AI 搜索统计数据.

2026 年，AI 搜索的规模已经足够衡量，但并非通过一个清晰的市场份额数字。最强劲的公开数据点分布在不同的类别中：搜索结果中的 Google 规模 AI 答案、消费者对 AI 信息的使用、独立答案引擎的访问量、AI 助手对网站的推荐、无点击搜索行为，以及传统搜索广告中仍在流动的资金。

这种区分很重要。在 Google 搜索中阅读 AI 摘要的人与每周使用 ChatGPT 搜索的人不是同一个分母。来自 Perplexity 的访问与活跃的 AI 搜索用户不同。Google AI 概览的展示不是网站推荐。搜索广告收入不是 AI 搜索市场规模。2026 年的有用视角是分母地图：曝光、使用、访问、推荐、点击、引用和支出——每个都由其自己的基数衡量。

2026 年 AI 搜索的现状

AI 搜索的标题数字都使用不同的分母，因此应将其视为独立的曝光、使用、推荐和点击信号，而不是一个单一的数字。

究竟什么才算作 AI 搜索？

AI 搜索并非一个单一的产品类别，也并非只有一个分母。它是一系列搜索和发现体验，利用生成式 AI 来检索、总结、引用、比较或处理网络信息。

第一层是传统搜索结果中的 AI。Google Search Central 将 AI 概览和 AI 模式描述为搜索功能，它们会显示相关链接，并可能使用查询扇出（query fan-out），即系统针对子主题和数据源发出多个相关搜索以构建响应（Google Search Central）。Google 的 2026 年优化指南指出，搜索中的生成式 AI 功能植根于核心排名和质量系统，使用检索增强生成，并依赖于搜索索引中可抓取、可索引的内容（Google Search Central）。

第二层是助手搜索。OpenAI 的帮助中心表示，ChatGPT 搜索可供 ChatGPT 免费、Plus、Team、Edu 和企业用户使用，可通过 chatgpt.com 以及桌面和移动应用程序访问（OpenAI 帮助中心）。OpenAI 的爬虫文档区分了 OAI-SearchBot、GPTBot 和其他用户代理，以便网站所有者可以管理 OpenAI 产品如何访问其内容（OpenAI 文档）。Microsoft 拥有 Bing 生成式搜索和 Copilot 答案界面，其 2026 年 Bing 网站管理员工具预览显示了 Microsoft Copilot、Bing 中的 AI 生成摘要和合作伙伴集成中的引用（Bing 网站管理员工具）。

第三层是答案引擎。Perplexity 表示它会搜索网络并返回由可验证来源支持的对话式答案（Perplexity 帮助中心）。Brave 表示其 AI 驱动的答案已内置于 Brave 搜索中，并且 Ask Brave 结合了 AI 答案、更长的后续问题以及视频、新闻、产品和购物等上下文丰富功能（Brave AI，Ask Brave）。这些工具是 AI 搜索的一部分，但它们的访问量或查询不应被视为整个 AI 搜索市场。

第四层是 AI 介导的发现，它可能根本不像搜索。Adobe 的零售数据显示了来自生成式 AI 来源到商务网站的流量，而麦肯锡将 AI 驱动的搜索视为消费者产品发现和决策旅程的一部分（Adobe，麦肯锡）。买家可能会要求助手比较产品，阅读生成的答案，点击一个来源，稍后在 Google 上搜索该品牌，最后通过直接访问完成转化。这些步骤中只有一个可能显示为 AI 推荐。

采用：曝光大于习惯

2026 年最广泛的采用式数字是曝光数字。Pew 在 2026 年 2 月的结果显示，60% 的美国成年人曾阅读过搜索结果顶部的 AI 摘要，这有力地证明了 AI 生成的搜索摘要已足够主流，普通用户也能注意到（Pew）。Pew 的浏览面板增加了行为基础：58% 的受访者在观察到的月份中至少有一次搜索查询带有 AI 生成的摘要（Pew Data Labs）。

