原文連結： Sundar Pichai 專訪：AI、Google的未來、競爭與創新
Google，以及它正如何面對 AI 時代的浪潮。
Eddy Cue 對Google搜尋生意發起警鐘
首先，我們來看一個有趣的「爭點」。 最近，蘋果公司的資深副總裁 Eddy Cue 提出了一個值得玩味的觀點。他觀察到，蘋果自家 Safari 瀏覽器的搜尋量在過去一個月出現了22年來的首次下滑。這背後的原因是什麼呢？他認為，這是因為使用者開始轉向 AI 聊天機器人尋求資訊。[1]
Eddy Cue argued Wednesday that rapid AI advancements mean the antitrust threat Mehta identified is shrinking. For the first time in 22 years, Cue said, Apple saw search volume decline in its Safari browser last month — a side effect of users seeking more information from AI chatbots.
這是否意味著 Google 的搜尋霸主地位岌岌可危？Cue 先生話鋒一轉，表示即便短期內蘋果無法與其他公司達成新的預設搜尋引擎協議，Google 依然是最佳選擇。想像一下，就算蘋果換了預設引擎，用戶很可能還是會想方設法用回 Google，因為它的服務品質目前無可替代。這樣一來，蘋果也無法從中分潤。
Google could even keep its prime Safari placement without a deal in the short term, Cue said. “We don’t really have a choice today,” he testified. Even if Apple could cut a new default deal with another company, Google is still the best service available for customers, so they’d probably seek it out — and Apple wouldn’t get a cut.
不過，Cue 也暗示，所謂「夠好」的替代品，出現的速度可能比他預期的要快。他看到了新的可能性：
Cue said “good enough” could come sooner than he anticipated. He said there’s “much greater potential because there are new entrants that are attacking the problem in a different way.” Large language model (LLM) AI companies haven’t built a robust enough search index to substitute for Google yet, he said, but combining an LLM with search could let them use a smaller index effectively soon.
這段話的專業解讀是：目前專攻大型語言模型（LLM）的 AI 公司，還沒有建立起像 Google 那樣龐大且完整的網頁索引資料庫。但是，如果將 LLM 的理解和生成能力與一個相對較小的搜尋索引結合，或許很快就能有效地提供「夠好」的搜尋結果。這就像以前你需要一本完整的百科全書（Google 的大索引），未來可能一個聰明的圖書管理員（LLM）加上一本精選摘要（小索引）就能解決大部分問題。這對 Google 來說，無疑是一個潛在的挑戰者，尤其是在某些特定、較小的搜尋領域。
廣告產業的核心邏輯
接下來，我們深入剖析「搜索與廣告業務的核心邏輯」。這就像理解一家上市公司的財報一樣，需要看懂它的主營業務和護城河。
一、搜尋 Google 的初心是什麼？讓我們回到2004年，看看創辦人的願景。
2004年創辦人Letter (Larry Page, Sergey Brin) [2]
Sergey and I founded Google because we believed we could provide an important service to the world-instantly delivering relevant information on virtually any topic. Serving our end users is at the heart of what we do and remains our number one priority.
簡單來說，Google 的核心使命就是「即時傳遞任何主題的相關資訊」，並且「使用者至上」。這聽起來很崇高，但也奠定了其產品的基礎。
在其S-1招股說明書中，Google 更清晰地闡述了其定位與服務對象：
S-1公司概述
Google is a global technology leader focused on improving the ways people connect with information. Our innovations in web search and advertising have made our web site a top Internet destination and our brand one of the most recognized in the world.
Our mission is to organize the world’s information and make it universally accessible and useful. We serve three primary constituencies:
Users. We provide users with products and services that enable people to more quickly and easily find, create and organize information that is useful to them.
Advertisers. We provide advertisers our Google AdWords program, an auction-based advertising program that enables them to deliver relevant ads targeted to search results or web content. Our AdWords program provides advertisers with a cost-effective way to deliver ads to customers across Google sites and through the Google Network under our AdSense program.
