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尽管这一功能仍不完美，但相比 2024 年 I/O 大会上基于 Gemini 1.5 Pro 推出的 AI Overview 初版——那个曾闹出“吃石头补钙”等离谱错误的阶段，如今的准确性和可靠性已显著提升。
第二个主要原因在于，如果再不主动“革自己的命”，搜索入口就会被竞争对手改写。
传统“关键词+链接列表”模式，正被“自然语言对话+结构化答案”取代。Perplexity 用户平均每次搜索进行 3.2 轮追问，这种深度交互正在培养新的用户习惯。而微软通过 Copilot 已实现 Windows 系统级搜索入口替代，直接截流谷歌搜索请求。
根据 Semrush 报道，Perplexity 2024 年 4 月访问量达到 1.2 亿。本月初，苹果高管在反垄断案中作证称，AI 产品导致 Safari 浏览器搜索量首次下降，随后，Alphabet 市值蒸发 1500 亿美元。分析师们开始重新评估谷歌的市场地位。投研机构伯恩斯坦认为，若将 AI 聊天机器人纳入考量，谷歌的搜索市场份额可能已降至 65% 至 70%。富国银行甚至预测，这一数字可能在五年内跌破 50%。
在搜索市场份额被 AI 聊天机器人蚕食的危机下，谷歌选择了最激进的道路——革自己的命，而不是等着被别人革命。
第三点原因，就是谷歌准备好了对应的商业模式。
相比于搜索技术本身，谷歌的 AI 广告技术仍领先于同行。
搜索业务贡献了 Alphabet 超过半数的收入，仅 2024 年就产生约 1750 亿美元，因此谷歌不仅要改变，还要确保改变依然能创造收益。AI Mode 巧妙地将“Sponsored”标记的广告内容嵌入对话右侧或结尾，内部数据显示，被 AI 回答引用的网页点击率高于传统蓝色链接。
如果说贴片广告策略是续命，那么 这次 I/O 大会上发布的 Shopping Graph 2.0 则像一场主动进攻。它包含种草、推荐、下单三个环节。
在种草上，谷歌宣称，新图谱拥有 500 亿 商品节点，每小时刷新 20 亿 条价格与库存信息。比如在 AI Mode 里，用户输入「七月去云南的防水双肩包」，系统会启动二次 fan-out——先爬雨季耐磨面料，再调历史价格，组合成视觉瀑布流。这看起来和小红书相当像了，小红书靠算法掌握你的喜好给你推荐，谷歌则靠你在它生态中的数据。
而在购物环节，Shopping Graph 2.0 则能帮用户进行实时比价，结合用户的个人爱好和品味推荐最优选择，相当于直接变身成“什么值得买”。
Shopping Graph 2.0 还提供了虚拟试衣：上传全身照，AI 用专门的服装扩散模型模拟布料折痕与光影，支持「扫一扫就穿上」的效果。淘宝这么多年一直努力的 AI 化方向，也让谷歌学会了。
买单环节则交给 Agentic Checkout：用户设定心仪价格，谷歌在后台监控降价并可“一键代购”，手续费区间 1.5~2%，与 Apple IAP（苹果公司为 iOS/macOS 生态系统提供的应用内购买服务） 异曲同工。
这么看来，谷歌不光是想用 AI 把原有的搜索广告业务延续下去，而是甚至要把整个购物链条中除了商品供应的部分都吃进去。
野心很大， 但效果却不能保证。《每日邮报》的 SEO 经理曾在 WAN-IFRA 世界新闻媒体大会上拿出反证：当 AI Overview 出现时，MailOnline 的桌面 CTR 从 13% 掉到 5% 以下，换言之，谷歌要在“用户无需点击”与“广告仍需曝光”之间再走一次钢丝。
除了这个最核心的 AI Mode 升级外，谷歌还把 Deep Search 补齐了。相对于对手 GPT 而言，可用摄像头实时捕捉画面进行的 Search Live 功能显得更有吸引力。
而能够更好地呈现赛事、商务数据图表的 Data Lens 则需要等到夏季才上线。
未来，加了 AI Mode 的谷歌搜索和 Gemini 到底有什么不同呢？一是产品化，在搜索中，谷歌可能会更明确的规范回答模式，比 Gemini 要严谨。另外就是双赛道，把 Search 当高速公路，而 Gemini App 是试车场。
比如复杂图表、财务曲线先在 Gemini 折腾，等错误率压低到可接受，再到 Search 上 Data Lens。毕竟，Search 是 35% 利润率的现金奶牛，谷歌不愿冒“一次崩溃毁口碑”的风险。
基础 LLM 模型方面，Gemini 在本次大会上的升级并不特别亮眼。当前的 AI 行业已进入“周更”节奏——就在I/O大会前一周，Alpha Evolve 突然发布新架构；而 Pro 版本的最新迭代也早在 5 月 6 日便抢先上线。这种按月甚至按周计时的模型军备竞赛，正在消解传统发布会“憋大招”的营销价值。
