跨境AI搜索：点击狂跌34%，真能价值暴增4.4倍？

在全球跨境数字营销领域，人工智能（AI）在搜索引擎中的应用正日益成为焦点。然而，新媒网跨境近期观察到，尽管各大行业研究机构纷纷发布深度报告，试图解读AI搜索带来的影响，但这些研究结论之间却存在显著差异，甚至相互矛盾。这使得整个行业对于AI搜索的实际影响，究竟是“危机”还是“机遇”，充满了困惑。

仔细审视这些来自主要搜索引擎优化（SEO）平台如Ahrefs和Semrush，以及Seer Interactive等机构的权威研究报告，人们会发现一个令人不安的真相：几乎每一种关于AI搜索影响的观点，似乎都能找到相应的“研究”数据来支撑。这种现象表明，在AI搜索的复杂生态中，目前还没有任何一方能够给出明确的、毋庸置疑的答案。数据可以被多角度解读，从而验证各种不同的叙事。

核心共识中的非共识：点击率与零点击行为

表面上看，一些主要研究在基本面上似乎有所共识，但深入分析便会发现其中的矛盾。

Ahrefs的报告指出，当AI概览（AI Overviews）出现时，排名靠前的自然搜索结果会损失大约34%至34.5%的点击量。这项基于对30万个关键词的分析，清晰地量化了AI搜索对传统流量的冲击。该研究进一步引用其他数据，表明谷歌AI模式下几乎达到100%的零点击率，这似乎预示着AI搜索对网站流量构成根本性威胁。

然而，Semrush在分析了超过1000万个关键词后，却得出了截然不同的结论：在引入AI概览功能后，零点击搜索量反而略有下降。这直接驳斥了AI功能必然导致零点击行为增加的说法。Semrush的研究不仅没有强调危机，反而强调了机遇，声称AI搜索带来的访客价值是传统自然搜索访客的4.4倍。

这两项研究都以统计数据作为支撑，但其结论却相互对立，让人难以分辨孰是孰非。

转化率之辩：五项研究，五种答案

当谈及AI搜索流量与传统谷歌自然搜索流量的转化率对比时，这种矛盾性表现得尤为突出，甚至达到令人啼笑皆非的程度。

Amsive机构对数百家客户网站进行分析后，得出结论：ChatGPT的转化率高于谷歌搜索。这项“差异化”发现表明，AI搜索可能在用户漏斗的上层阶段，通过提供教育性内容帮助用户，从而带来更高的商业价值。

然而，外媒报道的一项由Kaise和Schulze对973家以上电商网站进行的研究，却得出了相反的结论：ChatGPT的转化率低于谷歌搜索。特别是对于电商企业而言，这项研究暗示AI搜索流量的质量较低，不太可能直接带来营收。

Ahrefs基于自身转化数据分析后认为，ChatGPT的转化率优于谷歌。这与他们提出的“AI搜索可能减少流量总量，但会提升流量质量”的观点相符。

Seer Interactive通过分析其多个客户网站的数据，也得出结论：ChatGPT的转化率高于谷歌。这进一步支持了“重质量而非数量”的解释。

而Wynter的创始人Peep Laja则根据其公司的转化数据，得出了另一个结论：大型语言模型（LLMs）带来的都是“懒惰且不合格的流量”，转化表现糟糕。他的实际商业经验与Ahrefs和Seer等机构的乐观解读形成了鲜明对比。

那么，究竟哪种说法是正确的？AI搜索流量的转化率是与谷歌持平、更好，还是更差？从目前的研究来看，答案似乎是：取决于你审视哪项数据，上述所有情况都可能发生。

叙事多样性的深层原因

可信研究结论之间的巨大分歧，反映了AI搜索影响的复杂性和多变性。以下几点可以解释为何研究结果会如此南辕北辙：

行业与商业模式的巨大差异
Seer Interactive发现AI概览对非品牌流量影响更大，这便是一个线索。销售日用商品的电商网站，其AI搜索体验可能与B2B软件公司或本地服务提供商截然不同。Kaise和Schulze的研究主要集中于电商网站，这可能捕捉到了一种与Ahrefs对其SaaS业务或Seer客户组合分析所呈现的完全不同的现实。
查询意图的巨大差异
用户向ChatGPT提问“哪种跑鞋最适合扁平足？”与在谷歌中输入相同查询时，其心态可能大相径庭。前者可能处于研究旅程的后期，这解释了为何一些研究发现AI流量转化率较低；而后者可能更具目的性，这又解释了为何另一些研究发现其转化率更高。对于不同类型的查询，这两种情况都可能成立。
时间周期与AI功能的快速演变
这些研究均在2025年的不同月份进行，彼时AI搜索功能正处于快速迭代和发展之中。AI搜索工具的早期使用者群体可能与主流用户存在差异。一项4月份的研究捕捉到的用户群体和功能集，可能与11月份的研究有所不同。
样本规模与选择偏差
Amsive的100家客户网站与Kaise和Schulze研究中900多家电商网站相比，代表着不同的数据规模和行业构成。Ahrefs分析自身转化数据时，可能引入了潜在的选择效应，其受众更倾向于SEO专业人士，他们的行为可能与普通消费者不同。Peep Laja通过Wynter获得的单公司经验，可能反映了其业务的独特性，而非普遍模式。
衡量标准定义不统一
不同研究中，“转化”的定义各异。我们衡量的是邮件注册、购买、合格销售线索，还是其他指标？当用户接触多个渠道时，流量如何归因？仅这些定义上的差异，就足以解释部分矛盾的发现。