这与习惯性的 AI 搜索使用不同。用户可以阅读 AI 概览，因为 Google 将其放置在结果中，即使他们从未选择 ChatGPT 搜索、Perplexity、Brave 或 Bing Copilot 作为目的地。Ofcom 的英国数据明确区分了这一点：53% 的英国成年人表示他们经常看到 AI 摘要，并且“在大多数情况下”，他们并非主动寻找，而是通过搜索服务发现它们被包含在内（Ofcom）。

调查使用范围更窄，更依赖于措辞。路透社研究所 2025 年的研究称，每周使用 AI 获取信息的比例从 11% 上升到 24%，这比一般的“使用 AI”问题更能说明信息获取的意图（路透社研究所）。其 2026 年数字新闻报告范围更窄：10% 的人每周使用 AI 聊天机器人获取新闻，高于 7%，其中 16% 的 35 岁以下人群这样做（路透社研究所）。

商业研究倾向于使用更广泛的定义。麦肯锡 2025 年 8 月对 1,927 名消费者进行的调查显示，一半的消费者使用 AI 驱动的搜索，其中 44% 的用户称其为主要和首选的洞察来源（麦肯锡）。贝恩-Dynata 表示，80% 的消费者至少 40% 的时间依赖 AI 摘要或零点击结果（贝恩）。这些数字对于品牌和商业规划很有用，但它们混合了不同形式的 AI 介导行为，不应直接与 Pew 的“曾阅读摘要”或路透社的“每周使用 AI 聊天机器人获取新闻”混淆。

AI 概览和 AI 模式是搜索结果指标

Google 的 AI 搜索功能之所以重要，是因为它们位于全球主导的搜索引擎中。Statcounter 2026 年 6 月的基线仍显示 Google 占据全球搜索引擎份额的 91.27%，Bing 占据 4.68%（Statcounter）。这意味着 AI 概览和 AI 模式可以重塑搜索行为，即使独立的答案引擎仍然小得多。

Google 官方来源确定了覆盖范围和机制。截至 2025 年 5 月，AI 概览已在 200 多个国家和地区以及 40 多种语言中提供（Google）。Alphabet 后来表示，AI 概览拥有 超过 20 亿月度用户（Alphabet）。在 2026 年第一季度，Google 表示 AI 概览正在推动整体搜索增长，AI 模式在全球范围内强劲增长——这是一个产品方向信号，而不是新的披露用户数量（Alphabet 2026 年第一季度）。

第三方普及率估计需要更加谨慎。Semrush 的 1000 万+ 关键词研究对方向很有力：自 2024 年 10 月以来，触发 AI 概览的商业查询从 8.15% 上升到 18.57%，交易查询从 1.98% 上升到 13.94%，导航查询从 0.84% 上升到 10.33%（Semrush）。Ofcom 的英国摘要称，在该市场中约 30% 的搜索显示 AI 概览（Ofcom）。路透社趋势引用了 AI 概览在美国约 10% 的结果中出现（路透社研究所）。如果查询集、国家、日期和设备不同，这些都可能是真实的。

点击效果也各不相同，但方向很重要。Ahrefs 发现，AI 概览的存在与排名靠前的页面的平均点击率 降低 58% 相关，这是基于 2025 年 12 月的数据，高于其早期的 34.5% 估计（Ahrefs）。Pew 的浏览面板分析也发现，当 AI 摘要出现时，用户点击链接的可能性更小（Pew）。BrightEdge 的研究表明，AI 搜索推荐流量正在增长，但在其 2025 年 1 月至 8 月的数据集中，仍低于推荐流量的 1%（BrightEdge）。

清晰的解读并非“Google 搜索已死”。而是“排名和点击不再能说明全部情况”。Google 已为生成式 AI 功能中的展示量添加了专门的 Search Console 报告（Google Search Central），Microsoft 也为 Copilot 和 Bing AI 摘要中的引用添加了 AI 性能报告（Bing Webmaster Tools）。搜索可见性正在从排名和点击模型转向曝光、引用和推荐质量模型。

