隨著 AI 搜尋技術的快速發展，傳統的搜尋引擎已經逐漸被更智慧、更個人化的 AI 搜尋引擎取代，而「零點擊搜尋」(Zero-Click Search) 成為數位行銷的重要挑戰。
根據Semrush 2023年數據，高達57% 的Google搜尋是零點擊搜尋，這對企業網站、內容行銷與SEO策略產生重大影響。
AI 搜尋引擎不僅影響了傳統 SEO 策略，也對數位行銷、內容創作和企業品牌曝光方式帶來重大變革。現今，Google、Microsoft、OpenAI、Perplexity 以及 DeepSeek 等新興搜尋引擎正激烈競爭，爭奪搜尋市場的主導權。
本文章節
什麼是「零點擊搜尋」？為何它越來越重要？
零點擊搜尋的興起
AI總覽（AI Overviews）
AI個人化搜尋趨勢
2024-2025 最新 AI 搜尋引擎概覽
Google SGE
Microsoft Bing AI
OpenAI ：SearchGPT
Perplexity AI
DeepSeek AI
Felo
Meta AI
什麼是「零點擊搜尋」？為何它越來越重要？
零點擊搜尋的興起根據 Bain & Company貝恩顧問公司 調查，約有八成消費者，在超過40%搜尋中直接採納「零點擊」結果，導致網站自然流量平均下滑15%至25%.
近年來，AI技術的進步改變了搜尋引擎的運作方式，Google等搜尋引擎整合生成式AI技術，導致「零點擊搜尋」（Zero-Click Search）成為新趨勢。
所謂的零點擊搜尋，是指使用者在搜尋後，直接在搜尋結果頁面 (SERP) 上獲得解答，而無需點擊進入網站，這樣得到的搜尋結果叫做「AI總覽（AI Overviews）」。
AI總覽（AI Overviews）直接顯示天氣、股價、匯率等
有關即時動態資訊，無需點進氣象或金融等網站。
Google 特色摘要 (Featured Snippet)
直接提供問題答案，例如：「美國總統是誰？」搜尋結果直接顯示「川普」，而無需點進網站或維基百科。
AI生成的搜尋結果
提供精準回覆，如 Google SGE (Search Generative Experience) 或 Perplexity AI，直接提供完整的解答。
知識圖譜（Knowledge Graph）
彙整綜合性資訊，對應主要使用者需求。
AI個人化搜尋趨勢隨著AI搜尋的演進，可以提供使用者更個人化的搜尋體驗，主要體現在：
基於歷史數據與偏好推薦內容（如Google Discover）。
語意理解提升，能精準解析長句查詢與自然語言問題。
多模態搜尋（如Google Lens），可透過圖片、語音進行搜尋。
即時互動，讓用戶能即時對話，獲取更精準的資訊。
這些趨勢表明，搜尋需求已從「關鍵字比對」進化為「語意理解」。
2024-2025 最新 AI 搜尋引擎概覽
我們整理了近年全球關注度最高的AI搜尋引擎，初步說明核心技術、模型架構、功能特點與進展。
Google AI 搜尋引擎：Google SGE（Search Generative Experience）技術架構
透過 Google Gemini 模型進行搜尋結果的即時 AI 生成。
整合來自 網頁、新聞、論壇（如 Reddit）、影音等多重來源的資訊。
多模態處理（Multimodal Processing），可同時分析文字、圖片和影片內容。
功能特色
零點擊搜尋（Zero-Click Search）：直接在搜尋結果中獲取完整答案。
生成式 AI 回應：根據查詢提供完整的 AI 生成摘要，而不僅僅是相關網頁列表。
互動式搜尋（Conversational Search）：允許用戶進行多輪對話來細化搜尋內容。
最新進展
Google 正在測試 「AI 模式」，允許用戶選擇 AI 生成的完整頁面回應，而非傳統 SERP（搜尋結果頁面）。
Gemini 2.0（2024 年 12 月）增強了多步驟推理能力，提高 AI 回應的精準度。
Microsoft Bing AI技術架構
由 GPT-4（OpenAI） 提供 AI 生成能力，並整合微軟 Azure AI 基礎設施。
內建 Copilot AI 助理，能根據用戶需求提供即時、深度搜尋回應。
功能特色
即時網頁瀏覽（Live Web Search）：提供最新資訊，而非僅限於訓練數據庫內的內容。
資料來源透明度：每條 AI 回應皆附帶明確的來源連結，避免 AI「幻覺」（Hallucination）問題。
深度問答：根據上下文提供多層次的回答，適合專業搜尋需求。
最新進展
Bing Chat Enterprise：專為企業用戶開發，支援更安全的 AI 搜尋，避免數據洩漏。
