GEO Strategy / Curtis Fan / 2026-05-21
AI Overviews vs AI Mode：香港品牌點解要分開測 AI 可見度？
Ahrefs 730K response study 顯示 AI Overviews 與 AI Mode 答案意思相近，但引用來源和品牌曝光可以差很遠。本文用香港品牌角度拆解怎樣分開量度 citation、brand mention、buyer prompt 和內容優先次序。
Google AI 不再只是一個搜尋結果
香港品牌看 AI Overviews 和 AI Mode，不應只理解成「一個短答案、一個長答案」。更實際的問法是：同一條 buyer prompt 在兩個 Google AI surface 之間會引用哪些來源，又會把哪些品牌放到買家面前。與其問「我有沒有在 Google AI 出現」，更應該問自己出現在哪類買家問題、被誰引用、旁邊有哪些競爭對手，以及 AI 是否正確理解你的服務範圍。
Ahrefs 該研究發表於 2025 年 12 月，數據來自 2025 年 9 月的美國搜尋環境。這不是香港本地數據，但仍然有參考價值：它提醒品牌不要把所有 AI answer surface 混成一個分數，尤其當買家會在不同平台和不同答案介面之間切換。
Ahrefs 數據真正值得看的地方
Ahrefs 研究指出，AI Overviews 和 AI Mode 的平均 semantic similarity 是 86%，代表答案方向很多時候相近。表面看來，兩個 surface 好像差別不大，但對品牌而言，答案意思相近，不等於背後引用同一批來源。
更值得看的不是答案表面，而是 citation 本身：Ahrefs 研究指出，兩者 citation overlap 只有 13.7%，word-level overlap 亦只有 16%。同一研究也發現，同一句開場只在 2.51% 的情況出現，所以 AI Mode 更像另一條回答路徑，而不是把 AI Overview 簡單拉長。
這會改變品牌判斷的方向：品牌可能在 AI Overview 被引用，到了 AI Mode 卻被更多競爭對手包圍。亦有相反情況，品牌在 AI Mode 得到更多被提及的機會，但前提是公開資料夠清楚、可信，而且容易被 AI 抽取。
香港品牌的問題通常不是沒有內容
香港公司很多時不是完全沒有內容，而是內容散落在不同地方：網站有中英文介紹，LinkedIn 有活動更新，sales deck 有案例，PDF 有產品資料。人類 sales team 知道怎樣把這些資料串起來，但 AI 系統只能靠公開、可讀、相對一致的內容，判斷你的品牌是否適合放入答案。
例如買家問「香港有哪間 B2B marketing agency 懂 AI visibility？」如果網站只有品牌形容詞，沒有清楚服務頁、FAQ、case summary 和第三方 proof，AI 很難安全地把你放入 shortlist。這就是 Searchimp 會先看 buyer prompt 的原因：GEO 不是先問要寫幾多篇文章，而是先找出哪些問題會影響買家選擇。
答案缺口可能在服務頁，也可能在 schema、case proof、外部 citation 或品牌描述一致性。先找缺口，再決定內容優先次序，會比單純加文章更接近買家決策。
Google 沒有叫你追一個神奇 schema
Google Search Central 的 AI features 文件提到，AI Overviews 和 AI Mode 都可能使用 query fan-out。簡單說，Google 在生成答案時可能會發出多個相關搜尋，從不同 subtopics 和 data sources 找 supporting pages。官方亦指出，AI Mode 和 AI Overviews 可能使用不同 models 和 techniques，所以回應和 links 會有所不同。
這和 Ahrefs 看到的 citation gap 是同一個方向，但不代表網站要追一個神奇 AI schema。Google 文件指出，頁面要成為 supporting link，首先要已被 indexed，並且符合 Google Search 可顯示 snippet 的條件。文件亦寫明，沒有額外 special schema.org structured data 要求。
換句話說，schema 有用，但不能替代清楚內容。頁面本身講不清楚服務對象、答案範圍和可信證據，structured data 也不能替品牌補完整個故事。
Baseline 要分 surface，不要混成一個分數
實際做法可以很簡單：先選 20 至 30 條高意圖 buyer prompts，覆蓋問題診斷、供應商 shortlist、競爭比較、價值證明和風險查詢。每條 prompt 要分平台記錄，Google AI Overviews 和 AI Mode where available 要分開看。其他平台亦要獨立記錄，否則只會得到一個過度平均的 visibility score。
