被 AI 引用不等於有流量：Google 贏下一審並試辦付費後，GEO 還剩多少證據？

台灣科技週刊｜AI 深度分析
資料查核截至：2026 年 11 月 4 日

被 AI 引用，目前還不能等同於獲得流量或收入。過去五週的三件事都指向這個結論：美國聯邦法官 9 月 30 日駁回 Penske Media 與 Chegg 對 Google 的反托拉斯訴訟，兩家公司 10 月底上訴；Alphabet 10 月 28 日在法說會上說，AI 模式的變現較低；Google 的付費試辦則明文規定，回答生成後才附上的連結不計酬。

這對所有靠搜尋被發現的媒體都重要。網路出版業過去默許一筆交易：開放內容給搜尋引擎，換回讀者。AI 摘要（AI Overviews，Google 搜尋結果上方由 AI 生成的回答）與 AI 模式（AI Mode，Google 的對話式搜尋介面）改變了這筆交易，而且規模龐大：Google 自述 AI 摘要月使用者超過 25 億，AI 模式超過 10 億。美國聯邦地區法院如今認定，原告主張的這筆交易在反托拉斯法上不構成協議，案件已進入上訴。同一時間，GEO（生成式引擎最佳化，讓內容更容易被 AI 回答檢索、引用或採用的做法）正被當成解方銷售。

本刊的判斷是：AI 能見度應該分成四本帳來算——曝光帳、引用帳、貢獻帳、現金帳。越接近錢的帳本，出版商看得越少。 本刊稱之為「AI 能見度四本帳」。多數 GEO 宣稱的問題不在於完全無效，而在於拿第一、二本帳的變化，暗示第四本帳會跟著變好。

被 AI 引用能帶來多少流量？

目前最可靠的答案是：不多，而且常見的兩個「40%」不能混用。

Pew Research Center 2025 年追蹤 900 位美國成年人的瀏覽紀錄，發現有 AI 摘要的 Google 搜尋頁，8% 的造訪點了傳統結果，沒有摘要的頁面是 15%；點擊摘要內連結的只有 1%。Pew 說明這是關聯，不是因果。

因果證據要看 Saharsh Agarwal 與 Ananya Sen 的隨機田野實驗。他們以 Chrome 擴充功能在 2026 年 1 月到 2 月隨機隱藏部分受試者的 AI 摘要，結果顯示，AI 摘要出現時，對外自然點擊減少 39.8%，付費廣告點擊持平。這項研究沒有量測出版商收入，樣本也只有桌機 Chrome 使用者。

另一個 40% 來自 Chartbeat。這家出版分析公司的《2026 Publisher Playbook》指出，2025 年 7 月到 2026 年 7 月，旗下網路的 Google 搜尋導流下降 40.2%，而 AI 導流只占流量 0.01%。

兩個數字相近，不代表它們說的是同一件事。實驗比的是同一時期、有無 AI 摘要的差距；Chartbeat 比的是一年趨勢，其中可能混入演算法、內容組合與讀者習慣的變化。把它們讀成「AI 造成出版業少了 40%」，並沒有證據支持。

Google 的說法則是另一回事。Google 搜尋主管 Liz Reid 2025 年 8 月寫道，網站獲得的自然點擊總量「relatively stable」（相對穩定），並批評第三方報告方法有缺陷，但該文沒有公布具體數字或方法。Alphabet 這次法說會也沒有提供 AI 功能導向網站的點擊數字。

Chartbeat 的 0.01% 也有疑點。Search Engine Journal 指出，Axios 3 月引述 Chartbeat 時，說法是聊天機器人導流低於 1%，新報告沒有解釋兩者關係。比較穩妥的讀法是：AI 導流目前很小，精確比例尚未確定。

法院為什麼說「期待不是協議」？

因為法官認為，出版商只主張自己「期待」獲得流量，卻沒有指出任何雙方實際達成的交易。

美國哥倫比亞特區聯邦地區法院法官 Amit Mehta 在 41 頁判決書中，同時處理 Chegg 與 Penske Media 兩案。原告主張，內容換搜尋流量是 Google 與出版商之間的「fundamental bargain」，Google 片面改了條件。Mehta 的回應是一句「an expectation is not an agreement」（期待不是協議），並補上一句：這只是通用搜尋引擎的運作方式。