Web sites. We provide members of our Google Network our Google AdSense program, which allows these members to deliver AdWords ads that are relevant to the search results or content on their web sites. We share most of the fees these ads generate with our Google Network members—creating an important revenue stream for them.
這段話的重點是：Google 的使命是「組織全球資訊，使其普及可用」。它服務三類群體：
用戶：提供快速找到、創造和組織有用資訊的工具。
廣告商：透過 AdWords（關鍵字廣告）精準投放廣告。
網站：透過 AdSense（廣告聯盟）讓網站主能分享廣告收入。
這是一個精巧的生態系：優質的搜尋服務吸引用戶，龐大的用戶基礎吸引廣告商，廣告收入再投入提升搜尋服務，並與網站共享。 那麼，「做好搜索的關鍵」是什麼？這涉及到技術和規模。
Google CEO Sundar Pichai 在2021年第一季財報會議上，用一個生動的例子說明了做好搜尋的難度：
2021Q1 Sundar Pichai
關於 Search，這是個很好的問題。我仍然認為我們處於非常早期的階段。最近一個讓我引以為傲的例子是當船隻擱淺在蘇伊士運河並脫困後。如果您在 Google 提出這個問題，我認為很快我們就有了正確的答案。這看起來顯而易見，只是我們需要提供正確的答案，同時對於許多其他事情不給予錯誤的資訊或誤導。
為了做到這一點， 我們所有的基礎投資都在其中，這就是我們長期思考的方式。去年的 BERT，我認為是一個很好的例子。這是我們最大的質量改進之一，它是基於我們 Google AI 團隊的 transformer 突破，為其奠定了基礎。 因此，我們將以這種方式繼續投資於深度技術，因為網路正在不斷擴展。現在的資訊比以往任何時候都多。所以這是我們正在做的重要部分。除此之外，還有很多機會改進使用者體驗。您已經看到了我們在購物方面的努力。這是我們正在努力改進體驗的一個方面。所以——但我們正在非常深入地研究它。
Pichai 強調的是提供「正確答案」的複雜性，以及背後持續的「基礎投資」，例如 BERT 這種AI模型（它能更好地理解人類語言的細微差別）。隨著網路資訊爆炸性增長，這種投資只會越來越重要。
Google 的首席商務官 Philipp Schindler 則從商業運營角度，將搜尋的驅動力歸納為四點：
2021Q1 Philipp Schindler - Chief Business Officer
我通常將 Search 的不同組成部分視為基本上四個關鍵驅動力。
第一個顯然是查詢量，也就是說，當用戶需要資訊時，我們是否真的是最好的去處。
第二個是，我稱之為覆蓋率。也就是說，商業內容的覆蓋率實際上是多少，然後我們實際上有廣告覆蓋的百分比是多少。然後我們需要問自己，這兩者是否有上升空間。
第三個是點擊率，或者是個人。廣告點擊率是否接近優化，我們是否可以透過提供更好的創意、更好的廣告、更好的答案來在這方面做得更多，我們可以在多大程度上在這裡部署下一代機器學習。
然後最後一個顯然是 CPC (Cost Per Click），某人願意為他們的廣告點擊出價多少，這顯然很大程度上取決於我們發送的流量質量，而轉換率是其中一個重要的驅動力。因此，我們正在與全球的合作夥伴、廣告主等密切合作，協助他們優化他們的轉換率和他們的投資回報率 (ROI)。
這四點可以這樣理解：
