SEO已成过去？谷歌零：谷歌搜索的消亡、《南德意志报》和媒体组合模型

当人工智能回答这个问题时：如何让你的网站适应谷歌的新现实

点击的消亡：人工智能搜索如何重塑互联网经济

传统的搜索引擎优化规则已不再适用。多年来，数字营销的公式简单可靠：在谷歌上获得良好的排名就能保证点击量，带来持续的流量，最终产生收益。但随着人工智能摘要（即所谓的“AI概览”）的广泛应用，这种沿用数十年的因果关系正在瓦解。“谷歌零”现象展现了一场剧烈的变革：如今，大多数搜索查询都能直接在结果页面上得到解答，用户无需点击任何链接。对于企业、营销经理和出版商而言，这种可见性和网站访问量的脱钩是一个根本性的转折点。那些仍然仅仅依赖过时的点击指标和末次点击模型的人，不仅在衡量指标方面失去了方向，而且在新时代的语言模型中，还面临着被市场淘汰的风险。请继续阅读，了解互联网经济为何正在经历根本性的变革，以及当下必须采取哪些战略应对措施。.

搜索不会消失，但访问会消失。

如果能见度提高但交通量减少——谁还在衡量真相？

2026年8月中旬，《南德意志报》以“谷歌搜索之死”为题报道了“谷歌零”现象，这并非给专家们敲响了警钟，而是印证了电子商务领域早已存在的现实。传统互联网搜索的消亡并非源于用户不再提问，而是源于其作为查询和网站访问之间中介的既有经济功能正在瓦解。关键的转变不在于搜索查询量的下降，而在于搜索查询、排名和点击这三者之间原本密不可分的链条的断裂。如今，一家公司即便在人工智能生成的答案中名列前茅，被引用，也未必能为自己的网站带来任何访客。这种曝光度和流量的脱钩才是营销经理、首席执行官和投资者必须理解的真正症结所在，因为它动摇了数十年来数字营销成功衡量体系的根本假设。.

原始数据有力地支持了这一论点。基于Similarweb点击流数据的最新研究表明，2026年前四个月，约68%的美国谷歌搜索最终没有带来任何网站点击，而2024年这一比例约为60%。这意味着，每1000次搜索查询中，只有276次最终会访问到开放网络，而2024年这一比例为374次。其他调查得出的数据略低，但同样令人震惊，介于60%到65%之间，具体数值取决于调查方法和时间段。无论具体百分比如何，所有现有研究都指向同一个方向：能够引导用户访问外部网站的搜索查询比例正在持续下降，并且随着人工智能摘要的广泛应用，这一趋势还在加速发展。.

如果答案已经回答了这个问题

这一发展的核心驱动力是所谓的“AI概览”，即谷歌在传统搜索结果上方直接显示的AI生成的摘要。这些概览整合了来自多个来源的信息，无需用户访问相关网站即可提供完整的答案。根据不同的研究，AI概览目前出现在20%到近60%的谷歌搜索查询中，具体比例会因行业、查询类型和调查时间的不同而有显著差异。在医疗保健或教育等用户主要提出信息性问题的领域，AI概览的覆盖率远高于平均水平，有时甚至超过80%。.

对点击率的影响已得到充分证实。Seer Interactive 的一项综合研究分析了 2025 年 1 月至 2026 年 2 月期间 53 个品牌、547 万次搜索查询和 24.3 亿次展示，发现带有 AI 摘要的搜索结果的自然点击率仅为 0.61%，而没有摘要的搜索结果的自然点击率为 1.62%，下降了 61%。付费广告也遭受了显著影响：在同一研究期间，其点击率从 19.7% 降至 6.34%，下降了 68%。皮尤研究中心在另一项小组研究中也得出了类似的结论：当显示 AI 摘要时，用户点击自然搜索结果的概率仅为 8%，而没有摘要的搜索结果的点击率为 15%，几乎减半。该研究的另一个统计数据尤其值得关注：只有约 1% 的用户点击了 AI 摘要中引用的任何来源链接。虽然提到了来源地，但实际上从未有人去探访过。.

