想買新的保養品時，過去多數人會先上 Google 搜尋、看幾篇評比文章、逛幾個品牌官網，再決定買哪一款。企業 20 多年來的數位行銷，也都圍繞這個流程打造，買關鍵字廣告、衝搜尋排名、最佳化網站，想辦法在消費者搜尋時被看見。
但越來越多消費者改用 ChatGPT 這類 AI 工具，直接說出膚質、預算與需求，請 AI 推薦產品。AI 比較完後，消費者心裡往往已有答案，最後才點進網站購買。
於是，不少企業碰上一種奇怪的狀況。廣告數據正常、搜尋排名沒掉，轉換率卻一路下滑。很多企業先懷疑產品或價格，卻忽略了消費者做決定的地方，已從搜尋結果頁移到 AI 對話框，而自家產品並不在那段對話裡。
消費者決策正悄悄轉移到 AI 對話中
數位行銷代理商 Coozmoo 總監 Harsh Jangid 分享，一位化妝品客戶的付費搜尋表現穩定、SEO 排名也沒變，轉換率卻在幾週內下滑 21%，團隊翻遍數據儀表板都找不到原因。
答案最後在 ChatGPT 上找到。他們用真實顧客的問法輸入「哪款維他命 C 精華液適合敏感肌」，結果品牌完全沒出現，AI 推薦的都是競品——競品勝出不是因為產品更好，而是產品資料、評論與內容整理得更有條理，AI 更容易讀懂，也更願意引用。Jangid 檢查其他客戶後，也看到同樣的現象。
消費者把需求告訴 ChatGPT、Perplexity 或亞馬遜的 Rufus，由 AI 完成搜尋與篩選，真正點開連結時，心裡大多已有答案。
事實上，零售網站的 AI 導流流量年成長超過一倍，多家分析業者也指出，從 ChatGPT 或 Gemini 進站的訪客，轉換率與單次消費都明顯高於一般自然搜尋流量。這類流量規模目前仍遠小於 Google，但方向已經轉變。
多數企業對這個轉變毫無準備
Jangid 直言，他接觸過的企業絕大多數在這方面毫無策略，其中不少資源充足、經驗老到，有 SEO 計畫、社群廣告計畫，卻沒有一套「讓機器理解、信任並推薦自己」的計畫。
原因有兩個。一是組織分工，行銷團隊通常按 Google 搜尋、社群、電子報等管道分組，「讓 AI 推薦品牌」不屬於任何一組，卡在 SEO、公關與網站技術團隊之間，沒有人負責。二是主管認為 AI 帶來的流量還太小，不值得投入預算，這和 15 年前看待行動搜尋的態度幾乎一樣。
但大環境已經轉變。數據分析公司 Chartbeat 的 2026 年報告顯示，Google 搜尋帶來的流量年減 40.2%，前一年跌幅為 21.9%；Google 搜尋占總頁面瀏覽的比重，兩年內也從 9% 降到 5%。
不過這些流量並沒有轉移到 AI 平台。AI 導流雖然成長 8 倍，占比卻只有 0.01%，代表很多使用者在 AI 的答案裡就得到所需資訊，不再點進任何網站。Chartbeat 也提到，容易被摘要的通用內容最容易被 AI 取代。換句話說，消費者的判斷越來越常在 AI 對話中完成，而這個過程不會出現在企業的流量報表上。
讓 AI 主動推薦的 4 個步驟
要讓產品出現在 AI 的回答裡，可以把 AI 當成一位新顧客。它不看視覺設計，也沒有品牌忠誠度，誰把問題回答得最清楚，它就推薦誰。它挑產品的方式就像認真做功課的消費者，先看產品資料，再看外界評價，最後找最能解答疑問的內容。企業可以照這個順序安排。
第一步，讓產品資訊讀得懂。AI 依靠的是結構化資料、清楚的規格、比較內容與第三方驗證，而不是設計精美、語意模糊的著陸頁。以精華液為例，成分濃度、適合膚質、是否含香料寫得越明確，AI 越能判斷該不該推薦。
第二步，經營第三方聲量。資料清楚只代表 AI 認識你，不代表信任你。AI 更重視評論網站、論壇與比較文章裡的評價，第三方提及很少的品牌，在 AI 眼中幾乎等於不存在。
第三步，提供能回答真實疑問的內容。傳統 SEO 針對關鍵字最佳化，AI 則偏好能完整回答消費者疑問的內容。Coozmoo 分析了 250 多則來自 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude 與 Google AI Overviews 的回答，發現被反覆引用的總是少數幾種內容形式；第三方評論、比較文章與論壇討論也比品牌宣傳頁更容易被引用。
與其想著怎麼搶關鍵字，不如先問顧客真正想知道什麼。
第四步，開始衡量。多數企業說不出 AI 導流占了多少流量與營收，因為根本沒把它當成獨立管道追蹤。可以先在分析工具中把 AI 平台的流量獨立出來，再定期用真實問題測試 AI，看看自己有沒有被提到。
這 4 件事環環相扣。AI 讀得懂，才談得上信任；有了信任，內容才有機會被引用；衡量則讓企業知道投入是否值得。重點不在一次全部做到，而是先讓品牌回到 AI 的候選名單上。
規則還沒定型，正是搶占先機的時候
回到開頭提到的化妝品客戶的案例，它的轉換率之所以掉得莫名其妙，是因為問題不在熟悉的數據裡，而在一段看不到的對話裡。
這種損失很難察覺。廣告、排名、流量都正常，銷售卻一點一點下滑，等企業發現時，競爭對手可能已在 AI 的推薦名單上站穩。
但目前還沒有現成的方法可以照做，因為 AI 如何挑選與引用資訊，規則仍在即時制定中，Google、OpenAI 和任何行銷代理商都沒有標準答案，上述提醒是目前看來較有效的方向，而非保證成功的公式。
然而，還沒定型的規則正是行動的理由。就像十多年前認真看待行動裝置的品牌，後來成了其他人追趕的對象，現在願意投入、邊做邊修正的企業，也有機會為這個新戰場設下標準。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Forbes》、《Search Engine Journal》，圖片來源：unsplash
（責任編輯：鄒家彥）
