重點
AI Overviews 可以將受影響查詢的付費搜尋點擊率降低 50% 以上，從而使展示份額成為關鍵的可見性指標。
資訊查詢是最容易受到攻擊的。人工智慧答案直接在 SERP 中解決研究意圖，減少滾動到廣告的使用者數量。
交易和品牌查詢的效果更好。將預算重新分配給高意圖搜尋的團隊會看到更一致的參與度。
測量框架需要擴展。當展示次數上升但點擊次數下降時，僅點擊率就不再能說明全部。
搜尋不再是單一管道。將付費策略擴展到 YouTube、Pmax、Demand Gen、Reddit、TikTok 和 AI 平台的品牌可以更早透過更多接觸點捕捉需求。
您的印象數看起來很健康。您的點擊率講述了一個不同的故事。
對於許多付費搜尋團隊來說，這是新的現實。人工智慧概覽現在出現在數百萬個查詢的 Google 搜尋結果頂部，在用戶問題到達廣告之前就對其進行解答。印象數保持穩定或攀升。點擊變得越來越難。
Seer Interactive 的研究發現，當 AI 概述出現在搜尋結果中時，付費點擊率下降至 9.87%，而沒有概述的相同查詢的付費點擊率為 21.27%。這意味著流量減少了 53.6%。
讓我們看看為什麼某些查詢類型比其他查詢類型更容易暴露，以及付費搜尋團隊現在正在做什麼來調整他們的策略、定位和衡量。
人工智慧概述正在重塑搜尋結果頁面
當 Google 推出 AI Overviews 時，它從根本上改變了 SERP 的架構。人工智慧生成的摘要現在佔據了許多搜尋結果頂部最明顯的位置，在用戶與頁面上的其他任何內容互動之前回答用戶的問題。
對於付費搜尋來說，影響是重大的。曾經出現在頁面頂部附近的廣告現在經常出現在人工智慧摘要下方。用戶在看到付費結果之前滾動瀏覽人工智慧產生的詳細答案。
這不僅僅是視覺上的轉變。 Seer Interactive 的研究發現，AI 概述的存在與付費點擊率下降 12 個百分點相關。在整個資料集中，與未顯示 AI 概述的搜尋相比，流量減少了 53.6%。
核心問題：付費搜尋可見度不再與付費搜尋關注度相同。由 AI 概述主導的 SERP 中的展示次數與傳統結果頁面上的展示次數不同。
如果團隊假設所有印像都具有相同的價值，那麼他們的績效數據將仍然難以解釋。印像上升。點擊次數保持平穩。收入和廣告成本變得更難以預測。
要理解這一點需要分析哪些查詢類型最常觸發人工智慧概述以及由此產生的對預算分配的影響。
為什麼資訊查詢對於付費搜尋的價值變得越來越低
並非所有查詢都同樣面臨風險。人工智慧概述在資訊查詢中出現的頻率比在高意圖查詢中出現的頻率要高得多，這種區別對於預算分配很重要。這與更廣泛的零點擊搜尋趨勢密切相關，即用戶從 SERP 本身獲取所需內容，而無需點擊進入網站。
現在AI總結現場解答了這個問題。曾經讓用戶滾動瀏覽幾頁結果的研究階段已被壓縮到一個人工智慧生成的盒子中。用戶閱讀答案，獲得所需內容，然後無需點擊即可繼續。
事務查詢講述了一個不同的故事。具有明確購買意圖的搜索，例如定價查詢、產品比較和演示請求，不太可能觸發人工智慧概述。即使這樣做，廣告的效果仍然相當不錯。根據 Seer 的同一項研究，帶有 AI 概覽的品牌查詢仍產生 16.36% 的點擊率，遠高於資訊查詢類型的平均水平。
實際意義：分配給持續觸發人工智慧概述的查詢的預算在沒有點擊的情況下產生印象的風險更高。確定帳戶中的哪些查詢屬於該類別是保護效能的實際第一步。
團隊目前正在進行的 10 個付費搜尋樞紐
付費搜尋團隊不會等待谷歌來解決這個問題。以下要點反映了從業者已經採取的措施來保護績效並適應更具競爭力的 SERP。
將預算轉向事務性查詢
資訊搜尋越來越多地在 SERP 中解決。 「什麼是 CRM」或「ROAS 如何運作」等查詢是 AI 概述的主要領域，這意味著滾動到廣告的用戶會減少。
事務性搜尋的行為有所不同。 「適合小型企業的最佳 CRM」、「Salesforce 定價」和「安排演示」查詢仍然會產生強大的廣告參與度。審核行銷活動的意圖並將支出從資訊性關鍵字轉向可轉換的查詢，是保護收入最直接的方法之一。
圍繞意圖建立行銷活動，而不僅僅是關鍵字