查詢量 (Query volume)：用戶是否首先想到用你？這是市場信任度的體現。
覆蓋率 (Coverage)：你的平台上是否有足夠的商業內容（可以賣廣告的地方）？廣告是否覆蓋了這些地方？
點擊率 (Click-through rate, CTR)：廣告是否足夠吸引人，讓人點擊？這與廣告創意、相關性以及機器學習優化息息相關。
單次點擊成本 (Cost Per Click, CPC)：廣告主願意為每次點擊支付多少錢？這取決於流量品質和最終的轉換效果（ROI）。
這四個因素形成了一個良性循環，也是 Google 搜尋業務持續增長的引擎。
最近的反壟斷文件也揭示了一些有趣的數據。所謂的「通用搜尋引擎」（General Search Engines, GSEs）是許多人獲取線上資訊的起點。
2024.08.05 反壟斷文件[3]
許多使用者從 GSEs （通用搜尋引擎） 開始他們的線上資訊獲取旅程。Dr. Michael Whinston 的分析發現，在 Windows 桌上型裝置上，77% 的搜尋會話始於 GSEs。在行動裝置上，這個 77% 的數字可能較低，因為使用者更有可能直接在應用程式內進行搜尋，而不是從 GSE 開始。
這說明，儘管 APP 生態蓬勃發展，但 通用搜尋引擎（主要就是 Google）依然是重要的流量入口 。
而隨著 AI 技術的融入，Google 搜尋本身也在進化。Sundar Pichai 在2025年第一季的發言中提到：
2025Q1 Sundar Pichai
正如我們之前提到的，隨著 AI Overviews 的推出，商業查詢量有所增加。
第一季度標誌著我們迄今為止在 AI Overviews 方面最大的擴展。無論是面向新用戶的推出，還是為更多問題提供回應。該功能現在已在 40 個國家的 15 種以上語言中提供。對於 AI Overviews 總體而言，我們繼續看到變現率大約相同 ，這為我們進一步創新提供了堅實的基礎。
AI Overviews 現在每月有超過 15 億用戶 。在我們於 U.S. 推出 AI Overviews 近一年後，我們繼續看到使用量的增長正在加速，因為人們了解到 Search 對他們更多的查詢更加有用。
「AI Overviews」可以理解為用 AI 直接生成答案摘要，展示在搜尋結果頂部。值得注意的是，Pichai 提到「商業查詢量有所增加」且「變現率大約相同」，這暗示 AI 的整合不僅提升了用戶體驗，也沒有損害其廣告收入，反而可能因為回答了更複雜的問題而帶來新的商業機會。
Google 的投資者關係部落格也呼應了這一點：
2025.05.07 Google IR Blog [4]
我們繼續看到搜尋中的整體查詢成長。其中包括來自 Apple 裝置和平台的總查詢量的增加 。更普遍地說，隨著我們透過新功能增強搜尋功能，人們發現 Google 搜尋對於他們的更多查詢更有用 - 而且他們正在透過新的方式訪問它以獲取新事物，無論是透過瀏覽器還是 Google 應用，使用他們的語音或 Google Lens。
這表明，即便是面對 AI 的新趨勢，Google 搜尋的核心——查詢量，依然在增長。
Google的護城河
現在，我們來談談「搜尋的核心：爬取網頁的能力」。這是 Google 最深的護城河之一。
Google與Bing（微軟）是唯二具備在網路上爬取大量網頁資料的公司。 搜尋的核心：爬取網頁的能力 重置成本為200億美元的開發，以及每年60-70億美元的運維成本
2024.08.05 反壟斷文件[3]
開發搜尋引擎的第一步是爬取網頁。GSEs 使用「爬取機器人」爬取網頁，該機器人「從網站列表開始」。機器人「爬取這些網站上的 HTML，然後查看這些網頁內的連結，並遞迴地爬取它們」。而且，由於網站「不斷變化且網頁不斷增長」，GSEs「不斷重新爬取網頁以索引新內容」。
