台灣搜尋行為解析：Google 市佔、熱搜與 AI 分流

DataReportal 在 2025 年 11 月發布的Digital 2026: Taiwan 報告，彙整了多個可用來觀察台灣人口、連網與網站流量的數字，但不同欄位採用不同來源與時間範圍。對行銷人員更有用的讀法，是把其中與搜尋相關的段落單獨拉出來看：台灣 2,310 萬人口裡有 2,230 萬人上網，Google 在搜尋引擎轉介量約佔八成，Yahoo 與 Bing 在桌面端合計超過三分之一，而 16 歲以上的台灣上網者中，每個月使用 ChatGPT 的比例已達 24.3%。

這些數字放在一起，描述的是一個正在分岔的搜尋環境。搜尋引擎本身沒有失去地位，StatCounter 到 2026 年 8 月的追蹤裡，Google 仍佔台灣搜尋轉介的七成八以上，而文中的不同來源分別記錄了 AI 對話、論壇、社群與地圖等資訊入口的線索。這些單期數字呈現入口的多樣性，尚不足以判定注意力由哪一個入口轉往另一個入口。讀懂這份報告的價值，不在於記住幾個百分比，而在於知道不同管道的規模、口徑與後續變化各該怎麼追蹤。

先說清楚這份報告的性質，免得數字被過度延伸。DataReportal 在 2025 年 11 月發布 Digital 2026 Taiwan 報告，多數資料點取自 2025 年下半年的可用資料，人口統計對應 2025 年 10 月，上網人口估計則標為 2025 年底。其他欄位各有各的採樣時點。其中不同欄位分別整理了聯合國、GSMA Intelligence、GWI、StatCounter、Similarweb、Semrush 與各平台廣告資源的估計值，每一個數字都有各自的方法論與誤差範圍。把不同來源的數字放在同一句話裡比較時，口徑差異比數值本身更值得留意。

讀這類報告還需要一點百分比素養。「使用率」回答的是有多少人從事某行為，來自問卷調查的自陳資料。「市佔」回答的是某服務在同類流量裡的相對比重，來自流量追蹤。「可觸及」是廣告平台對能看到投放的估計。三種百分比單位不同、抽樣不同、誤差方向也不同，把它們加總、相減或排成同一張排行榜，得出來的結論通常比不算還危險。接下來每組數字都會標明屬性，這個習慣不妨帶回自己的簡報裡。

誰最需要這些數字？至少三種角色。操作 SEO 與 GEO 的人，需要市佔與熱搜結構來決定資源放哪個引擎、哪種查詢形態。規劃媒體與預算的人，需要上網率、裝置密度與平台規模來估算觸及的天花板。做產品與內容的人，需要行為滲透率來判斷新介面（語音、圖片搜尋、AI 對話）該不該排進路線圖。同一份報告，三種讀法各自成立，前提是各自取用對的欄位，而不是把結論整包照搬。

接下來的內容分成幾個層次：先看台灣的上網基本面，再拆搜尋引擎市佔的結構與裝置差異，然後讀熱搜榜與上網活動背後的需求形態，把 AI 分流的真實規模放到兩個不同的測度上檢驗，回到網站流量地圖，收在常見誤讀與行銷團隊可以直接採用的動作。文中的趨勢更新到 2026 年 8 月。

如果你要的是數位行銷的完整輪廓，可以先讀數位行銷全貌的入門整理，再回來看數據面。搜尋行為是數位行銷的地基之一，但不是全部。

台灣上網基本面：2,230 萬人、96.7% 滲透率

報告引用聯合國資料，台灣人口在 2025 年 10 月約 2,310 萬。另據報告，2024 年底到 2025 年底人口減少 10.1 萬人，年減 0.4%。上網人口 2,230 萬，滲透率 96.7%，幾乎就是全民上網的狀態。換算下來，完全不上網的人口約 76 萬，佔 3.3%。對以台灣為主要市場的品牌，這組數字確立了一件事：數位管道不再是「年輕族群專屬」，而是接觸幾乎整個市場的預設通道。

人口結構裡還有幾個該記下的細節。女性佔 50.6%，男性 49.4%，性別比例接近均衡，消費溝通不需要因為性別結構大幅傾斜。80.9% 的人口住在都市，19.1% 在鄉村。地圖與在地搜尋在主要都會以外的城鎮，同樣是接觸在地消費者的通道。65 歲以上人口佔 20.1%，是年齡結構裡相當大的一塊，報告未提供各年齡層使用桌面或入口網站的交叉資料。熟齡人口佔比與裝置別市佔差異都值得注意，但不能把兩者直接連成因果，仍須查驗各年齡層的實際裝置使用資料。

行動裝置的密度比上網人口更驚人。GSMA Intelligence 的統計顯示，台灣活躍的行動網路連線在 2025 年底有 2,940 萬個，相當於總人口的 127%。連線總數高於人口數，表示部分連線可能由同一人持有，卻不能判定多門號在個人間是否普遍，也不能推得行動裝置承擔幾乎全部的網路使用。行動體驗與桌面體驗都應依自家流量資料分別檢查。Ookla 的量測補上速度面：行動網路下載中位數 114.28 Mbps，固定網路 251.58 Mbps，行動網速在到 2025 年 8 月為止的十二個月內成長了 33%。速度與密度相乘，代表搜尋後的落地體驗沒有藉口：頁面慢、版面亂、按鈕點不到，都會直接把搜尋得來的機會漏掉。