轻轻地松了口气，而不是强势回归。

有趣的是，2026 年第一季度的最新数据显示，搜索量略有回升，但这需要更细致的分析。包含“AI 概览”的搜索查询的自然点击率 (CTR) 从 2025 年 12 月的低点 1.3% 上升至 2026 年 2 月的 2.4%，短短两个月内增长了 85%。谷歌似乎优化了摘要中链接的位置，略微提高了各个来源的可见度。一个值得注意的细节是：在“AI 概览”中被实际引用为来源的页面点击率约为 2.1%，而同一结果页面上未被引用的页面点击率仅为 0.9%。然而，这两个数字仍然远低于不包含任何“AI 概览”的搜索查询的基线水平（约 3.3%）。这种回升是真实的，但这并不意味着恢复到之前的正常水平。它只是将新的、永久性的较低水平略微上移而已。.

第二个区别因素在于查询类型。对于所谓的品牌搜索查询（即用户明确搜索特定公司或产品），出现了截然不同的趋势：此类查询的点击率从2025年初的2.8%上升到2026年2月的3.8%。这表明，虽然人工智能摘要可以替代一般性探索性查询的点击，但当用户已经对某个品牌有偏好时，它们仍然可以触发访问，而且频率可能比以前更高，因为人工智能的响应会进一步激发用户对品牌的兴趣。这一观察结果具有重要的经济意义，因为它表明，在购买决策漏斗中的位置对于能否将曝光转化为流量起着至关重要的作用。.

曝光度并不等同于销量，但它也并非毫无价值。

现有数据清楚地证实了排名可以提升品牌曝光度而不直接促成访问这一核心论点，但同时也指出，曝光度并非毫无意义。多项研究指出，排名带来的间接影响在传统的点击指标中往往难以体现。例如，在人工智能概览中被提及的品牌，在24小时内获得的品牌搜索量平均是未被提及品牌的2.1倍。这意味着，虽然人工智能的提及不会立即触发点击，但它可能会促使用户之后主动搜索该品牌，最终促成访问或交易。这种因果路径几乎无法用传统的归因模型来映射，因为传统的归因模型主要关注转化前的最后一次点击，而从最初的人工智能提及到实际转化之间可能间隔数天甚至数周，两者之间并不存在直接的技术联系。.

与此同时，数据也表明，这种滞后效应远不足以弥补流量的直接损失。贝恩咨询公司的研究表明，约80%的消费者在至少40%的搜索查询中依赖零点击结果，这估计会使整体自然网络流量减少15%至25%。对于那些以自然搜索流量为主要获客渠道的企业而言，这意味着客户获取渠道的结构性侵蚀，这种侵蚀无法通过孤立的优化措施来弥补，而需要对其数字化战略进行根本性的调整。.

为什么第一名不再意味着第一名

传统上，搜索结果中最有价值的位置——自然搜索结果第一条——的点击率 (CTR) 变化尤其引人注目。SEO 工具提供商 Ahrefs 的一项分析显示，使用 AI Overview 进行搜索查询时，排名第一的点击率暴跌了 58%，绝对值从 2023 年 12 月的 7.3% 降至 2025 年 12 月的 1.6%。这一数字令人震惊，因为多年来，排名第一一直被视为所有搜索引擎优化的终极目标，整个商业模式、反向链接服务的定价结构以及内容策略都建立在这一单一目标之上。如今，即使是曾经被认为最有价值的搜索结果位置，其价值也仅相当于过去的一小部分，因此，以排名作为衡量成功的唯一指标的传统做法已大打折扣。.

另一个促成因素是，不包含AI概览的搜索查询的点击率也普遍下降，尽管程度较轻。同期，不包含AI概览的搜索查询的点击率从7.6%下降到3.9%。这表明整个搜索结果页面都在发生变化，而不仅仅是显示AI摘要的区域。多年来，谷歌引入了知识面板、图片轮播、视频预览和其他交互式模块等元素，这些元素与AI概览相结合，在传统的蓝色链接出现之前，就能在搜索结果页面上吸引用户的注意力。.

最后点击模型的看似简单，实则不然

从经济角度来看，真正的突破并非主要在于技术，而在于企业几十年来用来评估数字营销成效的衡量逻辑。所谓的“末次点击归因模型”将转化前的最后一次点击完全归功于销售成功，这种模型一直以来都过于简化，忽略了消费者实际的、往往漫长且多阶段的决策过程。这种简化模型之所以被容忍多年，是因为它易于实施、易于沟通，而且看似客观可验证。只要点击量足够大，这种方法至少可以提供一个粗略的参考，即使它系统性地高估了某些营销渠道的价值，而低估了另一些。.

