顧客不 Google 了，改問 AI？你的生意準備好迎接「AI 推薦」了嗎？

顧客不 Google 了，改問 AI？你的生意準備好迎接「AI 推薦」了嗎？

搜尋引擎的浪潮正在悄然改變，而您的企業，是否已經為這場由人工智慧（AI）引領的巨變做好了準備？傳統上，當人們尋找資訊、商品或服務時，Google 搜尋引擎是眾所周知的起點。然而，一項日益明顯的趨勢顯示，消費者正漸漸將他們的問題從 Google 轉向 AI 助理。這種轉變不僅僅是技術的迭代，更是消費者獲取資訊和做出決策模式的根本性變革。預計到了 2026 年，傳統搜尋流量可能下降 25%，其中一個關鍵因素是「零點擊」的搜尋結果，也就是說，高達 60% 的用戶能夠直接在搜尋結果頁面中得到答案，無需點擊進入任何網站。更為關鍵的是，消費者開始直接向 AI 提問。這種轉變預示著，AI Agent（AI 代理）將不再是遙不可及的概念，而是能夠直接處理 51% 的零售訂單，並能掃描全網為您做出最佳購買決策的助手。那麼，您的生意，是否已經為這個由 AI 主導的「推薦」時代，做好了迎接的準備？

搜尋習慣的轉變，就像一條河流的流向改變，過去它奔騰向 Google 的海洋，現在卻開始分流，注入 AI 的新河道。理解這一趨勢的嚴重性，對於任何希望在數位時代保持競爭力的企業來說，都至關重要。

零點擊搜尋與資訊獲取模式的改變

「零點擊」搜尋，簡單來說，是指使用者在 Google 搜尋結果頁面上就能獲得完整答案，而無須點擊任何連結進入特定網站。這代表著，即使您的網站 SEO 做得再好，排名再靠前，也可能因為使用者直接在搜尋結果中獲得答案，而流失了寶貴的流量。這種情況的普遍化，將對依賴網站流量來獲取客戶的企業，造成巨大的衝擊。

消費者轉向 AI 提問的動機

消費者為何會轉向 AI 提問？這背後的原因是多方面的。首先，AI 能夠提供比傳統搜尋更具對話性、個人化且整合的答案。當使用者問一個複雜的問題時，AI 能夠理解上下文，並從大量的資訊中提煉出最相關、最精煉的答案。其次，AI Agent 的出現，使得資訊的獲取過程更加高效。不再需要瀏覽多個網頁，AI 就能夠代為執行這些任務，並提供一個預先處理好的結果。

AI Agent 的潛在零售訂單處理能力

51% 的零售訂單將由 AI Agent 處理，這是一個驚人的預測。想像一下，一個 AI 助手，能夠在你提出「我需要兩件適合參加婚禮的藍色連衣裙，預算 5000 元」這樣的需求後，掃描全網的電商平台，比較價格、款式、評價、庫存，並直接為你推薦最合適的選項，甚至協助完成購買。對於零售商而言，這意味著傳統的銷售漏斗將被顛覆，AI Agent 將成為新的「守門人」，決定哪些產品能夠進入消費者的視線，並最終獲得訂單。

在當今數位時代，顧客的需求和行為模式正在迅速變化，許多人開始選擇透過 AI 來獲取建議，而非傳統的 Google 搜尋。這樣的趨勢對於企業來說，意味著必須重新思考如何與顧客互動和提供服務。如果你想了解更多關於如何準備你的生意迎接「AI 推薦」的挑戰，可以參考這篇文章：顧客不 Google 了，改問 AI？你的生意準備好迎接「AI 推薦」了嗎？。

Google 的生態優勢與反擊策略

面對 AI 搜尋趨勢的挑戰，Google 並非坐以待斃。作為全球最大的資訊入口，Google 擁有巨大的生態系統優勢，並正在積極佈局，試圖築起一道護城河，以應對來自 OpenAI 等競爭對手的挑戰。

Gemini 的整合優勢：Gmail 與雲端硬碟的結合

Google 的 AI 模型 Gemini，相較於獨立的 AI 工具，其最大的優勢在於與 Google 現有生態系統的深度整合。Gemini 能夠直接存取並理解使用者在 Gmail 中的郵件、Google Drive 中的文件，以及 Calendar 中的行程。這種整合能力，使得 Gemini 能夠提供更貼心、更個人化，也更具行動力的服務。例如，Gemini 可以根據你的郵件內容，自動為你安排會議，或者根據你的雲端硬碟文件，生成報告摘要。這種無縫的整合，是 ChatGPT 等僅能處理單一任務的 AI 工具難以比擬的。

