AI搜索重塑搜索生态：传统广告模式面临颠覆性革命

谷歌最新财务数据公布：

第二季度，Alphabet整体营收达到964亿美元，相比去年同期增长14%。其中，搜索及相关业务收入为541亿美元，增幅为12%。

毫无疑问，搜索业务依然是盈利支柱。但更引人注目的是另一组数据：

谷歌搜索中整合的AI功能（AI Overviews），截至第二季度已有20亿用户体验过。其推出的“对话式搜索模式”在美国和印度的月活跃用户数也突破1亿大关。

这意味着，尽管收入持续增长，用户的使用行为正在悄然发生转变。

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回顾过去二十多年，搜索的基本逻辑几乎未曾改变：用户在搜索框输入问题，Google返回一系列蓝色链接，用户点击进入网站，网站获取流量，广告商购买关键词投放广告，这构成了互联网最稳定的盈利公式。

然而，AI搜索正在推翻这套逻辑。

如今进行搜索时，AI直接生成答案，还能协助总结、对比，最终提供一个现成结论。

对用户而言，这无疑更加便捷：节省时间，结果更直观。但对于网站和广告商来说，情况完全不同。

AI搜索正在切断原本的良性循环链：搜索、流量、广告、变现；一旦点击量减少，网站失去流量，便不再愿意投资关键词广告，广告链条将逐渐被掏空。

这并非夸大其词。

2024年，Perplexity的月活跃用户突破2,000万，其回答模式几乎不含传统链接，而是直接将内容重组后呈现给用户；微软Bing的AI答案区在推出一年后，已能覆盖四分之一的搜索量。

众多数据表明，用户习惯正加速转向“无需点击链接”。

为什么传统广告模式会被AI搜索颠覆？

因为传统搜索广告依赖于CPC（点击付费），用户点击进入网页，广告展示，广告主为点击行为买单。这套逻辑支撑了Google的大部分收入。

放眼全球，2024年搜索广告市场规模约为2050亿美元，Google一家就占据了56%的份额。

但AI搜索直接在结果页面生成答案，用户无需再点击网站；对于广告而言，这意味着曝光量骤减、点击率下滑，关键词竞价逻辑被动摇，更关键的是用户习惯也在默默改变。

广告要么嵌入答案中进行推荐，要么以对话选项的形式出现。

对广告商来说，这既是机遇也是风险：机会在于转化率可能更高，广告更贴近用户需求；风险在于CPC时代可能走向终结，广告模式必须彻底重建。

那么，AI搜索会带来怎样的新模式？

智远认为：如果说传统搜索依靠CPC（点击付费），那么AI搜索更可能迈向CPS（成交付费）。

想象一下，你在Google搜索“三亚三日游如何规划？”过去你会得到十几个旅游网站的链接，需要自行点击查找攻略；现在，AI会直接生成完整行程，并顺手推荐机票套餐。一旦你下单，广告主就为成交付费。

这种转变已初现雏形。

Google在部分市场测试过在AI答案中嵌入“赞助推荐”；Perplexity在探索会员制的同时，也尝试与航空公司、电商平台合作，进行CPS实验。

Statista预测，2025年全球电商广告市场将超过1500亿美元，而这正是最适合跑通CPS的场景。

因此，这里有两个关键变化：

广告位：从网页的蓝色链接，转变为AI答案里的推荐

计费方式：从点击付费，转变为成交付费

对广告主来说，这更划算：资金直接用于获取结果；对平台来说，一旦模式跑通，广告价值甚至可能超越CPC。

由此可见，AI搜索正将广告模式推向“交易导向”：从销售流量，转变为销售成交。

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如果真的走到这一步，传统搜索厂商几乎没有退路。CPC模式滋养了他们二十多年，是最稳定的现金牛；一旦点击量下滑，这套模式只能被迫走向衰落。

