生成式人工智慧時代搜尋的未來：將發生哪些變化以及如何應對

最重要的變化在於：搜尋正逐漸演變成一個混合系統，其功能不再侷限於返回連結。生成式人工智慧越來越常應用於檢索過程之上，它能總結搜尋結果，讓使用者提出後續問題，有時還能幫助使用者完成特定任務。傳統的搜尋結果仍然重要，但從提問到獲得答案的路徑正變得越來越短，也越來越像對話。

但這並不意味著開放網路正在消失。主流的搜尋產品仍然依賴網頁、索引、結構化資料和資訊來源。實際的變化在於，使用者在決定是否開啟某個網頁之前，可能會先看到一個綜合答案。對於搜尋用戶而言，這使得驗證資訊的能力變得更加重要。對於出版商和品牌而言，這提升了內容的可發現性和可引用性的價值。

到 2026 年，已經發生了哪些變化？

一些曾經看似實驗性的功能如今已成為主流搜尋體驗的一部分。谷歌將 AI 模式描述為一種由人工智慧驅動的搜尋體驗，它可以將問題分解為子主題、執行多次搜尋、合併結果並支援後續提問。谷歌將這種方法稱為「查詢扇出」。其文件也指出，AI 模式可以接受文字、語音、圖像和文件。請參閱Google搜尋說明中的 AI 模式部分。

OpenAI 目前的搜尋文件也描述了一個類似的模型，該模型可以搜尋網絡，將請求重寫為一個或多個目標查詢，及時返回答案，並附加內聯引用或「來源」面板。請參閱OpenAI 的 ChatGPT 搜尋文件。

微軟也在朝這個方向發展。 Bing 長期以來一直將直接答案與普通搜尋結果混合在一起，而現在，微軟透過 Bing 網站管理員工具向網站所有者公開了 AI 引用數據。 2026 年 2 月，微軟推出了 AI 效能報告的公開預覽版，該報告顯示了發布商 URL 在 Microsoft Copilot、Bing 中 AI 生成的摘要以及部分合作夥伴體驗中的引用情況。請參閱微軟的 Bing 網站管理員公告。

為什麼生成式搜尋與傳統搜尋感覺不同

1. 一次請求可以取代多次單獨的搜索

傳統搜尋鼓勵用戶將問題分解成關鍵字。而生成式搜尋則可以一次接受整個問題。用戶無需先搜尋“筆記型電腦電池續航時間”，再搜尋“輕薄筆記型電腦”，最後搜尋“視訊通話攝影機”，而是可以直接搜尋一款適合經常出差旅行、電池續航時間長、且能在特定預算內用於日常視訊會議的輕薄筆記型電腦。

之所以有效，是因為現代系統通常使用檢索增強生成（RAG）。 RAG 是一種語言模型在查詢時利用從外部來源檢索的​​資訊產生答案的方法。谷歌明確指出，生成式搜尋功能依賴其核心搜尋索引的檢索和基礎分析。請參閱Google關於優化生成式 AI 功能的指南。

2. 搜尋正變得越來越對話化

搜尋會話不再需要每次查詢重新開始。使用者可以提出廣泛的問題，縮小答案範圍，更改約束條件，並要求進行比較，而無需重複輸入所有上下文資訊。這對於規劃、學習、產品研究和故障排除尤其有用。

例如，有人計劃去京都旅行，可能會先問“京都哪些街區既安靜又交通便利？”，然後又問“如果我想在早上7點前到達京都站，哪個街區最合適？”第二個問題取決於第一個問題。對話式搜尋能夠保持搜尋的連貫性，而零散的關鍵字搜尋則無法做到這一點。

3. 搜尋正變得多模態

文字不再是唯一有效的輸入方式。搜尋產品越來越接受圖像、語音、文件和其他文件。使用者可以拍攝物件照片、上傳PDF檔案或語音提問，而無需用關鍵字描述所有內容。當資訊需求難以表達時，例如識別設備、比較圖表或詢問有關長篇文件的問題，這一點尤其重要。

4. 結果可以包括行動，而不僅僅是資訊。

搜尋的發展方向是從「尋找頁面」轉向「理解、比較，有時甚至採取行動」。在特定情況下，搜尋體驗已經能夠提供本地可用性、地圖、產品選擇、預訂資訊、購物資訊以及其他結構化操作。具體功能取決於產品、地區、帳戶和支援的合作夥伴，因此使用者不應認為所有查詢都可以在搜尋介面內完成。

何時該相信人工智慧的答案，何時該公開原始碼？

生成式搜尋有助於資訊綜合，但不能取代來源核查。谷歌的AI模式幫助頁面警告說，AI的回答可能會出錯，並建議在多個來源核實重要資訊。 OpenAI也建議用戶查看引用的來源，因為搜尋結果和引用可能不完整、過時或不正確。

