AI 回應中的「外部連結」，則計為一次點擊。 |
| 排名（Position） | 每個內容區塊（例如卡片、圖片、輪播）都各自擁有獨立排名，遵循傳統搜尋排名邏輯。 |
但重點來了：
這些數據會被歸類在「網站搜尋」類型中，並無法獨立篩選，也沒有任何標示指出來自 AI Mode。
這代表你無法知道某一則曝光或點擊，到底是來自傳統搜尋結果，還是 AI Mode 的內容引用。
沒有特別優化，但有選擇邏輯：如何出現在 AI Mode？
Google 明確指出，要被納入 AI Mode，不需額外結構化資料、不需新標記，SEO 基本功仍然是核心要素。
只要你的網頁：
- 可被 Google 索引並顯示片段（Snippet）
- 遵循技術規範與政策
- 提供具經驗值、專業性、可讀性與可信度的內容（E-E-A-T）
就有機會出現在 AI Mode 的支援連結中。
此外，AI Mode 背後採用的是「查詢擴展」技術（Query Fan-out），它會針對一個提問展開多個子查詢，並從更多網站中尋找資訊支撐，因此也可能讓過去難以曝光的內容，有被引用的機會。
延伸閱讀：當 Google AI Mode 重寫流量分配法則，你的內容準備好給 AI 理解了嗎？
為什麼這不是純粹的好消息？我們用一個比喻來說明：
想像你經營一家咖啡館，現在 Google 當你的代言人，幫你在「咖啡推薦名單」中大力曝光。
但你只知道：
- 今天有很多人來店裡；
- 不知道誰是看到名單來的；
- 也不知道他們是看了哪一段介紹才決定來。
你有曝光，卻無法掌握脈絡。這就是 AI Mode 帶來的數據困境。
對 SEO 與網站經營者的意義：機會與風險並存
✅ 機會面：
- 更廣泛的內容可被引用，尤其是具複雜解釋性、比較性、探索性的內容
- 適合人類閱讀的內容架構與內部連結設計，變得比關鍵字更重要
- 品牌或商家的「可信度」開始被 AI 嚴重考慮，帶來長尾機會
延伸閱讀：如何讓內容被LLM提及與引用
⚠️ 風險面：
- 無法辨識 AI Mode 導入的具體流量，影響效益歸因
- AI 回應占據首屏視野，壓縮傳統自然搜尋結果的點擊率
- 難以進行內容優化實驗，缺乏明確回饋數據指標
我們可以這樣做
即使無法追蹤 AI Mode 的流量來源，也可以這樣建立自己的觀察系統：
- 追蹤品牌與問題導向查詢的表現變化，觀察是否突然提升曝光但點擊未同步上升
- 強化內容的可機器理解結構（內文清楚、有層次、有段落）
- 定期手動搜尋關鍵主題，觀察自家頁面是否被 AI Mode 引用
- 結合 Google Analytics 觀察跳出率與停留時間變化，理解點擊是否更高品質
- 主動建立「AI 可引用內容」，針對複雜問題撰寫精簡、可解析的解答式內容
未來不是關鍵字競賽，而是「讓 AI 願意引用你」
AI Mode 的設計與資料整併策略，其實傳達了一個訊號：
搜尋已經不是「結果列表」，而是「資訊整合建構」。
你能否在這個整合過程中被選中，不再只靠排名與關鍵字，而是靠內容結構、可信度與可理解性。
資料雖然看似變多，卻也變得更不透明。真正能在未來搜尋中勝出的網站，不是資料最多的，而是被 AI 視為最佳答案來源的那一個。
