2023 年 5 月 Google 開放人們在 Search Labs 試用 Search Generative Experience（以下簡稱 SGE）， 宣告 Google 也緊隨 New Bing（2023 年 2 月）的腳步，在搜尋服務中應用大型語言模型推出生成式搜尋體驗。簡單來說，SGE 就是 Google 會在一般文字搜尋結果前提供一段由 AI 生成的答案，而這段內容則是由根據演算法在索引庫整理相關頁面的內容而成，他們認為 SGE 能更好地回答使用者的問題、解決需求，使用者也能在 SGE 中找到更多的「靈感」拓寬思路，讓「搜尋」這件事變得更有高效。
本文站在 SEO 的角度，據目力所及參酌多方意見，回顧及討論 SGE 的過去、現在、末來，嘗試勾勒出 SGE 發展的主要輪廓，向讀者說明 SGE 面對的困難和挑戰，以及 Google 又是如何回應 SEOer 的非議。
延伸閱讀：
- AI 生成內容引發搜尋引擎大戰，微軟利用 ChatGPT 打擊 Google？
- New Bing 第一手開箱！集成 ChatGPT 的搜尋引擎新世界
- 人工智慧也不完美！揭秘 ChatGPT 8大注意事項 x 免費/付費版差異全攻略
SEO 界對 SGE 評論：
對 SGE 的一些稱讚
話雖如此，SGE 仍是有很多令 SEOer 眼睛為之一亮的表現，例如 SGE 在回答問題時會根據使用者實際的需求，更願意從傳統 SERP 中排名較後的頁面中徵引資料組成答案，並非單純從前幾名的頁面中提取資訊整理成文字而已。一些 SEOer 發現那些原因被徵引往往是因為頁面提供了一些較多獨立的觀點角度，因此認為這是 Google 更加「聰明」的一種體現。因此，若我們把頁面被 SGE 徵引視成「排名」的話，那 SGE 的排名機制似乎是有與傳統 SERP 不同之處，換言之，SGE 很大機會應用了一些目前未具名／未公開／未知的演算法或排名要素（Ranking Factor），或是微調演算法的部分項目，才有辦法在 AI Snapshot 中列出非 SERP 前列頁面的資訊。
（圖片出處：Moz）
（圖片出處：Kevin Indig）
對 SGE 的一些批評
SGE 開放人們在 Search Labs 試用的早期，被許多 SEO 界的許多大老所嘲諷，認為 Google 是在拿石頭砸自己的腳，原因是 SGE 除了大型語言模型的通病（如：一本正經講幹話、提供錯誤資訊外）外，也讓人懷疑 Google 是否有考慮成本問題、廣告位置，畢竟這兩者都是直接影響 Google 支出／收入的的兩大要素。
當然，我們都知道 Google 著急推出 SGE、Bard，跟 ChatGPT 的堀起，以及 Bing 與 Open AI 聯手推出 New Bing 等外因有關（當然還有股價問題 ^_^）。但對於熟稔 SEO 生態的 SEOer 來說，在體驗過 SGE 後無可厚非會覺得失望，畢竟 Google 擁有極為龐大的資料庫，也有相當成熟的演算法，但 SGE 提供的表現卻不比 ChatGPT（畢竟，與 ChatGPT 相比，SGE 是處於連網狀態的），因此難免被貼上「草率」、「差強人意」的標籤。
以下是兩個被知名 SEOer 取笑的例子：
1、Cyrus Shepard：How to boiled eggs（2023/05）
按 SGE 的答案，水煮蛋需要 15 個步驟，並且需要五個不同的烹煮方法合計 60 分鐘才能煮好。這顯然是「一本正經講幹話」，又被一些人稱為「AI 幻覺」，簡稱「胡說八道」。從另一角度來說，這或許反映當時 SGE 在某些機制或特定條件的影響下，必需參考多個頁面的意見來匯整出資訊，而它當下沒辦法理解不同頁面介紹的水煮蛋方法可以是不同且對立的，因此才雜七雜八剪貼拼湊出這種傷眼睛的答案。
但不論如何，這樣的答案是難以令人滿意的，因為連簡單的問題都已錯漏百出，絕對會影響使用者在進行更雜複、更涉及重要決策時搜尋的信任度。
（圖片出處：Twitter Cyrus Shepard）
2、Lily Ray：how to cook amanita ocreata 如何烹調毒蘑菇
（原出處 Lily Ray，轉引自 GIZMODO）