Chrome 瀏覽器與 Disco Lab 的「護城河」策略

Chrome 瀏覽器全球近 60% 的市佔率，是 Google 另一項無可匹敵的優勢。Google 正在透過「Disco Lab」計畫，觀察使用者在 Chrome 瀏覽器中的習慣，並以此為基礎，建構更強大的 AI Agent。這種策略，就好比在消費者通往網路世界的必經之路上，設置一個強大的「導航系統」，這個系統不僅能指引方向，還能了解你的喜好，預測你的需求。透過對使用者行為的深度洞察，Google 能夠不斷優化其 AI Agent 的功能，使其更貼近使用者的真實需求，從而築起一道難以逾越的「護城河」，對抗 OpenAI 等競爭者。

應對 AI 搜尋流量下降的挑戰

Google 正在透過多種方式來應對搜尋流量下降的挑戰。一方面，強化其 AI 搜尋能力，讓 Google 搜尋本身也能提供更智能、更具回饋性的答案，以留住那些尋求直接答案的用戶。另一方面，透過 Gemini 的深度整合，將 AI 能力融入其現有的服務中，讓用戶在日常的使用中，就能感受到 AI 的價值，進而降低他們轉向外部 AI 工具的意願。

AI 工具的競爭格局與商業應用

AI 工具的發展日新textfield，市場上出現了各種各樣的 AI 模型和應用，它們各有優勢，也面臨著不同的挑戰。了解這些工具的特點，對於企業選擇合適的 AI 解決方案至關重要。

2026 年熱門 AI 工具的預測

  • Gemini（Google）： 憑藉其強大的生態系統整合能力，Gemini 在 2026 年有望成為市場的領導者之一。它不僅能提供優質的 AI 解決方案，更能無縫融入 Google 的服務，為使用者帶來更便捷的體驗。
  • Perplexity（研究與瀏覽利器）： Perplexity 以其強大的研究能力和創新的 Comet 瀏覽器脫穎而出。Comet 瀏覽器將 AI 搜尋能力直接整合到瀏覽體驗中，讓使用者能夠更高效地獲取和整理資訊。
  • Claude（長文處理與程式碼）： Claude 在處理長篇文本和程式碼方面表現出色，對於需要大量內容分析、文案生成或程式開發的企業來說，是一個值得關注的選擇。
  • ChatGPT（市佔率高但入口待補）： 儘管 ChatGPT 在市場上擁有龐大的用戶基礎，但其缺乏一個像 Google 搜尋或 Chrome 瀏覽器那樣的統一入口，這可能限制其在更廣泛的應用場景中的滲透。
  • Dia/Arc（生產力工具）： Dia 和 Arc 等工具，則聚焦於提升用戶的生產力，透過 AI 協助完成日常的任務，例如文件整理、日程規劃等。

不同的 AI 工具如何支持你的生意

企業可以根據自身的需求，選擇合適的 AI 工具來提升運營效率和客戶體驗：

  • 客戶服務： 使用 AI 聊天機器人（如基於 ChatGPT 或 Claude）來處理常見客戶諮詢，提供 24/7 的即時支援，解放人力資源。
  • 內容創作： 利用 AI 工具生成產品描述、市場行銷文案、社交媒體內容，甚至初步的部落格文章，節省時間和成本。
  • 數據分析： 採用 AI 工具來分析銷售數據、客戶行為、市場趨勢，從中獲取有價值的洞見，輔助商業決策。
  • 個性化推薦： 整合 AI 模型，根據客戶的歷史互動和偏好，提供更精準的產品或服務推薦，提升轉化率。
  • 產品開發： 利用 AI 來模擬產品性能，優化設計，甚至協助編寫程式碼，加速產品迭代。

零售生意如何準備迎接 AI 推薦

對於零售業者而言，AI 推薦的到來，既是挑戰，更是巨大的機遇。這不僅僅是關於將產品展示在線上，更是關於如何讓你的產品，在高質量的 AI „推薦“ 中脫穎而出。

AI 推薦的關鍵：即時庫存同步與 AI SEO

AI 推薦的決策流程，依賴於準確且即時的資訊。因此，對於零售生意，最關鍵的第一步是確保 即時庫存同步。當 AI Agent 根據消費者的需求建議購買某項商品時，如果該商品缺貨，那麼不僅會錯失一次銷售機會，更會損害消費者對 AI 推薦系統的信任。

