2023 年，Google 推出了新的生成式 AI 搜尋功能：當你在搜尋時，會於搜尋結果頁頂端出現由 Google 整理的「AI 摘要（AI Overviews，簡稱 AIO）」。這項功能於 2025 年 5 月在台灣正式上線，並對網站流量帶來實質衝擊。就讓 awoo 帶你深入瞭解 Google AI 摘要的影響與應對策略，掌握內容被 AI 引用的優化策略！
Google AI Overviews (AIO) 是什麼？
Google AI 摘要（AI Overviews）是一種生成式 AI 搜尋功能，當使用者向 Google 提問時，會在搜尋結果頁頂端出現由 AI 彙整的答案段落，並附上引用的來源連結。
AIO 介面元素
- 呈現位置與形式：通常出現在搜尋結果頁的最上方，以答案段落呈現。
- 呈現內容：除了文字回答，偶爾也可能顯示圖片或要點整理。
- 來源顯示：AIO 會在右側或答案下方，附上引用內容的來源網站連結。
- 互動功能：可點擊「展開更多」，瀏覽更完整的 AI 回應。
AI Overviews 什麼時候會出現？
Semrush 與 ＷebFX 研究顯示，當搜尋屬於知識型、解釋型或比較型，需要整合多個資訊來源來回覆時，AI 摘要更有機會被觸發。
- 在美國， 30% 的關鍵字會觸發 AIO
- 觸發 AIO 的關鍵字中，88.1% 屬於資訊型意圖
- 當搜尋字詞超過 7 個詞時，觸發 AIO 的機率高達 65.9%
最容易觸發 AI Overviews 的關鍵字類型包含：
| 關鍵字類型 | 說明 & 範例 |
|---|---|
| 資訊型 | 如「什麼是間歇性斷食」、「新屋交屋流程」，字數較長、需要講解/定義/步驟。 |
| 比較類型 | 如「電動車 vs 燃油車」等，含有 “vs”、”比較”、”差異”，希望比對多個選項或解釋差異 |
| 資訊密集型 | 如「高血壓症狀有哪些」，涉及需要嚴謹且完整資訊的領域 |
產業方面， ＷebFX 統計前四大容易觸發 AIO 的產業及觸發機率：
- 健康 (Health)：51.6%
- 家庭/社區 (Family & Community)：39%
- 就業/教育 (Jobs & Education)：33%
- 金融/保險 (Finance & Insurance)：32.1%
這些產業的共通點在於：資訊複雜且需要高度信任、需要循序漸進引導，且使用者會投入更多時間深入研究，期待完整答案。因此，Google 更傾向在這些產業中透過 AI Overviews 整合多方來源，快速提供權威且全面的回覆。
AI Overviews 加劇零點擊現象？對網站的三大影響
AI Overviews 的出現，對於 SEO 來說是挑戰也是機會，它重新定義了使用者與搜尋結果的互動方式，並直接影響網站的流量與成效追蹤。以下整理三大主要影響：
1. AIO 改變搜尋行為，長尾字搜尋量快速成長
在 2025/7 Google Search Central Live 活動 中，Gary Illyes 表示 AIO 帶來以下變化：
- 長尾字搜尋量快速成長：字數超過五個詞的長尾搜尋，成長速度是短字詞的 1.5 倍。顯示使用者越來越習慣在 Google 直接輸入完整問題
- 年輕族群對 AIO 滿意度極高：Z 世代（18~24 歲）對 AIO 的滿意度顯著高於其他年齡層。代表 AIO 能滿足新世代使用者對「個人化、客製化」的提問需求
這代表內容策略上，需要更重視問答導向型內容，才能貼合新型態的搜尋行為。
2. 曝光持平、點擊數下降的「大脫鉤現象」
所謂「大脫鉤」，是指網站在搜尋結果中的曝光數與點擊數出現明顯分歧。
由於 AIO 能直接在搜尋結果中給出答案，使用者不需再點擊進入網站，導致：
- 曝光依舊，但點擊下降：品牌可能被展示在 AIO 或自然結果中，但實際進站流量卻明顯下滑。
- 零點擊現象加劇：對於資訊型查詢（如定義、流程、比較），使用者更可能停留在搜尋頁面，不再進一步造訪網站。