Lily 認為這個 SGE 結果反映其安全機制並不完善，Google 不應針對這樣的搜尋提供 AI 答案，如果有人真的懵懵懂懂照此處說明煮毒蘑菇，大概率要送急診搶救。
就筆者個人觀點，部分 SGE 差強人意的回答，癥結點在於並非使用者的所有問題都需要／有必要多方徵引，AI 自作聰明地參考多個頁面揉合出答變相畫蛇添足，因為頁面之間的內容不一定是互補的，不乏對立的可能，上文 Cyrus 一例便是。
Google 要握好方向盤
就筆者看來，搜尋引擎從傳統 SERP 邁向 SGE ，其角色定位有所轉變，好比從「侍應」變成「廚師」。對使用者來說，由於 SGE 的答案由 Google 產生，直接影響用家對 Google 的信任度。
過去 Google 是在使用者鍵入的關鍵字，根據演算法在索引庫存中找出它所認為符合使用者需求、搜尋意圖的頁面，並按一定順序列出，而順序也反映推薦的強弱，好比是外場的侍應，根據客人（使用者）需求提供「應該」／「推測」符合口味（搜尋意圖）的餐點（搜尋結果），侍應負責的是「傳菜」。
但到了 SGE，Google 根據關鍵字並將其索引庫中相關的資料整理、統整為對應形式的內容，然後直接在 SERP 呈現給使用者，使用者在 SERP 就能看到答案。相較傳統 SERP，SGE 直接提供回答好比是一名廚師，把客人需要的菜式做好並端出來，廚師負責的是「做菜」。
相對傳統 SERP ，答案正確與否屬提供資訊方的問題；但到了 SGE 時代，當答案是由 Google 的 AI 生成時，人們自然會將責任（大）部分歸於 Google，畢竟是 Google 將資訊揉合成答案提供予使用者。
Google 對 SGE 的期待與態度：大趨勢不可逆、勇往直前
有在關注 SGE 的讀者應該都知道，自 SGE 開放試用以來，基本上呈現「每周一小變，每月一大變」的狀態，AI Snapshot 區塊頻繁地有呈現樣式上的改變、迭代。例如參考資料顯示與否、AI Snapshot 區塊的收合、Lite Version 等，體現 Google 的實驗精神。總的來講，Google 對 SEO 的前景是有信心的。現實一點來講，對 SEOer 或企業方來講，儘管 SGE 有諸多的不如意，但 Google 已大致抵定發展 SGE 的方針。與其喋喋不休提出一個又一個非議，倒不如想辦法面對、接受。
SGE 的官方早期回饋
2023 年 8 月 30 日 Google 的搜尋產品管理高級總監 Hema Budaraju 在官方部落格 “ Bringing generative AI in Search to more people around the world ” 一文中公布 SGE 於 Google Lab 推出至今收到的早期體驗回饋，以下是文中提供的基本資料（採 Barry Schwartz 整理後的格式）：
（轉引自 Search Engine Roundtable）
就上述資訊來看，Google 對 SGE 的表現頗為正面。就我們的觀點來看，其中幾點較值得 SEOer 重視：
- 使用者願意接受、Follow AI Snapshot 提供的延伸關鍵字句：是否代表使用者進入 SERP 後會有更高的機率不點擊傳統的文字搜尋結果呢？這樣的話，如何成為 SGE 答案便是重中之重，不過這又涉及關鍵字的類型、產業別等因素影響，目前只能推測在原始 SERP 排名較好的頁面也應能獲得更多引用。
- 在 SGE 中，使用者習慣使用完整句子作搜尋：長尾關鍵字在 SEO 的作用是否會因此下降？若將 SGE 視作資訊更完整、豐富的 Featured Snippet 來看的話，那些可以用幾句話概括的長尾關鍵字，日後或許並不適合作為 SEO 專案的目標關鍵字。
- AI Snapshot 區塊的多元呈現，對使用者來說頗為吸引且實用：就現時的資訊來看，SGE 已整合 Youtube、GMB、Merchant Center 等資料，我們能夠在 SGE 直接連通至上述平台。多樣行銷管道、平台的經營，似乎也是未來需要考慮的重點。
SGE 開放地區、語言進一步擴大