然而，随着点击量的下降，这种拐杖最终失效。如果60%到68%的搜索查询不再产生点击，却仍然影响购买决策，那么“末次点击”模型只能衡量营销实际影响中越来越小的一部分。矛盾的是，这种差距为新型测量和分析工具的提供商创造了有利的市场环境，他们将自己定位为解决由此产生的不确定性的方案，但这些工具未必能从根本上更好地理解实际的因果关系。从人性和商业角度来看，人们渴望衡量某些事物是可以理解的，但这不应导致企业盲目追求所谓的精确度，而实际上，仍然存在着巨大的不确定性。.

准内部解决方案：Xpert.Digital 如何弥合 B2B 营销和销售中的运营差距——智能内容驱动型业务——图片：Xpert.Digital

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媒体组合建模：对一个古老问题的解答

在此背景下，一种已有数十年历史的方法论——媒体组合模型——正重新焕发活力。这种统计方法无需依赖单个点击或 Cookie 数据，而是利用汇总的时间序列数据和计量经济模型，即可评估不同营销渠道对总收入的影响。过去，许多广告商认为媒体组合模型过于复杂、耗时且缺乏精细度，尤其因为末次点击模型似乎能更简单快捷地回答“哪个渠道带来了哪些收入”这个问题。然而，事实证明，这种表面上的简单性只是基于点击数据可用性的假象，而随着点击数据可用性的降低，其解释力必然会下降。.

因此，回归媒体组合模型等整体性衡量模型与其说是一种昙花一现的潮流，不如说是一种结构性必然。继续仅仅依赖点击量指标的公司，可能会系统性地得出关于其营销支出效果的错误结论，并造成预算错配。一个综合考虑总收入、品牌知名度以及季节性、竞争活动或宏观经济状况等外部因素的模型，至少可以部分揭示人工智能摘要对品牌认知产生的间接影响，即便要精确地将因果关系归因于各个接触点仍然困难。.

AI 响应的点击效果不佳，但并非最差。

另一项重要发现涉及人工智能生成结果带来的点击的实际质量。现有绩效数据显示，源自人工智能响应（例如人工智能概览或语言模型的直接回答）的点击，其表现低于几乎所有其他效果营销渠道的平均水平，这体现在转化率或着陆页停留时间等指标上。社交媒体广告是一个显著的例外，在类似的分析中，其点击质量甚至更低。这一观察结果挑战了人们普遍认为人工智能搜索结果能够自动带来高质量、有购买意愿的流量的观点，因为用户在访问网站之前就已经获得了复杂的答案。.

这种模式最显而易见的解释在于用户点击时所掌握的信息状态发生了变化。那些已经收到人工智能生成的完整答案的用户，往往只是出于好奇、想要验证某个细节或出于一般兴趣而点击，而非出于直接购买的意图。在许多情况下，实际的转化决策在点击之前就已经做出，或者完全无需访问网站即可完成，例如直接在人工智能助手的聊天界面中完成。对于企业而言，这意味着虽然来自人工智能渠道的剩余流量可以衡量，但它可能无法反映企业在人工智能系统中的可见性所带来的实际业务影响。.

真正的问题是隐形，而不是丢失的点击量。

或许当前讨论中最重要却鲜为人知的洞见是：点击率下降并非许多公司面临的最紧迫问题。更严重的是，相当一部分企业根本无法出现在主流语言模型的搜索结果中。尽管过去二十年来，搜索引擎优化（SEO）行业已经发展出多种复杂方法来提升传统搜索结果的曝光度，但针对语言模型的优化（通常被称为生成式引擎优化或人工智能可见性优化）仍处于早期实验阶段。许多中型企业甚至尚未制定相关策略，也未意识到自身是否以及如何出现在 ChatGPT、Gemini、Perplexity 或谷歌的 AI 摘要中。.

这种曝光度的缺失可能比单纯的点击量损失更具经济意义，因为它可能意味着完全被市场拒之门外。即使点击率较低，但如果一家公司在人工智能生成的搜索结果中仍然占据显著位置，那么它至少还能在一定程度上影响消费者的决策过程。反之，如果一家公司在人工智能系统中根本不存在，那么它将彻底失去参与日益增长的、由人工智能助手而非传统搜索引擎发起的购买决策的机会。鉴于 Gartner 的数据显示，71% 的 B2B 研究流程始于通用搜索查询，但其中只有不到一半最终会促成网站访问，由此可见，那些未能参与决策过程早期阶段的公司所面临的风险有多么巨大。.

