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新闻网站搜索流量正在崩塌,跌幅因规模而异

Chartbeat 数据显示,全球新闻网站来自搜索的引荐流量一年内下降三分之一,最小型出版商两年内下降 60%。一些媒体公司开始考虑是否彻底屏蔽谷歌。

媒体与互联网解释王雅琴发布: 2026年9月27日3 分钟阅读资料来源 4
新闻网站搜索流量正在崩塌,跌幅因规模而异

路透社新闻研究所调查了 51 个国家的 280 位媒体负责人。受访者预计,搜索引擎带来的引荐流量将在三年内下降 43%。这是预测,不是实测。支撑这一预测的实测数字已经很难看。

路透社新闻研究所引用的 Chartbeat 数据覆盖 2500 多个新闻网站。一年之内,全球新闻网站来自搜索的流量已经下降三分之一。美国的情况更糟。

报告称,谷歌的 AI Overviews 已经出现在约 10% 的美国搜索结果顶部。至于来自 ChatGPT 的引荐流量,用报告的话说,“不过是个舍入误差”。

小型出版商受创最重

Axios 独家报道、Search Engine Journal 在三月跟进报道的 Chartbeat 规模细分数据,显示出损失集中在何处。日均页面浏览量在 1000 到 1万 之间的小型出版商,来自搜索的引荐流量两年内下降 60%。中型出版商下降 47%。日均页面浏览量超过 10万 的大型出版商下降 22%。

2024 年 12 月到 2025 年 12 月,来自谷歌搜索的页面浏览量下降 34%,同期谷歌 Discover 下降 15%。这一时期 ChatGPT 的引荐量增长超过 200%,但聊天机器人仍占出版商全部页面浏览引荐的不到 1%。这点增长远不足以弥补搜索流失的部分。

“接下来会发生什么并不清楚,”路透社新闻研究所高级研究助理 Nic Newman 在报告中说。“出版商担心,AI 聊天机器人正在创造一种获取信息的新便捷方式,可能让新闻品牌和记者被冷落在外。”

不同内容类型的行为也不同。新闻和媒体网站从 AI 聊天机器人引荐中获得的总页面浏览量最高,但单篇文章的互动度最低。Axios 将此解读为,读者用新闻引用来快速核实事实,而不是深入阅读。实用类网站,比如健康建议和园艺技巧,引荐量更少,但单篇文章的页面浏览量更高。

一些出版商准备与谷歌切断关系

Nieman Journalism Lab 在七月报道了《华尔街日报》的一篇报道。该报道依据 Semrush 数据显示,2025 年 6 月到 2026 年 6 月间部分出版物的流量下降超过 40%。《卫报》和 BBC 则有所增长。Cloudflare 表示,机器人如今占全部网络流量的一半以上,并从 9 月 15 日起屏蔽那些同时为搜索索引和 AI 训练抓取内容的多用途爬虫,除非网站所有者选择退出。

USA Today Co. 首席执行官 Mike Reed 对《华尔街日报》说,如果搜索流量继续下降,公司可能彻底关闭谷歌的访问权限。Reddit 正在重新评估与谷歌每年 6000万 美元的协议。Nieman Lab 报道称,Politico 和路透社都在考虑限制谷歌机器人访问或增加注册墙。People Inc. 首席执行官 Neil Vogel 说,彻底屏蔽谷歌“100% 在考虑范围内”。

谷歌的反制措施在八月推出:一个名为“Preferred Sources”的按钮,出版商可以嵌入自己的网站。此前该方法已在五月进入 AI Mode 和 AI Overviews。谷歌表示,用户已经通过这种方式选择了超过 345000 个不同来源,而且用户点击首选来源的可能性是两倍。

一个按钮能否抵消 60% 的跌幅,是另一个问题。Mark Stenberg 在 Adweek 上写道,没有出版商愿意在没有谷歌的情况下凑合,但越来越多出版商已经做好了准备。

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资料来源

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  1. 01Publishers fear AI search summaries and chatbots mean 'end of traffic era'EN
  2. 02Search traffic has declined so much that some publishers are considering opting out of Google entirelyEN
  3. 03Search Referral Traffic Down 60% For Small Publishers, Data ShowsEN
  4. 04Google gives publishers a new way to fight AI-driven traffic lossesEN

本文所有数字与引语均来自下列来源,未添加来源之外的内容。

本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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