而 awoo 實際觀察客戶網站數據，發現自 2025/5 中文 AIO 上線後，網站點擊數普遍下跌 10%~30%，統計產業涵蓋醫療、美妝、電商與 B2B，顯示 AIO 對流量的直接衝擊。
延伸閱讀：零點擊搜尋席捲全網！網站流量雪崩、點擊數下降迎戰4策略
3. Search Console 成效追蹤困難
目前 Google 官方明確表示：AIO 與 AI Mode 的流量數據無法在 Search Console 中獨立篩選，會與傳統自然搜尋數據混合在一起。
這造成兩大挑戰：
- 無法區隔數據來源：無法知道哪些點擊來自傳統自然排名，哪些來自 AIO。
- 成效分析受限：傳統的 SEO 指標，如排名、曝光、點擊、CTR，已不足以完整反映網站在 AIO 環境下的實際影響。
如何追蹤 AI Overviews 成效？
由於 Google Search Console 無法獨立篩選 AIO 數據，第三方工具成為觀察 AIO 成效的重要方式。目前市面上第三方工具，雖然還沒有統一的衡量標準，但大多以「 AI Visibility（AI 能見度）」作為核心指標，用來衡量品牌在各大 AI 搜尋工具中的表現，並與競品進行比較。
以 Ahrefs 的 Brand Radar 為例，主要功能有：
- AI Share of Voice（AI 聲量）：比較品牌與競品在 AI 回應的曝光比例，衡量品牌的 AI 能見度與聲量
- AI Response（AI 回應）：顯示使用者實際輸入的 prompt 與 AI 回應，理解品牌與競品在 AI 搜尋中的呈現方式
- Cited domains（AI 引用網域）：顯示 AI 回應中所引用的網域來源
透過以上功能，品牌可以展開具體優化行動：
| AI 指標優化方向 | 說明 |
|---|---|
| 新關鍵字佈局 | 針對會觸發 AIO 的關鍵字或 prompt，布局相關主題及內容 |
| 內容缺口補強 | 當發現某些 prompt 經常出現競品卻沒有你的品牌，針對相關頁面進行調整與補強 |
| 品牌敘事調整 | 檢視 AI 回應中如何描述品牌，若呈現與預期不符，需透過內容與公關操作調整網路上的敘事方式 |
| 引用來源拓展 | 分析 AI 偏好引用的網域類型，並尋找相關合作/媒體網站，增加品牌被 AI 納入回應的機會 |
AI Overviews 運作原理：與傳統搜尋機制有何不同？
現在我們對於 AIO 指標有了方向：關注哪些關鍵字會觸發 AIO、並獲得 AI 引用。
下一步就是思考如何優化。要做到這點，必須先理解 AIO 的運作原理：
根據 Michael King 專利解析 與 Google 官方說明，傳統搜尋與 AI Overviews 最大的差異，在於 AIO 加入了「Query Fan-Out（查詢擴展）」技術。
傳統 Google 搜尋，屬於 「確定式檢索」
當使用者輸入關鍵字，Google 從索引資料庫抓取最相關的頁面，再依排名因素（內容品質、連結、網站體質等）排序，呈現「十個藍色連結」。換言之，搜尋結果幾乎是「輸入什麼、就得到什麼」。
AI Overviews（AIO），採取 「機率式生成」
流程不再只是單純比對關鍵字，而是一連串推理與生成：
- 理解查詢與上下文：Google 先分析使用者問題，並結合歷史查詢、地點、裝置等脈絡訊號，推測使用者真正在問什麼。
- Query Fan-Out（查詢擴展）：這是 AIO 的核心技術。使用者輸入一個問題後，Google 會自動生成 20～30 個延伸查詢，例如比較型、暗示型、相關歷史查詢，甚至是「你沒講出口但 AI 猜測你會問」的問題。
- 例如，當使用者輸入「2025 電動車推薦」，Google 可能同時檢索：
- 「Tesla 和 Rivian 的差異」
- 「適合家庭的電動車」
- 「充電速度最快的電動車」
這些延伸查詢的結果都會被納入考量。
- 擷取段落與推理：Google 從相關文件中擷取段落，經過大型語言模型（LLM）推理與比對，篩選出最能支撐答案的內容片段。
- 生成與驗證：LLM 組合出一個條列或段落式的回覆，並附上可靠的引用來源連結。