其次，繼 8 月底加入日文和印地語後，11 月 8 日起再增加四種語言：西班牙語、葡萄牙語、韓語、印尼語，以下為官方部落格提供的西班牙語例子：
而適用國家的意思代表我們日後毋須再透過 VPN 使用美國的 IP 地址即可在 Search Labs 訪問 SGE，臺灣也是這 120 多個國家中的其中之一：
更頻繁地詢問是否試用、滿意度回覆
1、傳統 SERP 以 pop-up 詢問是否試用 SGE
根據 Andrew Shotland 的測試，Google 開始在一般的 SERP 中以 pop-up 形式跳出通知，詢問使用者有無興趣試用 SGE：
2、手機版 SERP 滾動後出現
根據 Jeannie Hill 的測試，手機版的 SERP 會在不跳出提示的情況提供近似於 SGE AI Snapsot 的區塊：
以上兩種類型都反映 Google 推動 SGE 的積極性，以及他們的信心，也可以說是他們開始想要收集更多的回饋，且包含非英語頁面。Google 作為行業龍頭，雖有 New Bing 的前車之鑑（實裝上線後，市估率並無提高，甚至還微幅萎縮），但大方向仍認為 SGE 是未來搜尋引擎的未來，未來搜尋生態會有更劇烈的發展變化。
SGE 的一些重要演進里程碑
從 Links drops 到 Links attribution 列出來源頁面連結
從 2023 年 5 月推出 SGE 試用以來，最為人詬病之處在於 AI 答案沒有附上準確來源，只概括列出共參考了哪些頁面，亦即沒有直接說明各段文字的歸因。SEO 界的反應最為劇烈，畢竟這樣等於 Google 在網站借了內容卻打算偷偷不還，即使不考慮 SEO，實際上這也是較不符合常理的操作，畢竟提供來源能讓使用者的搜尋歷程更加完整。
到了 8 月 Google 正式在這篇文章 “ 3 new things you can do with generative AI in Search ” 宣布 SGE 的每個段落都有列出資料來源面的連結：
我們可以對比一下調整前後 AI Snashot 版位的差別：
Before：AI Snapshot 只會在右上角提供來源，好比書籍、論文最後要附的「參考書目」
After：除固有右上角「參考書目」外，每一段段落都個別標出來源頁面，好比論文裡的「註腳」。
「參考書目」和「註腳」同時存在，對使用者實際使用而言，肯定是更有幫助的，也符合一般的學術倫理。
版面的縮減
也能發現 Google 對 SGE 版面的呈現方式有所調整，讓版面變得更小、不佔位：
- AI Snapshot 預設點擊後才產生的場合變多，示意圖：
- 2023 年 10 月開始，SGE 只顯示半隱藏 AI Snapshot 區塊，即預設不打開完整的 Snapshot 區，使用者須點擊 Show More 按鈕才會完整顯示，SEO 界稱之為 Lite Version，示意圖：
這樣顯示方式的轉變，或反映 Google 也意識到 SGE 生成的結果並不符合預期有關。雖然市場和使用者都對 SGE 普遍呈正面態度，但業界人士普遍持較負面的態度，認為 SGE 對搜尋引擎來說反而是一種損害。
就使用者角度來說，預設只顯示一半保有頁面的簡潔性，同時又能滿足部分有 AI 生成答案人士的需求，其實也是一種不錯的折衷和嘗試。如此一來，也能照顧到部分效果不佳的 SGE，使用者仍能輕易地看到傳統文字搜尋結果，減少人們在過長的 SGE 面板中迷失的狀況。
SEO 界知名人士 Glenn Gabe 甚至認為 SGE Lite Version 意味 SGE 現階段或許將不會大規模應用到 SERP，這是一種先行訊號反映 SGE 的萎縮，原文如下：
SGE continues to evolve. I’m now seeing what I’m calling “SGE lite” in the SERPs. SGE doesn’t trigger a large block by default anymore… it’s now much smaller with a large “Show more” button. Again, IMO SGE will not roll out unless it’s revenue-neutral or positive… Stay tuned:
中譯：SGE 不斷發展。我現在在 SERP 中看到了我所說的 “SGE lite”。預設情況下，SGE 不再觸發大塊…它現在小得多，並帶有一個大的「顯示更多」按鈕。再說一次，IMO（譯注：In my option 的縮寫） SGE 不會推出，除非它的收入是中性或積極……敬請關注：
Glenn Gabe 在推文的回覆中有作進一步補充，重點如下：
- SGE 目前效果不佳，反而有降低搜尋結果品質之虞；
- New Bing 搶先應用 ChatGPT 技術且實裝上線，但並未對 Google 的龍頭地位產生影響。
SGE Lite 反映 Google 的曖昧態度，相信也是他基於目前數據下的一種妥協，故此 Glenn Gabe 認為 Google 沒必要著急將 SGE 實裝於全部 SERP 上。Lily Ray 也有類似的看法，她甚至認為 SGE 根本不太可能正式推出，以下是她跟 Greg Sterling 在 Twitter（X）上的對話：
簡單來講，Google 在試圖平衡 SGE 、傳統文字搜尋結果、廣告三者。別忘了，Google Ads 可是其收入的主要來源，在商言商，在大型語言技術不可能一日千里的內因，及 New Bing 低迷狀態的外因下，應是沒必要急著拿石頭砸自己的腳。
Ask a follow up
此前，點擊 AI Snapshot 版位下部的 Ask a follow up 按鈕後，系統會將使用者帶到一個新視窗，使用者可在新視窗中接續問下一個問題：
（點擊 AI Snapshot 區塊下方的 Ask a follow up）
（會把使用者轉帶新頁面繼續操作）
2023 年 11 月 Ask a follow up 完成迭代，使用者可在原本的 SERP 上直接鍵入下一個問題，系統不會彈出新視窗：
換言之，使用者能夠在同一頁面交互比對前後發出的兩個問題，Google 認為這是人們搜尋資訊時一種更直觀的模式：
We’ve learned from testing generative AI in Search that people appreciate the ability to ask follow-up questions, because it’s a more natural way to seek information or dig deeper on a topic. Now, we’re experimenting with a new way for you to ask follow-up questions directly from the search results page. As you continue to explore a topic, you can easily see your prior questions and search results, including Search ads in dedicated ad slots throughout the page.
中譯：我們從搜尋中的生成式人工智慧測試中了解到，人們很欣賞提出後續問題的能力，因為這是尋求資訊或深入研究某個主題的更自然的方式。現在，我們正在嘗試一種新方法，讓您可以直接從搜尋結果頁面提出後續問題。當您繼續探索某個主題時，您可以輕鬆查看先前的問題和搜尋結果，包括整個頁面專用廣告位中的搜尋廣告。
值得注意的是，以 Google 上述示意圖中問題 1「how to run with my beagle」和問題 2「how about hiking.」來看，問題 2 AI Snashot 提供的回答是有建基在問題 1 上的，即 Google 提供的答案其實是「how to hiking with my beagle」，表示 Google 能夠理解問題之間的先後關係。如果這個功能發展順利，相信會對使用者有很大的幫助。
Google 可能應用了什麼改進 SGE？