傳統的按主題進行關鍵字分組正在讓位於按意圖階段進行細分。將活動組織為資訊、商業和交易類別，使團隊能夠更精確地分配預算，並隨著 AI 概述覆蓋範圍的擴大而快速調整。
當資訊活動與高強度流量隔離時，減少或暫停資訊活動就成為更明智的決定。您可以在不中斷仍在推動成果的活動的情況下採取行動。
捍衛並擴大品牌搜索
品牌查詢是人工智慧驅動的搜尋環境中最具彈性的查詢之一。透過名稱搜尋您公司的用戶具有強烈的購買意願，即使出現人工智慧概覽，品牌廣告仍能實現高轉換率。
如果沒有積極的品牌活動，競爭對手就可以對您的品牌條款進行出價並直接捕獲流量。保護品牌條款是一項始終如一的基本優先事項。
讓廣告在視覺上更具競爭力
出現在人工智慧摘要下方的廣告需要更加努力才能贏得關注。每一項可用資產都很重要。附加連結新增導覽選項。標註強化了價值主張。結構化片段提供產品類別詳細資訊。附加定價資訊可以在買家點擊之前回答他們的主要問題。
在人工智慧概述下方突出的延伸良好的廣告將始終優於相同位置的準文字廣告。
撰寫推動決策的廣告文案
看到您廣告的用戶可能已經閱讀了人工智慧生成的主題摘要。廣告文案不應重複人工智慧已經涵蓋的內容。它應該推動決策的進展。
「獲得免費審核」比「了解更多有關 SEO 的資訊」更有效。當使用者已經過了資訊收集階段時，特異性就會發生轉變。專注於差異化、定價清晰度或明確的下一步行動的文案可以贏得一般品牌訊息無法獲得的點擊。
擴大征服競爭對手
AI 概述在總結類別時經常會指定特定的產品和品牌。在閱讀列出頂級 CRM 工具的摘要後，使用者通常會立即搜尋特定品牌的替代品或定價。那是一個征服的機會。
對「[競爭對手]替代方案」和「[競爭對手]與[您的品牌]」查詢的出價會在用戶積極比較選項時到達。這些搜尋是在 AI 概述完成初始過濾後立即進行的。
在再行銷和受眾群體定位上投入更多資金
人工智慧概述壓縮了研究階段，但很少能完全結束決策。許多用戶閱讀摘要後離開，然後在轉換之前再次返回搜尋。再行銷可讓您在該退貨窗口中與這些用戶重新建立聯繫。
第一方數據在這裡變得更有價值。根據網站訪客、電子郵件清單和 CRM 資料建立受眾群體，為團隊提供了單獨廣泛的關鍵字競價無法提供的定位精度。
使用更廣泛的匹配來捕獲對話式查詢
受人工智慧影響的搜尋往往更長、措辭更自然。習慣使用對話式人工智慧工具的用戶會將這種風格帶入他們的搜尋查詢中。為較短的傳統關鍵字模式建立的精確匹配清單將錯過越來越多的流量。考慮到這一點，重新審視您的付費搜尋出價策略是值得花時間的。
效果最大化廣告系列和更廣泛的匹配類型有助於捕獲越來越常見的較長且難以預測的查詢。權衡是減少控制，這使得持續的效能監控變得更加重要。
重新思考如何衡量搜尋效能
點擊率下降而印象數不變並不一定是失敗。在人工智慧概述環境中，這通常是預期的結果。當 SERP 環境發生根本性變化時，錯誤地將點擊率視為主要健康指標。
改變衡量框架的團隊正在追蹤展示次數份額、頁面頂部可見率、品牌搜尋量成長以及與傳統指標一起的輔助轉換。這些訊號結合在一起，可以更全面地了解搜尋對業務成果的實際貢獻。
資料來源：媒體隊長
超越搜尋廣告的多元化
零點擊趨勢減少了高品質搜尋點擊的可用庫存。正如在搜尋的零點擊未來中所探索的那樣，搜尋仍然很重要，但它不能像以前那樣單獨發揮同樣的作用。
需求產生活動、YouTube、展示廣告和付費社交都有助於在用戶到達 Google 準備購買之前，在管道中更早接觸到他們。然後，搜尋就成為其他地方建立的需求捕獲機制。全付費媒體組合必須比以前更緊密合作。
付費搜尋衡量標準正在改變
當付費效果下降時，本能地關注點擊率是可以理解的。它是任何搜尋帳戶中最明顯的指標之一。然而，在人工智慧概述環境中，這是一個不完整的訊號。
展示次數增加而點擊率下降並不總是行銷活動的失敗。它通常反映了 SERP 組成的變化。 Search Engine Land 對付費搜尋團隊的分析證實，人工智慧概覽正在降低點擊率並同時提高每次點擊費用，壓縮買家旅程，並需要進行衡量改進而不僅僅是效能修復。
資料來源：阿迪娜
展示次數份額追蹤廣告針對符合條件的查詢出現的頻率。高展示次數份額和低點擊率證實可見度很強，但參與度較低。這是一個與展示份額問題不同的問題，它需要不同的解決方案。