他進一步認為，Google 的爬蟲自動索引公開網站，出版商開放爬取則是為了自身的搜尋流量利益，這不是議定的交易。Penske 的搭售主張同樣失敗，因為沒有合理主張 Google 搜尋與 AI 摘要是兩項不同產品；其「線上出版」市場定義則被認為過度寬泛。

這份判決不等於法院認定 AI 摘要在各方面都合法。不當得利主張是州法請求，法官選擇不行使管轄權，沒有審理實質內容。本刊全文檢索判決書，沒有查到 copyright 或 infringement 等字詞，它不是著作權判決。Mehta 還寫道，法院並非不同情出版商的處境，並指若法律有不足，「that is an issue for Congress [or regulators] to consider」，應由國會或監管機關處理。

MLex 10 月 29 日報導，Penske 與 Chegg 已向哥倫比亞特區聯邦上訴法院上訴；Press Gazette 也更新了這項消息。上訴能否成功尚無定論。

著作權路線仍在進行。紐約時報等原告 9 月 17 日在紐約南區聯邦法院提出簡易判決聲請，主張範圍包括以 Bing 索引為即時回答提供依據，這部分僅針對 Microsoft。這些都是原告主張，法院尚未裁決，OpenAI 與 Microsoft 則以合理使用抗辯。OpenAI 面對的外部壓力，因此不只有本刊先前分析的模型安全風險。

監管路線目前走得最遠。英國競爭與市場管理局（CMA）6 月 3 日對 Google 施加具約束力的出版商行為要求，Google 須在 12 月 3 日前遵守，頁面層級控制再多 3 個月。內容包括讓出版商不把內容用於訓練與回答依據，不得因此懲罰排名，並提供 AI 功能的曝光、點擊與點閱率。歐盟執委會 2025 年 12 月也已正式展開調查，並強調開案不代表已有結論。本刊這次沒有查到調查結果。

Google 為什麼付錢，卻不為引用付錢？

因為試辦計畫的計酬單位是對回答的「重大貢獻」，不是連結。

Digiday 9 月 14 日報導，Google 向部分出版商開放「AI contribution pilot」，入選者可在 Search Console 看到每月收益。Search Engine Journal 引述截圖中的說明文字指出，網頁內容「contributes significantly」時才可能獲酬；至於回答生成後用來確認事實或被連結的情況，「those instances don't qualify for AI contribution」。

Google 向 Digiday 確認這是早期試辦，但沒有公開費率與計算方式。一位主管形容它「quite black box」。規模方面，Digiday 只能確認至少數十家出版商被接洽；付費刊物 The Information 報導約 100 家。Slashdot 轉述該報導稱，一家出版商一年收入超過 100 萬美元，另一家約 5 萬至 6 萬美元。本刊無法打開全文，這些數字應視為單一來源。

Digiday 引述的反應同樣分歧：有人對先例抱持希望，也有人形容早期收益是「peanuts」，或擔心參加後削弱談判地位。

Alphabet 第三季財報提供了另一個角度。10-Q 顯示 Search 及其他收入為 633.5 億美元，年增 12%；Google Network 為 74.55 億美元，年增約 1%。Alphabet 商務長 Philipp Schindler 在法說會上說，AI 模式查詢強勁成長帶來影響，因為當中的變現較低，同時宣布擴大 AI 摘要與 AI 模式廣告。根據 Relevant Audience 的整理，他把匯率等因素列在前面，也沒有提供金額。

本刊的簡單計算是：Search 一年多了約 67.8 億美元，Network 多了約 1 億美元。Network 是第三方網站與應用程式的廣告業務，不能等同於出版商收入，但這個對比提醒我們，「查詢量創五年新高」與「網站分到更多」是兩件事。

本刊認為，平台同時面對 AI 模式變現偏低與龐大的基礎設施支出，Alphabet 第三季購置不動產與設備達 514 億美元。本刊在 Anthropic IPO 分析中談過算力承諾如何限制 AI 公司的彈性；兩家公司情況不同，但這些壓力至少不支持「平台很快會大方分潤」的假設。

「AI 能見度四本帳」怎麼算？

這個框架的用法很簡單：看到任何 AI 能見度數字，先問它屬於哪一本帳。

研究者 Olivier Martinez 7 月的預印本綜述提出「可見度向量」，把可發現性、引用、吸收與經濟結果分開看。本刊在此基礎上再加一問：每一本帳由誰掌握？這決定了出版商能否驗證自己的成績。