“大脱钩”抑或“大机遇”？

Ahrefs将其发现解读为“大脱钩”。在自然搜索结果和AI概览引用中获得双重曝光，虽然印象量增加，但总点击量却下降。这种叙事强调了损失和颠覆，将AI搜索定位为一场零和博弈，谷歌正在收回原本分配给网站的价值。据新媒网跨境了解到，这种“大脱钩”现象似乎是由于AI工具发送了大量被Search Console计入的展示量所致。

Semrush则从机遇的角度阐述了几乎相同的现象。虽然点击量有所变化，但点击进入的访客质量更高。他们预测AI搜索流量可能在2028年超越传统自然搜索，这将其定位为一种不可避免的进化，呼吁有远见的营销人员积极拥抱而非抗拒。

两个机构都在观察相似的数据模式，但却构建了完全不同的叙事。Ahrefs强调34%的点击量下降，而Semrush则强调4.4倍的价值增长。它们都没有说谎，但讲述的故事却大相径庭。

引用机制：渐进式演变还是颠覆性变革？

所有三项主要研究都指出了从排名到引用的转变——在AI生成的答案中被提及与传统的搜索排名同等重要，甚至更重要。但在这方面，解读也存在分歧。

Ahrefs的数据显示，76%的AI概览引用来自谷歌前10名的自然搜索结果，这表明引用机制更多是一种渐进式演变。如果你的网站在传统SEO方面表现良好，你更有可能被频繁引用，现有系统保持了大部分的完整性。

然而，Semrush指出，AI搜索工具经常引用排名较低的页面，这暗示着对传统排名层级更为革命性的突破。Seer Interactive发现品牌搜索与非品牌搜索受到的影响不同，这又增添了一层复杂性。引用经济的运作方式可能因查询类型而异。

那么，引用现象是现有SEO实践的微调，还是彻底的转型？再一次，总能找到一项研究来支持你偏好的叙事。

研究者视角中的潜在影响

值得注意的是，开展这些研究的每个机构都有其商业利益，这可能会在一定程度上影响研究的框架，即便不影响其方法论。

Ahrefs主要销售专注于传统搜索优化的SEO工具。强调颠覆和复杂性的叙事，有助于强化对复杂工具和专业知识的需求。他们的研究突出了点击量损失和适应AI搜索的挑战，这符合其商业模式。

Semrush提供综合性数字营销平台，并融入了AI驱动的工具。强调机遇和进化的叙事，而非危机，将其定位为引领未来的前瞻性指南。他们对AI访客质量的乐观解读，符合其战略定位。

Seer Interactive作为一家代理机构，从需要专业指导的复杂性中获益。他们对品牌与非品牌影响之间细微差异的发现——以及客户类型间的变化——强化了定制化战略咨询的价值，而非一刀切的解决方案。

这并非意味着任何机构都在操纵数据，而是说数据如何被构建、哪些发现被强调以及哪些故事被叙述，都反映了潜在的商业动机。研究人员自然会倾向于选择与自身世界观和商业模式相符的解释。

分段特定现实：真相在于“具体情况”

审视所有这些相互矛盾的研究后，最诚实的结论是：AI搜索的影响具有极强的分段特异性。关于“AI搜索如何影响流量和转化率”的正确答案是“具体情况具体分析”。

这取决于：

你所在的行业。
你的商业模式。
你的流量是品牌流量还是非品牌流量。
你的客户处于购买旅程的哪个阶段。
你的内容类型。
你的特定受众人口统计学特征和行为模式。

一个通过信息内容销售日用品的电商网站，可能确实会经历Ahrefs所描述的“噩梦场景”：点击量减少34%，却没有相应的质量提升。而一家拥有强大品牌认知度的B2B软件公司，可能体验到Semrush所描述的“机遇”：访客数量减少但质量更高。一家本地服务企业如果其客户主要通过品牌搜索，则可能几乎感受不到AI搜索的影响。

