2025 的搜尋主戰場—準確度、引用透明度與情境整合力，誰更勝一籌？
你最近搜尋時，是否看到 Google 的AI 模式（AI Mode）或 AI Overviews 直接在最上方產生摘要？OpenAI 的 ChatGPT Search、Perplexity 的強化檢索＋清楚引用、以及微軟 Bing Copilot 與 Microsoft 365 的深度整合，也讓「搜尋＝直接得到結論」成為新常態。Google 已在 2025 年將 AI Overviews/AI Mode 擴展到 200+ 國家／40+ 語言，台灣也正式推出繁中版本；OpenAI 正把搜尋特性整合進 ChatGPT；Perplexity 全力發展 Sonar/Pro 與 API；Bing 則持續鞏固辦公場景的生產力優勢。Microsoft Learn+6blog.google+6blog.google+6
技術差異：檢索 × 生成 × 多模態的路線之爭
Google AI Overviews（Gemini 2.x）
以多模態 LLM 為核心，結合 Google 搜尋索引與知識圖譜，RAG 思維與 SERP 原生整合，能多輪追問並在頁面頂端輸出摘要。2025 年進一步擴張語言與地區，AI Mode 與 Lens、旅遊與商品面板等場景越來越深。blog.google+1
OpenAI ChatGPT Search（含 SearchGPT 原型特性）
OpenAI 曾推出 SearchGPT 原型，主打即時檢索＋清楚來源，並承諾將精華融入 ChatGPT；2024Q4 起 ChatGPT 提供更完善的網路搜尋模式，支援最新資訊、連結與來源。OpenAI+1
Perplexity AI（Sonar / Pro / API）
強調引用透明與多來源整合，提供 Pro/Deep Research 與 Sonar API（含可自訂來源、提供引用），受到研究與產業調查族群青睞。Perplexity AI+2docs.perplexity.ai+2
Bing Copilot
以 Hybrid Retrieval + Microsoft 365 生態為核心，具 Office/Edge/Teams 原生整合與語音互動；2025 年持續針對企業 Copilot、Agents、連接器擴充。Microsoft Learn
多模態能力簡述
四家皆支援文字與圖片；Google 與 OpenAI 深化語音／影片理解；Bing 強項在 Office 文件流；Perplexity 支援檔案／PDF 分析與多語處理。官方文件與更新節奏證實，多模態已成「標配」。docs.perplexity.ai+3blog.google+3OpenAI+3
使用者體驗差異：介面、速度與「是否好引用」
| 面向 | Google AI Overviews / AI Mode | ChatGPT Search | Perplexity AI | Bing Copilot |
|---|---|---|---|---|
| 介面與路徑 | SERP 原生整合；AI Mode 標籤切換 | 對話式＋可手動切換搜尋 | 問答＋逐段引用清楚 | Windows/Edge/365 原生 |
| 回應速度 | 簡查詢極快、複雜題中速 | 複雜推理強但偏慢 | 穩定偏快 | 一般查詢快、深推理中速 |
| 引用透明度 | 中（列出來源） | 中（視情況） | 高（逐段標註來源） | 低（多為摘要） |
| 適用場景 | 大眾搜尋、效率探索 | 複雜推理、跨領域蒐集 | 研究、產業調查、報告 | 行政與企業產能提升 |
備註：實際速度與品質會受查詢意圖、語言、地區與資料新鮮度影響；ChatGPT 搜尋可手動啟用以確保抓取最新資料。OpenAI
優缺點總表（策略視角）
| 平台 | 主要優勢 | 主要限制 |
|---|---|---|
| Google AI Overviews | 覆蓋廣、學習成本低（沿用 SERP）、多模態與產品/旅遊等場景深、AI Mode 全球擴張快速 | AIO 會分流點擊，媒體與站點流量受影響；有爭議時常見使用者尋求關閉/繞過方式 |
| ChatGPT Search | 推理與對話體驗出色、來源連結清楚、更新速度提升 | 需正確啟用搜尋模式以避免舊訊；部分語言與在地查詢仍有落差 |
| Perplexity AI | 引用最透明、深度研究/Pro Search、API 友善（可客製來源） | 中文自然度較生硬、免費額度限制、部分題型仍需人工複核 |
| Bing Copilot | Microsoft 365 深度整合、報告/簡報/文件工作流超省時、語音/Edge/Windows 原生 | 深度研究與多輪探究較弱、摘要偏簡略、搜尋市占仍低 |
參考脈絡：AIO 對點擊的影響（Pew、Ahrefs）、媒體流量下滑討論（The Guardian）、AI Mode 擴張（Google 官方）、使用繞過 AIO 的方式（Tom’s Guide）。Tom’s Guide+4Pew Research Center+4Ahrefs+4
最新功能與里程碑（2024–2025）
- Google：AI Overviews/AI Mode 擴展到 200+ 國家／40+ 語言；繁中 AI Mode 在台灣推出；持續強化商品、旅遊與 Lens 的多模態搜尋路徑。blog.google+1
