未來搜尋長什麼樣？多模態、個人化與 AI Mode 的時代

康編 — Wed, 22 Oct 2025 01:36:05 +0000

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」。

這篇文章未來搜尋長什麼樣？多模態、個人化與 AI Mode 的時代最早出現於康思迅數位整合行銷。

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