資料日期：2026 年 11 月 4 日。

曝光帳最清楚，也最容易讓人誤判。Google 說明，該報表計算的是連結在生成式 AI 功能中顯示的次數，目前的說明頁面沒有提供點擊。截至 8 月 1 日的 Search Engine Journal 報導也指出，它把 AI 摘要與 AI 模式合併，不含查詢字詞。

引用帳的麻煩在於不穩定。獲 IMC '26 接受的 Xu、Iqbal、Montgomery 研究，追蹤 55,393 個熱門查詢 40 天，AI 摘要的啟動率為 13.7%，問句形式查詢升到 64.7%；被引用網域有近三成不在並列顯示的第一頁結果中。Martinez 綜述轉引的研究則顯示，AI 摘要兩個月的頁面重疊只有 18%，Google 自然搜尋是 45%。同樣是 ChatGPT，一項研究在某種設定下有 57.8% 的重複測試沒有啟動網路搜尋，另一項研究的搜尋啟動率卻是 98.6%。研究設計不同，不能直接比較，但足以說明單次測試不值得當成績單。

貢獻帳最接近 Google 試辦的計酬邏輯，也最不透明。Xu 等人拆解 98,020 個原子主張後發現，11.0% 未獲引用頁面支持；Zhang 等人的跨平台分析則發現，ChatGPT 引用來源較少，但單一來源的影響分數較高。Zhen 等人研究中國四個平台，在可標註的資料中，39.3% 的引用是列出來源卻未進入內文的「靜默引用」。換句話說，名單上有你，不代表答案用了你。

Semrush 6 月的研究也呼應這一點：3,981 次網域出現中，61.7% 被引用卻沒被點名。但 Semrush 銷售相關工具，樣本只有 115 個提示，只能當方向性參考。

GEO 到底有沒有用？

有用的範圍比行銷說法窄得多：內容一旦已被檢索，改寫可能影響它被引用的方式；但目前沒有技術被證明能穩定、跨平台、長期地提升自然能見度或流量。

這是 Martinez 檢視 45 篇研究後的結論。這篇綜述由單一作者撰寫，未經同儕審查，但它對證據分級的方式值得參考：隨機田野實驗在上層，固定上下文或合成排名器在底層。最常被引用的「GEO 提升 40%」，依該綜述說明，是固定五份文件情境下的位置加權字數變化，不是點擊或流量。

較新的研究大多指向更窄的結論。Vishwakarma 等人以 252,000 次試驗比較 18 個內容因子，發現主題相關性與清單位置最關鍵，明確價格與新時間戳有幫助，純格式調整影響很小。不過，實驗情境只有兩個候選來源。Watanabe 與 Nakayashiki 用同網域未處理頁面作對照，發現處理頁面的 ChatGPT 導流成長為 5.7 倍，但未處理頁面也成長為 3.5 倍；模型估計額外效果為 1.82 倍，安慰劑檢定 p 值 0.16，作者自己稱之為提示性結果。

Google 的官方文件則直接否定幾項流行做法。Google 6 月的文件更新指明搜尋不需要 llms.txt，也說不必為 AI 切碎內容，沒有特殊 schema.org 標記。但官方說明不等於中立證據：Google 是訴訟與監管當事人，其文件適合用來確認資格條件，不適合用來證明自家生態對出版商有利。

資料日期：2026 年 11 月 4 日。

各平台的引用開關怎麼運作？

各平台的控制方式並不相同，把所有 AI 爬蟲當成一件事處理，很容易封錯對象。

資料日期：2026 年 11 月 4 日，均為各公司官方文件。

ChatGPT-User 與 Perplexity-User 這類由使用者觸發的抓取值得多看一眼。它們代表的是使用者的即時請求，OpenAI 也說 robots.txt 規則可能不適用。這與本刊談過的 AI Agent 授權邊界是同一類問題：系統替人行動時，規則究竟綁定的是機器，還是背後的委託人？

Google 的開關還有一個明顯的限制。Google 表示，退出後不會獲得生成式 AI 功能的流量與曝光，而目前文件標示為站台層級。Search Engine Journal 8 月報導時指出，尚無退出效果的實測資料。