網頁爬取的結果被組織到一個索引中。索引的開發是「拼圖中一個關鍵的部分」，因為如果一個網站不在索引中，它就不會在回應查詢時呈現給使用者。因此，索引中的網站越多越好。如今，只有 Google 和 Bing 創建完整的網頁搜尋索引，並產生可存取的結果。
GSE 隨後必須檢索並排序回應查詢的網站。常見的查詢可能會產生幾乎無限數量的潛在回應網站，因此 GSE 必須包含一個檢索系統，將回應連結的數量縮小到數萬個，而不是數百萬個。GSE 隨後必須對這數千個結果進行排序。它首先必須決定哪些結果值得更精細地評分，然後對這數百個網站進行評分，以確定應該向使用者呈現哪前 10 個左右的結果。
這段話的技術含量比較高，但我們可以這樣理解：
爬取 (Crawling)：想像一下無數的「網路機器人」不知疲倦地在網際網路上爬行，讀取網頁內容，並追蹤網頁上的連結到其他網頁。
索引 (Indexing)：爬取到的網頁資訊會被整理、分類，建成一個巨大的「圖書館目錄」（索引）。如果一個網頁不在這個目錄裡，你就搜不到它。
檢索與排序 (Retrieval & Ranking)：當你輸入查詢時，搜尋引擎先從目錄中快速找出可能相關的成千上萬個結果，然後透過複雜的演算法（比如著名的 PageRank 和現在更先進的 AI 模型）對這些結果進行排序，最終呈現給你最相關的前十幾個。
關鍵在於，目前全球只有 Google 和微軟的 Bing 擁有建立和維護這種完整網頁索引的能力。這項工作的成本極其高昂： 建構一個 GSE 是一項極其資本密集和人力資源密集的工作。
2024.08.05 反壟斷文件[3]
2020 年底，Google 估計 Apple 要創建並維護一個能與 Google 競爭的 GSE 需要花費多少。Google「估計 [Apple] 再現 [Google 技術] 基礎設施專用於搜尋的總資本支出約為 200 億美元」。
Google 進一步估計，如果Apple 只需要 Google 基礎設施的一半來產生一個有競爭力的 GSE，它將需要花費 100 億美元啟動，再加上每年 40 億美元的技術基礎設施。
如果 Apple 只需要 Google 工程和產品管理成本的三分之一就能維持業務，每年仍需花費 70 億美元。
2020 年，Google 花費 84 億美元運營其搜尋引擎（不包括收入分成支付）。
Apple 自己估計，營運一個 GSE 每年將花費 60 億美元（額外於其已經用於開發搜尋能力的支出）。
看到這些數字了嗎？200億美元的初始投入，每年60-80億美元的運營成本！ 這就是為什麼說，搜尋引擎是一個資本和技術雙密集的行業，新玩家很難進入。蘋果公司財力雄厚，但也對此望而卻步。
接下來看市場份額。Google 的主導地位是壓倒性的：
2024.08.05 反壟斷文件[3]
Google搜尋市占率高達90%，其所收到的查詢量為所有其他競爭對手的9倍
Bing 是 Google 目前最大的通用搜尋競爭對手。它是唯一一家爬取網頁並產生自己的搜尋結果的競爭對手。
接下來的兩個最大的搜尋引擎，Yahoo 和 DDG，從 Bing 聯合它們的搜尋結果。
到 2009 年，無論是在桌上型電腦還是行動裝置上輸入的通用搜尋查詢，80% 都通過 Google。
到 2020 年，這個百分比已從 80% 增加到 89.2%。Google 在行動裝置上的搜尋查詢份額在 2020 年甚至更高，達 94.9%。
Google 內部計算的 2019 年行動 GSE 查詢份額為 98%。在桌上型裝置上的百分比為 84%。
