一个常见的场景：网站的自然流量连续几个月往下走，咨询电话和询价却没有明显减少，有的月份甚至更多。放在几年前，这种情况会被当成统计口径出了问题。现在它有了一个更可能的解释：用户在 AI 给出的答案里已经拿到了需要的信息，没有再点进网站。
这就是零点击搜索。影响已经发生，访问没有发生。
AI 摘要对点击的影响有多大
目前最扎实的公开数据来自 Pew Research Center。2025 年 7 月发表的研究分析了 900 名美国成年人在 2025 年 3 月的真实浏览记录，共 68879 次 Google 搜索，其中 12593 次出现了 AI 摘要。
结果很直接。出现 AI 摘要的搜索，用户点击传统搜索结果链接的比例是 8%；没有 AI 摘要的搜索，这个比例是 15%。直接点击 AI 摘要里所附链接的，只占 1%。看到 AI 摘要之后结束整个浏览会话的比例是 26%，没有摘要时为 16%。
这组数据有几处限定。样本是美国用户，平台是 Google，时间是 2025 年 3 月的一个月。它测量的是出现摘要和不出现摘要两类搜索的点击差异，而两类搜索本身的问题类型并不相同：同一项研究显示，问句形式的搜索有 60% 出现 AI 摘要，一两个词的搜索只有 8%。所以这组数字里混着问题类型的影响，不能全部归到 AI 摘要头上。
即便打了这些折扣，方向依然清楚。摘要出现，点击就少了。
同一项研究还有两个容易被忽略的细节。摘要本身很短，中位长度只有 67 个英文单词；而 88% 的摘要引用了三个或更多来源。换句话说，一段几十个词的回答背后往往站着好几个网站，每个来源分到的注意力本来就很有限。被引用最多的是维基百科、YouTube 和 Reddit，三者合计占摘要所列来源的 15%，这和标准搜索结果里最常出现的网站是同一批。
对品牌而言，这意味着即便挤进了引用列表，也只是几个来源之一，点击大概率不会因此回来。真正起作用的，是摘要那几十个词里有没有提到这个品牌，以及怎么提的。
Google 的说法为什么不一样
Google 对此有不同的表述。2025 年 8 月，Google 搜索负责人 Liz Reid 在官方博客撰文称，从 Google 搜索流向网站的自然点击总量同比「相对稳定」，而且 Google 送出的高质量点击比一年前略有增加。她所说的高质量点击，是指用户点进网站后没有很快返回的那一类。文章同时批评一些第三方报告方法有缺陷、依据的是个别案例。
但同一篇文章也承认，用户行为的变化正在把流量转移到不同的网站，有些网站的流量下降，有些上升。
| 维度 | Pew Research Center | Google 官方博客 |
|---|---|---|
| 数据来源 | 900 名美国成年人的浏览记录 | Google 内部数据，未公开明细 |
| 观察单位 | 每一次搜索的点击行为 | 流向全部网站的点击总量 |
| 主要结论 | 有 AI 摘要时点击比例更低 | 总量相对稳定，高质量点击略增 |
| 能否独立核对 | 方法与样本公开 | 无法核对 |
| 对单个网站的含义 | 摘要覆盖的问题上点击会减少 | 流量在网站之间重新分配 |
两者并不完全矛盾。总量稳定，可以和某一类问题上的点击大幅下降同时成立，因为流量从一部分网站流向了另一部分。对单个品牌来说，更关心的是自己落在哪一边。
国内的零点击搜索是什么情况
国内还没有与 Pew 这项研究可比的公开点击数据，这一点要先说清楚。能确认的是使用规模：CNNIC 第 57 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至 2025 年 12 月，我国生成式人工智能用户规模达到 6.02 亿人，普及率 42.8%。
这个数字统计的是用过生成式人工智能的人，不等于这些人已经用它替代了搜索引擎，也说明不了他们多久用一次、拿它问什么。把它当作零点击规模的证据，就说过头了。它能支撑的判断只是：相当大一部分网民已经习惯了从一段生成的回答里获取信息。
规模说明不了点击率，但产品形态可以说明一些问题。豆包、DeepSeek、元宝这类产品的主界面是对话，默认给出的是一段完整回答，参考来源通常附在回答旁边，而不是一列等待点击的链接。在这种界面里，零点击几乎是默认状态，Google 的 AI 摘要只是在传统搜索结果页上叠加了一层。
所以对国内品牌来说，更值得问的不是「AI 会不会减少点击」，而是「用户在不点击的情况下，从答案里读到了关于这个品牌的什么」。
品牌流量下降，先分清是哪一种下降
流量下降有两种截然不同的原因。一种是需求真的减少了；另一种是需求还在，只是用户获取信息的路径变短了，在答案里完成了了解，然后直接搜品牌名、打电话或者到店。
两种情况的处理方式完全相反，所以判断要放在动作之前。
这套判断方法的思路，在词条 零点击 里有更简短的说明。它不是精确的归因模型，只是用来避免一种常见的误判：看到流量下降就削减内容投入，结果削掉的恰恰是正在答案里起作用的那部分材料。
零点击之后，还能测什么
点击少了，以点击为基础的衡量方法也就跟着失灵。这时候需要直接去看答案本身：在一组固定的问题上，品牌有没有被提到，在什么语境下被提到，同时出现了哪些竞品，答案引用了哪些来源。
引用来源这一项尤其需要看原文。Liu 等人 2023 年发表的研究审查了四个生成式搜索引擎，发现生成的句子中只有 51.5% 能得到所附引用的完全支持，所附引用中也只有 74.5% 真正支持其对应的句子。也就是说，答案里挂着某个网站的链接，不等于答案的说法来自这个网站。只看引用列表、不读答案原文，很容易高估或低估一个来源的作用。
我们的 效果监测与复测 按周期在同一组问题上复测，报告被点名率、声量份额和来源覆盖率三项指标，每条原始答案都保留下来，负面语境下的提及不计为有效结果。这种方法的局限也要讲明：它测的是可见度，不是营收。答案里被提到和最终成交之间，仍然隔着一段需要企业自己用询价来源、品牌词搜索量去补上的归因。
参考来源
- Chapekis, A. & Lieb, A. (2025). Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results. Pew Research Center.
- Reid, L. (2025). AI in Search is driving more queries and higher quality clicks. Google.
- 中国互联网络信息中心 (2026). 第57次《中国互联网络发展状况统计报告》. CNNIC.
- Liu, N. F., Zhang, T. & Liang, P. (2023). Evaluating Verifiability in Generative Search Engines. Findings of EMNLP 2023.