台灣媒體該怎麼判讀？

答案是先建立自己的帳，不要急著開關，也不要先買 GEO 服務。

Google 官方說明列出台灣與繁體中文皆支援 AI 摘要與 AI 模式。Google 也在部落格註腳表示，8 月 31 日起相關功能已推到全球網站，因此台灣站長理論上也有這些工具。CMA 的要求只是英國規則，12 月的點擊資料與 2027 年的頁面層級控制是否同步到台灣，目前沒有公開保證。

證據缺口更大。Zhen 等人 7 月的論文是目前本刊讀到規模最大的中文研究：四個平台、614 個查詢、160,860 筆引用，新聞媒體、垂直入口與社群創作者合計約占 69%，時效性查詢的引用頁面半衰期約 39 天，低時效查詢約 68 天。但它研究的是豆包、DeepSeek、騰訊元寶與 Qwen，屬於 2026 年 6 至 7 月的觀察資料，不能直接外推到 Google、ChatGPT 或 Perplexity，也不代表台灣讀者的使用情境。本刊這次沒有找到針對台灣繁體中文查詢的同等規模研究。

台灣市場本身也不寬裕。路透新聞研究所《2026 數位新聞報告》台灣篇顯示，新聞整體信任度 25%，付費閱讀線上新聞的比例 10%，並提到媒體近年為「AI 驅動的 SEO」所苦。報告也介紹公廣集團（TBS）推動的公共媒體 AI 聊天機器人合作計畫，其回答可追溯原始新聞來源。在這種環境下，本刊認為，媒體比起追逐引用次數，更應該累積回訪者。

Chartbeat 的資料也支持這個方向，雖然它是廠商資料：搜尋占比從約 9% 降到約 5%，直接流量從 13.5% 升到 15.9%，忠實讀者的月瀏覽量大致持平。本刊的判斷有三條：開關先別動，等點擊資料出現再評估；任何 GEO 報價都先問它改變的是哪本帳；原創資料與判斷才是不容易被摘要取代的部分，但這仍是推論，不是已驗證的因果。

接下來該盯哪些日期？

最近的節點是 12 月 3 日，也就是 CMA 給 Google 的遵守期限。屆時要看的是 AI 功能點擊與點閱率是否真的出現在報表中，以及是否開放給英國以外的網站。那會是第四本帳第一次有官方數字。

第二個節點約在 2027 年 3 月，CMA 要求的頁面層級控制應到位。屆時出版商可以比較部分頁面退出的效果，「開關該不該關」才有機會從猜測變成實驗。

其餘時程尚未確定：哥倫比亞特區上訴法院的審理、紐約的簡易判決爭議，以及歐盟的調查。這三件事都可能改變「內容換流量」的法律前提。在此之前，最實際的做法仍是分開記帳，別把曝光當成收入。

｜台灣科技週刊

資料與方法說明

本文依據法院判決書、英國 CMA 文件、Alphabet 10-Q 與法說會、Google／OpenAI／Perplexity 官方文件、arXiv 論文與主流專業媒體報導撰寫。本刊讀過判決書與 CMA 摘要 PDF 原文；Agarwal 與 Sen 論文的 SSRN 頁面無法開啟，內容依 PPC Land 報導；The Information 全文付費，內容依 Slashdot 轉述；Kirsten 等人與 Schulte 等人的研究依 Martinez 綜述轉引。Chartbeat 報告依 Search Engine Journal 報導，未取得原始報告。

本刊未自行測試 AI 回答，未做繁體中文引用抽樣，未開啟 Search Console 驗證個別帳號的功能狀態，也沒有採訪當事人。多篇 arXiv 論文未經同儕審查；Chartbeat、Semrush 銷售相關產品，文中已標示。本次未完成台灣法規與訴訟的系統性檢索，也未確認 Perplexity 相關訴訟的最新進度，因此不予論述。