SEO 与 GEO 孰优孰劣是个错误的问题。

根据对现有数据的分析，专家们就传统搜索引擎优化 (SEO) 是否应被一种名为生成式搜索引擎优化 (GEO) 的新兴学科所取代而展开的激烈辩论，忽略了真正的战略挑战。这并非两种相互竞争的优化学科之间的二选一问题，而是需要在多个结构不同的信息层面上制定整合的品牌形象策略。归根结底，重要的不是某项措施以何种名义实施，而是品牌在传统自然搜索结果、搜索引擎的 AI 摘要以及独立语言建模应用程序的响应中是否同样具有影响力。.

这种线上影响力必须转化为实际需求，无论是直接品牌搜索、自然流量增长，还是最终可衡量的收入。虽然网站在传统搜索结果中的排名机制与语言模型在响应中引用品牌时所依据的技术机制有所不同，但两者都依赖于一个共同的基础：结构化、权威、值得信赖且被频繁引用的内容。如果企业的内容策略只专注于其中一方面，就会系统性地错失另一方面的潜力。.

传统搜索引擎优化还剩下什么？

尽管搜索引擎优化方式发生了诸多变化，但现在就断言传统搜索引擎优化已经过时还为时尚早。据目前估计，谷歌每天仍然处理约85亿次搜索查询，其中很大一部分虽然最终没有点击，但仍然会促成网站访问。尤其对于具有购买意向的交易型搜索查询而言，其零点击率仍然显著低于纯粹的信息型搜索查询，后者有时甚至超过80%，零点击率在38%到49%之间。因此，对于拥有大量交易型搜索用户的企业，例如电商领域中以特定产品搜索为主的企业而言，传统的自然搜索渠道仍然具有重要的经济价值，尽管其影响力正在下降。.

因此，其战略意义并非彻底放弃传统搜索引擎优化，而是重新评估预期目标和关键绩效指标 (KPI)。传统搜索引擎优化对于交易型和高度商业化的搜索意图仍然有效，但对于信息型、探索型和比较型搜索查询，其效果正逐渐下降，因为这些查询越来越多地直接在搜索结果页面或由人工智能助手提供答案，无需点击。.

新形势下的商业选择

现有数据可以得出几项具体的战略启示，而不仅仅是泛泛的建议。首先，企业应从根本上重新审视其成功衡量标准，从单纯基于点击量和转化率的逻辑转向多维模型，将品牌知名度、人工智能系统中的提及频率以及长期品牌搜索趋势视为独立且同等重要的指标。其次，需要进行系统性审查，以确定品牌在相关语言模型中的呈现方式和表现，因为许多企业目前缺乏这项基本评估。第三，高质量、结构清晰且基于事实的内容正变得日益重要，因为语言模型在选择可引用来源时往往倾向于权威、资料翔实且表述明确的内容。.

第四，营销预算应更加侧重于构建直接的品牌关系，例如通过电子邮件列表、社群或不依赖搜索引擎或语言模型等中介平台的持续用户关系。第五，建议回归整体性的计量经济学测量模型，例如媒体组合模型，以至少部分弥补因点击格局变化而导致的绩效衡量盲点。及早做出这些调整的公司将比那些仍然完全依赖于基础不断萎缩的衡量模型的竞争对手获得结构性优势。.

无法挽回的结构性转变

现有数据几乎可以肯定，当前的趋势并非暂时的异常现象，而是数字经济中一种永久性的结构性转变。无需点击的搜索查询比例在过去几年中稳步上升，从2019年的约50%增长到目前的60%至68%，预计到2028年还将进一步增长至68%至72%。独立式人工智能助手（例如Perplexity）的日益普及进一步强化了这一趋势。根据现有数据，这些应用程序的零点击率约为93%，因为它们从一开始就被设计成可以直接、完整地回答问题，而无需将用户重定向到外部网站。.

对于企业、出版商和内容创作者而言，这意味着未来几年的核心问题不再是如何赢回流失的点击量，而是如何在点击量日益稀少的情况下创造经济价值。这需要思维方式的根本转变，超越对单个营销活动的战术调整，重新审视定位、内容变现以及数字领域成功的定义等基本问题。那些仍然固守过去十年逻辑，主要以排名、点击率和自然流量来定义成功的人，越来越忽视了早已超越这些指标的价值创造，也同样忽视了自身在正在经历根本性重组的搜索生态系统中市场份额的真正萎缩。.

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