您的搜索活动已上线。出价具有竞争力。质量得分良好。然而，越来越多的目标受众可能从未看到过您的广告。
这不是预算问题，也不是相关性问题。而是结构问题。谷歌人工智能模式并没有修改搜索结果页面，而是完全取而代之。没有十个蓝色链接，没有传统的有机列表，也没有页面顶部和底部熟悉的广告位置。进入人工智能模式的用户将进入一个由双子座提供支持的完全对话环境，在这里他们可以提出后续问题、比较选项，并在多个对话回合中深入了解具体内容，而无需接触标准的 SERP。
如果您的营销活动设置没有考虑到这一转变，那么您并没有输给竞争对手。你只是看不到每月已处理超过 10 亿次查询的表面。
以下是一张完整的地图，介绍了什么是人工智能模式、您的广告可以出现在哪里、哪些广告系列符合条件、如何在报告盲点期间衡量性能，以及在对话式广告环境中什么创意策略真正有效。
什么是 Google AI 模式？
谷歌人工智能模式是一种完全对话式的搜索体验，它取代了标准结果页面。当用户激活它时，Gemini 会直接生成一个合成答案，用户可以继续完善、提问和比较，而无需离开人工智能环境。没有蓝色链接。存在了二十年的 SERP 已不复存在。
这与 "人工智能概述 "有着本质的区别，而这种区别对广告商来说非常重要。
人工智能概述与人工智能模式-具体的结构差异：
| 人工智能概述 | 人工智能模式 | |
|---|---|---|
| 出现的位置 | 高于传统搜索结果 | 完全替换搜索结果页面 |
| 导航 | 用户仍可在下方看到有机结果 | 看不到有机列表 |
| 查询行为 | 单圈 | 多转弯、对话式 |
| 广告表面 | 是，在概览范围内 | 是，在人工智能生成的响应中 |
AI 概述是对 SERP 的补充。AI 模式则是它的替代品。当有人进入 AI 模式时，他们就完全进入了另一个产品。
规模不再是试验性的。到 2026 年初，人工智能模式的日活跃用户已超过 7500 万，每月查询次数超过 10 亿次。2026 年 1 月的一次更新加深了它与标准搜索的整合：用户现在可以直接从 AI 概述跳转到 AI 模式对话，形成一个自然的漏斗-标准搜索→AI 概述→AI 模式-逐步将用户从传统结果环境中移除。
人工智能模式的多次转向特性改变了用户与他们遇到的每一个付费或有机内容的关系。用户不会登陆、扫描和点击。他们会询问、得到答案、再次询问、缩小范围、进行比较。在这种环境下出现的广告是在对话过程中进行评估的，而不是在滚动过程中。这彻底改变了广告活动的构建方式，也改变了如果广告活动根本不是为此而构建会发生什么。
人工智能模式广告的实际出现位置
了解广告在人工智能模式下的展示位置是做出其他决策的前提。"人工智能模式下的广告 "并不是一成不变的，而是具有不同格式、不同触发因素和不同准备程度的一系列不同投放方式。
内联引文出现在人工智能生成的回复中，当查询具有商业意图时，内联引文就会以赞助商参考的形式出现。这些引用是根据上下文嵌入的，看起来不像传统的广告，更像是人工智能与有机引用一起提供的源推荐。
双子座 "给出答案后，会出现 "回复后商品列表"，这对于已经得到信息问题解答并准备探索选项的用户来说，是一个自然的下一步。2026 年 2 月 11 日，谷歌为人工智能模式推出了一种专用购物广告格式，专门用于在这些发现时刻显示零售商。
人工智能模式底部广告（aimba）是人工智能模式会话技术分析中发现的一种较新的投放基础架构。这些广告会出现在人工智能生成的答案下方，并且已经具备了查询到转化的归因功能-包括一个名为adview_query_id 的跟踪参数，可将用户通过人工智能模式的旅程映射为转化事件。即使突破报告尚未上线，基础架构也已上线。
直接优惠于 2026 年 2 月推出，是人工智能模式中的一种独特广告格式。当 Gemini 确定用户有强烈的购买意向时，"直接优惠 "就会显示从经过验证的商家中心和广告商上传的促销信息中提取的个性化交易。这是人工智能模式中最以交易为导向的投放方式-它不是发现，而是决策阶段。
在所有这些格式中，广告目前出现在大约 25.5% 的人工智能模式结果中。敏感的垂直领域-金融、医疗保健、政治、成人内容-仍然被排除在这些位置之外。
实际启示人工智能模式不是一个广告时段，而是一个分层环境，在对话会话的不同阶段激活不同的广告投放。你在某一阶段的出现并不能保证在另一阶段的出现，而在这一切变得相关之前，资格规则适用于活动层面。
哪些广告系列符合条件，为什么完全匹配的广告商会被忽视？
