重點摘要
- SEO 邏輯徹底脫鉤：Moz 針對 4 萬組關鍵字的研究顯示，Google AI Mode 引用來源與傳統自然搜尋前 10 名的重疊率僅有 12%，遠低於 AI Overviews (AIO) 的 88%。
- 「扇形擴散」查詢機制：AI Mode 不再單純針對用戶輸入的關鍵字找答案，而是透過「Fan-out queries」自動衍生多組相關搜尋，導致排名來源更廣泛且不可預測。
- 點擊率的結構性挑戰：99.5% 的 AI Mode 結果以長篇文字段落（Paragraph）起手，具備導流功能的「卡片式連結（Cards）」往往被埋在底部，大幅改變使用者的閱讀與點擊路徑。
對於長年在 B2B 領域操作自動化行銷與漏斗優化的我們來說，Google 搜尋演算法的每一次更新通常只是一次參數的調校，但這次 Moz 釋出的 AI Mode 數據分析，卻預示著一場「底層邏輯」的重構。過去我們依賴 SEO 工具監控關鍵字排名的穩定性，假設只要自然排名在前三頁，流量就會像自來水管一樣穩定流入企業的自動化 nurturing 系統。然而，Tom Capper 這次針對 STAT 數據庫中 4 萬組關鍵字的分析，直接打破了這個幻想：傳統 SEO 的強勢排名，在 Google AI Mode 的新介面中，幾乎沒有繼承權。這不僅是技術問題，更是企業內容資產配置的警訊，當搜尋引擎開始像一個主動思考的研究員而非圖書館員時，我們的內容策略效率必須重新評估。
12% 重疊率：演算法的「扇形」叛變
數據顯示出一個極其殘酷的現實。在過去的 AI Overviews (AIO) 中，我們還能看到 88% 的引用網址直接來自該關鍵字的自然搜尋前 10 名，這意味著傳統 SEO 的投資依然能直接兌現為 AI 版位的曝光。但在全新的 AI Mode 下，這個重疊率斷崖式下跌至 12%。
這背後的技術核心在於 Google 採用的「扇形擴散查詢（Fan-out queries）」機制。當用戶輸入一個問題，AI Mode 不再只是機械式地檢索該字串，而是會自行判斷並拆解出數個「相關子題」，並針對這些子題分別進行檢索。這就像你派一個資深採購經理去調查「CRM 系統推薦」，他不會只給你一張排名表，而是會自動去搜尋「CRM 整合性」、「資安認證」、「API 文件」等周邊議題。因此，最終被 AI Mode 引用並呈現的網址，往往來自於那些在特定細分領域具備權威性、但在原關鍵字排名中可能僅位於 4.5 名甚至更後面的頁面。這告訴我們，單一關鍵字的霸榜策略，在 AI Mode 面前效率極低。
被文字海淹沒的流量入口
從介面效率的角度來看，AI Mode 對於致力於將流量導出的行銷人來說相當不友善。Moz 的分析指出，高達 99.5% 的搜尋結果首屏是由「長篇文字段落（Paragraph）」佔據。這是一種極度「零點擊（Zero-click）」的體驗設計，Google 試圖在第一時間滿足使用者的資訊需求，將用戶留在站內。
反觀那些長得像傳統搜尋結果、能有效吸引點擊的「卡片（Cards）」，雖然出現在約 62% 的搜尋結果中，但它們的位置極其邊緣。數據顯示，隨著頁面捲動深度增加，卡片的出現頻率才逐漸上升。換句話說，用戶必須先消化完 AI 生成的大量文本，才有機會看到你的網站連結。對於 B2B 企業而言，這意味著你的「標題」與「描述」不再是爭取點擊的第一戰場，你的內容必須有能力被 AI 消化並「引用」在首段文字中，否則就會淪為必須捲動三次才能被看見的註腳。
B2B 決策路徑的自動化攔截策略
在 B2B 的採購旅程中，決策者通常處於「高涉入度」的狀態，這與 AI Mode 的特性產生了微妙的化學反應。既然 AI Mode 傾向於抓取「扇形擴散」後的內容，我們在規劃內容自動化（Content Automation）策略時，就不能再死守單一著陸頁（Landing Page）。
我們必須從「關鍵字優化」轉向「實體優化（Entity Optimization）」。舉例來說，如果你在推廣一套 ERP 系統，只寫一篇「2026 最佳 ERP」的文章已經不夠了。你需要建立一個內容矩陣，涵蓋該主題的所有衍生節點（如：ERP 導入失敗原因、特定產業的 ERP 模組比較）。因為 AI Mode 的運作邏輯就是去抓取這些周邊資訊來拼湊答案。對於企業官網來說，這意味著你的網站結構必須更像一個結構化的知識庫（Knowledge Base），而非單純的型錄。透過結構化數據（Schema Markup）明確告訴搜尋引擎這些內容之間的關聯，能提高被 AI Mode 視為「優質引用來源」的機率，進而在那關鍵的文字段落中獲得提及。
針對台灣市場的實務應對
回到台灣市場的實務觀察，台灣用戶對於「懶人包」形式的資訊整理有著極高的依賴度，這正好與 AI Mode 的輸出形式不謀而合。然而，值得注意的是地圖（Maps）功能的弱化。Moz 數據顯示，AI Mode 觸發地圖模組的機率僅為傳統搜尋的一半。這對於台灣許多依賴 Google Maps 商家檔案（GBP）獲取在地詢價的傳產 B2B 或服務型企業來說，是一個潛在的流量缺口。
在操作建議上，我建議行銷人員應開始檢視自家的 Google Search Console 數據，特別關注那些「長尾」且「資訊型」的查詢詞。不要急著將所有流量都引導至轉換頁面，反而是要製作高質量的「定義型」與「比較型」內容。在台灣的搜尋語境中，AI 往往偏好引用那些語意清晰、邏輯結構嚴謹的繁體中文內容。如果你的內容充斥著過多的行銷話術或廣告干擾，極有可能在 AI 的語意理解階段就被過濾掉。未來的 SEO 自動化工具，重點將不在於追蹤排名，而在於分析「內容被 AI 引用」的語意片斷，這才是下一階段 B2B 行銷決勝的關鍵指標。