AI一出,新聞白忙!盤點AI摘要4大衝擊:點擊率腰斬,只有兩種網頁賺到流量
AI一出,新聞白忙!盤點AI摘要4大衝擊:點擊率腰斬,只有兩種網頁賺到流量

各個網站費盡心力經營起的流量與讀者,正因為Google推出的AI摘要(AI Overviews)面臨巨大衝擊。美國智庫皮尤研究中心(Pew Research Center)發布的一份研究指出,有AI摘要的搜尋頁面,用戶點擊網站的機率近乎腰斬,只剩下8%。

今年5月,AI摘要正式支援中文,讓台灣民眾都能享受到這項功能帶來的便捷,然而這對網站經營者來說,可能不是個好消息。皮尤研究中心今年在一份報告中,透過分析900名受訪者分享的瀏覽數據、接近7萬筆Google搜尋紀錄發現,當Google搜尋結果帶有AI摘要時,用戶點擊搜尋結果的可能性更低,即使AI摘要附上資料來源,也幾乎沒有人會點擊。

AI摘要怎麼影響搜尋點擊?

AI摘要直接把搜尋答案攤開在眼前,用戶不再像以往需要親自甄別各個資料來源,判斷文章內容是否正確、符合搜尋時希望得到的解答。AI摘讓用戶的搜尋之旅在輸入關鍵字按下Enter後便宣告結束。

衝擊一:有AI摘要的頁面,用戶點擊率腰斬

皮尤在研究中指出,當Google搜尋結果出現AI摘要時,用戶點擊網站連結的比率只有8%,而沒有AI摘要的搜尋中,點擊搜尋結果的比率則達到15%,幾乎是前者的兩倍。且即使AI摘要附上了來源連結,僅僅只有1%用戶會點擊。

延伸閱讀:6萬次爬蟲只換來1次點擊!AI搜尋促成「流量大斷崖」:Google如何改寫搜尋行規?

衝擊二:有AI摘要後,用戶更容易結束瀏覽

且當搜尋結果出現AI摘要時,用戶有更高的比例完全結束瀏覽,繼續使用Google搜尋的比例也稍低。具體而言,在有AI摘要的搜尋結果中,26%的用戶會結束瀏覽,遠高於沒有AI摘要的16%。

衝擊三:AI摘要常引用維基百科、政府機構網頁

皮尤還注意到, 維基百科 和 政府機構 的連結在AI摘要的搜尋頁面中,曝光率較傳統搜尋大幅提升,分別從原先3%、2%的比率提升到6%之多。甚至Google自家的影音平台YouTube在AI摘要搜尋中曝光率也顯著下降,從傳統搜尋的8%下滑至4%。

衝擊四:長句搜尋更容易

整體而言,皮尤發現在所有Google搜尋結果中,約有5分之1──約18%的搜尋結果會包含AI摘要,並且在搜尋中使用較多單字、提出問題甚至是完整句子時,較容易在搜尋結果中出現AI摘要。

只有一兩個關鍵字的搜尋結果中,僅8%會出現AI摘要,而當搜尋單字量達到10個以上時,出現AI摘要的比率則高達53%;且以「為什麼」、「什麼時候」、「是誰」等形式提問時,有60%的比率出現AI摘要;以完整句子搜尋也有36%機率出現AI摘要。

不過,對於皮尤聲稱AI摘要大幅減少用戶點擊搜尋結果的研究,Google自然表現出反對意見。

「人們越來越傾向基於AI創造的體驗,而搜尋中的AI功能讓人們能夠提出更多問題,為人們與網站的連結創造更多機會。」Google反駁皮尤的研究結果,「這項研究方法存在缺陷、使用有偏差的搜尋資料,無法代表搜尋流量。我們每天持續為網站帶來數十億次點擊,並未觀察到網路流量大幅下降。」

延伸閱讀:舊時代SEO規則死透了?專家曝「點擊雪崩」5大關鍵:該如何讓網站往前靠?

網路媒體叫苦連天,悲觀看待「Google流量可能降至零」

儘管Google否認流量下滑,不只一項研究觀察到類似的結果。SEO行銷公司Ahrefs在今年4月的研究中提到,他們分析了30萬個關鍵字,發現搜尋結果中存在AI摘要的頁面平均點擊率較沒有AI摘要的頁面,低了34.5%。

許多媒體長年倚賴的Google搜尋流量都大幅下降。今年5月商業媒體《Business Insider》宣布裁掉21%員工,以應對「無法控制的流量大幅下滑」;老牌雜誌《大西洋月刊》執行長尼可拉斯.湯普森(Nicholas Thompson)更直言,他們應該假設Google流量將「下滑至零」,以此為前提調整商業模式。

湯普森認為,Google正在從搜尋引擎轉型為答案引擎,「我們必須制定新的策略。」

不過,媒體的流量自網路誕生以來,便一直受到各種形式的分流、搶食。Facebook、Instagram等社群平台的興起,就帶走了一波原屬於各種網路媒體的流量,迫使各家媒體經營自己的粉絲專業、帳號,甚至拍攝影音以貼合當代網路用戶的觀看偏好。

如今AI摘要的出現,或許網路又一次面臨被迫變革的時刻,只是這次究竟該往什麼方向轉型,在這個各種AI應用才剛萌芽的時期,或許還有待更多先行者探索。

延伸閱讀:Google流量被搶走,關鍵評論網集團卻要當「AI最愛爬的那家」?生存戰略曝光
AI深度研究實測大PK:ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude,誰是最強報告神器?

資料來源:Pew、華爾街日報、ArsTechnica

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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