AI搜索让信息在平台内解决，减少了对网页的点击，改变网络流量经济。
Answering Without Referring: How AI Search Rewrites the Web's Economic Bargain
- 用点击流数据对比ChatGPT与谷歌，发现仅5.2%会跳转到外部网站。
- 访问扩大后，传统搜索使用下降9.4%，信息类内容损失最严重。
- 用户转向专业站点，广告支持网站流量被削弱，影响内容生态。
搜索引擎长期通过将用户从查询引导至网站来分配网络注意力。但AI搜索改变了这一机制，因为信息需求可在中介平台内部解决。基于美国桌面端的URL级Comscore点击流数据，我们比较了ChatGPT与Google的信息获取场景，并利用ChatGPT Search的访问扩展估算传统搜索的替代程度。结果显示，仅5.2%的ChatGPT对话会产生外链点击，远低于谷歌的推荐比例。其余点击并非缩小版的谷歌流量：它们更倾向于专业型网站，且避开广告支持型站点。访问范围扩大后，整体搜索使用量下降9.4%，其中信息类内容的引流损失最为显著。研究揭示了数字中介的核心经济转变：AI搜索可能在平台内满足信息需求，同时削弱了长期维系搜索、流量与内容生产之间关联的“引流协议”。
原文摘要 · Abstract (English)
Search engines have long allocated attention on the web by routing users from queries to websites. AI search changes this arrangement because information needs can be resolved inside the intermediary. Using URL-level Comscore U.S. desktop clickstream, we compare ChatGPT and Google information-seeking occasions and exploit ChatGPT Search access expansions to estimate traditional search displacement. ChatGPT produces outbound clicks in only 5.2% of conversation sessions, far below Google's referral ratio. The remaining clicks are not a scaled-down Google stream: they skew toward specialized destinations and away from ad-supported sites. Wider access cuts search use by 9.4%, with search-referral losses largest for informational categories. Our findings identify a central economic shift in digital intermediation: AI search might satisfy information needs inside the intermediary while weakening the referral bargain that has linked search, traffic, and content production on the open web.
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