问题在于，新模式尚未完全跑通。

CPS听起来很美好，但要形成规模，需要广告主适应、建立交易闭环、解决算力和成本问题，对Google而言，这等同于在最赚钱的领域动手术。

更现实的是，AI搜索本身成本高昂：生成式AI每一次推理都在消耗算力。

2025年，Alphabet将全年资本支出从去年的750亿美元提升至850亿美元，主要投向数据中心和AI芯片。这意味着，收入端面临下滑风险，支出端却在快速上升。

所以，这是一次危险的自我革命，搜索巨头必须主动“求变”，否则就会被新的竞争者蚕食市场份额。

另外，一种全新的搜索形态正在涌现：AI助理。

国外有ChatGPT、Gemini，这类产品最初依靠会员制收费。未来是否会直接在生成结果中插入广告？目前还无法准确预测。

国内同样如此。字节的“豆包”、腾讯的“元宝”都在利用AI助理重塑搜索体验，可能先走会员路线，也可能尝试广告，甚至探索全新模式。

但终点只有一个：找到下一代搜索的商业模式。

那么，未来的搜索和广告，会是什么样子？

智远观察认为：搜索会越来越像一个“能干活的助理”；你提出一个模糊需求，它先帮你理清问题，再给出几个可执行方案，最后直接把事情办好。

订票、预约、下单、比价、退款，甚至与商家沟通一轮，信息获取、方案生成、动作执行，会被融合进同一段对话里。用户不再需要在十几个网页之间来回切换。

昨天我在淘宝购物时，发现上线了一个新功能“AI万能搜”。

我输入“M4笔记本如何选择”，它先帮我拆分维度：配置、屏幕、续航，再结合市场价格和补贴信息，最后给出一个决策建议。

换句话说，它已经在辅助我“做出选择”，这是典型的智能体形态。

归根结底，商业的本质是提升交易效率。在这种形态下，搜索对话中会冒出新的“组件”。

类似“动作卡片”：比如“一键预订这家”“预约明天下午三点”“发送比价单到邮箱”。它们看起来像功能，其实是新的商业入口。

搜索的收入结构也会更接近电商：一部分来自成交分成和服务佣金，一部分来自高意图场景的溢价曝光，再加上会员订阅、企业席位费，以及插件/应用市场的分发抽成。

顺带一提，国内也不止电商在行动。

昨天，通义APP上线了“知识库”功能，一口气覆盖教育、法律、金融等五大垂直领域。

为什么要构建知识库？因为只有先把领域内的知识打好基础，AI才有更可靠的语料。

前段时间夸克能开发医疗大模型，本质也是同一条路径：先搭建医疗知识库，再进行数据清洗，结合专家知识训练。这样才能让AI在专业场景中真正落地。

所以，垂直知识库加AI，本质上形成一个闭环。只要数据持续积累和更新，它们会越来越像一个个垂直领域的AI助理。

这不是遥远的未来。Gartner预测，到2027年，超过50%的搜索流量将通过AI助理完成，这意味着搜索入口的形态正在被重塑。

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此外，智远认为供给侧也将被重新排列。什么是供给侧？

就是提供内容、商品和服务的一方：网站、商家、机构，甚至个人创作者。

过去的逻辑是把内容制作出来，等待用户搜索点击进来；点击就是流量，流量就是生意。

在AI搜索里，这种方式效率低下。供给侧必须学会将内容、服务、价格、库存、资质等信息做成结构化数据，让AI助理能够直接调用。

谁能被读懂、被调度，谁就能出现在答案里，甚至实现一键下单、一键预约。

举个例子：

过去餐馆把菜单挂在自己的网站上，或者提交给点评、外卖平台收录，等待用户点击进来查看。

未来，如果能把“菜单、价格、实时库存、可预约时间、评分”等数据开放给AI助理，用户询问“今晚静安区哪里能预订到日料”时，助理就能直接推荐并完成下单。