記錄欄位要貼近商業問題：品牌有沒有出現、競爭對手有沒有出現、答案有沒有 citation。引用來源是 owned 還是 third-party、品牌描述是否準確、下一步應修哪一個頁面，也要放入同一行 evidence row。這種做法會令 GEO 討論由感覺變成可重測的判斷。
這種量度方法有外部例子。Search Engine Journal 在 2026 年 2 月刊出 No Fluff sponsored case study。該文章指出，測試用 150 條 buyer-style prompts，平台包括 ChatGPT、Google AI Overviews 和 Perplexity。同一篇 sponsored case study 報告指出，首六週有 16.5% relevant response inclusion。報告亦列出 39/150 條問題出現、74 次 mentions、42 次 cited mentions，以及 61.6% citation accuracy。這是單一 sponsored example，不是保證，但它示範 AI visibility 可以用 prompt、mention、citation 和 accuracy 追蹤。
內容優先次序要由買家問題決定
Search Engine Land 在 2026 年 1 月報道 Eight Oh Two survey。樣本是 500 名 active AI users。同篇報道指出，37% 受訪者會先用 AI tools 而非傳統搜尋開始搜尋。報道亦指出，85% 受訪者仍會在其他地方 double-check AI 答案。這不是香港 B2B 的直接證明，但它描述了一個常見 buying journey：AI 先影響第一印象，買家再用網站、搜尋結果、LinkedIn 和第三方來源核實。
另一篇 Search Engine Land 報道引用 Conductor benchmark，指 AI referrals 在該 dataset 只佔總 visits 約 1.08%。同一篇報道指出，ChatGPT 佔 AI referrals 87.4%。所以 GEO 不能只用 referral traffic 判斷價值，因為 AI 可能未帶來大量 click，卻已經在 buyer shortlist 前面重排品牌印象。
較好的優先次序，是先修最接近成交的服務頁和比較頁，再補 FAQ、case proof、schema、company entity description 和外部 validation。這些頁面和訊號不一定最快帶流量，但最能幫 AI 判斷你是否值得被放入答案。
Searchimp 的下一步建議
如果你正在思考 AI Overviews、AI Mode 或其他 answer engines 對品牌有沒有影響，先不要急着把預算放到內容產量。更穩陣的第一步，是建立 baseline，看看哪些 buyer prompts 應該看到你，而現在 AI 又怎樣描述你。
Searchimp 的做法會從 Buyer Intent 開始，先整理 AI Answer Readiness。之後再檢查 Entity & Schema Signals、External Validation 和 AI Visibility Monitoring。這樣做未必最花巧，但較接近買家真正做決定的方式：在正確問題、正確語境和正確來源中，讓品牌被準確看見。
FAQ
AI Overviews 和 AI Mode 有甚麼分別？
AI Overviews 通常出現在 Google 搜尋結果中，幫用戶快速理解複雜問題。AI Mode 更接近互動式研究和比較體驗，適合較長、較細緻的 follow-up。兩者都可能引用網站，但引用來源和品牌提及可以不同。
如果品牌在 AI Overview 出現，是否代表 AI Mode 也會出現？
不一定。Ahrefs 研究顯示兩者答案意思可以相近，但 citation overlap 很低。品牌應分開測試 AI Overviews、AI Mode 和其他 AI platforms，而不是只看一個總體「Google AI visibility」。
香港品牌應先做 SEO 還是 GEO？
不應二選一。Google 的 AI features 仍建基於 Search 基礎：可被索引、可顯示 snippet、內容清楚、structured data 與可見內容一致。GEO 是在這個基礎上，把 buyer prompt、answer-ready content 和可信 proof 連起來。
要不要立即大量寫 AI search 文章？
未必。先做 baseline 會更穩陣。看清楚哪些 buyer prompts 已經提及你，哪些被競爭對手佔位，哪些缺少可引用來源，再決定要修服務頁、FAQ、schema、case study 還是外部訊號。