Google 的第二名競爭對手 Bing 接收大約 6% 的所有搜尋查詢。Tr. at 4761:12-14 (Whinston)（討論 UPXD102 at 47）。Bing (5.5%)、Yahoo (2.2%)、DDG (2.1%) 和其他競爭對手 (0.9%) 加起來佔所有查詢的不到 11%。
Google 每天接收的查詢量是其所有競爭對手在所有裝置上的總和的九倍。在行動裝置上，這種差異更加明顯。Google 接收的查詢量是其所有其他競爭對手總和的十九倍。
這些數據非常驚人：Google 處理的查詢量是所有競爭對手總和的 9倍，在行動裝置上更是高達 19倍！Yahoo 和 DuckDuckGo 這樣的搜尋引擎，其結果很多都依賴於 Bing。
這種巨大的查詢量帶來了什麼優勢？答案是「數據」。
2024.08.05 反壟斷文件[3]
Google 相對於競爭對手的查詢量，即規模，的巨大程度令人震驚：用戶在 Google 上輸入的查詢量是所有競爭對手總和的九倍。在行動裝置上，這個倍數更是暴增到 19 倍。NavBoost，Google 的核心排名模型之一，運行在 Google 13 個月的點擊和查詢數據量，就相當於超過 17.5 年的 Bing 數據。這豐富的數據使 Google 對搜尋行為有了更深入的了解，部分原因在於它比其他 GSE 看到更多的查詢。
憑藉其規模優勢，Google 持續利用這些數據來改進搜尋品質。Google 利用用戶數據來，其中包括，抓取额外網站、擴展索引、重新排名 SERP 以及改進結果的「新鮮度」（即使其保持最新）。點擊和查詢數據也用於建立和訓練模型，以算法方式改進結果的相關性和排名，以及運行大規模實驗來開發新功能。規模也提高了搜尋廣告變現。這是直觀的：理解用戶點擊（或滾過）哪些廣告，使 Google 能夠評估廣告品質並在未來投放更相關的廣告。廣告定位越精確，被點擊的可能性越大，這轉化為更高的營收，Google 用這些營收支付更大的營收分成費用。
這就是所謂的「數據飛輪效應」：更多的查詢量 -> 更多的數據 -> 訓練出更聰明的 AI 模型（比如 NavBoost，它用13個月的 Google 數據訓練，相當於 Bing 17.5年的數據量！） -> 更精準的搜尋結果和廣告 -> 吸引更多用戶 -> 產生更多查詢量 。這是一個正向循環，讓強者愈強。
「查詢數據的資料量的規模優勢」還體現在對「長尾查詢」的理解上。
GSEs 累積查詢數據，目的是了解使用者正在尋找什麼資訊。Google 的規模優勢意味著它不僅比競爭對手看到更多查詢，還看到更多獨特的查詢，稱為「長尾查詢」。
2024.08.05 反壟斷文件[3]
Dr. Whinston 分析了 Google 和 Bing 上的 370 萬個獨特查詢詞組，顯示 93% 的獨特詞組只被 Google 看到，而 Bing 只看到 4.8%。在行動裝置上，Google 的規模更大，這種差異更為明顯。Google 獨佔 98.4% 的獨特詞組，Bing 獨佔 1%。
「長尾查詢」指的是那些不常見、非常具體的搜尋請求。Google 因為用戶基數大，能捕捉到海量的長尾查詢，這使其能比競爭對手更深入地理解用戶五花八門的搜尋意圖。
Google 上的查詢主要分為兩類： GSEs 上的查詢分為兩大類：非商業查詢(80%)和商業查詢(20%)與導航查詢。
非商業查詢是指使用者尋求 GSE 不試圖透過提供搜尋廣告來貨幣化的資訊的查詢。Google 的查詢中有 80% 是非商業性質的。
商業查詢，顧名思義，是 GSE 認為使用者表達了商業意圖的查詢，佔 Google 查詢的其餘 20%。GSEs 通常在搜尋結果頁面上為回應商業查詢投放廣告。 導航查詢是一種反映使用者直接導航到特定網站意圖的查詢，可以是商業或非商業性質。
