谷歌AI Mode与传统搜索及其他大语言模型的对比研究

2025年5月，谷歌在美国正式推出AI Mode，对SEO从业者来说，这意味着一个全新的搜索时代来临。

在本研究中，我们希望深入了解谷歌AI Mode与以下几类搜索引擎之间的异同：传统谷歌搜索、AI Overviews、以及两个主流的AI搜索平台：ChatGPT与Perplexity。

关键发现

AI Mode偏爱侧边栏链接：92%的AI Mode响应显示在侧边栏，平均呈现7个独立域名。这些链接与谷歌前十结果的域名重合率达51%，URL重合率32%。
自然搜索链接仍具有价值：在7%显示在底部补充链接的AI Mode查询中，与谷歌排名前十的搜索结果重合率达89%，URL重合率达80%。
Reddit是主要引用来源：在我们所有研究的LLMs中，Reddit都是主要引用来源。
搜索意图影响回答长度：商业类查询的回答长度是信息类查询的2倍。
AI Mode更接近ChatGPT而非AI Overviews：这说明AI Mode不是AIOs的简单升级版，而是谷歌打造的新一代AI搜索引擎，直接对标ChatGPT和其他大语言模型。

研究方法

01 研究对象

为了保证样本的代表性，我们选择了四种不同搜索意图和两组不同搜索量的关键词，并在4个AI搜索平台上进行对比测试（桌面端），并记录结果：

从Semrush数据库中随机抽取5,000个关键词（此前对于Google、Bing与ChatGPT的对比研究也采用了类似的样本）
累计分析超过150,000个引用来源
四类搜索意图：信息型、交易型、商业型、导航型（均匀分布）
两个流量层级：每月搜索量0–1,000 与1,001–10,000
四大平台：传统谷歌搜索（Top 10自然排名+AI Overviews）、谷歌AI Mode、ChatGPT、Perplexity
引用源和排名之间的重叠：在衡量谷歌和AI搜索结果之间的重叠时，我们比较了基于同一组关键词，AI搜索结果和谷歌前10的自然搜索结果。

02 分析维度

平台间引用文本与链接的重合度
不同意图下的回答长度差异
各平台在引用来源上的模式

AI搜索结果与谷歌搜索结果仅部分重合

我们研究的第一个问题是：

AI Mode以及其他LLMs生成的结果和谷歌传统搜索Top 10的重合度有多高？

为此，我们分析了相关查询词，并统计了各AI平台与谷歌前十自然排名的域名/URL重合数量。

结果显示，LLMs的搜索结果与谷歌自然搜索结果之间确实存在一定重合，但这种重合远非完全一致，并且在不同平台之间的差异比较显著：

Perplexity的重合度最高，与谷歌 Top 10 搜索结果相比，域名重合率达91%，URL重合率为82%。这说明Perplexity在选择引用内容时，对谷歌搜索结果高度依赖。
Google AI Overviews 也表现出较高的一致性，域名重合率为86%，URL重合率为67%，显示其仍然主要依赖谷歌传统索引。
Google AI Mode的匹配程度相对较低，域名重合率仅约为54%，URL重合率约为35%，尤其在侧边栏结果中，引用来源更为自主，体现出较强的独立检索特征。
ChatGPT的重合度最低：无论是在域名还是URL层面，与谷歌Top 10的重合率都最低。这也与我们此前的研究结果一致：ChatGPT的引用偏向Bing的排名体系，而非谷歌。

AI Mode与AI Overviews有何不同

2024年，谷歌宣布将AI Overviews定义为帮助用户快速获取AI回答的工具，而一年后的5月，谷歌推出了完全可交互的AI Mode。

虽然谷歌把AI Overviews描述为通向下一代搜索体验的过渡形式，但我们发现，AI Mode在多个方面已经明显跳脱了AI Overviews的设定框架。

默认展现形式：AI回答+侧边栏链接

如果你还不熟悉AI Mode的展示样式，可以理解为:

它最常见的形式是一个AI自动生成的回答搭配一个侧边链接区。有时候我们也会看到结果中出现本地商户信息（local pack），或是回答下方出现更多可点击的链接。

以下是我们观察到的不同展现形式的出现频率：

92%的AI Mode查询结果中含有侧边栏链接
7%的查询中，链接出现在回答下方
1.7%的查询完全没有链接
13.49%的查询中包含本地商户结果
侧边栏中平均展示7个不同域名的链接（相比之下，AI Overviews平均仅3个）