这也是大多数广告商不自知的问题所在。
谷歌没有为人工智能模式创建单独的营销活动类型。您不需要选择加入，也不需要切换，界面上也没有 "人工智能模式营销活动"。资格会自动从现有的营销活动结构中产生，这意味着如果您当前的设置不符合标准，您就会被默认排除在外。
符合条件的活动类型：
- 使用广泛匹配与智能竞价相结合的搜索营销活动（包括针对搜索的 AI Max）
- 通过准确、维护良好的商家中心反馈开展购物活动
- 性能最大化活动
- 某些人工智能概述背景下的应用程序活动
第一点中的关键字是 "广泛匹配"。目前，搜索营销活动的 AI 模式资格要求至少在一个搜索营销活动中启用搜索 AI Max 或广泛匹配。完全使用精确匹配的品牌-一种常见的品牌保护和成本效益策略-可能根本不会出现在 AI 模式中。
这是当前设置中最重要的资格差距，而在大多数广告商的对话中几乎完全没有提及。
为什么只有精确匹配才能将您排除在外：人工智能模式在多轮、上下文不断变化的对话中为用户提供服务。这些查询与您的关键字列表不同。它们更长、更会话、更细微。精确匹配在设计上无法捕捉到它们。如果您的账户中没有至少一个广泛匹配广告系列，就不存在将您的广告与这些查询联系起来的机制。
DSA 迁移：从 2026 年 9 月开始，Google 将自动将使用动态搜索广告、自动创建资产和广告系列广泛匹配的广告系列升级到 AI Max for Search。如果您正在使用这些功能，那么您的升级路径已经确定。如果您没有使用这些功能，则值得刻意向 AI Max 升级，而不是等待。
无单独活动 "的实际意义：您在人工智能模式下的可见度取决于资产质量和信息源的准确性，而不是新广告系列的切换。如果您的资产组较少-标题少、描述有限、广告变化极少-那么人工智能在为特定对话查询构建与上下文最相关的广告时，可使用的资产组就会减少。系统会根据您提供的信息进行选择。
特别是对于购物广告商来说，商家中心的进料卫生是一道直接的门槛。产品描述、定价、图片和运输数据必须是最新和完整的。陈旧或不完整的信息源不仅会影响购物活动，还会在 Gemini 的响应中发现产品时降低 AI 模式的可见性。
受监管的垂直行业（成人、酒类、赌博、金融、医疗保健、政治）面临额外的排除考虑。如果您属于这些类别之一，请在制定人工智能模式战略之前，根据谷歌的投放政策核实您当前的地位。
绩效数据和扩大规模前需要解决的衡量差距问题
人工智能模式广告投放的早期基准显示出特定的性能特征：与传统搜索广告相比，参与度高出 18%，而 CPC 却高出 35%。解释很直接-人工智能模式下的受众更深入地进行研究，更明确地以意图为导向，触达成本也更高。这种溢价是否值得，取决于您的销售内容和衡量方式。
更难解决的问题是，您还不能明确回答这个问题。谷歌广告中没有专门针对人工智能模式性能的报告部分。谷歌已经承认了这一差距，并表示 AI 模式的报告仍在开发中。正在运行符合条件的广告系列的广告主正在参与人工智能模式投放，但却无法区分他们对结果的贡献。
这是一个重大的运营风险，尤其是在您根据绩效数据做出预算决策或向内部利益相关者推介时。
如何立即对人工智能模式的影响进行代理测量：
adview_query_id 参数已经在跟踪通过人工智能模式转化为转化的用户旅程。请确保您的转换像素捕捉到了这一点。然后：
- 根据搜索词主题进行分类。 多转人工智能模式查询往往更长、更具体。在您的搜索印象分享报告中，请留意长尾细分市场的点击率和转化率变化。
- 监控印象份额的变化。 如果您最近启用了广泛匹配或 AI Max，绝对印象份额的变化可能预示着正在捕获新的 AI 模式库存。
- 跟踪品牌相邻查询性能。 进行研究的 AI 模式用户往往会在同一会话的稍后阶段提出品牌查询。品牌搜索量的异常高峰可能反映了 AI 模式研究活动向下游的转化。
除了测量差距之外，还有一个转化跟踪底线问题使一切变得更加复杂。由于 Cookie 限制和跨设备碎片化，2026 年的标准 Google Ads 转化跟踪估计会错过 30-50% 的实际转化。增强型转换通过将散列的第一方信号与谷歌账户进行匹配，可以弥补其中 5-30% 的差距。如果没有 "增强转换"，智能竞价（Smart Bidding）-管理人工智能模式的广告投放-就只能在不完整的数据集上进行训练。
如果您在 "增强转换 "就位之前缩放 AI 模式预算，那么您就是在对失真信号进行缩放。