其次， AI SEO（搜尋引擎優化） 將變得前所未有的重要。如同傳統 SEO 讓你的網站更容易被 Google 搜尋引擎發現，AI SEO 則是指讓你的產品和資訊更容易被 AI Agent 識別和納入「推薦」範圍。例如，與 Montiva 這樣的 AI SEO 服務合作，能夠確保你的產品資訊被 Google 的 AI 搜尋和 Gemini 等模型優先考慮，進而增加在 AI 推薦列表中的出現機率。如果你的產品資訊可以被 Google 的 AI 識別為高品質、相關性強，那麼當使用者向 Google 的 AI 提問時，你的產品就有可能被優先推薦。

讓 Google AI 優先推薦您的店家

與其將 Google AI 視為競爭對手，不如將其視為一個強大的合作夥伴。透過優化你的產品資訊，使其更符合 AI 索引和理解的標準，你可以增加你的產品被 Google AI 推薦的機會。這包括：

  • 豐富且精確的產品描述： 使用清晰、準確、包含關鍵字和相關術語的產品描述。
  • 高品質的圖片和影片： AI 模型也依賴視覺資訊來理解產品。
  • 真實且詳細的客戶評價： 良好的評價可以顯著提升產品的權威性。
  • 完整的產品分類和標籤： 幫助 AI 更容易地理解你的產品所屬的類別。
  • 與 Google 商家檔案的整合： 確保你的商家資訊在 Google 平台上的準確性和完整性。

店員的角色轉變：從銷售員到顧問，再到數據分析師

在 AI 推薦時代，店員的角色將會發生根本性的轉變。

  • 顧問與體驗提供者： 當 AI 能夠處理大部分的資訊查詢和購買決策時，店員的角色將更多地轉向提供個人化的諮詢、解答複雜問題，以及創造優質的線下體驗。他們將成為「情感連結」的建立者，彌補 AI 在人際互動方面的不足。
  • 數據收集與反饋者： 店員可以利用 POS 系統（銷售點管理系統）收集的數據，進一步了解客戶的購買習慣和偏好。這些數據可以反饋給 AI 模型，幫助其進行更精準的推薦，同時，店員也可以主動與客戶互動，獲取他們對 AI 推薦的意見，以及線上線下體驗的整合反饋。
  • AI 工具的協作者： 店員需要學會與 AI 工具協作，例如，利用 AI 提供的客戶洞察來準備銷售談話，或者使用 AI 輔助工具來管理庫存和處理訂單。

在當前數位時代，越來越多的消費者選擇透過人工智慧來獲取資訊，而非傳統的搜尋引擎。這一趨勢讓許多企業開始思考如何調整自己的行銷策略，以適應這種變化。如果你想深入了解這個主題，可以參考這篇文章顧客不 Google 了，改問 AI？你的生意準備好迎接「AI 推薦」了嗎？，其中探討了企業如何利用AI技術來提升顧客體驗與滿意度。

企業如何選擇合適的 AI 模型與平台

指標 說明 數據/趨勢
搜尋行為變化 消費者從傳統搜尋引擎轉向 AI 問答平台的比例 近年 AI 問答平台使用率提升 35%
AI 推薦影響力 消費者依賴 AI 推薦做出購買決策的比例 約 60% 消費者表示會參考 AI 推薦
企業 AI 準備度 企業導入 AI 推薦系統的比例 僅 25% 企業已部署 AI 推薦技術
顧客滿意度提升 使用 AI 推薦後顧客滿意度的提升幅度 平均提升 20% 顧客滿意度
轉換率變化 導入 AI 推薦後的銷售轉換率變化 轉換率提升約 15%
未來趨勢預測 預計未來 3 年 AI 推薦在電商領域的滲透率 預計達到 70%

選擇合適的 AI 模型和平台，對於企業成功導入 AI 應用至關重要。這並非一蹴可幾，而是需要仔細評估和權衡的過程。

評估 AI 模型的多維度指標

在選擇 AI 模型時，企業不應僅僅關注跑分數據。Intelligence、Text Arena 等評估指標，提供了更全面的視角，幫助企業了解模型的真實表現。

  • Intelligence（智慧性）： 衡量模型理解、推理、創造和解決問題的能力。這涉及到模型是否能夠處理複雜的指令，進行邏輯判斷，甚至生成原創內容。
  • Text Arena（文本競技場）： 這個評估方式，通常通過讓不同的模型在相同類型的文本任務上進行競爭，來真實地展示它們在生成質量、連貫性、準確性等方面的表現。
  • 其他重要指標：
  • 準確性 (Accuracy)： 模型提供的資訊是否正確無誤。
  • 創新性 (Creativity)： 模型生成內容的原創性和獨特性。
  • 效率 (Efficiency)： 模型處理任務的速度和所需的計算資源。
  • 安全性與偏見 (Safety and Bias)： 模型是否會產生有害或帶有歧視性的輸出。
  • 可解釋性 (Explainability)： 模型做出決策的過程是否能夠被解釋和理解。

