流量池正在缩小，填补它的是哪个渠道或许没那么重要

上个月底，业内花了一周时间争论一个比率，却似乎跳过了这个比率所处的那个数字。

三项研究在几天内相继发布，并支撑起了整场讨论。Marie Haynes 研究了100个网站12个月的 GA4 数据，涵盖超过1.45亿次会话，发现 ChatGPT 带来的会话量相当于 Google 自然搜索的0.62%；若将所有 LLM 计算在内，这一比例上升到0.73%。The SEO Works 对95个网站进行了基准测试，发现自然搜索带来的流量是 AI 助手的39倍。Kevin Indig 在12个网站上进行了632项测试，试图寻找 AI 可见度是否会随后以品牌搜索或直接流量的形式出现，但没有找到可靠的关联。三项研究都十分严谨，数据丰富，也坦诚说明了自身的局限，我相信其中每一项的数字。

更广泛的业内从这些研究中得出的结论，比研究本身传播得更快：AI 几乎带不来流量，所以 GEO 是一种干扰，还是回到 Google 吧。这种解读回答了一个合理的问题：如今哪个渠道带来的访客更多？答案显然是 Google。但它忽略了两个渠道共同取用的流量池有多大，以及这个流量池正在变小。

恰好，Kevin 几天后发布了最清晰的证据。根据他对美国和法国各1万个域名进行的 Similarweb 分析，2024年8月至2026年8月期间，美国的自然搜索访问量下降了13.2%，法国下降了24.4%；在同样两年间，美国出版商损失了约41.5%的自然流量。同一组数据还显示，付费搜索访问量有所增长，而Alphabet 的第三季度申报文件显示，付费点击量同比仍增长8%。这意味着，开放网络正在失去来自搜索的访问量，而 Google 自身的付费广告库存却在持续增长；两个引流渠道之间的任何比率都无法让你看到这一点。Kevin 指出，在美国，付费流量的增长只弥补了自然流量损失的约三分之一；AI 引流虽然是其样本中增长最快的渠道，但仍只占约每200次访问中的1次。这幅图景中，搜索一侧没有任何东西能够重新填满这个流量池。他上周的后续分析指出，一些企业正在转而通过其他方式重建流量池：在他的美国样本中，电子邮件增长了约16%，是所有渠道中最稳定的增幅，因为它触达的是企业已经拥有的受众。

将 AI 引流与 Google 自然搜索进行比较，只能告诉你两个入站流量来源中哪一个更小。它无法告诉你，最终触达企业的总流量是否仍足以支撑企业运营；而第二个问题才决定预算、员工规模，以及依赖流量的商业模式能否熬过未来三年。

比率维持不变，而其下方的流量池正在干涸

这些访问量与其说是转移到了新渠道，不如说是彻底离开了点击。Bocconi University 研究人员 Shi、Zhu 和 Gu 发布的一篇预印本论文基于来自超过45,000个美国家庭的 Comscore 桌面点击流数据，发现 ChatGPT 在5.2%的对话会话中产生了外部点击，而 Google 查询中的这一比例为31.1%；更广泛地使用 ChatGPT Search 后，传统搜索的使用量下降了9.4%。这是一篇仅基于桌面端数据的预印本，但其发展方向与目前掌握的其他一切证据一致：用户活动正在转向能够直接给出答案、却将更少用户导向其他地方的界面。

Google 自己的结果页面也显示出同样的趋势。Similarweb 针对 2026 年初美国搜索的数据面板显示，每 1,000 次搜索中，最终点击进入开放网络的约为 232 次。上周我查看了 Alphabet 的第三季度业绩，Google 报告称搜索查询量增长达到五年来的最高水平，但具体增幅并未说明；与此同时，搜索收入增速却是今年以来最慢的。搜索次数增加和访问量减少可以同时发生，而这种组合正是从 Google 一侧看到的不断缩小的流量池。Google 搜索负责人去年表示，指向网站的自然点击总量相对稳定，但这一说法没有给出数据，第三季度电话会议也完全没有提供发送到网站的点击量数字。