可以看出,侧边栏中的链接是谷歌尝试拓展引用源的一种探索，而回答下方的链接虽然出现频率低，但与传统搜索结果高度一致。

尽管下方链接的出现频率仅为7%，但它们与传统谷歌搜索结果高度重合。

这种链接位置的差异表明，AI Mode可能在采用一种双轨系统：在探索性查询中更为开放广泛，在精确性查询中仍然依赖传统排名。

我们尤其观察到，AI Mode在导航型搜索中更常出现额外链接。

导航型查询最接近谷歌传统搜索结果

我们进一步发现：在回答下方出现额外链接的查询中，多数为导航型搜索，这类链接与传统谷歌结果的重合度最高。

这也很合理，因为用户在使用谷歌寻找某个具体网站或页面时，自然更倾向于看到一组明确的链接（而不是一段AI生成的内容）。

这可能体现出谷歌对AI Mode与传统搜索之间差异化定位的初步思路：AI Mode适合帮助用户在尚未确定目的时获取信息、提出问题、对比选项。

而传统搜索则更适合当用户已经知道需要什么时快速直达。

AI模式显示出比其他大语言模型更丰富的独特域名来源

AI Mode上线后曾受到部分质疑，其中之一就是谷歌在流量分发上的不透明，与AI Overviews类似，创作者和网站很难清楚知道自己是否被引用，以及从何获得点击。

谷歌最近确认，Search Console 将逐步支持AI Mode的相关数据追踪，但这些点击量将归入整体搜索数据中，无法与传统搜索结果进行区分。

在本次研究中，我们发现AI Mode在引用来源的多样性上表现最突出，平均每个查询引用的独立域名数量显著高于其他大模型。

AI Overviews每个查询平均引用3个独立域名，AI Mode则达到了7个。

Perplexity 与 ChatGPT处于两者之间，表现中等。

AI Mode在回答长度上最接近ChatGPT搜索

从回答长度来看，AI Overviews是所有大模型中回答最简短的。

相比之下，AI Mode与ChatGPT更为接近，平均每条回答在300字左右，整体偏长，内容更为丰富。

AI Mode与其他大语言模型如何处理查询意图

在所有平台上，商业类和交易类查询触发的AI回答长度明显更长、内容也更为详细，往往是普通信息类查询的两倍以上。

除了发现AI Overviews的总体回答更短之外，我们还发现了一个有趣趋势：无论哪个平台，一旦涉及商业或交易意图，回答都会自动“加料”。

对SEO从业者来说，这意味着必须根据用户搜索意图来调整内容策略：

信息类：追求清晰与简洁。
商业/交易类适当扩展：加入对比和解释；
简单来说：内容深度要匹配AI对不同意图的期望输出。

关于AI搜索意图的说明：尽管我们在本研究中依然使用了信息型、导航型、交易型、商业型这四类经典搜索意图来划分分析，但AI驱动的搜索正在逐步打破这些边界。在多轮对话、个性化推荐和上下文理解的推动下，AI搜索正变得更加多元、动态。这四类意图依旧有参考价值，但营销人员需要为多意图混合的搜索新范式做好准备。

AI Mode与其他大语言模型的引用模式对比

本研究开头的图表已经展示了大模型与谷歌搜索在引用内容上的整体重合情况。

为了进一步挖掘潜在规律，我们对多个平台的引用模式进行了更细致的比对：这些AI系统引用的内容，与其在传统自然搜索中的表现之间，有何联系？

UGC平台的身影无处不在

我们统计了AI Mode、AI Overviews、ChatGPT与Perplexity这四个平台中最常被引用的域名，发现用户生成内容（UGC）和社交平台频繁出现在榜单前列。

Reddit几乎主导了AI Mode、AI Overviews、ChatGPT和Perplexit在这四个平台
在AI Mode中，Reddit、YouTube和Facebook出现在68%以上含有附加链接的回答中，超过了传统品牌官网的曝光频率
Mapbox.com和OpenStreetMap.org这两个用于构建互动地图的平台也跻身前十，尽管二者在谷歌传统搜索中几乎没有可见度

