AI 搜尋革命：從找答案到幫你完成任務的時代
你最近在 Google 搜尋時，有沒有注意到那個「AI 模式（AI Mode）」選項？
2025 年 10 月，Google 正式在包含台灣的 180 多個國家推出繁體中文版本，
這意味著：搜尋，正式跨入「AI 理解你」的新紀元。
AI 搜尋的變革，不只是介面更新，而是一場邏輯革命。
從過去的「輸入關鍵字 → 找連結」，進化到「輸入問題 → 得到整合解答」，
如今更進一步邁向「提出需求 → AI 幫你完成任務」。
Google CEO Sundar Pichai 在 I/O 2025 上說得很直接：
「搜尋不只是回應，而是行動的起點。」
也就是說，搜尋引擎不再是工具，而是變成你的智慧夥伴（Intelligent Agent）。
這場轉變的核心，就在於三大關鍵：多模態（Multimodal）、個人化（Personalization）、以及 AI Mode 的任務化思維。
多模態搜尋：AI 不只看懂字，還能「看懂世界」
從文字搜尋到影像理解的跨越
過去的搜尋主要依賴文字輸入，但人類的資訊世界遠比文字複雜。
我們看到一件衣服、一家餐廳、一張海報的瞬間，腦中浮現的問題是：「哪裡買？評價如何？有沒有更便宜？」
Google Lens 早在 2025 年初就達到驚人的數字——每月 120 億次影像搜尋。
使用者拍下一個物品、一道菜或一個地標，AI 就能立即辨識、整理並提供相關資料。
多模態搜尋的典型應用
| 應用場景 | 實際操作 | AI 提供的延伸服務 |
|---|---|---|
| 購物搜尋 | 拍下街上看到的服裝 | 顯示相似商品、品牌資訊與購買通路 |
| 翻譯功能 | 對準外文標示 | 即時翻譯並提供背景說明 |
| 教育用途 | 掃描數學公式或生物標本 | 顯示解題步驟或物種資訊 |
| 外出探索 | 拍下餐廳門口 | 顯示評論、菜單與交通資訊 |
這背後的意義不只是方便，而是代表 AI「看懂了世界」。
Google 甚至在 I/O 2025 推出 Search Live 功能，
讓使用者能用鏡頭邊看邊問問題：「這家餐廳評價如何？」「這個零件怎麼拆？」
AI 結合鏡頭畫面與語音輸入，提供即時、具情境的建議。
語音搜尋的崛起
Gemini Live 已支援 45 種語言的自然對話，平均對話長度是純文字搜尋的五倍。
人們越來越習慣「用說的」而非「用打的」與 AI 互動。
未來搜尋的輸入方式將不再受限於鍵盤，而是融合聲音、畫面與感知的多模態互動。
→ 關鍵啟示：
未來的 SEO，不只是寫給人看的文字，而是「讓 AI 聽懂、看懂、解釋得出」的內容結構。
個人化搜尋：AI 懂的不只是你問什麼，而是你為什麼問
從關鍵字到情境理解
個人化搜尋（Personalized Search）在 2025 年進入全新階段。
Google 開放使用者選擇是否讓 AI 學習 Gmail、Maps、Calendar、YouTube 的使用資料，
藉此提供「情境化搜尋建議」。
當你輸入「週末去哪玩？」時，AI 不只是給出熱門景點列表，
而是根據你的時間表、交通偏好與過去旅行紀錄，
主動推薦符合你狀況的方案——甚至會排除下雨地區。
實際應用場景
| 使用者情境 | AI 的行為 | 實際例子 |
|---|---|---|
| 旅遊規劃 | 結合 Gmail 訂票紀錄與 Maps 收藏 | 自動推薦符合週末時段的景點與餐廳 |
| 電商搜尋 | 根據購買紀錄與價格敏感度動態排序 | 顯示符合預算與風格的商品 |
| 教育平台 | 分析學習歷程與弱點 | 推薦下一步課程模組 |
| SaaS 工具 | 根據使用者角色（行銷人、工程師） | 顯示最相關的功能或文件教學 |
這種「懂你」的搜尋讓資訊更準確，也更具預測力。
但同時也帶來挑戰：過度個人化可能形成資訊繭房（Filter Bubble）。
品牌需注意的方向
若網站內容過於封閉、結構不明，AI 將難以抓取與理解。
因此品牌在新搜尋時代，應注重：
- E-E-A-T（專業性、經驗性、權威性、可信度）架構強化
- Schema 結構化標記
- FAQ 與產品說明語意優化
- 開放式內容策略（避免只做封閉式社群貼文）
→ 關鍵啟示：
AI 搜尋時代的「曝光」，不只是 SEO 排名，更是「被 AI 引用」的能力。
AI Mode：Google 搜尋的「任務代理人」正式登場
技術核心：Query Fan-Out
AI Mode 的強大之處，在於它不只是生成答案，而是拆解問題、分工處理。
這個機制被稱為 Query Fan-Out（查詢扇出）。
舉例來說：