利益揭露：本刊 robots.txt 允許主要 AI 爬蟲，包含訓練型爬蟲。本刊也希望被 AI 回答引用，因此並非這個議題的旁觀者。

本文為產業分析，不構成法律或投資建議。

參考資料

1. United States District Court for the District of Columbia，〈Memorandum Opinion, Chegg, Inc. v. Google LLC, No. 25-cv-00543 (APM); Penske Media〉，2026-09-30。
2. MLex，〈Penske Media, Chegg appeal dismissal of US antitrust claims against Google〉，2026-10-29。
3. Press Gazette，〈Penske AI Overviews lawsuit dismissed because 'no formal bargain' struck with Google〉，2026-10-01 發布、2026-10-30 更新。
4. MIXED，〈News publishers ask a judge to reject OpenAI's fair use defence, quoting Microsoft's staff〉，2026-09-21。
5. CMA，〈CMA secures fairer deal for publishers and improves Google search services in UK〉，2026-06-03。
6. CMA，〈Publisher conduct requirement summary〉，2026-08-04。
7. The Brussels Times，〈EU probes Google over alleged misuse of AI with publishers' content〉，2025-12-10。
8. Digiday，〈Google rolls out pay-per-use AI licensing program to publishers〉，2026-09-14。
9. Search Engine Journal，〈Google Tests Paying Publishers For AI Answers Via Search Console〉，2026-09-14。
10. Slashdot，〈Google Reportedly Tests Paying Publishers For AI Search Results〉，2026-09-30。
11. Alphabet，〈2026 Q3 Earnings Call〉，2026-10-28。
12. Alphabet，〈Form 10-Q for the quarter ended September 30, 2026〉，2026。
13. Relevant Audience，〈Alphabet Q3 2026: Google Search revenue up 12% to $63.35 billion, flat on Q2, as Google cites lower AI Mode monetization〉，2026-10-29。
14. Pew Research Center，〈Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results〉，2025-07-22。
15. PPC Land，〈Researchers find Google AI Overviews cut publisher clicks 39.8%〉，2026 年（頁面未標日期）。
16. Search Engine Journal，〈Google Search Decline Steepened To 40% YoY For Publishers〉，2026-09-24。
17. Liz Reid（Google），〈AI in Search is driving more queries and higher quality clicks〉，2025-08-06。
18. Mrinalini Loew（Google），〈New opportunities, control and insights for website owners〉，2026-06-03 發布、2026-08-31 更新。
19. Google Search Central，〈AI Features and Your Website〉，2026-11-04 查閱。
20. Google Search Central，〈Google's Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search〉，2026-11-04 查閱。
21. Google Search Central，〈Latest Google Search Documentation Updates〉，2026-11-04 查閱。
22. Google Search Central，〈Control what you share with Google Search〉，2026-11-04 查閱。
23. Google，〈Generative AI performance report (Search)〉，2026-11-04 查閱。
24. Google，〈Google's common crawlers〉，2026-11-04 查閱。
25. Google，〈Get AI-powered responses with AI Mode in Google Search〉，2026-11-04 查閱。
26. Google，〈Find information in faster & easier ways with AI Overviews in Google Search〉，2026-11-04 查閱。
27. Search Engine Journal，〈What Opting Out Of Google's AI Search Features Means Now〉，2026-08-01。
28. OpenAI，〈Overview of OpenAI Crawlers〉，2026-11-04 查閱。
29. Perplexity，〈Perplexity Crawlers〉，2026-11-04 查閱。
30. Olivier Martinez，〈Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization (2023–2026)〉，2026-07-15。
31. Haofei Xu、Umar Iqbal、Jacob M. Montgomery，〈Measuring Google AI Overviews: Activation, Source Quality, Claim Fidelity, and Publisher Impact〉，2026-05-13 發布、2026-10-01 修訂。
32. Rahul Vishwakarma、Shushant Kumar、Ratnesh Jamidar，〈What Gets Cited: Competitive GEO in AI Answer Engines〉，2026-05-25。
33. Keisuke Watanabe、Kazuki Nakayashiki，〈Disentangling Answer Engine Optimization from Platform Growth〉，2026-06-03。
34. Zhang Kai、He Xinyue、Yao Jingang，〈From Citation Selection to Citation Absorption〉，2026-04-29。
35. Tao Zhen、Yue Liu、Gege Zhang、Yixuan Niu，〈What Do Chinese-Language Generative Search Engines Cite and Surface?〉，2026-07-17。
36. Semrush，〈[Why 62% of AI citations don't lead to brand mentions [Study]](https://semrush.com/blog/the-ghost-citations-study/)〉，2026-06-09。
37. Reuters Institute，〈Taiwan〉，2026-06-16。