Baker 的分析顯示，33–88% 的 SVPs （專門垂直提供商, Special Vertical Providers）在線流量透過 GSEs 流動，無論是透過自然連結還是廣告。 Google 近 12% 的查詢是導航查詢，根據 2018 年 Google 每週查詢報告，其按查詢量計算的前五個查詢都是導航查詢。
80% 的查詢是非商業性的（例如查天氣、查定義），20% 是商業性的（例如「紅色鞋子」、「附近餐廳」），後者是廣告收入的主要來源。還有一類是「導航查詢」（例如直接搜「Facebook」去 Facebook 官網）。值得注意的是，許多「專門垂直提供商」（SVP，如亞馬遜、京東這類電商，或攜程這類旅遊網站）的流量高度依賴 Google 這樣的通用搜尋引擎。
「搜尋的結構：預設裝置對搜尋行為的影響」是 Google 商業模式中非常重要的一環，也是反壟斷調查的焦點。
2024.08.05 反壟斷文件[3]
2017 年，Google 估計其預設位置佔其總搜尋收入的一半以上（當時為 54%）。
對於由最大的 Android OEM Samsung 製造的裝置，2016 年在這些裝置上獲得的搜尋收入中有 80% 是透過 MADAS（Chrome 和 Google Search Widget）確保的預設位置流動的。
2019 年，Android 裝置上約 50% 的搜尋收入透過 Google Search Widget 流動。
2020 年，Google 的內部模型預計如果它在 Apple 裝置上被替換為預設 GSE，其 iOS 查詢量將損失 60-80%，UPX148 at 826，這將導致淨收入損失介於 282 億至 327 億美元之間（總收入損失是其兩倍以上）
簡單來說，成為手機（尤其是蘋果和三星手機）或瀏覽器的「預設搜尋引擎」能帶來巨額收入。如果 Google 失去在蘋果裝置上的預設地位，其查詢量和收入將遭受重創。這也解釋了為何 Google 願意天價支付蘋果以維持其預設地位。
關於「搜尋的行為」，通用搜尋引擎（GSEs）和專門垂直提供商（SVPs） 之間存在一種有趣的互補關係。
GSEs 和 SVPs （如amazon)可以作為互補的搜尋平台。
Dr. Baker 認為的「如果搜尋使用者在通用搜尋公司輸入『紅色鞋子』的查詢，看到購物 SVP 的連結，然後點擊它並在那裡輸入『紅色鞋子』的搜尋，這並不令人驚訝。這是自然而然的事情。」
基於這個原因，SVPs 是 GSEs 上的頂級廣告商。像 Booking.com 和 Expedia 這樣的旅遊 SVPs 是 Google 最大的廣告商之一。 Google 進行的實證研究表明，使用 SVPs 是互補的，而不是排擠的。2018 年 Google 的一項分析得出結論，活躍使用 Amazon 應用程式的 Android 使用者為 Google 帶來了每使用者 2.31 美元的增量搜尋收入。
由於這些不同的特性，一般搜尋引擎和特定垂直服務提供者的商業模式有根本性的不同。一般搜尋引擎尋求通過準確高效地回答任何查詢並通過廣告將商業查詢變現來吸引使用者。特定垂直服務提供者必須吸引使用者到其網站以實現商業目的並完成交易。
使用者可能先在 Google 搜「紅色鞋子」，看到亞馬遜的連結點進去，然後在亞馬遜站內再次搜「紅色鞋子」。這使得亞馬遜、Booking.com 這類 SVP 成為 Google 的大廣告主。有趣的是，研究表明，活躍的亞馬遜 APP 用戶反而給 Google 帶來了更多搜尋收入，說明兩者並非零和博弈。 最後，關於 AI 對搜尋的影響，有一個關鍵論點： 生成式AI是搜尋結果的應用，而非底層
2024.08.05 反壟斷文件[3]
在特定上下文中弄清楚哪些頁面對於特定查詢最相關的這個中間問題，仍然極大受益於查詢點擊資訊。人工智慧模型完全沒有消除或取代這種需求。