这种下降并不均衡，而这才是实际需要关注的重点。Kevin 的数据显示，典型的小型网站大致保持平稳，而大多数损失由大型网站和出版商承担。需要关注的数字是你自己的流量池：逐月统计来自所有来源的总入站流量，并与所在领域查询的展示次数进行对比，这样你就能看出需求是否仍然存在，只是访问量正在流失。跟踪这个流量池并不需要新的供应商，你今天下午就可以利用自己的分析数据绘制出趋势图。。

我最近提出过，如今被收录只意味着在答案中占有一席之地，而不是带来一次访问。不断缩小的流量池，正是这一转变在你的报告中的表现。当它缩小到一定程度后，无论来源如何组合，都无法将其补回来；此时，有用的问题也会从“访问量来自哪里”转变为“访问本身是否曾经是你真正需要的东西”。对大多数企业而言，并不是。访问只是通往预订、购买或提交签署表单的一个步骤；如果这一步正在消失，工作就会转向任何能够在没有这一步的情况下完成交易的方式。

当访问消失时，交易仍然必须在某处完成

Marie 的文章正好指出了这一点。除了分享她的数据之外，她还鼓励读者把时间花在为代理网络做准备上，并提到了 UCP、Universal Cart、WebMCP 和智能眼镜，我对此表示赞同。Google 的方向也完全相同：在第三季度财报电话会议上，Sundar Pichai 表示，代理将作为统一层运行于 Google 的各项产品之上，负责预订、填写表单、安排预约以及进行购买。代表搜索者采取行动的代理，是抵消流量池缩小最可信的方式；这并不是因为它们会发送流量，而是因为它们会完成流量过去存在的目的。这会改变你所追求的衡量单位：从访问转向已完成的行动，也就是代理代表某人最终完成的预订、订单或请求。

关于代理如何做出选择，最清晰的证据来自Davood Wadi 和 Yu Ma 在 McGill 开展的一项研究。他们在四个大型语言模型的 5,000 次代理会话中，随机调整了 100 个酒店列表的顺序，并将结果与 Expedia 的人类用户数据进行了比较。代理搜索得比人更深入，而且一次也没有拒绝预订。位置仍会影响它们打开哪些列表，但影响很弱，且呈现出出人意料的形态：页面中部被查看得最少，而不是底部。对于四个模型中的两个，排名影响一直延续到了最终预订。所有模型还都收敛到了同一个列表，也就是在该价格下，其他任何选项在评价分数上都无法胜过的那个列表；它占据了全部预订量的 78.2%。作者自己的结论是，对于代理式搜索，结果页面上展示的属性比列表中的位置更重要。

同一批研究人员还发现了第二种值得了解的影响，以免你以为代理是中立的购物者。在一项配套研究中，被告知自己为预订平台工作的代理，选择赞助列表的比例约为被告知为旅行者工作的代理的 9 倍：前者为 25%，后者为 2.8%；其他属性均保持一致。代理属于谁，会影响它购买什么；而在同一次 Q3 电话会议上，Google 的首席商务官表示，他对代理式世界中的广告机会感到兴奋。在任何地方，强有力的报价仍是入场券，但对于平台部署的代理来说，赞助内容仍可能排在报价之前，因此了解买家实际使用的是哪些代理很有价值。

AI 代理不需要先找到你的企业。它需要找不到任何在其可读取属性上胜过你企业的选项，因为无论该报价位于列表中的什么位置，代理都会收敛到那个不被支配的报价。

这也是为什么单靠基础设施无法解决问题。结账协议能让代理决定购买后更容易从你这里完成购买，却无法促使它做出购买决定。OpenAI 曾公开进行了这一实验的一个版本：它于 2025 年 9 月在 ChatGPT 中推出 Instant Checkout，并于 2026 年 3 月撤回该功能，将购买流程移回商家自有的网站和应用。基础设施很重要，但它排在第二位。

