谷歌AI综述2万+数据揭示点击量只到蓝链第六名。

当前时间为2025年。

AI综述引用：为何无法有效引流？

新媒网跨境获悉，来自对20000多个搜索查询的分析数据显示，谷歌（Google）的AI综述（AI Overviews）所带来的点击效果大致与传统搜索结果页面（SERP）中排名第六位的蓝色链接相当。这意味着，尽管AI综述提供了较高的可见度，但其带来的实际点击量远低于蓝色链接。

在2025年上半年进行的一项研究中，AI综述引用在点击表现上持续低于预期，甚至未能超越SERP底部附近的传统蓝色链接。尽管AI综述中的引用有助于提升品牌权威性、品牌召回率和市场定位，甚至可能对长期的语言模型（LLM）训练有所贡献，但若从短期点击量的角度来看，现有数据呈现出一种较为严峻的局面。

AI综述与蓝色链接的点击表现对比：数据揭示的真相

AI综述引用是否真的能带来点击？抑或是它们仅仅将真正能产生点击的链接进一步推到页面下方？为了解答这一疑问，研究人员对十几个不同行业的传统蓝色链接和AI综述的表现进行了深入分析。

研究方法与数据来源

这项分析基于对跨行业20000多个排位查询的数据收集，涵盖了汽车维修、电子商务、教育、健身、医疗保健、制造业和SaaS等多个领域。在此基础上，研究人员从2025年2月至4月期间，对出现AI综述的200多个独立SERP进行了重点案例研究。

研究过程中，通过谷歌搜索控制台（Google Search Console）和Semrush等工具，跟踪了以下关键指标：

• 每个域在AI综述中的位置。
• 同一域在传统蓝色链接中的位置。
• 点击率（CTR）、展示次数和点击量。

为确保分析的准确性，研究人员仅统计了链接在AI综述中首次出现时的表现，避免了重复链接可能导致的性能虚高。

研究主要发现

研究结果显示，在AI综述中排名第一，所获得的点击量大致相当于传统搜索结果中排名第六的蓝色链接。这与许多人普遍认为的“黄金位置”相去甚远。

AI综述的点击率曲线呈现出快速的断崖式下跌。当引用位置降至第五位时，其点击量几乎与谷歌搜索结果的第十页无异。

数据显示，排名前三的蓝色链接依然是性能表现最佳的点击来源。即便AI综述中表现最好的位置，也无法与有机搜索结果中排名前三的蓝色链接相匹敌。在驱动真实、高意向流量方面，蓝色链接仍占据主导地位。

AI综述为何未能有效引流？深层原因解析

AI综述的引入损害了点击量，这并非一个全新的观点。自AI综述实施以来，其对整个SERP的点击率，尤其是在信息查询方面，产生负面影响已有多方证实。

然而，上述研究进一步表明，问题并非仅仅在于追求AI综述的展示位置，并期望新的“顶部”SERP位置能够弥补点击量的损失。对于AI综述而言，其点击量不足的问题更为复杂。

部分原因在于，用户在屏幕上就能获得满足感，这加剧了“零点击搜索”问题，自“用户也提出问题”（People also ask）功能出现以来，这一问题便持续存在。如今，谷歌通过AI综述将这些答案进行整合呈现给用户，进一步减少了用户点击进入网站的需求。

然而，AI综述还存在更深层次的问题，这些问题因其独特的展示位置、结构和组织方式，进一步降低了其对内容创作者的价值。

AI综述中的品牌提及缺乏上下文

在蓝色链接中，品牌既是通向内容的入口，也是展示自身的招牌。传统的蓝色链接通常具有优化过的标题和引人注目的元描述，以吸引宝贵的点击。

然而，在AI综述中，品牌仅以一个小而平淡的引用形式出现，元描述也只显示一小部分。这使得品牌在AI综述中的呈现犹如“鼠洞”，难以引起用户注意。

位置的虚假膨胀效应

在AI综述中排名“第一”，其权重并不等同于在有机搜索结果中排名“第一”。SERP的顶部区域因AI综述、付费广告、站点链接、地图包以及其他各种功能的叠加而显得过于拥挤。数据显示，搜索用户普遍认同这一观点：许多搜索者会选择向下滚动页面，以避开这种杂乱无章的顶部区域。

AI综述的参与度迅速骤降

用户在浏览多个蓝色链接时会保持一定的注意力，但在AI综述中，用户的注意力会迅速崩溃。AI综述的引用通常较小，难以滚动，且视觉吸引力不足。

其他搜索者也清楚地表明了这一点。点击率曲线呈现急剧下降趋势，以至于当AI综述引用位置下降到第四或第五位时，其链接基本上等同于不存在。

搜索引擎优化专家应如何应对？

首先，搜索引擎优化（SEO）专业人员需要重新审视数据呈现方式、目标设定，甚至服务模式。

可见性不等于流量：如果向管理层汇报点击量数据，AI综述引用并不能挽救仪表盘上的表现。因此，一些SEO专业人员正开始尝试将其他渠道的流量归因于自身的工作。

SERP权威性不等于投资回报率（ROI）：诚然，在AI综述中被引用确实能带来可信度和可见度。长远来看，它甚至可能在用户的搜索旅程后期促成点击。然而，这种可信度比以往任何时候都更加抽象，也更难以追踪。