這句話非常重要。它指出，即使是生成式 AI，也需要依賴現有的搜尋機制（尤其是用戶點擊查詢的數據）來判斷資訊的相關性和品質。AI 模型本身並不能憑空「創造」出網際網路的索引和排名邏輯。它更像是一個更聰明的「資訊組織和呈現者」，而非取代底層的「資訊收集和排序者」。
AI之於廣告業務
二、廣告 搜尋之外，廣告是 Google 的另一大支柱。行銷人員如何看待不同廣告渠道？
2024.08.05 反壟斷文件[3]
行銷人員根據不同廣告渠道在達成漏斗目標方面的相對優勢來看待它們。一般而言，展示廣告在建立產品認知方面更優越，而搜尋廣告在驅動轉化方面更有效。Hal Varian 在 2008 年的一封 Google 內部電子郵件中寫道：「區分搜尋廣告和展示/品牌廣告的一種方式是說，搜尋廣告幫助滿足需求，而品牌廣告幫助創造需求。」
這段話點出了不同廣告類型的核心價值：
展示廣告/品牌廣告 (Display/Brand Ads)：主要目的是「創造需求」，提升品牌知名度。比如你在看新聞網站時旁邊彈出的橫幅廣告。
搜尋廣告 (Search Ads)：主要目的是「滿足需求」，促成用戶購買或採取行動。比如你搜「跑鞋推薦」，結果頁頂部的商品廣告。
Google 的廣告策略是精準的：
Google 不會回應所有查詢投放廣告。它僅回應傳達「商業意圖」的查詢投放廣告，Google 透過確定廣告商是否願意為回應此查詢的廣告付費來評估商業意圖。
Google 不會在所有搜尋結果中都放廣告，只在那些它判斷用戶有「商業意圖」（想買東西、找服務）的查詢中投放，而這種意圖通常是透過廣告商是否願意為這些關鍵字付費來衡量的。
AI 的發展也正在極大地提升廣告的價值。Sundar Pichai 在2025年第一季提到：
2025Q1 Sundar Pichai AI正在幫助提升廣告價值
整個 2024 年，我們推出了多項利用 LLMs 提升廣告主價值的功能，我們看到這項工作正在取得成效。這些推出的組合現在使我們能夠將廣告與更多相關的搜尋查詢匹配。這有助於廣告主在我們之前不會展示他們廣告的搜尋中觸達客戶。聚焦於我們的客戶，我們繼續解決廣告主的痛點，並找到機會幫助他們創建、分發和衡量更高效的廣告。
此外，在 PMax 中，廣告主可以自動從其登陸頁面提取圖像並進行裁剪，增加了其資產的多樣性。在媒體購買方面，廣告主繼續看到 AI 廣告活動如何幫助他們找到新客戶。在 DemandGen 中，廣告主可以在 YouTube、Gmail、Discover 和 Google Display Network 全球範圍內更精確地管理廣告刊登位置。並了解哪些資產在頻道級別效果最佳。
多虧了 2024 年推出的數十項 AI 驅動的改進，使用 DemandGen 的企業現在每美元消費帶來的轉換量平均同比增長 26%，目標是購買和潛在客戶等。當使用 DemandGen 結合產品 Feed 時，平均每美元消費帶來的轉換量同比增長超過一倍。例如，Royal Cannon 將 DemandGen 和 PMax 廣告活動結合，為其貓糧和狗糧產品尋找更多客戶。這種整合帶來了 2.7 倍更高的轉換率，每次獲取成本降低 70%，每次用戶價值提高了 8%。
這段話的重點是，大型語言模型（LLM）正在幫助 Google： 匹配更多廣告機會：讓廣告能觸及以前無法匹配的搜尋查詢。 提升廣告素材製作效率：例如 PMax（Performance Max，效果最大化廣告系列）可以自動處理圖片。 優化廣告投放和成效衡量：DemandGen（需求挖掘廣告系列）能更精準地管理跨平台廣告，並帶來更高的轉換率。Royal Canin (皇家寵物食品) 的案例顯示，轉換率提升2.7倍，獲客成本降低70%。
Meta (Facebook母公司) 也從 AI 中獲得了類似的廣告效益。其CFO Susan Li 提到：