推荐流量：从小基数快速增长

AI 推荐流量的增长率惊人，但其份额却很小。Similarweb 2025 年 6 月估计的 11.3 亿 AI 平台推荐访问量单独来看很大，但同一来源将其与 1910 亿 Google 搜索推荐量进行了比较（Similarweb）。Ahrefs 的面板显示，AI 在约 3.5 万个网站的总推荐流量中占 0.1%，Google 发送的流量是三个主要 AI 助手总和的 345 倍（Ahrefs）。Semrush 表示，AI 流量在 2025 年增长了 66%，但仍低于总网络访问量的 0.15%，而 Google AI 模式的流量在 2025 年 1 月至 12 月期间从 1,600 次访问增长到 3820 万次访问——仍占总流量的 0.01%（Semrush）。

这并不意味着 AI 推荐无关紧要。Similarweb 表示，2025 年 6 月，AI 推荐量同比增长 357%，新闻/媒体 AI 推荐量同比增长 770%，其中 ChatGPT 占前 1000 个域名 AI 推荐量的 80% 以上（Similarweb）。Adobe 测量到，从 2024 年 7 月到 2025 年 2 月，来自生成式 AI 来源的美国零售流量增长了 1200%，AI 推荐的零售访客浏览页面数量增加了 12%，跳出率比非 AI 来源低 23%（Adobe）。

质量信号可能在数量信号之前就变得重要。Similarweb 报告称，ChatGPT 对美国交易网站的推荐转化率为 7%，而 Google 为 5%，AI 推荐访客在网站上花费 15 分钟，而 Google 为 8 分钟，在其引用的 2025 年数据中，每会话浏览 12 个页面，而 Google 为 9 个页面（Similarweb）。因此，推荐份额应用于衡量网站影响力，而不是消费者采用率。一个获得更多 ChatGPT 或 Perplexity 推荐的发布商仍然可能损失更多的 Google 搜索流量；一个 SaaS 网站可能会看到高意图的 AI 推荐，而 AI 仍然只占会话的一小部分。

发布商面临搜索推荐问题，而不仅仅是 AI 推荐机会

发布商首先感受到这种紧张，因为他们的经济依赖于搜索和社交推荐。路透社研究所 2026 年趋势报告称，Chartbeat 在 2500 多个新闻网站的数据显示，Google 搜索流量同比下降 33%，Google Discover 下降 21%，而媒体经理担心未来三年搜索推荐量将下降 43%（Oxford DPIR）。

新闻专用 AI 聊天机器人的使用量与搜索覆盖范围相比仍然很小，但正在增长。路透社研究所 2026 年数字新闻报告称，10% 的人每周使用 AI 聊天机器人获取新闻，高于 7%，并且聊天机器人新闻受众更年轻（路透社研究所）。TechCrunch 援引 Similarweb 的数据报道称，ChatGPT 对新闻网站的推荐量从 2024 年 1 月至 5 月的不到 100 万增长到 2025 年的 2500 万以上，但这不足以抵消搜索量的下降（TechCrunch）。

冲突证据很有用。Parse.ly 之前的网络分析表示，它没有发现与 AI 概览相关的流量变化，而是看到了预先存在的长期趋势（Parse.ly）。这并不能否定路透社/Chartbeat、Pew、Similarweb 或 Ahrefs；它表明了为什么发布商影响声明应明确数据集和日期。引用质量是发布商的另一个问题：哥伦比亚新闻评论的 Tow Center 比较了八个 AI 搜索引擎，发现新闻查询中存在引用问题（CJR）。对于发布商而言，“被引用”不仅仅是可见性；它是一个信任、品牌和补偿问题。

市场和支出背景：搜索资金仍然是搜索资金

AI 搜索正在改变搜索货币化，但目前的资金主要仍存在于更广泛的搜索经济中。IAB/PwC 表示，2025 年美国数字广告收入接近 3000 亿美元，同比增长 13.9%，包括 AI 搜索在内的搜索收入达到 1142 亿美元，增长 11%（IAB，IAB / PRNewswire）。这是一个搜索广告基线，而不是纯粹的 AI 搜索收入数字。

分析师预测指出，AI 搜索广告将变得有意义，但这些都是预测。eMarketer 预计，2029 年美国 AI 搜索广告支出将达到 259 亿美元，占所有搜索广告支出的 13.6%，高于 2025 年的 0.7%（eMarketer）。eMarketer 还预测，随着零售媒体重塑市场格局，Google 在美国搜索广告支出中的份额将在 2026 年跌破一半（eMarketer）。