SGE 本質上是 AI 和大型語言模型（LLM）聯手而成的產物，而 AI 本身已廣泛應用在 Google 演算法，例如 RankGrain、BERT、MUM。另一方面，Google 二十五年來的演算法、技術底蘊肯定也是左右 SGE 選擇參考資料頁面的元素之一。但其中又會有一些不同，因為 SGE 並非只參考 SERP 傳統文字排名的前幾名，實際上包括許多排名較後的頁面，所以肯定存在一些差異。
實用內容系統、產品評論系統：提供原創、一手資料
透過 2021 ~ 2023 年間多次更新的產品評論系統（以下簡稱 PRU）、實用內容系統（以下簡稱 HCU），以及 E-A-T 迭代為 E-E-A-T 等諸多「線索」，我們已清楚知道 Google 這幾年對於頁面品質的態度：原創專業、富含經驗、以人為本。在目前 SGE 環境裡，我們已多次看到許多傳統排名不佳的頁面被徵引，作為 AI 答案的一部分。
這與歷年的 PRU 和 2023/09 HCU 有密切關係（尤其是後者），許多 SEO 界的前輩都發現 Quora、Reddit 越來越容易出現在 SERP 上，這兩個網站上的使用者發言正正是原創內容，而且經常都飽含相當實用的經驗。相較很多為寫而寫的頁面，Quora、Reddit 的一些發言更能解決使用者的問題。這跟臺灣人習慣在關鍵字後加入 ptt、dcard 作搜尋的情況是類似的，不少人都認為相比一些聯盟行銷網站的內容，更覺得論壇網友、鄉民的發言更可信、有幫助。
認識 SGE 的讀者應該都知道 Google 同時推出 Bard，Bard 原則上同樣應用了與 SGE 相同的 AI 技術和大型語言模型作以訓練。Marie Haynes 指出，在 Google “ Refreshing Large Language Models with Search Engine Augmentation ” 這篇論文中，他們有明確提到，為提高 Bard 的準確性，研究人員投入以下資料來提升其正確性：
We retrieve all of the search results, including the answer box, organic results, and other useful information, such as the knowledge graph, questions and answers from crowdsourced QA platforms, and related questions that search users also ask.
中譯：我們檢索所有搜尋結果，包括答案框、自然搜尋結果和其他有用信息，例如知識圖、來自群眾外包 QA 平台的問題和答案，以及搜尋用戶也提出的相關問題。
實驗亦證明通過調整後，Bard 在回覆正確性上有很大的改進。
此處，正與 2023/09 剛結束 HCU 是殊途同歸的，Google 意識有些時候，相對一般網站而言，論壇等處的用戶回覆可能對使用者更有幫助。基於 SGE、Bard 的高度相關，我們推測 SGE 在選擇參考頁面時，也有應用到類似要素，發掘出一些「隱藏的寶石（Hidden Gems 演算法）」。
MUM：理解上下文、主題之間相關性的利器
2021 年 5 月 Google 宣布他們推出新的 AI 技術 MUM（Multitask Unified Model）模型，MUM 是 比 BERT 演算法更為進步的語義理解模型，宣稱可理解 75 種語言，理解多種形態的資訊：文字、圖片（應也包含音訊、影片）等。這意味著搜尋引擎在語義分析、上下文的理解上更加強大，能更好地回應使用者的搜尋需求。目前，這模型已率先應用在 COVID-19 疫苗資訊等少部分搜尋結果上，暫未推行至整個搜尋系統中（也有部分人認為 Google 已默默應用，不過可信性不高，參 SEJ ） 。
（Google 官方文件：Google 搜尋排名系統指南）
對 SEO 來說， MUM 模型的誕生意味著 Google 能更好地理解到不同主題間的主次關係、相關性，知道哪些不同的搜尋需求之間存在著關聯。換言之，日後 MUM 推及到整個搜尋系統中，為了取得好排名，頁面的內容需要更詳盡、豐富、完備，以下是 Google 官方以「到日本富士山登山」為例子的說明：