当前时期的实用设置：使用 Google Ads 原生转换标签作为主要竞价信号，使用 GA4 进行跨渠道分析。2026 年 4 月的 GA4 归因更新将默认设置进一步转向了数据驱动归因，更新后的逻辑对上层渠道接触点的权重有所不同-这对人工智能模式尤为重要，因为在人工智能模式下，用户在明确购买意向之前往往处于研究阶段。
对话式广告环境的创意和着陆页策略
大多数广告创意都是围绕中断模式展开的：用户正在做某事，你的广告出现，他们要么点击，要么不点击。人工智能模式打破了这种模式。用户正在与人工智能对话，而人工智能正在真诚地回答他们的问题。如果广告给人的感觉是一种干扰-促销、泛泛而谈、脱离对话背景-那么它的表现就会大打折扣。它会造成谷歌全球广告副总裁丹-泰勒（Dan Taylor）所说的 "信任问题"。
人工智能模式下的创意任务是不同的。它不是为了吸引注意力。而是将对话延伸到一个既能服务用户，又具有商业相关性的方向。
这意味着什么？
资产多样性不是可有可无的。 AI Max 可以动态地从您的资产库中进行选择，为每个查询构建与上下文最相关的广告。如果您只有三个标题和两个描述，人工智能几乎无从下手。建立深度资产组-不同的角度、不同的具体程度、针对研究对话不同阶段的文案。
撰写的文案要继续，而不是重新开始。 如果用户刚刚要求 Gemini 对三个 CRM 平台进行比较，并得到了详细的分析结果，那么他就不会去寻找 "免费试用第一 CRM "的广告。他们正在进行研究。如果广告文案能够针对他们在研究过程中所处的位置-具体到他们的比较，具体到他们所关心的问题-就会有不同的效果。
使用 AI Brief 工具。 这项相对较新的功能可让广告主设置防护栏，使人工智能生成的广告变体与品牌声音和关键信息保持一致。对于那些努力打造一致调性的品牌来说，这是一种控制机制，可以防止人工智能大规模生成符合品牌但与信息不符的变化。
登陆页面需要实质内容。 为快速转化而构建的简短、简约的登陆页面似乎不符合人工智能模式的投放条件。人工智能模式的背景是研究-用户已经进行了详细的对话。如果着陆页能以实质性、条理清晰的内容延续对话，则更有可能符合 "人工智能模式 "的要求，也更有可能转化为 "人工智能模式 "提供的用户。
所有这一切的基本逻辑都是一样的：人工智能模式会奖励那些能帮助双子座更好地完成工作的广告主资产。丰富的元数据、多样的文案、结构化的产品属性、着陆页的真正深度-这些不仅仅是好的做法，它们还是决定你的广告是否能被展示出来的输入。
无人问津的有机付费协同战略
谷歌已确认，人工智能模式中的广告拍卖和有机引用是在完全独立的技术管道上运行的。支付广告费用不会影响双子座是否在回复中引用您的内容。这两个系统互不影响。
正是这种分离使协同成为可能。如果双子座在回复中引用了你的品牌-推荐你的产品、引用你的内容、展示你的专业知识-而你的品牌的赞助广告又出现在该回复下方，那么用户就会在同一次对话中两次接触到你的品牌。这种复合效应是行为上的，而不是算法上的：在一次对话中出现两个品牌会增加用户的回忆和点击意向。有机引用建立了可信度；付费投放提供了行动路径。
在人工智能模式下，什么能获得有机引用：对 AI 概述引用的研究表明，近 75% 的引用来源已跻身有机排名前 10。传统的 SEO 仍能为 AI 引用提供养分。除此以外，具有明确 E-E-A-T 信号（真正的专业知识、引用来源、组织良好的信息）的结构化内容表现也非常出色。值得注意的是，在SE Ranking对 130 万条引文的研究中，谷歌自己的技术文档和产品页面占人工智能模式引文的 17.4%，比 YouTube、Reddit 和亚马逊的总和还要多。这意味着什么？人工智能系统引用的是明确、有条理和权威性的内容，而不是具有说服力或品牌前瞻性的内容。
这对着陆页策略有直接影响。与主页相比，帮助文档、比较指南和产品规格页面更有可能获得有机引用。您为人工智能引用而优化的页面和您用作人工智能模式着陆页的页面可能应该比现在有更多的重叠。
实践中的复合战略
- 审核您的哪些关键页面目前在相关查询的人工智能模式结果中被引用。像ICODA 的人工智能可见性工具这样的工具就是专门为此而设计的-它们可以显示哪些网页在人工智能生成的回复中被引用，这样您就可以停止猜测，开始使用真实数据。
- 找出竞争对手引用而自己没有引用的话题-这些既是内容差距，也是付费活动机会。
- 创建能赢得引用的内容：结构严谨、内容具体、真正有用，格式清晰而不失风格。