Wynter创始人Peep Laja关于LLMs发送“懒惰且不合格的流量”的经历，对于其通过详细案例研究转化B2B潜在客户的业务而言，可能是完全准确的。但这并不能否定Ahrefs发现自身AI流量转化良好的结论，因为它们处于不同的细分市场，服务不同的受众，提供不同的内容。

方法论带来的确定性幻觉

大规模样本量往往会制造出一种不应有的确定性幻觉。Kaise和Schulze对900多家电商网站进行的研究听起来全面且权威。但900家电商网站虽然数量庞大，仍然代表了一个具有共同特征的特定细分市场。其发现可能对电商领域完全准确，但对于B2B服务、出版或本地企业而言可能完全错误。

同样，Ahrefs对30万个关键词的分析和Semrush对1000万个关键词的审视，提供了令人印象深刻的规模，但并不能消除系统性偏差的可能性，例如：

关键词研究方式。
效果衡量方式。
未受控制的混杂变量。

这些研究以特定百分比和明确结论呈现的自信，可能超出了数据实际支持的范畴。更诚实的表述应承认不确定性和可变性，但这不利于引人注目的营销或行业思想领导力的建立。

对跨境从业者的启示

对于试图理解当前情况的SEO专业人士、营销人员和网站所有者而言，相互矛盾的研究带来了挑战。你不能简单地相信“数据”，因为数据会根据分析者和衡量指标的不同而讲述不同的故事。

实际的启示是，你必须针对自己的具体情况进行分析，而非仅仅依赖行业研究来了解正在发生的事情。仔细跟踪你的流量来源，衡量各渠道的转化率。同时监测流量和质量指标。具体观察AI搜索流量对你的业务表现，而非依赖汇总的行业平均水平。

这些研究提供了需要验证的假设，而非可以直接接受的结论。答案将是针对你所处细分市场的具体情况，而了解它的唯一方法，是通过对自身数据的严格测量。

叙事选择问题与不确定性的真相

随着更多AI搜索研究的出现，一个显而易见的模式浮出水面：同样的现象可以被截然不同地解读。根据数据划分方式——研究的细分市场、分析的时间周期或强调的指标——研究可以支持关于流量、质量和整体影响的广泛结论。

每种解释都可能显得数据驱动且严谨，但其战略性启示却往往相互冲突。这便创造了一个环境中，证实偏差（confirmation bias）很容易出现。团队可能自然倾向于那些与他们现有假设或战略目标一致的研究，而对指向不同方向的研究则较少重视。

结果是，在行业讨论中，许多人认为自己在“遵循数据”，但现有数据却支持多种叙事——而最终选择的叙事，往往反映的是优先级和背景，而非单一的客观真相。

拥抱不确定性

事实是令人不安的：即使有来自可信的行业领先公司进行的多项大规模研究，我们仍然没有关于AI搜索影响的明确答案。我们拥有的是数据点、假设、特定细分市场的发现以及商业驱动的叙事——而非明确的结论。

那个能“一锤定音”的研究并不存在，因为问题太过复杂、变数太多、细分市场过于独特，且行业格局演变过快，任何一项单一研究都无法捕捉到绝对真理。

这并非意味着研究无用，恰恰相反。来自Ahrefs、Semrush、Seer Interactive等机构的研究提供了有价值的数据点和思考AI搜索影响的框架。但它们无法提供营销人员所需的确定性和普遍答案。

在缺乏共识中前行

未来的道路要求我们保持健康的怀疑论。当一项研究得出结论，AI搜索减少了点击量，改善了转化率，或几乎没有可衡量的影响时，最有效的回应是：“有趣的研究。我想知道是什么因素塑造了这一结果，以及它是否适用于我的情况。”

与其寻求一项能够揭示AI搜索确定影响的“唯一真理”研究，从业者应该：

承认细分市场的特殊性： 你的经验将因行业、商业模式、内容类型、受众以及其他众多变量而异。笼统的结论价值有限。
进行严谨的自我测量： 跟踪AI搜索流量来源，衡量各渠道的转化率，同时监测流量和质量指标，并让你的具体数据指导你的战略。
测试多个假设： 与其假设Ahrefs或Semrush是正确的，不如同时测试两种可能性。优化AI引用，同时监测流量质量是否足以弥补流量下降。对于你网站内不同类型的内容，答案可能也不同。
质疑叙事： 当研究结果与进行研究的组织的商业利益完美契合时，应保持健康的怀疑态度。这并非意味着数据有误，而是框架和强调方式至关重要。

我们必须习惯于这种模糊性。AI搜索的影响究竟是危机还是机遇，是颠覆还是进化，总能找到研究来支持其论点。更明智的做法是，对结论保持开放态度，运行自己的测试，并在行业不断变化中保持适应性。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-search-34-clicks-loss-or-44x-value-gain.html