AI搜尋衝擊來了!5大媒體2年內流量腰斬:為何AI時代,「直接流量」比導流更關鍵?
AI搜尋衝擊來了!5大媒體2年內流量腰斬:為何AI時代,「直接流量」比導流更關鍵?

由OpenAI操刀打造的AI搜尋服務「SearchGPT」日前正式上線,其AI生成功能協助用戶統整各式內容,顯然讓「找答案」這件事比以前更耗時省力。

但,為什麼對用戶來說十分方便的功能,卻可能成為數位媒體流量驟降的關鍵?

其關鍵恐在於生成式AI問世後,用戶搜尋行為的逐漸轉變,所帶來的流量板塊變化。而AI搜尋的普及,可能是加快這種變化的一大關鍵。

Protico創辦人楊皓宇10月31日在官網釋出文章,透過引述數位媒體數據,試圖解釋流量板塊變化的現象。

科技媒體成重災區,Top 5 流量2年內近乎腰斬

據Semrush收集的10家知名數位媒體的數據可發現,80%的媒體流量自2023年以來嚴重下降,這與 GPT和AI搜索工具的激增現象相吻合。例如,自2023年1月以來,知名科技媒體《TechCrunch》的流量下降了83.74%。

不只《TechCrunch》,這種趨勢延伸也到《彭博社》、《華爾街日報》等專注於科技產業的主流媒體網站。其中,《Engadget》在相同時間區間下降了75.84%為次嚴重、《彭博社》下降52.7%,《The Verge》下降48.3%,《華爾街日報》下降45.7%。

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在10大數位出版商中,流量衰退最嚴重前5名,有3名為科技媒體。
圖/ Semrush

反觀,據「GLIMPS」數據,AI搜尋人次則在2023年1月至今直線上漲。以Perplexity為例,與前年相比,過去一年人們對Perplexity AI的興趣增加了420%,截至上個月每月搜尋量為62.1萬次。

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Perplexity AI熱門度逐年提升。

值得注意的是,在流量衰退最嚴重的前五名數位媒體中,有三家是以科技為主題的媒體。這種趨勢可能反映AI早期使用者的習慣轉變,他們現在更傾向依賴AI來獲取資訊。

楊皓宇指出,這些媒體在撰寫AI相關內容的同時,可能無意間引導讀者將AI視為主要資訊入口。換言之,觀眾對AI工具(如Perplexity)的接觸程度差異,可能是導致這些大網站流量下降的主因之一。

流量腰斬關鍵:第三方平台、社群導流效果驟降

楊皓宇表示,若將觀察到的數位媒體分為兩組:A 組(流量下降最多的前 5 名)和 B 組(排名第 6 至第 10 名)。可發現,A組媒體來自 「Referral」 和 「Organic Social」 等來源的流量比例更高;而B組則更依賴「Direct Traffic」和「Organic Search」,這些管道更有助於與觀眾建立更直接的聯繫。

圖/ https://www.semrush.com/

流量小辭典

Referral :是指透過其他網站上的連結,導引進站的流量。這些訪客並非直接輸入網址或透過搜尋引擎,而是經由第三方網站推薦連結進站。例如新聞網站、部落格、論壇或社交媒體平台等。

Organic Social :是指使用者透過社交媒體平台上的非付費內容(如貼文、分享、留言等)點擊連結,進站的流量。這些流量來自於自然的社交互動,常見的平台包括 Facebook、Instagram、X等等。

Direct :是指使用者未經任何外部來源,直接進入網站的流量。例如直接輸入網址、書籤連結、電子郵件連結、點擊任何未標記的連結(如未附加UTM參數)的連結。

Organic Search :是指使用者透過搜尋引擎(如 Google、Bing 等)輸入關鍵字,點擊非付費的自然搜尋結果,進入網站所產生的流量。提升自然搜尋流量的關鍵在於搜尋引擎最佳化(SEO),透過優化網站內容、結構和技術,提升在搜尋結果中的排名,進而吸引更多目標受眾。

SEO不重要了?答案是:可能比以前更重要

而與前5大媒體衰退的反例則是《WIRED》。由於其大量依賴Organic Search及電子報流量,因此在過去24個月中實現了顯著增長(流量增加38%)。這一洞察表明,優先考慮直接受眾關係的出版商可以更有效地緩衝AI帶來的干擾。

楊皓宇指出,雖然 AI搜尋通常被視為搜尋工具,但其本質上更像是一個生成式、類似編輯的系統,處理現有內容並為終端使用者重新表述——這是數位出版中傳統上由人類編輯擔任的角色。因此,若將AI視為出版者,可能更有助於建立更公平的市場,使AI服務對其呈現的內容負起責任。

延伸閱讀:【觀點】臉書SEO怎麼做才能被Google青睞?高權重「反向連結」很重要

資料來源:ProticoSemrush

責任編輯:李先泰

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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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