一個好的規則很簡單：先利用綜合分析的結果來確定方向，然後當某個說法重要到足以影響金錢、健康、安全、合規性或重大決策時，再去查閱原始資料。

這對網站、出版商和搜尋引擎優化 (SEO) 意味著什麼？

最大的誤解在於認為生成式搜尋會讓傳統 SEO 變得無關緊要。谷歌目前的指南恰恰相反：技術和內容基礎依然適用。網頁通常需要可抓取、可索引，並且符合出現在摘要中的條件，才能作為輔助連結用於Google的生成式搜尋功能。谷歌也表示，AI 概覽或 AI 模式並無特殊的技術要求。請參閱Google搜尋中心的 AI 功能文件。

然而，重點正在發生轉變。僅僅重述常見資訊的內容更容易被答案引擎壓縮。而包含原創報道、第一方資料、專家分析、清晰的產品詳情、最新文件、獨特圖片或直接體驗的內容，則能為系統和讀者提供一些通用摘要難以複製的資訊。

Google2026年的指南明確建議網站所有者創建獨特、有價值且非同質化的內容，並告誡他們不要盲目追求膚淺的“AEO”（應用優化）或“GEO”（地理位置優化）技巧。指南也指出，基礎SEO對於在人工智慧生成式搜尋體驗中的可見性仍然至關重要。實際上，這意味著發布商仍然應該優先考慮網站的可抓取性、規範網址、準確的標題、有用的頁面結構、內部連結、頁面加載速度以及以人為本的內容，而不是為人工智慧搜尋開發一套獨立的技術堆疊。

可見性正以新的方式變得可以衡量。

2026 年最重要的發展之一是網站所有者將獲得關於生成式搜尋曝光的直接報告。谷歌宣佈在 Search Console 中推出專門的搜尋生成式 AI 效能報告，包括在 AI 概覽和 AI 模式等功能中的可見性。谷歌的更新指出，這些洞察已於 2026 年 8 月 31 日前推廣至全球所有網站。報告包含展示次數、頁面瀏覽量、國家/地區、設備和日期等資訊。請參閱Google Search Console 的公告。

Bing 的 AI 效能報告採用以引用為中心的方法，顯示總引用次數以及在支援的 AI 體驗中作為來源出現的 URL。這使得衡量問題從單純的“我的藍色連結排名如何？”擴展到“我的頁面是否在 AI 答案中使用或被引用？”

因此，對出版商而言，有用的指標範圍將會擴大。自然訪問量仍然重要，但人工智慧引用、生成式功能中的展示次數、品牌搜尋、輔助轉換、回頭客、訂閱量、潛在客戶以及人工智慧摘要推送後的流量品質也同樣重要。

接下來可能會發生什麼事？

搜尋將變得更加以任務為導向

這代表著一個重要的發展方向，但並不代表所有任務最終都會轉移到搜尋引擎內部。人工智慧系統越來越能夠比較各種選項、分析多個資訊來源，並將使用者與相應的操作連結起來。隨著時間的推移，對於人工智慧系統支援的任務而言，搜尋、研究、規劃和執行之間的界限可能會變得模糊。

個性化將變得更有用，也更敏感。

如果搜尋系統了解您的位置、偏好、過往搜尋記錄、行事曆或購買限制，就能提供更精準的答案。但同時，這些資訊也會引發隱私和控制方面的問題。使用者應該專注於歷史記錄、位置資訊、已連接應用程式和記憶體設置，而不是想當然地認為所有個人化搜尋結果都僅基於當前搜尋字詞。

引用和來源將成為產品的一部分

在傳統搜尋中，來源即為搜尋結果。而在生成式搜尋中，答案可能優先顯示，這使得資訊來源（即資訊的出處）變得更加重要。目前的產品已經非常重視引用、來源面板和出版商連結。這些機制的品質對於建立信任至關重要，因為流暢的答案並不等於經過驗證的答案。

網路必須同時服務個人和代理商。

搜尋正逐漸與人工智慧代理（AI代理）融合：這些系統能夠解讀網頁並為使用者執行特定操作。谷歌2026年的指導方針中探討如何讓網站適應瀏覽器代理程式和新興的代理商體驗。對於網站所有者而言，這意味著他們更有理由確保網頁在技術上清晰易懂、易於訪問，並且圍繞用戶的實際任務而不是僅僅圍繞關鍵字定位來構建。

如何駕馭生成式人工智慧搜尋時代

對使用者而言，最佳方法既非盲目信任，也非一概否定。當AI搜尋能夠節省時間時，可以使用它；但在準確性至關重要時，則應查閱原始資料。詢問日期、限制條件、分歧以及來源連結。如果某個答案對於複雜的主題而言顯得過於簡單，請務必核實。

對出版商而言，要著眼於打造持久價值。確保頁面易於抓取和理解，發布原創信息，保持重要事實的時效性，並讓讀者在閱讀摘要後有理由訪問原文。然後，要同時衡量傳統搜尋表現和新興人工智慧的可見度，而不是將二者視為兩個獨立的領域。

搜尋的未來並非只是「用人工智慧取代連結」。它是一個分層系統：檢索找到相關資料，產生模型對其進行組織，引用提供追溯證據的路徑，而行動選項則越來越多地與答案並列。能夠最好地適應這種變化的組織和用戶，將是那些保留了舊時代搜尋中最重要習慣的人：他們懂得何時答案就足夠了，何時應該進一步檢查來源。