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AI Mode 是什麼？Google AI 搜尋的下一個巨變
本文說明什麼是 AI Mode，它與 AIO、Gemini 有何不同？行銷人員、SEO 人員又要怎麼面對？
在 AI Overviews 後，下一個 SEO 與行銷人要面對的巨變，就是 Google AI Mode。
本文說明什麼是 AI Mode，它與 AIO、Gemini 有何不同？行銷人員、SEO 人員又要怎麼面對？
內容目錄
隱藏
什麼是 AI Mode？
AI Mode 是 Google 於 2025 年初先在 Search Labs 小規模試驗，並在 2025 年 I/O 大會上宣布正式向美國所有用戶全面開放的全新搜尋模式。
開啟後，整個搜尋頁面會換成由 Gemini 2.5 驅動的對話式介面。
系統會先把你輸入的問題拆解成多個隱性子查詢（query fan-out），再用推理模型把結果「縫合」成一段完整答案，並保留可點擊的來源連結。
目前只有美國地區可以使用。
使用者使用 AI Mode 可以做什麼？
以下列舉使用者可以利用 AI Mode 做哪些事情。
一次搞定超複雜問題
Gemini 2.5 會把你的提問拆成多條子查詢再整合，所以像「幫我比較 2025 年三款中階電動車續航、保固、維修成本」這種多面向題目，可以一次就拿到條理分明、附來源的完整答案。
Deep Search：生成「研究級」摘要與引文
啟用 Deep Search 時，AI Mode 會再向下扇出數百條檢索，整理成近似白皮書的長文報告，大幅縮短做報告或市場調查的時間。
Live Search：把鏡頭變成隨身家教
打開相機，邊拍邊問。「這塊電路板哪裡燒掉？」或「這道微積分題哪裡算錯？」AI 即時看你看到的畫面、用對話方式指點並給延伸資源。
跨學科推理、程式與數學解題
透過 Gemini 2.5 的升級邏輯鏈能力，AI Mode 能跑多步推導、改寫程式碼、剖析時間複雜度，適合工程／理科背景使用者當「即時助教」。
AI Shopping：聊天式逛街、虛擬試穿、即時比價
Google 把 Shopping Graph（5 百多億商品）結合 Gemini，問「夏天婚禮要穿的黃洋裝，預算 200 美元以內」就能收到帶價格、庫存、運費的視覺卡片。
Agentic Checkout 與票券／預約代辦
AI Mode 正導入「幫你做」能力：可篩選同一場演唱會的下層座位並在價格符合時自動填表結帳；接下來還會擴展到餐廳訂位與在地服務預約。
即時畫圖表、跑數據
想比較兩支球隊 10 年來主場勝率？直接丟需求，AI Mode 會抓即時資料、生成互動式圖表，讓你視覺化趨勢後再追問細節。
旅行與在地行程規劃
Google 觀察到測試者常用 AI Mode 做「三天高雄親子行＋隱藏版美食」這類長句查詢；系統會記住你愛吃海鮮、偏好步行距離，動態推薦景點與交通方案。
帶個人記憶的推薦助手
若你同意連接 Gmail 等服務，AI Mode 會讀取你的訂票信或過去搜尋，給出「離你入住飯店 500 公尺內還有現場爵士樂」這種量身建議，下次再問相關主題，答案會更貼近個人喜好。
更深層的後續追問與歷史面板
每次追問都保留上下文，甚至在桌面端有「對話歷史」側欄，方便回到舊話題繼續；因此你能把 AI Mode 當成長期專案的知識中樞，而不只是一次性搜尋。
小結
AI Mode 把 Google 搜尋升級成「會動手、懂上下文、能即時互動」的全能助理，從學習、研究、購物到安排行程，都能一口氣解完。
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AI Mode 與 Gemini 差異？
看了上述很多介紹，很多朋友也會疑惑：AI Mode 與 Gemini 有什麼本質差異？
我們可以這樣理解：Gemini 是「引擎」，AI Mode 是「車子＋道路＋路標」。
Gemini 是一顆可獨立取用的大型多模態模型。
AI Mode 是一種 Google Search 介面，把那顆模型包進搜尋本身，外掛即時索引、圖譜、廣告與結帳系統。
AI Mode 更像是 Google Search 的升級版，更貼近使用者的介面跟使用方法。
AI Mode 與 AI Overviews 差異？
AI Overviews（AIO）＝在傳統搜尋頁頂端「插入一小段 AI 摘要」。
AI Mode＝把整張頁面換成可連續追問、可直接動手（購票、比價…）的對話式搜尋體驗。
簡單來說，AIO 就只用看的，但 AI Mode 則還有更多行動。
而 AIO 會在「All 標籤」，而 AI Mode 有一個獨立的「 AI Mode 標籤」。
延伸閱讀：《AI Overviews（AI 摘要）介紹：AIO 是什麼？品牌要如何勝出？》
SEO 與行銷人要如何面對？
1. 核心概念：從「排名」到「被引用」
從傳統的搜尋，我們都認為「排名＝流量」，而在新的時代，我們需要在意 Answer Share（被 AI 採引率） 與 Brand Recall（被文字點名次數） 兩個指標。
2. 內容與技術：讓 LLM 找得到、敢引用、能理解
我們需要讓文字內容更加容易理解，並且在技術上，把資料都整理的更乾淨、更工整，幫助 AI 爬蟲容易使用。
- 結構化標記（Article、FAQ、Product、LocalBusiness…）讓 LLM 可快速抓取屬性與價格。
- 電商務必把商品全量丟進 Merchant Center，因為 AI Shopping 面板直接讀 Shopping Graph。
3. 布局外部內容：廣灑網、常出現
在過去，SEO 可以只要認真把自己的網站做好就好，但現在不行，一定要盡可能獲得更多的提及跟曝光。
像是多發部落客、多在論壇上被討論、多在社群上被討論，都會更有價值。
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