（Google 官方文件 MUM: A new AI milestone for understanding information）
根據 Google 官方的說明，MUM 正是 SGE 其中一個倚重的語言模型之一：
MUM 協助 Google 理解不同語言，又能判斷主題之間的相關、階層關係，這樣應該便不難理解 Ask a follow up 功能是怎樣出現的。
本文旨在勾勒 SGE 的發展，基本沒有提及實際優化策略或技術原理，想從更多方面了解 SGE？ 可以參考：
- 如對超前部置 SGE 應對有興趣的讀者，歡迎參閱 awoo 撰寫的〈AI 如何顛覆搜尋體驗？Google SGE 實測看 SEO 未來七個優化趨勢〉。
- 官方有關 SGE 的 pdf 說明文件：
- 如對 SGE 的技術原理有興趣，則可參考 Micheal King 的深度長文 “ How Search Generative Experience works and why retrieval-augmented generation is our future ”，該文應是目前為止數一數二精采的文章。
SGE 使 Google 抄襲引擎（Plagiarism Engine）化？
消失的資料來源
首先，SGE 在早期最為人所詬病之處在於沒有為構成 AI 答案的資料來源提供連結。不附連結＝扼殺網站於搖籃中，對使用者來講也有頗多不變，因此人們無法按圖索驥繼續閱讀該頁更多的資料。
如上文所述，SGE 早期並不提供正文資訊參考來源，僅在面板右上方列出主要參考來源，影響使用者的信心。8 月起 Google 經過系列測試後暫時已決定採用「箭頭+下拉方式」呈現，每個段落都會詳細列出其參考來源，這樣的設計更人性化，示意圖：
對 SEO 來講，讓頁面有更多的曝光機會，因為 SGE 徵引頁面的範圍很廣，即使在傳統文字排名不佳，在 SGE 也有可能有意料之外的曝光，只是說網站在內容布局上需要多考慮長尾關鍵字。
逐字引述的不成熟 AI 內容
SGE 生成的答案破碎、不連貫，似由多個頁面的內容揉合而成。曾經產生過太多似是而非，或是讓人哭笑不得的答案，甚至有些是令人不安的（並無安全機制），例如 Cyrus Sheepard 曾在 2023 年 6 月曾詢問過幾個與 SEO 相關的問題，「證明」Google 教大家使用黑帽技術：
（圖片出處：Twitter Cyrus Shepard）
目前 SGE 實際上是就其索引庫的內容剪接，當 AI 揉合成文字答案提供予使用者時，實際上只是複製、貼上的功夫，再者，文字是在隱去上下文、去脈絡化的情況下被截取和再組合。雖然 SGE 目前已列出資料來源，但實際上還是沒頭沒尾的一種引用和轉寫，例如正反面的答案被統一揉合在一起，但這樣提供的文字結構還能稱得上有權威性嗎？
其次，引用頁面的來源也相當值得關注。眾所周知，Google 對網站來源有 E-E-A-T 的要求，並利用連結、Topic Authority 等排名要素（Ranking Factors）來確定頁面內容實用、可信。上文已提及 Google 的 HCU、Hidden Gems 演算法，都旨在於論壇、發問平台，乃至一些小網站上發掘「實用內容」（別忘了還有 PRU，講究資訊的原創性），這當然是對目前 SERP 充斥著大類同質、相像內容很好的一種方針調整。但就常理來講，論壇、發問平台的使用者基本是匿名的，他們不一定擁有該領域的專業知識，有可能似是而非、人云亦云。
對筆者而言，這是把外行當內行、不重視專業的問題：
- 在 Google 現行的演算法機制下，熱心網友的發言基於其豐富的「一手資訊」容易難被奉為圭臬，而專家的發言則有機會被貶低、流放域外；
- 從 SERP 本身「呈現多樣性」的傳統來看，SGE 顯然也繼承了這一點，但由於 SGE 還肩負整合、產出資訊的責任，因此極有可能在以某一種角度為主的前提下，進而提供有疑慮的答案。
SGE 不佳回答一例：Can dog eat raw eggs（狗可以吃生雞蛋嗎）
以下是一個涉及寵物飲食的例子，說明 Google 在平衡「實用 V.S 原創」、「內容生硬」、「剪貼痕跡明顯」、「資訊安全性」等方面存在不足：
