數位行銷研究機構 ProductRise 近日發布一項具高度爭議性的研究報告，直指 Google 旗下 AI 搜尋服務「AI Mode」並未如外界預期般，為消費者篩選出價格最低的商品。研究數據顯示，AI Mode 所羅列的商品價格，平均竟比傳統搜尋結果高出 49%；更令人震驚的是，針對同一商品、同一日的搜尋結果，僅有 1.28% 的品項同時出現在 AI Mode 與傳統搜尋頁面上。
這意味著 AI 搜尋並非「全網比價」，而是在極度窄化的資料池中進行推薦。當 AI Mode 與傳統搜尋出現價差時，AI Mode 展示較高價的機率高達 60%，且中位價差約為 20%。研究團隊指出，AI 搜尋原意是為了「消除消費者跨頁比價的摩擦成本」，然而現實中，使用者卻從「看得到但需手動比價」轉變為「看不到且直接付更多錢」的隱性懲罰機制。
本研究本質上是一場 AI 演算法偏見（Algorithmic Bias）與商業利益結構 的深度角力，並非單純的技術問題。從表面上看，AI Mode 是 Google 為了迎戰 OpenAI 與 Perplexity 等生成式 AI 搜尋新銳，所端出的防禦性殺手鐧；但其底層邏輯與 Google 自身的廣告變現生態系密切相關。
首先，從搜尋引擎的演進演變來看，自 1998 年 Google 創立以來，其排序邏輯雖歷經 Panda、Penguin 等多次演算法更新，卻始終圍繞著「付費搜尋結果（PPC）」與「自然排序（SEO）」的雙軌制。然而，AI Mode 採用的「生成式答案」機制，將原先散落在十個藍色連結中的多元資訊，壓縮成單一且看似權威的回覆，這種「資訊集中化」的本質，讓使用者喪失了橫向比價的能力，形同將搜尋引擎的控制權從使用者手中移交給了演算法。
其次，從結構性誘發成因來探討，由於 AI 模型的訓練與推論成本極為高昂，Google 必須為其尋找新的變現路徑。一旦 AI Mode 的回應結果直接連結至高單價或高佣金的商品，平台的營收效率將遠高於傳統搜尋。這項研究揭露的 60% 高價偏差，本質上極可能是 AI 商務化（AI Commerce）變現壓力的具體顯現。
再者，從各方核心矛盾來剖析：
最終，這場衝突的最大受益者是掌握演算法與廣告機制的科技巨擘，而最大受損者則是仰賴傳統自然搜尋流量的中小型電商與缺乏議價能力的終端消費者。
對照網路史上多次「平台權力擴張後引發反彈」的重大事件，例如 2012 年 Google「搜尋結果偏頗自家服務」遭歐盟重罰、2019 年 Amazon 演算法操縱定價遭美國 FTC 立案調查，以及 2024 年 AI 聊天機器人「幻覺（Hallucination）」問題引發全球監管浪潮，本次 AI Mode 偏離最低價的事件，極可能成為 AI 商務化監管的轉折點。
面對 AI 搜尋帶來的「隱性漲價」與「資訊集中化」雙重風險，社會各界應採取以下戰略行動：
01 起因觸發：ProductRise 研究揭露 Google AI Mode 平均價格較傳統搜尋高出 49%，引發數位行銷圈高度關注
02 一階傳導：電子商務從業者重新審視 AIO 策略，中小賣家因缺乏 AI 演算法資源而面臨流量萎縮危機
03 二階擴散：消費權益團體與立法者開始關注 AI 偏見問題，要求將搜尋透明度納入 AI 監管法案
04 宏觀終局：反壟斷監管機構介入調查，迫使科技巨擘在 AI 變現與消費者信任之間做出結構性取捨
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