传统的搜索基线仍然庞大。Statcounter 显示，2026 年 6 月 Google 在全球搜索引擎份额中仍超过 91%（Statcounter），DataReportal 表示 Google 仍占第三方网站搜索引擎推荐量的近 90%（DataReportal）。Brave 从另一个角度说明了规模差距：它每天处理 超过 5000 万次用户查询，其中约 三分之一 触发 AI 摘要（Brave）。这是一个真实的答案引擎流量信号，但相对于 Google 搜索的全球基线来说仍然很小。教训不是要忽视 Brave、Perplexity、ChatGPT Search 或 Bing Copilot——而是要避免从一个工具的流量来衡量整个类别。

在不混淆分母的情况下解读 AI 搜索指标

每个 AI 搜索指标都回答一个特定的问题。失败模式是将曝光、使用、推荐、无点击和支出堆叠成一个虚假的“AI 搜索采用率”数字。以下是清晰的映射，以及一个特定领域探索，说明哪个指标适合哪个决策。

不要将每一次无点击搜索都归因于 AI：精选摘要、知识面板、地图、广告、天气、计算器和用户满意度都发挥着作用。SparkToro/Datos 2024 年的基线已经发现，在 AI 概览成为主要担忧之前，每 1000 次欧盟 Google 搜索中只有 360 次、每 1000 次美国搜索中只有 374 次进入开放网络（SparkToro/Datos 2024）。

AI 搜索对创始人、营销人员、发布商和电商团队意味着什么

对于创始人而言，AI 搜索是一种分发转变，而非替代市场。Google 的 AI 概览覆盖范围、ChatGPT 搜索的可用性、Bing AI 引用报告、Brave 的 AI 摘要查询量以及 Perplexity 的引用答案定位都表明，检索加生成正在成为信息获取的默认界面。机会不仅在于构建另一个答案框；还在于构建能够赢得信任、引用来源、引导用户采取行动并产生可衡量下游需求的工具。

对于搜索营销人员而言，Google 表示生成式 AI 搜索仍依赖于可抓取、可索引、以人为本的内容和核心 SEO 实践（Google Search Central），而 Ahrefs、Semrush、BrightEdge、Similarweb 和 Pew 都表明 AI 答案可以改变点击、推荐和行为。对于电商团队而言，Adobe 测量了生成式 AI 推荐到零售、旅游和银行的流量，麦肯锡表示，超过 70% 的 AI 驱动搜索用户会提出漏斗顶端问题，以了解类别、品牌、产品或服务（麦肯锡）。

2026 年 AI 搜索的衡量体系

从曝光开始，然后将点击行为与推荐来源分开，然后跟踪质量，最后保持来源覆盖可见。Google 专门的生成式 AI 报告和 Bing 的 AI 性能仪表板都指向相同的操作转变：团队需要知道他们的内容是否被显示或引用，然后才能判断流量结果（Google Search Central，Bing Webmaster Tools）。

有机点击率下降和 AI 推荐量上升可能同时发生；它们应被诊断为两个相关但不同的信号。AI 推荐量可能很小，但如果它们在决策旅程的后期到达，则可能具有商业意义，这使得转化率、每次访问收入、辅助转化和品牌搜索提升比原始会话数更有用。

实际要点

AI 搜索已跨越可见性门槛。Google 的 AI 答案覆盖数十亿用户，Pew 显示大多数美国成年人已阅读过 AI 搜索摘要，Ofcom 显示 AI 概览在英国搜索中很常见，路透社显示 AI 信息获取正在上升，麦肯锡/贝恩显示消费者正在决策过程中使用 AI 介导的答案（Alphabet，Pew，Ofcom）。

AI 搜索尚未跨越替代门槛。Google 仍然主导全球搜索引擎份额，有机搜索在 Ahrefs、Semrush、BrightEdge 和 Similarweb 数据集中仍然发送比 AI 助手多得多的流量，AI 推荐量即使增长迅速，仍然很小（Statcounter，Ahrefs，Semrush）。

常见问题

来源和延伸阅读