EgentHub 等平台的支援與多模型架構

EgentHub 等支援多模型的平台，為企業提供了極大的靈活性。一個優秀的 AI 平台，應該能夠整合和管理不同供應商的 AI 模型，例如 Gemini、Claude 等。

  • 靈活的選擇： 企業可以根據不同的應用場景，選擇最適合的 AI 模型，而不是被單一供應商的技術所綁定。
  • 整合的優勢： 這些平台能夠提供一個統一的介面，方便企業管理和調度不同的 AI 模型，簡化部署和維護流程。
  • 未來導向： 隨著 AI 技術的快速發展，新的優秀模型將不斷湧現。支援多模型的平台，能夠讓企業更輕鬆地擁抱這些新技術，保持競爭力。
  • 特定任務的最佳化： 例如，對於需要處理大量長篇報告的業務，可以選擇 Claude；對於需要與 Google 生態系統深度整合的業務，可以優先考慮 Gemini；而對於需要進行深度研究的用戶，Perplexity 及其 Comet 瀏覽器可能更為合適。

建立企業自己的 AI 策略

  • 明確業務目標： 首先，要清楚企業希望透過 AI 解決什麼問題，或實現什麼目標。是提升客戶服務效率，還是優化營銷策略？
  • 小規模試驗： 在大規模部署前，建議進行小規模的試驗，挑選一兩個具體的應用場景，測試不同 AI 工具的效果。
  • 數據基礎建設： 確保企業擁有乾淨、結構化的數據，這是訓練和運行 AI 模型的重要基礎。
  • 人才培養： 培養內部團隊的 AI 素養，讓他們能夠理解、使用和管理 AI 工具。
  • 持續迭代與優化： AI 技術日新月異，企業的 AI 策略也需要不斷的迭代和優化，以適應最新的技術發展和市場變化。

結論：擁抱 AI，迎接變局

AI 推薦的時代已經來臨，對於企業來說，這不是一個選擇題，而是一道必須要跨越的門檻。從 Google 搜尋到 AI Agent 的轉變，如同曾經從電話簿到搜尋引擎的演變，它徹底改變了資訊的獲取和消費模式。

您的企業，是否準備好了迎接消費者不再「Google」，而是「問 AI」的未來？這意味著，您需要重新審視您的線上溝通策略、產品資訊的呈現方式，以及客戶與您互動的每一個環節。

  • 擁抱 AI SEO： 確保您的產品和服務，能夠被 AI Agent 輕鬆地発見和理解，成為 AI 推薦中的首選。
  • 強化數據品質： AI 的決策依賴於數據，確保您的庫存、產品資訊、客戶數據的準確性和及時性。
  • 重新定義客戶體驗： 理解 AI 在處理資訊和完成交易方面的優勢，並將企業的優勢放在人際互動、情感連結和深度諮詢上。
  • 持續學習與適應： AI 技術的發展是快速且不斷變化的，保持開放的心態，不斷學習和適應新的工具和趨勢。

這是一個充滿變革的時代，也是一個充滿機遇的時代。那些能夠率先擁抱 AI 推薦趨勢的企業，將有機會在未來的市場中，掌握先機，贏得勝利。是時候讓您的生意，做好準備，成為 AI 推薦時代的贏家了。

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FAQs

1. 什麼是「AI 推薦」？

「AI 推薦」是指利用人工智慧技術，根據用戶的行為、偏好和需求，自動提供個性化的產品或服務建議，取代傳統的搜尋引擎查詢方式。

2. 為什麼顧客開始不使用 Google 搜尋，而改問 AI？

隨著人工智慧技術的進步，AI 能夠更快速且精準地理解用戶需求，提供即時且個人化的答案，提升使用體驗，因而吸引越來越多顧客選擇直接向 AI 詢問。

3. 生意如何準備迎接「AI 推薦」的時代？

企業應該優化數據管理，確保產品資訊完整且易於被 AI 系統讀取，同時積極採用 AI 技術提升服務品質，並調整行銷策略以配合 AI 推薦的趨勢。

4. 「AI 推薦」對傳統行銷有什麼影響？

AI 推薦改變了消費者的決策過程，企業需從單向推廣轉向提供更符合個人需求的內容，強調精準行銷和客製化服務，提升顧客黏著度。

5. 使用 AI 推薦是否會影響顧客隱私？

AI 推薦通常依賴大量用戶數據，若未妥善管理，可能涉及隱私風險。企業應遵守相關法規，透明告知用戶數據使用方式，並採取適當的安全措施保障隱私。