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付費點擊慘跌 68%,比自然流量更慘!AI Overviews 如何顛覆搜尋行銷?

瀏覽數: 1 | 更新日期: 2025-12-23 21:27:57
付費點擊慘跌 68%,比自然流量更慘!AI Overviews 如何顛覆搜尋行銷?

Google 搜尋介面的巨變,正在顛覆「花錢買流量」的傳統模式。過去,行銷人常說:「最好的藏屍地點是 Google 搜尋結果的第二頁。」但在 2025 年的今天,即使你砸錢買到首頁廣告位,也可能無人問津。根據最新數據,當 Google 的 AI Overviews (AIO,AI 摘要) 出現時,付費廣告的點擊率 (CTR) 遭受重創,跌幅甚至超越自然流量。這不只是 SEO 的危機,更是 SEM (搜尋引擎行銷) 的存亡之戰。

付費點擊慘跌 68%,比自然流量更慘!AI Overviews 如何顛覆搜尋行銷?-Sharktech

數據揭秘:AI 佔領版面,點擊去哪兒了?

根據 Seer Interactive 的 2025 年 9 月更新報告,以及多位科技媒體分析,我們看到一個驚人趨勢:

  • 付費點擊 (Paid CTR) 暴跌 68%:過去以為高出價就能穩拿流量,但 AIO 直接解答用戶問題後,用戶點擊意願銳減。這在資訊型查詢(如產品評測或操作指南)中尤為明顯。
  • 自然流量 (Organic CTR) 下滑 61%:自然結果同樣被擠壓,但付費廣告的跌幅在特定情境下更劇烈,因為 AIO 搶佔了頂部「黃金視線區」。
  • 零點擊 (Zero-Click) 搜尋成主流:用戶在搜尋結果頁 (SERP) 直接獲取答案,無需點擊任何連結,包括廣告或自然結果。

關鍵洞察:Google 正從「連結導航器」轉型為「答案提供者」。當用戶意圖在首屏即被滿足,點擊行為自然減少。

為什麼付費廣告傷得最重?

參考 Manager Today 及 AI 趨勢報告,付費 CTR 崩盤的主因有三:

  1. 版面物理排擠:AIO 常居頂端,圖文豐富,將付費廣告推到螢幕下方,甚至需捲動才能看見。
  2. 資訊滿足度提升:針對資訊型搜尋,AIO 彙整多源內容成「懶人包」,用戶看完即離開,無需點擊「購買」或「註冊」廣告。
  3. 信任轉移:用戶偏好 AI 的中立摘要,而非標記 "Sponsored" 的推銷內容。這讓品牌公信力面臨挑戰。

在 AI 主導的搜尋生態下,品牌若無法適應用戶對即時、中立資訊的偏好,將難以維持競爭力。這也提醒行銷人,未來策略需從根本轉型,而非僅靠預算堆疊來彌補損失。更進一步來說,這種轉變已促使許多企業開始投資 AI 工具自身,例如利用生成式 AI 來優化廣告文案或預測用戶意圖,從而減緩損失。

根據 Skai 的 2025 年報告,採用 AI 輔助策略的品牌,其 ROAS 平均回升 20%,證明及時調整能帶來顯著效益。最終,這場危機也可能是轉機,推動數位行銷向更智能、更用戶導向的方向演進,讓那些敏捷適應的玩家在競爭中脫穎而出。

流量紅利退潮,AI 顛覆賽局:行銷人該如何突圍?

當 Google 搜尋不再只是提供連結,而是直接透過 AI 生成答案;當廣告競價不斷飆升,卻換來日益低落的點擊率——行銷人正站在一個分水嶺上。過去依賴「撒幣換流量」與「堆疊關鍵字」的粗暴打法,在生成式搜尋(SGE)崛起的時代已顯得蒼白無力。

面對「零點擊」(Zero-Click)搜尋行為的普及,品牌的生存戰不再是與同業競爭排名,而是要證明自己比 AI 更具「人味」與「深度」。這不僅是一場預算的保衛戰,更是一次行銷思維的徹底重構。若是繼續沿用舊地圖,將永遠找不到新大陸。

那麼,在演算法與 AI 的夾縫中,行銷人該如何重新定義價值,將危機轉化為新的流量入口?以下四大關鍵行動,將是品牌突圍的生存指南:

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停止盲目燒錢:直面 ROAS 下滑危機

面對點擊率腰斬的現實,行銷人不能再繼續盲目加碼廣告預算,那只會進一步拖累 ROAS(廣告投資報酬率)。

重塑關鍵字佈局:鎖定「複雜決策」長尾流量

專家建議的轉型策略,首先要從重塑關鍵字策略入手,避免投放那些 AI 能輕鬆提供直接答案的關鍵字,例如天氣查詢、匯率轉換或基本定義類型,因為這些往往導致預算白費。相反,應該聚焦於複雜決策型的長尾關鍵字,像是「2025 年最佳電動車比較與購買心得」,這些需要融入主觀評論、個人經驗或深入分析,而 AI 目前仍難以完美取代。

從 SEO 進化至 AIO:搶佔 AI 摘要的曝光紅利

同時,內容策略也需從傳統 SEO 進化到 AIO(AI Optimization)優化,透過優化網站結構並提升內容權威性,積極爭取成為 AI 摘要的資料來源,即使點擊率降低,這仍是品牌曝光的全新管道。

注入「人味」與情感:以 E-E-A-T 建立不可取代性

更重要的是,要注入「人味」元素,因為 AI 雖然擅長事實彙整,卻弱於情感連結或實測心得,因此創作充滿獨特觀點、實際案例與故事的內容,能夠更好地符合 Google 強調的 E-E-A-T 原則(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)。

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Tail

具備多年 IT 領域經驗,目前在研究所專注於演算法設計、AI 模型評估,以及計算機數學的理論研究,致力於結合理論與應用。

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