換句話說，Google 不只看原始查詢，而是自動「腦補」一系列相關問題，進行擴散式檢索與合成。因此，若想提高被 AIO 引用的機會，網站內容需要「深、廣、清楚、有邏輯」，並透過主題叢集（Topic Cluster）策略建立完整知識架構，才能在這種多層次推理過程中被納入答案。
如何被 AI Overviews 摘要引用？8 個實戰策略
想要在 AI Overviews（AIO）中被引用，關鍵是讓 AI 把品牌內容視為可信賴的參考來源。
具體如何做？首先，要建立一個觀念：「傳統 SEO 排名不可忽視。」
SEO 排名依舊是核心
雖然 AIO 的運作原理比傳統搜尋更複雜，但 Google 官方強調：「AEO、GEO，本質上就是 SEO。」從下圖可以看到，AIO、AI Mode 額外加入了 Query Fan-Out 技術，但整體所使用的技術與傳統搜尋大量重疊。
第三方研究也驗證了這點。根據 Growth Memo 數據：「超過 60% 的 AIO 引用來源，來自 Google 搜尋結果前 10 名的頁面。」
也就是說，想被 AIO 引用，SEO 排名是核心門檻。如果網頁無法進入前十名，被 AI 選作引用來源的機率將大幅降低。
具體如何優化？以下整理 8 個實作方法：
1. 主題叢集（Topic Clusters）
透過 Topic Cluster 策略，圍繞核心主題建立相關內容（pillar + cluster），彼此以內部連結串聯，可強化主題深度與廣度，讓 AI 更能理解品牌在該領域的專業度。
2. 答案優先
每個段落開頭以一兩句簡短明確的話解答使用者問題，再補充背景、步驟、範例說明。讓 AI 在生成摘要時更容易抓到直接答案。
3. 結構清晰
使用 H2/H3 標籤分段，並善用列點、表格等格式整理內容，讓 AI 能快速抓到重點。
4. 更新內容
AI 傾向引用新鮮內容，若內容過時、與現況偏離，就容易被淘汰。建議定期更新文章、加入更新日期資訊，維持文章時效性與新鮮度。
延伸閱讀：AI 內容會影響 SEO 排名嗎？3 大風險 + AI SEO 真實數據分享！
5. 結構化資料
加入 Product、FAQ、HowTo、Article 等結構資料標記，能幫助 Google 及 AI 爬蟲更清楚理解內容型態，協助爬蟲判讀內容，提升被 AI 摘要引用的機會。
6. E-E-A-T 強化
文章新增作者簡介，說明專業背景或經驗，並盡可能加入原始研究、實驗數據、案例等，有助於建立信任與專業形象，讓 AI 視網站為可信賴的資料庫。
7. 加入多媒體
AIO 會除了顯示文字外，也會引用圖片。頁面加入圖片或影片等多媒體，不僅有助於使用者體驗，也使 AI 摘要有素材可以引用，加強品牌識別度與曝光。
8. 外部合作
針對「推薦」類關鍵字搜尋，AI 傾向引用推薦型清單文章。與部落客、KOL、新聞媒體合作，發表開箱體驗或產品推薦文，有助提升品牌曝光與能見度，增加被 AI 引用機會。
AI Overviews 常見問答
1. AI Overviews 一定會顯示嗎？
不一定。Google 會依據查詢的複雜度與資訊需求判斷，並非所有關鍵字都會觸發 AIO。通常會在「資訊型、長尾」搜尋出現 AIO 版位。
2. AI Overviews 的答案正確嗎？
AIO 的答案並非百分之百「正確」，雖然會經過檢索和語意分析並引用高品質、多元資料來源，但仍有可能出現「錯誤」、「過時」或「誤解語意」的現象。這也是為什麼 Google 在答案下方會加上引用來源連結。
3. 廣告會不會出現在 AI Overviews 裡？
會，但廣告會根據使用查詢內容、AI 摘要內容進行匹配，並出現在 AI 摘要的上方、下方或內文中。用於協助使用者更快找到相關商家、產品和服務，尤其在具有商業意圖的查詢中較常見。目前僅於美國的英文版本介面放送廣告，未來會逐步擴大至其他英文市場。
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