- OpenAI（ChatGPT Search）：SearchGPT 原型特性回收整合至 ChatGPT 的搜尋體驗；2025 上半年釋出更多即時搜尋與購物比較能力，對非登入用戶也開放部分搜尋功能。OpenAI+2OpenAI+2
- Perplexity：推出 Sonar / Sonar Pro API，支援引用、可自訂來源；Deep/Pro Search 聚焦長鏈研究與報告生成。Perplexity AI+1
- Bing Copilot：持續針對 Microsoft 365 Copilot、Agents/Connectors 擴張；釋出企業級擴充與記憶／個人化強化更新。Microsoft Learn
被 AI「引用」比「排名第一」更重要：對企業的三大實戰建議（GEO）
1) 從 SEO 升級到 GEO（Generative Engine Optimization）
- E-E-A-T 強化：作者欄、專家頁、引用文獻、法規／數據連結
- 結構化資料（Schema.org）：FAQ、HowTo、Product、LocalBusiness、Review
- 易抽取模組：每節開頭摘要、要點列表、圖表標題與說明文字
2) 多平台、可追溯的內容供應
- 在 自家官網建立「Knowledge Hub」索引頁，統一定義名詞／流程／FAQ
- 將關鍵內容上傳到 可被引用的平台（例如技術白皮書、PDF、案例庫），並善用 Perplexity 的清楚引用生態
- 視覺化資料（流程圖、比較表）＋可下載版本（PDF/CSV）增加「被引用概率」
3) 以任務路徑設計內容（而非只放關鍵字）
- 旅遊／民宿：從「行程規劃 → 景點地圖 → 交通 → 預算」的一條龍結構
- 製造／B2B：從「應用情境 → 規格 → 材料 → 品管 → 法規 → 案例」的決策樹
- 服務業：從「問題診斷 → 方案分級 → 成本比較 → 成功樣本 → 風險控管」
關鍵數據觀察：點擊率（CTR）與零點擊趨勢
- Pew 研究：出現 AI 摘要時，使用者點擊傳統連結的比例顯著降低（8% vs. 15%）；顯示 AI 摘要會改變用戶行為。Pew Research Center
- Ahrefs 分析：針對出現 AIO 的查詢，頂端結果 CTR 可能下降約 34.5%。Ahrefs
- 產業觀察：零點擊與 AI 摘要是大勢所趨，品牌需用「被引用」思維重構內容供給。Bain
註：市面上對「AI 摘要是否一定導致零點擊上升」的研究並不一致，也有報告顯示影響幅度有限或依查詢型態而異；企業應以自家關鍵詞群組做監測與 A/B。Semrush
不同角色的落地用法範例
| 角色 | 常見任務 | 建議使用主力 | 操作要點 |
|---|---|---|---|
| 行政／專案管理 | 整理決策摘要、會議記錄、比價 | Bing Copilot | Word/Excel/PowerPoint 直接生成、跨檔案總結、語音互動續編輯 Microsoft Learn |
| 內容行銷 | 蒐集素材、確認數據來源 | ChatGPT Search＋Perplexity | ChatGPT 快速彙整、Perplexity 取用可追溯引用產出白皮書草稿 OpenAI+1 |
| B2B/技術 | 技術比較、規格匯整 | Perplexity Pro | 使用 Pro/Deep Research、導出報告、附來源清單方便法務審核 docs.perplexity.ai |
| 電商／旅遊 | 關鍵詞意圖 → 一頁式答案 | Google AI Mode/AIO | 規劃「商品比較卡」與「行程模版」的結構化輸出，促進被 AIO 引用 blog.google |
常見誤區與修正策略
| 誤區 | 為何錯 | 修正 |
|---|---|---|
| 只追求排名 | AIO/AI Mode 會直接產生答案，排名不是唯一接觸點 | 改做 GEO：結構化、可引用、可驗證 |
| 沒有統一知識庫 | AI 難以在你站內「對齊」定義 | 建 Knowledge Hub，統一名詞與 FAQ |
| 不做來源／法規背書 | 缺乏可追溯性時，AI 較少取用 | 加入外部標準、法規、研究的引用鏈結 |
| 不監測 AI 摘要流量 | 不知被 AI 用了多少 | 建立「AIO 可見度」儀表板（GSC + 日誌 + 手動抽測） |
給台灣企業的實作清單
- 頁面結構：每節有 TL;DR；圖表皆有文字說明與數據來源；FAQ/HowTo Schema
- 內容類型：案例故事＋決策表＋風險提醒（便於 AI 摘要提取）
- 跨平台：白皮書/PDF（可下載）、YouTube 章節化、Slides 附備註
- 資料可信度：引註政府/標準協會/期刊；公司內部數據加上方法論說明
- 監測與維運：每月抽測關鍵詞在 AIO/ChatGPT/Perplexity 的引用情形；對掉量詞建立補救內容
2025 的 AI 搜尋大戰已從「有沒有 AI」變成「誰更準、誰更透明、誰更懂情境」。Google 憑索引與多模態整合維持領先；OpenAI 以推理與對話拉攏重度知識工作者；Perplexity 用可追溯引用在研究型任務勝出；Bing 則打造企業日常的生產力骨架。你的策略不該只問「怎麼排第一」，而是——怎麼被 AI 引用、怎麼在答案裡被看見。