上網人口的變化方向也值得注意。上網人口另於 2024 年 10 月至 2025 年 10 月減少 9.8 萬人，降幅為 0.4%。這與人口年減 0.4% 的統計區間不同，無法直接判定滲透率是否持平。這組數字顯示人口與上網人口均比前一年略少，卻沒有量到個人的使用時間、搜尋次數或查詢種類。若要判斷既有使用者是否更常上網，須另行追蹤相關行為資料。對自家網站而言，可直接觀察既有搜尋流量的留存與變化。

社群與通訊的使用深度，則暗示「搜尋」在台灣從來不只是搜尋框裡的事。報告估計台灣有 1,810 萬個社群媒體使用者身分，相當於總人口的 78.4%，另據報告，81.1% 的上網者在 2025 年 10 月至少使用一個社群平台。GWI 對 16 歲以上上網者的調查裡，通訊軟體的月使用率達 97.0%，社群網路 93.0%，Email 81.3%，手機視訊通話 16.9%。平台廣告資源給出的個別規模依序是 YouTube 1,810 萬、Facebook 1,730 萬、Instagram 1,220 萬、TikTok 867 萬（18 歲以上）、Threads 665 萬、X 601 萬。

兩個誠實的提醒。第一，社群「使用者身分」不等於真人數，報告自己說明這類數字可能包含重複帳號，也可能只反映最大平台的去重結果，年度間的下降（台灣這一年減少 30 萬）也可能涉及資料源修正。單看估計值減少 30 萬，無法判定資料調整與真實使用變化各佔多少。第二，平台廣告資源的「可觸及」是廣告投放視角的估計，與每月活躍使用者不是同一件事。引用時保留這些屬性標籤，比追求數字整潔重要。

通訊軟體 97.0% 的月使用率，是另一個常被低估的數字。它意味著受調查的 16 歲以上台灣上網者中，幾乎每人每月都使用某種通訊服務，客服對話、社團討論、長輩圖與各種轉傳，都在搜尋引擎看不見的地方完成。這些對話不會出現在流量統計，卻實際影響口碑與推薦。品牌在訊息場景裡的體驗設計（回覆速度、語氣、資訊正確度），早已是搜尋旅程的隱形段落。把官方帳號的常見問答與官網的常見問題頁對齊，兩邊共享同一份維護清單，是跨場景一致性的最低成本做法。

對行銷團隊的意義可以一句話收攏：台灣是一個上網率近飽和、行動優先、年齡層偏熟齡、社群與通訊滲透極深的市場。搜尋策略的機會成本因此很高，一個搜尋場景的覆蓋缺口，都直接等於看得到卻沒接到的消費者。

搜尋引擎市佔：Google 約八成，Yahoo 與 Bing 在桌面端不可忽略

報告的投影片引用 StatCounter 資料呈現台灣搜尋引擎的轉介份額，量測期間為 2025 年 8 月。直接拉StatCounter 的台灣追蹤資料到 2026 年 8 月，會看到一個比想像中穩定的結構：全裝置口徑下，Google 的份額在 77.1% 到 82.7% 之間波動，2025 年 8 月是 78.6%，2026 年 2 月走到區間高點 82.71%，2026 年 8 月回到 78.44%。同期 Yahoo 約在 10.5% 到 14.9%，Bing 在 5.2% 到 8.6%。

這個「Google 約八成」的結構，與多數人直覺裡的「Google 等於搜尋」有段落差。放到全球對照更明顯：DataReportal 的全球報告引用同一個資料源，Google 在全球搜尋轉介的份額接近 90%。台灣的 Google 份額明顯低於全球均值，台灣全裝置數列裡 Yahoo 約佔一成到一成五，但全球與台灣的差額不能直接歸因給單一引擎。一種合理的解釋是，Yahoo 奇摩在新聞、信箱、股市與運動等內容上多年的累積，把一部分內容消費習慣連同搜尋入口一起留住，部分瀏覽器首頁與業者的預設安排可能也有貢獻（屬本站判讀，報告未提供因果分析）。熱搜榜還提供另一個觀察角度：Yahoo 本身就是台灣 Google 搜尋量第七大的關鍵字，顯示 Yahoo 一詞在該期 Google 搜尋榜排名靠前。榜單沒有後續點擊資料，不能判定搜尋者是否轉往 Yahoo 消費內容。

真正的結構性差異藏在裝置別。2025 年 10 月的資料裡，手機版 Google 份額 86.7%，Yahoo 12.3%，Bing 只有 0.41%。桌面版卻是另一個世界：Google 65.47%，Bing 17.43%，Yahoo 16.55%，2025 年 9 月桌面版 Google 甚至只有 63.71%。手機與桌面是兩個不同的搜尋生態，手機端 Google 近乎壟斷，桌面端 Google 只有三分之二，剩下三分之一由 Bing 與 Yahoo 分食。Yahoo 的搜尋後端自 2009 年微軟與 Yahoo 簽訂搜尋協議起，便由 Bing 的技術提供（協議明定 Bing 為 Yahoo 站點的獨家演算法搜尋平台）。