- 同时运行符合条件的付费营销活动，这样，当有机引文提高知名度时，付费投放就能提供转化途径。
生成式引擎优化（GEO）-即构建内容以便人工智能系统在生成的回复中引用和浮现内容的做法-和人工智能模式下的付费搜索并不是争夺预算的独立战略。它们是对相同用户体验的投入。被有机引用可以改善用户接收付费投放的方式。付费投放可加强品牌认知度，从而提高有机引用的回忆价值。现在，这两个渠道在同一环境中运行，将它们视为一个协调系统的广告商将比不这样做的广告商更有优势。
2026 年赢得谷歌人工智能模式广告从现在开始
谷歌已确认计划在整个 2026 年扩大人工智能模式广告，并在路线图上列出了专门的广告活动控制和细分市场报告。这些报告还没有上线-这意味着现在就建立人工智能模式的广告商将拥有数月的优化数据，并在市场上大多数人还没有注意到之前就建立起了引流效果。窗口期是真实存在的，而且仍然开放。
实现这一目标并不复杂，但需要循序渐进。从资格开始-其他一切都取决于此。
1.确认您确实符合资格。 检查您是否至少启用了一个广泛匹配搜索活动或搜索的 AI Max。如果您只使用精确匹配，那么您可能已经在人工智能模式下无法看到。这是一个可以解决的问题，但前提是你知道它的存在。
2.审核资产深度和饲料质量。 单薄的资产组和陈旧的商家中心数据是符合条件的营销活动表现不佳的最常见原因。在研究对话的各个角度、具体程度和阶段建立资产多样性-人工智能会根据您提供的信息进行选择。
3.在缩放之前，修复测量下限。设置 "增强转化 "并验证adview_query_id 跟踪您的转化像素。专门的人工智能模式报告即将推出；在此之前，这些都是您的竞价模型根据完整数据运行所需的信号。
4.根据对话语境调整创意。 使用 AI Brief 工具设置品牌警戒线。撰写能扩展研究对话而非打断对话的文案。确保您的着陆页有足够的内容来赢得投放-并继续用户已经进行的对话。
5.同时建立有机引文。 审核您的哪些页面目前在人工智能模式中被引用，找出竞争对手出现而您没有出现的空白点，并通过结构化、权威性的内容弥补这些空白点。付费营销活动提供了转化途径；有机引用提供了可信度，使用户乐于接受。两者都很重要，而且都会随着时间的推移而复合。
最终想法
人工智能模式不再是一个需要准备的未来状态，而是您的广告已经开始运行的环境，无论您的广告活动是否为此而构建。从十个链接的 SERP 到完全对话式的 AI 界面的转变，一下子改变了资格规则、创意要求和衡量方法。对于越来越多的用户来说，这种搜索体验已不复存在。
这一差距中蕴含的机遇是真实存在的。但缩小差距需要协调大多数团队仍在单独管理的两个渠道：付费搜索和有机人工智能可见性。让您的广告进入人工智能模式是一个活动配置问题。让 Gemini 有机地引用您是一个内容和结构问题。如何让两者同时发挥作用-让您的品牌出现在人工智能的答案中，并出现在答案下方的赞助商位置-则是一个策略问题。
这正是我们的AI SEO 服务所围绕的工作。如果您想弄清楚自己目前在人工智能生成的搜索中处于什么位置-哪些网页被引用，竞争对手在哪里出现，以及如何缩小这些差距-这就是一个很好的开始。
常见问题（FAQ）
是的。 人工智能模式与出现在传统结果上方的人工智能概述不同，它完全取代了 SERP，没有十个蓝色链接，也没有有机列表。用户将与由 Gemini 支持的对话进行互动。
不 没有单独的 AI 模式营销活动。资格会自动从现有的营销活动中产生，特别是针对搜索的 AI Max、Performance Max 以及使用智能竞价广泛匹配的搜索营销活动。
很可能是因为您只使用精确匹配。AI 模式目前要求至少在一个搜索营销活动中激活广泛匹配或 AI Max for Search。仅精确匹配的账户默认情况下被排除在外。
目前上线的有四种格式：内联引文（在人工智能回复中）、直接报价（来自商家中心的意向触发交易）、购物广告（回复后的产品列表）和人工智能模式底部广告 - aimba - 出现在生成的答案下方。
早期数据显示，与传统搜索广告相比，参与度高出 18%，CPC 高出 35%。受众更深入地进行了研究，从而产生了更强烈的意向，但成本也随之增加。
专用细分市场报告尚未上线。在此期间：设置 "增强转换"，在转换像素中验证adview_query_id 跟踪，在广泛匹配和长尾查询细分中监控点击率和印象份额的变化。
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