- SGE 引用 WE FEED RAW 回答使用者「狗可以吃生雞蛋」。從筆者的 SEO 經驗來看，該頁面資訊相當簡單像流水帳，不過整站的資訊頗為充分，在首頁、About us 上都下過功夫；
- 根據 AI Snashot 右上角的參考資料，可以看到 Google 有列出希爾氏（Hill’s）、VetHelpDirect 等由專業獸醫師、營營師提供內容的網站、專業性十足，這些網站明確表示「不建議狗吃生雞蛋」，因其中的沙門氏菌和大腸杆菌有很高的風險讓狗兒上吐下瀉，甚至一命嗚呼；
面對資料來源存在分歧時，在 SGE 現行的機制下目前並不能很好地處理語句，細讀之下整段 AI 內容前後矛盾。例如本例裡，第一句開門見山說「狗可以吃生雞蛋」，但在段落二、三中又分別提到「生雞蛋可能含有沙門氏菌和大腸杆菌，可能造成腸胃問題」、「建議食用前諮詢獸醫師」，其中文字並無任何轉折和說明，閱讀下來讓人有點無所適從。
若是如此就不應該斬釘截鐵地說「可以吃」，文意的轉折相當生硬、牽強（其實等於沒有轉折），稍一不慎可能會造成誤讀。原因很簡單：第一句內容取材自 WE FEED RAW，第二、三段內容取材自 VetHelpDirect，SGE 只是「機械地」複製貼上文字整合成段落，因此造成衝突。
值得注意的是，相較 SGE，Featured Snippets 選中的精選頁面，其答案更加可靠（或謂安全）：
Featured Snippets 選擇的是知名度、權威性、專業度更高的希爾氏（Hill’s） 充當，而非頁面內容平平無奇的 WE FEED RAW。談到此處，不妨回憶本文首段曾引用 Moz 和 Kevin Indig 的分析，說明 SGE 有大量徵引非前 10 名的頁面，此處便是一例。
New Bing、ChatGPT 表現又如何？
如果擴大比較至 New Bing 和 ChatGPT，我們可以發現它們的回答更加自然，剪貼拼湊感較不明顯，使用者也不容易誤解，回答也比較保守（安全）：
筆者認為 New Bing 的回答（平衡模式）存在以下優點：
- 在句子之間加入「However」、「Therefore」等連接詞，代表他們可理解複句之間的語義關係，比 SGE 只是單純剪貼文句來得完整且人性化；
- 以本例來說，New Bing 可以清楚讓讀者知道「狗比較適合吃熟雞蛋」；
- 資料徵引上也有採集一些發問平台（WebMd），也並非僅從 SERP 前幾名的徵引資料；
- New Bing 的回答通常較簡短。
若切換為「精準模式」，則直接建議「狗應該吃煮熟的雞蛋」：
順帶一提，New Bing 自上線開始便有安排「參考資料」和「註腳」功能，與 SGE 推出三個月後再補充不同。
至於 ChatGPT 就更加人性化了：
- 先指出狗能不能吃生雞蛋是一個爭議性的主題，獸醫師和一般飼主常有衝突；
- 正反說明能吃／不能吃的原因；
- 建議餵熟雞蛋為宜。
我們可以看到它們（尤其是 ChatGPT）均有文從字順地正反討論不同觀點的依據、優缺點，並沒有斬釘截鐵回答「可以／不可以」，都有附上但書。
SGE 更像是剪貼 AI，還沒到底理解的程度。對於 Google 來說，這樣似乎是在損害 Google 搜尋本身的金字招牌，當 Google 搜尋提供的答案不再可靠時，這對 Google 的業務來說也會是很大的打擊。
總結：SGE 是 SEO 的末日嗎？
前車之鑒 1：已成老生常談的 Zero-Click Searchers
2019 年 Rand Fishkin 根據 Google 在 SERP 的種種調整， 提出後來掀軒然一波的 Zero-click Searchers 概念，後來在 2021 年又基於另一個數據庫繼續推廣此概念。
以下是相關文章的連結：
- 2019 文章：Less than Half of Google Searches Now Result in a Click
- 2021 文章：In 2020, Two Thirds of Google Searches Ended Without a Click
