同一商品貴 21.6%：揭露 Google AI Mode 購物盲點的大型研究

AI 搜尋原本承諾要消滅比價的繁瑣流程。但根據迄今為止針對 Google AI Mode 規模最大的獨立數據研究之一，它可能正在悄悄地向你展示——你本來就在找的那件商品——更貴的版本。

電商分析平台 Productrise 在 2026 年 8 月 9 日至 31 日的 23 天裡，追蹤了美國與英國超過 10 萬個搜尋結果頁面與 AI Mode 回應中的 200 多萬條商品清單。研究方法刻意做到殘酷地簡單：同一批購物查詢，在同一個日曆天、同一時間，分別透過傳統 Google 搜尋與 Google AI Mode 執行，然後用 Google 自己的穩定商品識別碼，把兩邊出現的同一商品配對起來。

核心發現：當完全相同的商品同時出現在兩個介面上時，AI Mode 顯示的 leading 價格平均比傳統搜尋高 21.6%。

研究到底測了什麼

資料集中最乾淨的比較是配對分析。同一商品、同一查詢、同一天——唯一的變數是你碰巧用哪個 Google 介面。Productrise 對每一組配對取兩邊的主導優惠（最低列表位置），然後計算相對差異。

在這些配對中，AI Mode 平均貴了 21.6%。若把視野放大到兩邊所有有標價的清單（不只配對商品），差距更為驚人：AI Mode 的商品中位數價格為 149 美元，傳統搜尋為 100 美元，約高 49%。

當你檢視價格不一致的情況時，不對稱性更加明顯。配對商品有 38.1% 的機率顯示不同價格；一旦不一致，AI Mode 有 68.4% 的機率是較貴的那一方——約三分之二——中位數差距為 22.2%。這些案例的平均差距高達 88.5%，不過 Productrise 特別說明，這個數字被極端離群值拉高，例如傳統搜尋的二手商品配對到 AI Mode 的全新品。

當情況反轉、AI Mode 確實更便宜時，差距明顯較小：中位數 7.8%、平均 11.9%。換句話說，AI Mode 輸的時候罰得比它贏的時候給得多。

不只是價格標籤不同，而是換了一整個貨架

兩個結構性發現，讓價格數據的影響力更大。

第一，兩個介面之間的商品重疊率趨近於零。在傳統搜尋中排名的商品，只有 1.28% 在同一天、同一查詢下也出現在 AI Mode。AI Mode 每次查詢平均只顯示 3.9 項商品，傳統搜尋則是 27.8 項。這與 Productrise 2026 年 7 月的研究相互呼應——當時發現 AI Mode 在相同查詢下返回的商品清單比傳統搜尋少約 95%。

第二，即使同一商品在兩邊都有排名，AI Mode 有 49.6% 的機率選出不同的主導賣家。Re:signal 自然搜尋總監 Callum Lockwood 指出，這個細節比價差本身更值得警惕：這表示 AI Mode「不只是把同一個優惠重新排序，而是用自己的標準挑了另一個」——商品動態饋送資料、庫存狀態、第三方引用、評論與媒體報導，很可能都進入了模型的推薦決策。

為什麼這比一般的排名怪現象更嚴重

過去一年，Google 一直把 AI Mode 拉進預設的搜尋體驗。標準搜尋框上現在直接有醒目的 AI Mode 按鈕；Chrome 桌面版使用者會在網址列看到它；搜尋結果頁也有 AI Mode 分頁，會把同一個查詢直接帶過去。在多數情況下，切換是在購物者沒有刻意選擇的情況下發生的——從他們的角度看，什麼都沒變。

這讓第一個顯示的價格變得格外重要。在任一介面點擊商品都會打開知識面板，列出其他賣家與他們的價格（有時更便宜）——但那需要一次大多數購物者永遠不會做的點擊。主導列表就像锚點，而根據這份數據，AI Mode 的锚點系統性地偏高。

獨立 SEO 顧問 Brodie Clark 點出其中的諷刺：傳統 Google 商品列表一向把最好的視覺位置留給最便宜的優惠，Google 還專門為價格敏感的購物者推出過多項功能。「那些定價機制在 AI Mode 的案例裡 effectively 被遺忘了，」他觀察。Break The Web 資深 SEO 策略師 Katelyn Geary 則直白地描述消費者的處境：「我們把打開五個視窗比價的有形勞動，換成了一種無形的懲罰——多付錢，卻永遠看不到隔一個分頁那個更便宜的選項。」

商家那一面的故事

並非所有人都認為這是純粹的壞消息。JAKALA 的 SEO 經理 Jamie D’Alessandro 指出，AI Mode 似乎更傾向連結到品牌官網而非第三方市集——這對購物流量的落點可能是重大轉變。而對於那些無法在削價競爭中取勝的品牌來說，一個不以最低價作為能見度門檻的探索介面，可以說是多年來的第一個突破口。

研究作者、Productrise 創辦人 Hugo Huijer 提出了策略性結論：最便宜的價格在 AI Mode 中顯然已不是那麼重要的排名因素，這「改變了誰有資格競爭」。更豐富的商品饋送、更好的商品數據、評論，以及與購物對話的對齊，都能讓 AI 有足夠信心去推薦一項在傳統商品輪播的價格排序邏輯下永遠活不下來的產品。

值得留意的但書

這項研究來自一個銷售商品能見度追蹤工具的商業平台，它自然有讓 AI Mode 具話題性的利益動機。截至本文撰寫時，Google 尚未對研究結果提出詳細的公開回應。搜尋端的比較僅限於 popular_products 商品輪播清單而非完整結果；88.5% 的平均差距也明確是由離群值驅動。此外，這只是 Google 仍持續積極演進的介面在某個時刻的快照。

但配對方法論的核心是健全的，樣本龐大，而且數據的每一種切法都指向同一個方向。PCMag、Futurism、Search Engine Journal 與 MediaPost 本週的報導，已把這些發現推入主流視野。

對購物者來說，實際的結論很簡單：AI Mode 第一個給你的數字，不一定是你能拿到的最好數字。對品牌來說，結論是：在購物體驗裡「對 AI 進行事實查核」——知道模型推薦什麼、用什麼價格——剛剛從加分項變成了必修課。