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搜索引擎给出版商带来的流量持续下滑,小型网站受创最重

一年内,全球搜索引擎给出版商带来的引荐流量下降三分之一。新的规模细分数据显示,小型网站两年内流失60%,降幅接近大型出版商的三倍。

媒体与互联网解释王雅琴发布: 2026年9月28日3 分钟阅读资料来源 4
搜索引擎给出版商带来的流量持续下滑,小型网站受创最重

小型出版商来自搜索引擎的引荐流量两年内下降60%。这个数字来自Chartbeat的数据,由Axios独家报道,Search Engine Journal在2026年3月19日跟进。它接近大型出版商降幅的三倍。

同一份数据按规模细分了损失。中型出版商指日页面浏览量1万到10万的网站,下降47%。大型出版商指日页面浏览量超过10万的网站,下降22%。数据中的小型出版商平均日页面浏览量在1000到1万之间。资源最少、最难另寻出路的那批网站,被砍得最狠。

总量数字此前已有报道。路透社研究所引用的Chartbeat数据显示,谷歌搜索引荐量全球下降33%。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%。规模细分补充的是:伤害究竟落在哪里。

聊天机器人引荐在增长,但补不上搜索的缺口

根据Chartbeat的数据,同期ChatGPT引荐量增长超过200%。但它仍不到出版商全部页面浏览引荐量的1%。聊天机器人流量的增长远不足以填补搜索流失的部分。真正到访的流量价值因网站类型而异。

据Axios报道,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,但每篇文章的参与度最低。这一模式说明,读者在聊天机器人里点开新闻引述,是为了快速核实事实或了解背景,而不是深入阅读。实用类网站指提供健康建议或园艺技巧的出版商,它们从AI平台获得的总引荐量较少,但每篇文章的页面浏览量更多。

压力并不只落在小型媒体身上。据《卫报》2025年9月6日报道,金融时报首席执行官Jon Slade在一场媒体会议上说,他的网站来自互联网搜索引擎的读者流量出现了“相当突然且持续”的25%到30%的下滑。每日邮报的母公司DMG Media在提交给英国竞争与市场管理局的文件中表示,AI Overviews导致其网站的点击流量下降多达89%。

谷歌不认同这种说法。谷歌搜索负责人Liz Reid在博客文章中写道,在搜索中引入AI“带来了更多查询和更高质量的点击”。她还说,那些暗示总量大幅下滑的第三方报告往往基于有缺陷的方法或孤立的例子。她同时承认,所有网站的总流量“相对稳定”,但用户趋势的变化意味着一些网站流量减少,另一些网站流量增加。

行业预测与测量数据指向同一方向。据《卫报》2026年1月13日报道,路透社研究所一份基于51个国家280位媒体负责人的报告发现,高管们预计搜索引擎引荐量将在三年内下降43%。同一份报告发现,谷歌的AI Overviews已经出现在约10%的美国搜索结果顶部,并将ChatGPT给媒体网站带来的引荐量描述为“几乎可以忽略不计”。

一些出版商正在考虑更强硬的做法。《华尔街日报》的报道由Nieman Journalism Lab在2026年7月22日做了摘要。今日美国公司表示,如果搜索流量继续下滑,可能会完全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。Politico和路透社则在考虑限制谷歌爬虫的访问并设置注册墙。Cloudflare称机器人现在占全部网络流量的一半以上,它将从9月15日起开始拦截多用途爬虫,除非网站主主动选择退出。

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  1. 01Search Referral Traffic Down 60% For Small Publishers, Data ShowsEN
  2. 02'Existential crisis': how Google's shift to AI has upended the online news modelEN
  3. 03Publishers fear AI search summaries and chatbots mean 'end of traffic era'EN
  4. 04Search traffic has declined so much that some publishers are considering opting out of Google entirelyEN

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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