争夺顶部蓝色链接的战役远未结束：SEO专业人员仍需全力争取顶部蓝色链接的位置。AI综述并未“拉平”与任何已建立的排名前三的竞争对手内容之间的差距。它们仅仅是在SERP中增加了一个新的、但影响力较弱的层面。

以下是具体的行动建议：

1. 优化AI综述，但切勿过高估值

AI综述引用确实具有一定价值。在AI综述中取得靠前排名，其效果可能与一个不错的有机搜索结果相当，但仍无法与排名前三的蓝色链接相提并论。

新媒网跨境了解到，在AI综述中取得较好排名的有效策略，是将其视作“用户也提出问题”功能中的片段进行优化，专注于创建“答案胶囊”（answer capsules）。具体方法包括：

• 识别高流量常见问题（FAQs）：利用Semrush的关键词概览等工具，寻找那些已有AI综述出现的高流量词条。尽管关键词难度对于AI综述的排名依然重要，但高难度得分对其的阻碍作用相对较小。低权威度或新域名通常仍有机会在AI综述中与成熟的竞争对手抗衡。
• 在H2或H3标签后放置紧凑、权威的答案胶囊：将答案视作高度优化的元描述。将总结性答案或“答案胶囊”控制在200字符以内。快速、自信且总结性的答案是赢得引用的关键。在此之下，可以添加更多信息，详细阐述答案，为用户提供更深入的内容。
• 答案胶囊中不要包含外部链接：避免向搜索引擎传达“其他资源是该主题更好信息来源”的信号。在任何被认为是AI综述目标区域的文案中，切勿包含外部链接。

其他SEO最佳实践同样适用：

• 在适用之处使用结构化标记。
• 预测自然语言查询。
• 像用户一样阅读内容，并回答他们的问题，即使这些问题并非高流量关键词。
• 创建对用户有价值的内容，因为搜索引擎和语言模型最关心的是用户体验。

2. 深度聚焦第一页的蓝色链接

排名前三的蓝色链接仍然是主要的点击驱动因素。为用户提供深度内容，并确保用户在页面上的良好体验，仍是占据谷歌蓝色链接顶部位置的最佳策略。

尽管搜索环境不断变化，但仍应优先关注以下优化方向：

• 内容深度：更具信息量和主题覆盖全面的内容，能够带来更长的用户参与时间、更低的跳出率，并驱动更多的站内流量，这一点从未改变。
• 链接权威性：无论是对于AI综述还是传统蓝色链接，反向链接的权威性依然至关重要。
• 技术健康状况：无论是蓝色链接、AI综述还是其他SERP功能，网站都必须表现良好。持续关注核心网页性能指标（Core Web Vitals）。

3. 考虑追踪“辅助转化”

搜索方式已经发生改变，追踪用户搜索行为的方式也应随之调整。

在向利益相关者阐释AI综述的价值时，将其视为漏斗上层的辅助作用会很有帮助。它们或许无法立即带来点击，但能为用户后续的品牌认知打下基础。

但也不应过度归因。新媒网了解到，一些SEO专业人员正尝试将其他渠道的流量归因于其SEO工作。这种做法有其合理性，因为某天的可见度可能在未来带来不同渠道的流量，正如广告牌和电视广告的运作原理一样。

然而，对于“AI综述的可见度会大幅提升直接流量”的说法，应持怀疑态度。尽管SEO专业人员乐于将直接流量归因于自身工作，但期望有机用户在没有推荐链接或谷歌搜索的情况下，直接输入特定URL，似乎有些不切实际。

尽管如此，新媒网跨境认为，AI综述确实可能对品牌有机流量带来一定增长。

因此，对品牌和非品牌流量进行区分，这项长期以来的报告最佳实践，可能已无法像过去那样清晰地描绘出全貌。

换言之，我们需要认真思考网站用户的真实旅程，并以一种对决策者而言有意义的方式呈现，而不仅仅是为了让SEO数据看起来更好看。

4. 设定切合实际的点击率预期

必须停止以过时的点击率预期作为基准。

多年来，行业中流传着排名第一的搜索结果预计点击率高达40%的说法，但这些数据已不再准确。在搜索结果页面（包括现在的AI综述）中，仍能找到大量此类被夸大的估计值。

现在是时候摒弃这些数字了。应以真实数据支持各项估算，并教育利益相关者，让他们不再追逐错误的绩效指标，并以此要求SEO团队。

结语：可见性不等于流量，但具有其价值

AI综述虽然光鲜亮丽，给人一种胜利的感觉，但它们更多的是可见性，而非流量引擎。若以此来衡量，可能会误导利益相关者。

对于SEO专业人员和数字营销人员而言，正确的策略路线图是清晰的：

• 继续通过链接建设、技术健康、内容深度以及其他传统SEO最佳实践来建立权威性。
• 争夺并守住顶部蓝色链接的位置，它们是推动点击量增长的关键。
• 将AI综述引用视为上层漏斗的品牌曝光时刻，而非报告的核心内容。

换句话说，不要将这个新的“小红花”误认为是收入。庆祝其带来的可见性，但将关键绩效指标（KPIs）锚定在能带来最多点击和业务影响的方面。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/google-ai-overviews-20k-data-ctr-rank-6.html