Google新的搜寻AI模式，提供全新的AI购物体验， AI代理可以帮真人顾客挑选产品，比较规格，追踪价格，甚至授权后执行下单和付款的行为。（图片来源／Google）
今年IO大会，无疑是Google生成式AI火力全开的一年，从GenAI模型，模型开发工具，到各式各样的创新生成式应用，甚至是新的数位设备型态Android XR数位眼镜的推出，都展现了各种让人惊艳的生成式AI威力。
这些生成式AI技术和应用，大多是消费端的应用，但其中一类，生成式AI 技术整合到Google搜寻引擎后的新亮点，包括去年上线的AI摘要，以及今年新发表的AI模式，不只改变了人们使用网际网路的行为，对企业来说，透过网路与顾客的线上互动模式，也将会有大改变，这个冲击，对高度依赖电商和数位通路的企业将会更明显。
早在2年前，全球AI顶级会议SIGIR首度在台北举办时，钻研GenAI各种挑战的Google DeepMind杰出研究科学家Marc Najork就从学术角度分析，生成式IR（资讯检索）不只改变人们搜寻资讯的样貌，还可能改变搜寻生态的导流模式。他所指的生成式IR，就是现在最夯的生成式搜寻。当时他从学术个人角度的观察，正好点出了生成式AI对搜寻引擎带来的影响。
AI摘要用户超过15亿人
Google在去年IO大会上，在搜寻服务中推出了AI摘要功能，现在已在200多国提供，包括台湾。根据 Google最新数据，每个月高达15亿人使用这项服务，而且在主要市场如美国、印度的用户数持续成长，一年来成长了10%。Google执行长Sundar Pichai强调，这是搜寻十年来最成功的新功能。
因为AI摘要直接出现在Google搜寻结果的第一项，这项服务一上线，使用者不用往下继续浏览，光是AI摘要的内容，就已经可以直接解答不少人的资讯需求，使用者不需要像过去那样，得自己从摘要介绍判断，逐一点选更多连结，一一打开网页才能了解。
直接提供解答的搜寻结果新机制，开始影响到许多高度依赖搜寻引擎导流的内容服务供应商，已有不少内容服务提供商或新闻网站开始发现，来自Google搜寻引擎的导流人数明显下滑了，搜寻结果关键字广告的导流效果同样也开始受影响，下关键字广告能够带来的顾客数，开始受到影响，网站主开始感受到逛网路的人潮好像少了一点，虽不明显，但开始有感觉。少数内容供应业者甚至喊出，得开始思考搜寻引擎「零」导流的冲击。
AI摘要的问世，削弱了搜寻引擎导流的效果，但在今年IO大会上，Google发表了另一项，比AI摘要更强大的生成式AI搜寻功能，也就是搜寻引擎的「AI模式」（AI Mode）。这是一种全新的搜寻，势必对搜寻引擎导流效果带来更大的冲击。
AI模式将提供全新搜寻体验
Sundar Pichai表示，为了涵盖端到端的搜寻体验，AI模式提供了一种全新的搜寻功能。
高度个人化是AI模式搜寻体验的一大特色，在使用者同意后，可以整合使用者在不同Google产品中的个人化资讯，过往搜寻纪录，邮件资讯等来提供高度个人化，甚至是完全针对单一用户量身打造的推荐内容。
不只如此，AI模式升级到了Google最新的Gemini 2.5模型，大幅强化推理能力，不只可以处理更长，更复杂的问题，还提供深度研究能力，可以将原本的搜寻问题拆解成数百个小问题来平行搜寻，再将结果组合成一份，GAI会依据内容和使用者喜好，动态调整输出的内容，组合文字、图片、连结和地图，来提供适合理解的呈现方式，这个过程从几十秒到几分钟就能完成。
针对金融和运动大数据的资讯查询，可以将搜寻到的复杂数据直觉化，自动生成适合浏览的图表，在IO大会上，展示者用「最近使用鱼雷球棒的知名选手，打击成效如何？」为例，AI模式自动找到了多位知名选手使用这类球棒的数据，再用长条图的方式来呈现，并且搭配每一个选手图像来帮助浏览。这项分析视觉化能力目前先金融数据和运动数据的分析。
AI模式也可以帮忙订门票，预约餐厅
不只是搜寻结果的重组，这个AI模式还具备了更主动的能力，可以提供特定任务的代理执行能力，例如，使用者若要求AI搜寻「特定棒球队某一场比赛下层座位的便宜票价」，AI模式会到不同售票网站上查询空位，列出几个最便宜的票价选择，以及座位的视野预估，让使用者参考，还直接提供推荐购买连结，使用者只要一个点击，就能授权AI代理进行订票，自动到该网站上填写资料来完成订票。Google预告，不只棒球赛，未来各种活动门票、餐厅预定、本地端生活服务的预约，AI模式都可以代为执行。这个能力让AI模式从找资料助手，变成了执行任务的帮手。