2025Q1 Susan Li Meta也已經看到AI對廣告的助益
在第一季度，我們推出了新的生成廣告推薦模式（GEM），用於廣告排名。該模型採用了我們開發的新架構，在给定資料量和計算量的情況下，其廣告效果的提升效率提高了一倍。這種效率的提升使我們能夠大幅擴大用於模型訓練的運算量，GEM 在數千個 GPU 上進行訓練，這是我們迄今為止最大的廣告訓練群集。我們今年稍早開始在 Facebook Reels 上測試新的廣告推薦模型，廣告轉換率提高了 5%。
我們現在正在將其推廣到我們應用程式的其他服務中。在廣告產品方面，我們看到 Advantage+ 人工智慧解決方案套件持續保持強勁發展勢頭。
我們建立世界一流基礎設施的能力將為我們在未來幾年開發領先的人工智慧技術和服務方面帶來顯著優勢，而且我們也有很多機會透過在廣告和推薦工作中投入更多計算來改善我們的核心業務。因此，即使我們在 2025 年實現了上線容量，我們也很難滿足整個公司團隊對運算資源的需求。
我們首先確信的是，廣告是一種相對績效的遊戲，這對我們來說尤其重要，因為我們的絕大部分業務是直接反應廣告。因此，我們對先前的投資回報感到滿意，我們將繼續投入大量不同的工作來不斷提高我們的廣告排名和推薦效果。
Meta 的 GEM 模型（生成式廣告推薦模型）也利用 AI 大幅提升了廣告效果，並且他們認為強大的基礎設施（大量的 GPU 運算能力）是未來 AI 領先的關鍵。他們也強調廣告是「相對績效的遊戲」，意味著需要不斷投入以保持領先。
結論
總結一下： Google 搜尋的護城河極深：基於龐大的、持續更新的網頁索引（進入門檻是百億美元級別的資金和技術），以及由此產生的海量查詢數據（數據飛輪效應）。 預設地位至關重要：成為設備和瀏覽器的預設搜尋引擎，為 Google 貢獻了巨量查詢和收入。
AI 是雙刃劍，也是新機遇：
挑戰：AI 聊天機器人可能分流部分查詢，尤其是在特定領域，小型 AI 公司結合 LLM 和較小索引可能成為「夠好」的替代品。
機遇：AI（如 AI Overviews）正在增強 Google 搜尋自身的功能，甚至帶來新的商業查詢機會，且變現率穩定。
賦能廣告：AI 正在顯著提升 Google 和 Meta 等平台的廣告精準度和投放效率，為廣告主帶來更高 ROI，從而鞏固其廣告業務。
搜尋的底層邏輯短期難被顛覆：生成式 AI 雖然強大，但目前仍依賴於傳統搜尋積累的數據和排序能力來判斷資訊的相關性和品質。
Google 依然是一家基本盤極其穩固的公司，其核心業務的壁壘短期內難以被根本性撼動。AI 的發展更像是一次技術升級，Google 正積極利用 AI 來強化其現有產品（搜尋和廣告）的競爭力。
資料來源
- Eddy Cue法院作證新聞
https://www.theverge.com/policy/662974/google-search-remedies-trial-eddy-cue-apple-deal-ai - 2004年創辦人Letter (Larry Page, Sergey Brin)
https://blog.google/alphabet/letter-from-larry-and-sergey/ - Google Search Engine Monopoly Ruling
https://www.texasattorneygeneral.gov/sites/default/files/images/press/Google%20Search%20Engine%20Monopoly%20Ruling.pdf - Google對搜尋量的回應
https://blog.google/products/search/statement-press-reports-about-search-traffic/