當你問：「帶小孩去 Nashville 有什麼適合的活動？」
AI Mode 會自動拆成：
- Nashville 親子餐廳
- Nashville 兒童博物館
- Nashville 週末天氣
- Nashville 室內活動
同時平行搜尋 70+ 網站，再彙整成一份整合答案。
這讓 AI 能處理過去搜尋引擎無法應付的「多面向問題」。
強化推理：Gemini 2.5 模型
AI Mode 搭載 Gemini 2.5 多模態模型，支援百萬字級輸入、理解長文、影像與影片。
它能閱讀數十頁的研究報告、分析多個資料來源、生成含引用的摘要報告。
換句話說，它不只是「懂語意」，而是真正具備「研究力」。
Deep Search 深度研究模式
AI Mode 內建的 Deep Search 能發出數百個子查詢、分析數千份文件，
再產出附上完整引用的「研究報告」。
這對學術研究、商業競爭分析與市場預測具有極大價值。
整合生態系的任務代理人
當你說：「幫我安排下週三的晚餐聚會」，
Gemini Live 能：
- 自動建立 Calendar 活動
- 從 Maps 推薦餐廳
- 寄送邀請給 Gmail 聯絡人
AI 不只是幫你「找資訊」，而是直接「替你完成任務」。
📈 實際應用範例
| 搜尋任務 | AI Mode 執行結果 |
|---|---|
| 「幫我安排週末去宜蘭的親子行程」 | 整合天氣、交通、景點、住宿、自動生成行程表 |
| 「比較 Dyson 和 Shark 哪台吸塵器更適合家庭使用」 | 生成比較表格：規格、價格、優缺點、用戶評價 |
| 「幫我找三個週三晚上能聚餐的餐廳」 | 整合 Maps 與 Calendar，自動發送邀請 |
搜尋的三大變化：從關鍵字到任務導向
| 維度 | 傳統搜尋 | AI 搜尋（AI Mode 時代） |
|---|---|---|
| 功能定位 | 查找資訊 | 完成任務 |
| 使用輸入 | 文字 | 文字 + 語音 + 影像 |
| 回應形式 | 網頁連結 | 整合摘要與行動建議 |
| 使用互動 | 單次查詢 | 持續對話、多步任務 |
| 決策模式 | 人判斷 | AI 推理與預測 |
| 搜尋意圖 | 找資料 | 解決問題、預測需求 |
三大趨勢總結：
- 任務導向（Task-Oriented）：搜尋將以行動為中心。
- 多模態融合（Multimodal Integration）：AI 將同時理解文字、聲音、影像。
- 主動預測（Predictive AI）：AI 能根據使用者習慣主動提供建議。
品牌與企業的應對策略：從 SEO 到 GEO 的進化
AI 搜尋的出現，意味著傳統 SEO 必須進化為 GEO（Generative Engine Optimization）。
關鍵不再是「排名」，而是「被引用」、「被信任」、「被理解」。
✅ 企業行銷應對建議
| 策略方向 | 具體行動 |
|---|---|
| 1. 結構化內容 | 使用 Schema、FAQ、HowTo、Product 資料標記，讓 AI 能理解資料意圖。 |
| 2. 品牌權威建設 | 建立 E-E-A-T 架構：明確作者、公司、憑證與專業頁面。 |
| 3. 多模態內容 | 建立影片、圖片、語音素材，提高被 AI 引用率。 |
| 4. 可引用知識頁面 | 撰寫「完整解釋型內容」取代短篇文章，提供 AI 抽取素材。 |
| 5. AI 搜尋監測 | 追蹤網站在 AI Overviews、ChatGPT、Perplexity 中的被提及狀況。 |
🚀 品牌思維轉換
未來的 SEO，不是爭第一名，而是讓 AI 「記得你」。
這正是品牌在 AI 時代的關鍵競爭力。
未來搜尋生態的三個新機會
- 本地化內容成為黃金區塊
AI 優先引用具「地理位置相關性」的內容，如地方商家、旅遊、評論。
→ 地方企業與民宿品牌可藉此強化在地關鍵字內容，提升被引用率。 - 知識型品牌崛起
AI 更傾向引用「可驗證且具權威」的知識來源。
→ 對 B2B 企業、顧問、教育與醫療產業而言，這是新流量入口。 - AI 行銷整合服務成為標配
SEO、AI 策略與自動化追蹤的整合服務將快速普及。
→ 企業需同步建立 AI-ready 網站與內容基礎。
讓 AI 記得你的品牌，而不是取代你
AI 搜尋的時代，不只是搜尋方式改變，更是資訊權力的重新分配。
當「搜尋引擎」變成「思考引擎」，內容競爭也從「誰曝光」變成「誰被信任」。
對企業來說，這是一場品牌進化的契機。
當別人還在追關鍵字排名，你可以開始讓 AI 主動「引用你、推薦你、相信你」。