谷歌此前与Reddit达成的AI内容合作协议，显然提升了Reddit在AI Mode中的存在感。未来随着AI Mode使用率的上升，这种趋势可能会进一步扩大。

那为什么Mapbox和OpenStreetMap这类地图工具站点，能在大模型引用中强势露面，而在谷歌传统搜索中却不太常见呢？

一个关键原因可能在于：Mapbox拥有非常优秀的产品文档。

它的内容结构清晰、风格专业、针对开发者友好，具备高度可引用性，非常适合AI Mode抓取作为答案参考。

OpenStreetMap（OSM）是一个开源地图项目。广泛用于地理数据引用，例如街道名称、自然地标等。

它之所以能成为大模型钟爱的引用来源，原因在于：

来自全球的社区贡献者持续更新（本质上类似UGC）
数据采用开放数据库许可（Open Database License），使用门槛低
被广泛应用于学术研究与商业项目中

对营销人员的启示：

现在是时候将UGC平台纳入内容策略，不能只关注自有官网
持续关注Reddit上关于你品牌或行业的讨论并参与互动
如果你提供技术类产品或服务，创建详尽、实用的产品文档至关重要
将YouTube作为主要内容分发渠道之一，而不仅仅是辅助平台

在谷歌排名靠前的域名，往往也能获得更高的AI可见度

我们研究中最明确的信号之一是：在Google自然搜索前十名的结果更有可能被AI生成的答案引用。

这一趋势在我们分析的所有大模型中都保持一致：一个域名出现在谷歌搜索Top 10的频次越多，它在AI回答中的引用频次也就越高，尤其在域名层面，这种相关性表现得非常强。

这说明，只要你的网站域名在谷歌排名表现好，就很可能在AI搜索中获得比较高的可见度。

虽然相关性不等于因果关系，但我们依旧可以合理推测：在传统搜索中具备权威性的域名，仍将在AI搜索时代占据一席之地。

另外，针对特定、长尾、细分的搜索词优化，也可以给大模型提供更多引用的内容选项。

像Google的AI Mode这样的RAG模型，会在生成最终答案之前，先检索排名靠前的搜索结果来进行补充和强化（RAG即检索增强生成）。

这也是为什么高排名域名更容易被引用的原因之一。

为何域名层面的相关性比URL层面更强

像ChatGPT这样的大语言模型虽然更倾向引用那些在谷歌表现良好的网站域名，但这并不意味着它引用的就是谷歌Top 10中的具体页面（URL）。

大模型往往会从这些值得信赖的域名中，选择其他更合适的页面。因此，我们看到域名重合度高，但URL重合度低。

此外，AI Mode的回答也可能会因用户背景（如搜索历史、地理位置）不同而有所变化。

而传统搜索往往更偏向展示网站首页或结构化的支柱页面。

在回答复杂或经过细化的问题时，LLMs往往会“挖得更深”——引用子页面、具体的博客文章或帮助文档等内容，以更好地匹配查询的语境。

事实上，在我们最近的研究中也发现：ChatGPT的大多数引用内容，其实来自于在谷歌中排名21名以后的页面。

结论是：大模型信任的是优质来源，但它引用的并不一定是你在谷歌看到的那个页面。

AI Overviews到AI Mode：谷歌AI策略演变

AI Overviews就像是谷歌为完全体AI Mode所设的“试验田”。

目前现状如下：

根据Semrush Sensor数据显示：AI Overviews覆盖约15%的关键词查询
与AI Overviews相比，AI Mode在结果中展现出58%的URL重合度、88%的域名重合度

88%的域名重合说明谷歌在两个系统中信任的来源是一致的；而URL重合度仅为58%，则表明AI Mode的抓取与引用逻辑更为独立、灵活。

如果你已经在AIOs中有曝光，那说明你的做法是对的。但要注意：AI Mode可能会引用同一个域名下不同的页面。

给SEO和市场团队的实操建议

看数据重要，但更关键的是：你现在可以怎么做？

根据本研究的发现，以下是你可以立即着手执行的五大行动项：

跟踪你在AI Overviews中的可见度：使用Semrush的Organic Research工具。
检查你的Reddit策略：这是所有AI平台的核心引用来源。
不要忽略传统自然排名：传统自然搜索仍然是提升AI可见度的一个入口，但跟过往已经有很大的不同了。通过Position Tracking工具，同时监测Google、Bing上的传统排名和ChatGPT的表现。
根据搜索意图设计内容长度：对于信息类查询要保持简洁的内容，而对于商业类或交易类内容则要“加量”。
监测AI引用情况：追踪你的品牌在哪些平台被AI引用、如何被引用（推荐使用Semrush的AI Toolkit）。