雖然這兩篇文章在數據的應用上受到一些同行的質疑，但基於 Rand Fishkin 在業界的影響力（Moz 創辦人，SEO 界活化石之一），Google 的 Danny Sullivan 甚至還就此在發專文反駁。在此，我們無意討論數據問題，但這與 SGE 現時的發展、未來可能對搜尋生態造成的影響，正正就是 Zero-Click Searchers 所談論的東西，只是它現在以另一面貌出現。
簡單來講，Zero-Click Searchers 指的是 Google 通過在 SERP 提供不同的 Rich-Snippets 和服務，讓使用者在毋須進入網站的情況便能完成搜尋歷程，而 Zero-Click 的比例高到 64.82 %（2020 年數據），作者認為這反映了 Google 霸權對市場的壟斷，扼殺小型網站的生存空間，好比 Google 竊走原本會進入網站的流程。
使用者在 SERP 即能完成搜尋歷程，例如人們可以在毋須進入網站的情況下，透過 SGE 提供的 Amazon 連結完成購買，而非經由品牌官網的商品頁完成結帳。所以，在 SGEO 的時代，品牌電商網站將處於劣勢，很可能需採取不同的行銷手段，來讓品牌維持曝光度。Radn Fishken 在 2023 年這篇文章提出一種指導方針，涉及品牌行銷、公關等層面：
但不論怎樣，SEO 仍然有存在必要，只是可能是 SEO + SGEO 的聯袂行動，而且需與廣告投放、社群媒體、公關經營、品牌行銷等項目互扶持。
前車之鑒 2：Featured Snippets 帶給我們的啟示
有些專家認為，SGE 好比是「精選的精選摘要」，因為它與現行的 Feauted Snippets 存在不少共通點，例如：佔有個別版面、呈現形式多元，但也有一些不同：單個來源 VS 多個來源，但原則上都是從已索引的網頁中整理出它認為最能解決關鍵字代表的搜尋意圖的答案。
對於每天跟 SERP 打交道的我們來說，精選摘要 Featured Snippets 準確度其實不差，足以體現 Google 在自然語言理解的成熟，絕非單純的「吻合關鍵字」，例如下圖「牙周病會自己好嗎」的 Featured Snippets：
 |  |
Google 早就已經能根據頁面內容，找出最精到的解釋。
Feartured Snippets 甫問世時，也曾在 SEO 界造成轟動，許多人擔心網站流量會被 Featured Snippets 偷走。但根據 Ahrefs 近期的的統計，其實 Featured Snippets 平均點擊率甚至不如傳統文字搜尋的第 1 名：
總而言之，對使用者而言不論是 SGE 或 Featured Snippets，其實都可以看成是一種「簡答」，搜尋引擎嘗試用一段話或幾個段落回應、解決使用者需求。但並非所有搜尋都可以在三言兩語內解決，這樣一來我們 SGE 的 Ask a follow up 功能是否才是 SGE 突圍而來的關鍵呢？
從精準到失準：以導航型關鍵字為例
然而，目前 Google 存在一個較「不道德」（或謂對品牌網站極不友善）的搜尋結果呈現，讓品牌方的流量被「偷走」，變相助長大型垂直電商（如：Amazon、e-bay），或行業龍頭（如：REI，全美超大型運動用品零售商），導致強者恆強、貧者越貧。
簡單來說，導航型關鍵字傳統文字結果，一般會將品牌網站放在前幾名，因為使用者已明確加上品牌字眼。以「Nike running shoes」為例，AI 答案存在以下兩個狀況：
- SGE 以近似分類頁的形式列出商品；
- SGE 以提供多個購買管道。
可以推想，SGE 提供這樣的內容，對品牌電商來說很可能會是一種災難。
更多有關電商 SEO 在 SGE 的相關討論，可以參考 Aleyda Solis 以下兩篇文章：
- How Google’s SGE Snapshots Change Top Black Friday SERPs
- The 3 Types of Google SGE Snapshots and Level of Traffic Risk
以上這些是否能為我們帶來一些啟示呢？awoo 會持續追蹤 SGE 相關議題，並彙整系列專欄，若有任何自然流量增加的問題，或想瞭解 awoo SEO 人工智慧解決方案，歡迎立即諮詢，將有 awoo 專業顧問為您服務。