以下是这套基础设施目前的发展状况。Google 的 Universal Cart 于 10 月 15 日在美国上线，结账流程运行于 Universal Commerce Protocol之上；Google 在 Q3 电话会议上表示，UCP 目前已支持数十万个品牌直接结账。这个数字几乎肯定包括通过 Shopify 等商务平台加入的商家，因为5 月的一次公开扫描发现，在超过 300 万个网站中，只有 26 个网站自行发布了 UCP 配置文件。这两个数字可以同时成立，而其中的差距说明了问题：如果你通过平台销售，可能无需构建任何东西就已经符合条件；如果你没有通过平台销售，自行构建这一功能的竞争者也非常少。WebMCP可以让网页将预订或查询可用性等操作公开为代理可直接调用的工具，但它在 Chrome 中仍处于源试用阶段；Marie 自己也指出，对大多数企业来说，现在大举投入可能还为时过早。与此同时，Cloudflare 的新默认设置会阻止新域名上的广告支持页面以及从未更改设置的 Free 层级网站接收代理流量，因此许多企业正在不知情的情况下拒绝代理访问。

今年秋季早些时候，我拒绝发布一份用于衡量 AI 如何影响你各项数据的检查清单，因为没有可供评分对照的真实基准。这份清单属于另一种类型。每一项都可以核验，因为代理要么能够读懂你的报价、信任它，并与你一起完成一项操作，要么做不到。顺序上先讲报价，最后讲基础设施，并为每一项标注真实的成熟度。

代理就绪简表

跟踪你的流量池，而不是比例。每月绘制来自所有来源的入站会话总数，同时记录与你所在品类相关查询的展示次数，并按页面类型进行细分；提前确定下降到什么程度时需要采取行动。现在。
打造一个不受竞争对手全面压制的报价。列出代理在你的品类中能够读取的三到五项属性，通常包括价格、评分、配送和条款；然后寻找是否有竞争对手能在所有这些方面同时胜过你，并弥补差距，或者坦率地说明你的取舍。现在。
发布代理能够读取的声誉信息。以结构化形式及时更新评价分数和评价数量，并确保它们在代理会查询的平台之间保持一致。现在。
将政策作为数据而非散文发布。为退货、配送、保修、取消和服务级别提供各自的结构化字段，让代理能够像比较价格一样比较你的条款。现在。
发布完整的数据源。零售商应为价格、库存情况和配送填写 Merchant Center 的每一项属性，Universal Cart 会直接读取这些属性；服务企业也应以同样的机器可读方式发布套餐、价格范围、服务区域和可用时间。现在。
在所有地方发布相同的事实。名称、定价、地点、营业时间和规格应在你的网站、个人资料以及代理会交叉核对的目录中保持一致，因为冲突会被视为风险。现在。
为已签名的代理配置机器人规则。允许对请求进行签名的代理访问发生购买决策的页面；在账户和支付步骤保留更严格的检查；并检查你的 Cloudflare AI 设置，因为在那里阻止 Training 也会阻止 Googlebot 等多用途爬虫。现在。
编写你的商业路径。首先检查你的商业平台是否已经为你完成接入；如果存在代理式店面，就使用它；或者在 /.well-known/ucp 发布 UCP 配置文件，并通过 Merchant Center 集成中心申请接入；同时保持产品数据整洁，以便出现在 ChatGPT 的购物结果中。下一步；目前仅限美国且需经过筛选。
为一到三个核心操作编写 WebMCP 工具。预订、报价和查询可用性是最适合的候选操作，同时完整保留人工操作路径。试点阶段，因为它目前仍属于源站试验。
衡量代理操作，而不是会话。记录由代理发起的订单和预订，以及机器人日志中的已签名代理请求，这样即使你的分析数据没有显示任何新增内容，也能看到抵消效应正在到来。下一步。

这些措施都不会让过去的流量规模回归，也不是为了做到这一点。能够从不断缩小的流量池中获得业务的企业，将是那些代理能够读取、信任并与之完成交易的企业；而这项工作应从报价开始，而不是从协议开始。

关于 AI 是否带来足够流量的争论，有一个公平的答案：它没有，而且可能也不会。与其花一周争论，不如思考一下，你的业务究竟还有多少依赖于访问本身。

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本文最初发布于 Duane Forrester Decodes。

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