换句话说，未来的SEO，是“把服务做成机器能读懂的数据接口”。

不仅供给侧要重排，衡量与归因模型也要重写。

过去，在多轮对话中，用户意图是逐步推进的：从想去三亚，到带孩子、预算两万、本周末出发。哪一刻算触发？哪一步算转化？谁该获得功劳？

这会催生新的“意图级”和“会话级”归因模型。

广告投放也会从“关键词”转向“意图包 × 人群画像 × 任务阶段”的组合，优化目标不再是点击，而是完成率、复购率、客单价、售后成本。

打个比方：

过去广告归因像踢足球，谁最后把球踢进门，功劳就归谁。AI搜索的多轮对话更像篮球：有人抢球，有人传球、挡拆，最后才有人投篮。仅看投篮的人，不足以解释整场配合。

广告也是如此。用户的购买意图是慢慢形成的：

一开始有人帮他问清需求，中间有人提供比较，最后才有人推动下单。真正需要关注的，是链条中谁在什么时候起了关键作用。

生活中的例子更直观：

假设你要买一台相机。第一步，你问“入门相机怎么选”，AI给出维度：画质、重量、价位。第二步，你再问“适合旅行的轻便款”，AI推荐几款机型。第三步，你问“哪家电商最便宜”，AI帮你比价。最后，你选择一家有补贴的店铺下单。

在这条决策链路中，不能只把“最后那次点击”算作广告贡献，前面几次“帮你梳理需求、筛选选项”同样重要。

所以，未来广告衡量必须转换思路：观察整个会话中，用户是否一步步走向任务完成。

广告投放的目标，也会从CTR转向更贴近生意的指标：是否完成购买？复购率高不高？客单价有没有提升？售后成本是不是更低？

一句话总结：过去广告优化的是“点没点”，以后要优化的是“事儿办没办成”。这，才是真正会触动广告根本的地方。

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仅看到供给侧和归因模型还不够。AI搜索要想真正成为主流，还面临更深的挑战：基础设施是否需要更换？行业是否会分化？监管红线是否要重新划定？

什么是基础设施？在搜索领域，指支撑搜索引擎运行的底层系统。

传统搜索依靠“索引加检索”：先抓取网页内容建立索引库，用户输入关键词时，在库中匹配并返回一系列蓝色链接。这套逻辑高效、经济，几十年来几乎未变。

AI搜索更像现场写作文。每一次推理都要消耗算力，需要新的基础设施支撑：

更强大的算力集群

更智能的模型调度系统

更复杂的缓存机制

边缘推理网络

简单说，就是把几十年来“便宜、快速、稳定”的路网，换成一个“昂贵、实时、灵活”的新引擎。

这背后最大的现实问题是资金。传统搜索一次查询成本可能只有几分钱，而生成式AI一次请求要几毛甚至几块钱。规模一旦上来，差距就是指数级的。

等AI搜索基础建设成型后，不同行业的分化也会越来越明显。

电商场景里，AI搜索更可能像一个“代购助手”；本地生活里，它更像一个“贴身管家”。

而在医疗、法律这些高风险场景里，AI搜索可能会演变成“专业版”，只对接合规、权威的数据源，监管要求也会更严格。

换句话说，过去一个“大盘子”的搜索市场，很可能被切割成多个深水区；对平台来说，“一个入口通吃天下”的黄金时代，可能要被迭代了。

但问题是：这一切会很快到来吗？我的判断是：

技术上，很快能实现，商业上未必会那么快。原因很简单：一旦涉及到既得利益，平台不会急着推翻旧模式。

有一个词叫“锁死趋势”。意思是，大家都心知肚明是正确的方向，但从商业角度来说，谁都不愿意太快往前冲，因为背后意味着巨大的利益重新分配。

所以，AI搜索的未来，是一场长期的拉锯战：技术在前面牵引，商业、利益在后面拖拽。最终会走向哪里，还要看谁先迈出那关键的一步。

也可能出现一种情况：传统搜索和AI搜索并存的状态。