AI普及真的會造成「零點擊」嗎？

生成式AI的出現，以及搜尋引擎Google所推出的「AI Overviews（AI摘要）」與「AI Mode」，乍看之下似乎順應了這種注意力經濟環境下的CP值與時價比傾向。這是因為生成式AI直接提供的「答案」，縮短了過去「搜尋」時必須在多個網站之間跳轉瀏覽的時間，被視為是一種更「有效率」取得資訊的方式。

象徵這種情況的，是被稱為「零點擊」的現象。過去，使用者通常會從搜尋結果中點選連結進入網頁，但在AI Overviews或AI Mode將答案加以摘要後，使用者往往在搜尋頁面就已獲得滿足，便不再實際造訪相關網站。因此，部分以資訊提供為主的網站，開始對來自搜尋引擎的流量減少表達憂慮。

不過，另一方面，也出現了耐人尋味的調查結果。若使用者對ChatGPT等生成式AI所提供的答案感到滿意，並因此達成資訊蒐集的「效率化」，那麼使用Google等搜尋引擎的機會理應隨之減少。然而，實際狀況並非如此。根據SparkToro公司於2025年的調查，雖然ChatGPT等生成式AI工具的使用量確實增加，但搜尋引擎的使用次數並未因此下降，反而在使用生成式AI工具的前後，搜尋引擎的使用有增加的趨勢。

這樣的結果顯示，ChatGPT或AI Overviews等生成式AI所提供的答案，未必能直接回應使用者的需求。進一步來看，從一般使用者的角度而言，由於尚未充分建立對這些答案的信任度，甚至可能導致在某些情況下，生成式AI並未如預期改善資訊蒐集的CP值與時價比。

實際上，根據Out of the Box公司於2025年針對日本二十多歲AI使用者所進行的調查，認為AI的回答「始終可以信賴」的使用者僅占少數，有高達九成二的受訪者表示並不完全信任AI。此外，當對AI的回答感到不滿意時，超過七成的使用者會再透過Google搜尋進行確認，且有半數以上會進一步造訪企業官方網站等資訊來源。

另有研究指出，AI Overviews所帶來的影響僅限於特定類型的提問，對品牌名稱或商品搜尋等查詢的影響相對有限。換言之，「零點擊」多半只是出現在特定脈絡中的表層現象。反而真正受到考驗的是資訊提供者本身的價值，也就是能否有效地將「真正被需要的資訊」傳遞出去。畢竟，以頁面瀏覽量（PV）為核心的媒體經營模式，本身正是依賴注意力經濟邏輯所形成的結果。

那麼，為何會出現這樣的落差？固然可以將原因歸咎於生成式AI技術「尚未成熟」，但更可能的，是其背後存在著更為根本的限制。這正是源自生成式AI所依賴的深度學習（Deep Learning）與大型語言模型（LLM），在「機率式生成」這一設計思路下所帶來的結構性制約。