品牌搜尋量代表了整體需求。如果宣傳活動和漏斗上部的努力發揮作用，品牌搜尋量應該會隨著時間的推移而上升。這是確認更廣泛的行銷支出是否轉化為搜尋意圖的更乾淨的方法之一。
輔助轉換顯示搜尋如何促成在不同管道或稍後會話中結束的結果。搜尋通常會進行意識和考慮工作，這些工作完全體現在另一個接觸點的最終點擊數據中。
頁首率追蹤出現在自然結果上方可見度最高的位置的展示次數所佔的份額。在人工智慧概覽環境中，這一地位比以往任何時候都更加重要。 Semrush 的人工智慧概覽研究發現，人工智慧概覽的流行程度因行業而異，這意味著擁有特定領域數據的團隊將在調整測量基準的積極程度方面具有優勢。
資料來源：塞姆拉什
更大的轉變：搜尋正在成為一個生態系統
谷歌仍然是主導的搜尋平台。但隨著人工智慧搜尋引擎優化繼續重塑內容的發現方式，搜尋作為一種行為現在發生在更廣泛的表面上。
尋找產品評論的用戶會轉向 Reddit。 YouTube 和 TikTok 上有簡短的操作方法內容。 Perplexity 和 ChatGPT 等人工智慧工具直接回答研究問題。年輕受眾通常完全繞過谷歌進行發現，並使用社交平台作為主要搜尋介面。
來源：Yewx
對於付費團隊來說，搜尋廣告策略已經擴展到配對。在谷歌上的可見度仍然很重要。用戶在打開搜尋欄之前形成意見並比較選項的平台上的存在也是如此。
付費搜尋預算越來越多地被重新分配以反映這一點。曾經將大部分數位支出集中在 Google 搜尋的團隊現在正在並行測試 YouTube、PMax、Demand Gen、Reddit Ads 和 TikTok。我們的目標不是放棄搜索，而是滿足其形成的每個點的需求。
常見問題解答
生成式人工智慧對付費搜尋和 PPC 有何影響？
生成式人工智慧壓縮了買家研究旅程，並將廣告放在頁面的較低位置。 Seer Interactive 的研究發現，出現 AI 概覽的查詢的付費點擊率下降了 53% 以上。對於資訊性和基於問題的影響最為明顯搜尋.具有明確購買意圖的交易查詢仍然更具彈性。
AI模式將如何重新定義付費搜尋廣告？
谷歌的人工智慧模式比標準人工智慧概述提供更深入、更具對話性的答案，這可能會進一步壓縮資訊搜尋流量。對於付費團隊來說，這強化了交易關鍵字、更強的廣告創意和多通路投資的轉變。監控人工智慧驅動的搜尋如何發展的團隊將能夠在影響影響績效之前更好地調整其出價和定位結構。
哪些解決方案有助於提高付費搜尋中人工智慧驅動的搜尋可見度？
專注於交易性關鍵字定位，擴展廣告附加資訊以最大限度地提高 SERP 空間，並投資於品牌防禦活動。將付費策略與贏得 AI Overview 引用的 SEO 內容相結合也可以提高整體搜尋效果。 Google Ads 中的展示次數份額報告和頁首費率資料是可見度下滑的最直接指標。
哪些工具可以幫助分析人工智慧優先搜尋環境中的付費搜尋廣告？
Google Ads 提供診斷 AI 概覽影響所需的展示次數份額、頁首率和點擊率資料。 Adthena 等平台即時追蹤人工智慧搜尋變化如何影響競爭性廣告定位。 Semrush 和 Ahrefs 等工具對於 AI Overview 關鍵字追蹤也很有用，可以幫助您的團隊了解哪些關鍵字觸發 AIO。
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結論
調整目標、衡量和管道策略的團隊會發現付費搜尋仍然有效。 2022 年或 2024 年行之有效的方法只需要認真的審核。
AI 概述壓縮了研究階段，將注意力轉移到了 SERP 上，並暴露了點擊率作為獨立 KPI 的局限性。隨著Google搜尋體驗的不斷發展，儘早認識到這些轉變並做出相應調整的行銷人員將保持競爭力。
搜尋不是消失了，但人們使用它的方式卻消失了。為這一演變而建立的付費媒體策略將優於那些仍然為點擊進入網站是每個查詢的預設結果的世界而建立的策略。
若想更深入了解付費策略和自然策略如何在這種環境下協同工作，請瀏覽 Google Ads 完整指南和 SEO 策略指南，以了解這些管道如何相互加強。我們的 Google Ads Grader 也將協助確保您製作的廣告最有可能成功。