甚至，Google发表了AI模式提供的全新AI购物体验，在大会演讲中以「买地毯」虚拟购物体验为例，AI模式可以存取网路最新资料和Google自己建立的购物图谱资料集，内有500亿笔商品和零售商资料，来提供购物搜寻的推荐。AI模式可以直接提供使用者一份高度个人化、数量有限的推荐购买清单，跳过了庞大搜寻结果清单的广告干扰，甚至提供这次考虑重点建议，缩短使用者下决定买单的过程。
不只购买物品，AI模式特别针对购买衣服，提供更多AI购物体验设计。像是用生成式AI技术打造了「虚拟试穿」来模拟使用者的穿搭感受，更提供了新的结帐AI代理功能，可以设定自己的预算，结帐AI代理会自动追踪不同网站的价格变化，一但符合预算，自动输入购买条件（颜色，尺寸等），通知使用者，获得授权购买，还能连动到数位支付直接付款，提供从购买到订购的购物体验。
在疫情之后，许多商店都变成了虚实整合的电商，但AI模式的出现，对电商而言，上站浏览的不再只是真人，还将有许多AI代理，帮真人顾客挑选产品，比较规格，追踪价格，代替执行下单和付款的行为。
这个全新的AI模式，带来了「真的想买，而不只是逛逛而已」的虚拟消费者，他们的采购目的更明确，也更有能力追踪价格变动（对价差更敏感），和真人消费者的上网购物行为，有很大的不同，这就会颠覆了企业与顾客的传统互动方式，尤其原本电商网站上有许多针对真人浏览习惯的操作设计，促销活动、广告宣传，可能不再适用于AI代理。
因应导流冲击，将出现更多元的商业模式
Marc Najork当年不只点出生成式搜寻的冲击，他指出，生成式搜寻直接提供摘要资讯和参考连结，更容易帮助使用者找到所需资料，对相关性高的搜寻目标网站的导流效果更好。但同样地，这种搜寻模式，也大幅降低使用者从搜寻结果中找答案的机会，等于减少某些网站的曝光度和点击机会。正因如此，他认为，生成式搜寻未来可期的是，将会出现更多元的商业模式，来因应导流冲击。
而且，更重要的是一点是，他认为，不只是搜寻，生成式IR能支援使用者制定更好的决策。举例来说，在购物、电商和零售领域，生成式IR能比对并摘要相似的产品，提供消费者更细致的产品选择体验，深化整体消费旅程。2025年现在的生成式搜寻发展，一一印证了这位AI技术老将当年的观察结果。
如何找出新的商业模式，来因应导流冲击，又要如何深化消费体验，Google在IO大会中的另一项专案，透露了他们的可能对策。
善用AI代理深化消费旅程，有助因应导流冲击
Sundar Pichai表示：「结合了A2A协定、MCP协定和电脑操作能力，可以将代理能力带到搜寻、Chrome、Gemini App。」
他用一个租屋例子来说明，Gemini App最新实验中的Agent Mode如何达成任务，三个人租房字，每人预算1,200美元，希望有洗衣机或附近有洗衣店。这样的需求，可以透过Agent模式，自动在背景查询不同的租屋网站，AI代理可以使用Mariner专案打造的GenAI电脑控制能力，操作浏览器来检视细致的过滤条件（模仿真人一样），遇到符合条件的房子，还能自动预约看房时间，还能在背景持续不断找。
「以这个例子来说，对租屋平台特别有用，不只带来新顾客，还可以提高转换率。」Sundar Pichai强调：「这是一个全新的领域，将代理的好处，带给使用者和广大的生态圈。」
虽然Sundar Pichai没有明说，但他的举例正是用AI代理技术来深化顾客体验最好的说明。但是网站主必须要能够支援AI代理需要的技术能力，像是支援MCP协定，让AI代理可以更容易读取到自家购物网站的内容，才能让自家产品出现到顾客的AI决策流程中。这种应用方式，可以成为因应导流冲击的有力对策，用GenAI来因应GenAI。
AI模式今年5月先在美国推出，除了再次冲击搜寻引擎结果的广告导流效果，科技能力强大的指标性电商平台，如何因应搜寻引擎导流效果的消失，企业如何因应代理购物行为的变化，值得观察。