2024 年 Q4 計劃升級至 GPT-4.5 或 GPT-5，以提高搜尋準確度與推理能力。
OpenAI 搜尋技術：SearchGPT：OpenAI AI 搜尋引擎技術架構
結合傳統搜尋與 GPT-4o 生成式 AI，可在即時網頁數據與大語言模型回應間切換。
透過 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技術，提高搜尋回應的可靠性。
功能特色
即時搜尋模式：可選擇是否允許 AI 從網頁抓取最新數據，或僅依賴 LLM 訓練數據回答。
動態語境學習（Contextual Adaptation）：能根據使用者過去的查詢歷史來提供更個人化的搜尋結果。
最新進展
2024 年 7 月推出 SearchGPT 原型，計劃未來與 ChatGPT 整合。
針對企業用戶推出 SearchGPT API，讓開發者可將 AI 搜尋功能嵌入自家產品。
Perplexity AI技術架構
採用 混合模型技術（Hybrid Model Approach），結合自家 LLM 與即時網頁數據檢索。
支援多模態搜尋，可處理圖像、表格、影片等不同形式的數據。
功能特色
自動來源引用：每個 AI 生成的回答均附上來源連結，確保資訊透明度。
專業領域強化：在科技、學術、醫療等領域的搜尋表現優於一般 LLM 。
Perplexity Pro 版：支援 GPT-4、Claude 3.5、Llama 3 等多種 AI 模型，允許用戶選擇適合的 AI 引擎。
最新進展
2024 年 4 月推出 Perplexity Pro，提供更精準的搜尋結果與專業領域強化模型。
持續優化 「學術搜尋模式」，吸引學者與專業研究人員使用。
DeepSeek AI技術架構
由中國公司深度求索（DeepSeek） 開發，基於自家 LLM DeepSeek-R1 。
專注於數學、程式設計和邏輯推理，可與 OpenAI 的 GPT-4o 相抗衡。
功能特色
高效 AI 計算架構：以較低運算成本提供高準確度搜尋結果，特別適合學術與工程應用。
與中國 AI 生態系統整合：適用於微信、小紅書等中國應用。
最新進展
2025 年 1 月 20 日發佈 DeepSeek-R1，被視為中國 AI 搜尋市場的重要突破。
在中國市場的下載量已超過 Perplexity，成為最熱門的 AI 搜尋工具之一。
Felo（日本 AI 搜尋引擎）技術架構
由日本 Felo Inc. 開發，結合 AI 聊天機器人與對話式搜尋技術。
支援心智圖格式搜尋，能將搜尋結果視覺化，提高內容結構清晰度。
功能特色
多語言 AI 搜尋：針對日語、中文和英語市場優化搜尋模型。
Felo Pro 版：支援 GPT-4o、Claude 3.5、Llama 3.1 等最新 AI 模型。
最新進展
2024 年推出 Felo Pro，進軍企業級 AI 搜尋市場，吸引金融、醫療產業用戶。
持續測試 「智慧知識庫」 功能，讓企業建立專屬的 AI 搜尋引擎。
Meta 的 AI 搜尋引擎開發技術架構
由 Meta（前 Facebook） 開發，目標是減少對 Google 和微軟 Bing 的依賴。
整合 Meta AI 聊天機器人，可在 Facebook、Instagram、Messenger 和 WhatsApp 上與用戶互動，幫助用戶進行即時搜尋與內容推薦。
利用 大型語言模型（LLM） 進行語意理解。
目前仍依賴 Google 和 Bing 來提供部分搜尋資訊，但逐步開發自主搜尋能力。
功能特色
對話式 AI 搜尋：透過 Messenger、Instagram 和 WhatsApp 與 AI 互動，獲取所需資訊。
即時事件摘要：結合 AI 生成能力與新聞來源，提供時事與趨勢分析。
多平台整合：與 Meta 旗下社群媒體（Facebook、Instagram 等）融合，強化搜尋體驗。
探索個性化搜尋：根據用戶興趣與社群互動數據，提供更符合個人需求的搜尋結果。
最新進展
2024 年 Q4 啟動內部測試，探索獨立 AI 搜尋技術。
Meta AI 擴展至 22 個國家，成為 Facebook 和 Instagram 內建的 AI 助手。
與路透社簽訂合作協議，確保 AI 提供準確的即時新聞摘要，提升資訊可信度。
未來發展目標：建立 獨立的 AI 搜尋索引庫，以增強 AI 回應能力，並計劃發展企業級 AI 搜尋解決方案，挑戰 Google 的搜尋市場主導地位。
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