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随着人工智能技术对搜索引擎优化（SEO）领域持续渗透，关于AI搜索与传统搜索相关性的研究正成为行业焦点。新媒网跨境注意到，2025年第二季度以来，外媒发布的数十份AI Overview重叠研究报告存在显著分歧，其结论差异从5%至77%不等，凸显当前研究的局限性。

AI搜索重叠研究的数据争议
新媒网跨境了解到，由外媒SearchEngineLand汇总的11项合规研究显示，AI Overviews与传统搜索结果Top10URL的平均重叠率为45.84%，中位数为46.40%。这些研究均聚焦美国市场，但存在三个关键变量差异：

• 样本关键词数量（仅2项研究超10万组关键词）
• 关键词选取标准（未明确商业词与信息词的分类占比）
• 时间跨度（覆盖2024年初至2025年8月的不同周期）
  

研究方法的核心缺陷
从Google 2023年3月公布的生成式摘要专利来看，其AI系统会综合三类文档：相关查询响应文档、近期查询响应文档及隐含查询响应文档。但现存研究均未考虑查询扩散（query fan-out）效应，即用户单次搜索触发的关联查询组合。

行业研究乱象典型案例
新媒网跨境梳理发现，2025年引发争议的研究包括：

• Profound公司基于2个重复查询得出"ChatGPT与Google搜索结果仅8-12%重叠"的论断
• 德国研究者《Google是否在变差？》调查遭广泛误用
• Adobe抽样1000名ChatGPT用户推导出"77%美国人将其作为搜索引擎"的结论
  

研究质量提升路径
针对当前问题，外媒提出可操作的解决方案包括：

1. 建立同行评审机制，公开原始数据集
2. 采用持续观察法应对AI模型快速迭代特性
3. 明确声明研究局限性与变量控制条件
   

伴随AI搜索占比持续攀升（ChatGPT.com访问量2024年9月至2025年7月增长83%），对研究科学性的需求正超越流量增长本身。这要求从业者构建更严密的研究框架，而非简单追求结论的传播性。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/13674.html