StatCounter 的方法值得標明：它衡量的是造訪第三方網站時，來自各搜尋引擎的頁面瀏覽轉介比例，不是搜尋次數，也不是使用者人數。不同文章若選了不同月份、裝置口徑或頁面快照與 CSV 版本，就可能引用出不同的市佔值。這些可在月度數列與頁面快照之間直接核對，其他方法細節仍須另查 StatCounter 的原始說明。看到單一數字時，先確認月份、裝置口徑與資料源，再決定要不要寫進簡報。同一份追蹤裡，2026 年 8 月的頁面快照顯示 Google 78.5%、Yahoo 12%、Bing 8.52%，與 CSV 明細的 78.44%、12.01%、8.56% 並不一致，這種微幅的樣本與版本差異就是一個例子。

對 SEO 的實際意義分成兩段。流量以手機為主的網站，把資源押在 Google 是合理的。但若你的受眾在上班時間用桌面上網，例如 B2B、金融、軟體與專業服務，桌面端 Yahoo 與 Bing 合計約三分之一，桌面流量比重高的網站值得檢查兩個引擎的收錄與實際來源流量。由於 Yahoo 的搜尋結果由 Bing 驅動，實務上只要照顧好 Bing 的收錄與索引，兩個管道可以一起顧到。

網站還沒提交過 Bing Webmaster 的話，可以先檢查 Bing 的收錄與站長工具設定。是否已有提交紀錄，應以自己站台的帳號與索引狀態確認。具體的提交與設定步驟，可以參考站上Yahoo SEO 其實是做 Bing 的實戰整理。想在 Yahoo 版面爭取更好排名的內容調整方向，則另有Yahoo 搜尋排名的攻略整理。這項工作是確認 Bing 能收錄同一份內容，並檢查它在 Bing 與採用其搜尋後端的 Yahoo 是否都能被找到。

還有一個容易算錯的地方：台灣 Bing 桌面版約 17% 的份額，不代表 Bing 帶來的流量是 Google 的四分之一。桌面與手機的頁深、停留與轉換情形，須用自家資料分別核對，而各站的桌面訪客與 Bing 訪客可能具有不同需求。這份市佔資料沒有商業意圖分布，是否具有較高轉換價值，仍須用自家查詢字詞與轉換報表確認。實際的流量結構要看自己網站的分析資料，市佔數字只提供「值得檢查」的線索，不是結論本身。

在簡報裡引用市佔，建議固定三個欄位：資料源、月份、裝置口徑。例如「StatCounter 全裝置，2026 年 8 月，Google 78.44%」一句話就把可驗證性補滿。若要講趨勢，附上區間而不是單月，例如「過去十二個月在 77% 到 83% 之間波動」。聽眾不一定懂方法論，但把條件寫清楚，至少能防止自己的結論被斷章轉引，這在數據傳播的鏈路上並不罕見。

台灣人搜什麼：熱搜榜前 20 的四種需求

報告投影片收錄了 Google Trends 的台灣熱門搜尋榜，期間是 2024 年 7 月到 2025 年 6 月，以相對指數呈現（最高查詢為 100）。前二十大依序是：天氣（100）、PTT（88）、翻譯（73）、Google（61）、YouTube（57）、Dcard（51）、Yahoo（47）、颱風（38）、IG（38）、FB（35）、NBA（34）、匯率（34）、ChatGPT（32）、LINE（30）、iPhone（27）、蝦皮（27）、新聞（27）、539（26）、高鐵（25）與 Local Guide Program（24）。

把這份榜單分類，會比逐項背誦更有用（分類是本站的判讀框架，報告本身沒有做這個切分）。第一大類是生活即時需求：天氣、颱風、匯率、高鐵、發票對獎的 539。這些詞在榜單中顯示生活資訊需求，但榜單沒有各月份的波動，也無法量出事件對搜尋的影響，內容機會在於提前備好季節性頁面與即時更新的能力。颱風季前一個月就把停班停課、防災、交通退改票的內容準備好，能讓讀者在事件發生前就找到可更新的資訊頁，但實際成效仍應看搜尋曝光與頁面使用紀錄。匯率與高鐵也進入前二十，但是否全年穩定仍須查看月度趨勢，重點在資訊的即時正確與頁面的持續維護。

第二大類是導航與平台品牌：Google、YouTube、Yahoo、IG、FB、LINE、蝦皮、新聞。使用者明明可以在網址列直接輸入網址，卻仍選擇用搜尋框找平台，這是導航型查詢的典型形態。對品牌端的啟示很直接：自家品牌字的搜尋結果頁就是門面，上面的官網連結、最新消息、評論與常見問題，決定了搜尋品牌字的人對品牌的第一印象。把品牌字當成資產來經營，包括官網標題描述的撰寫與聲譽內容的監控，是導航型行為下成本最低的防線。熱搜榜裡 ChatGPT 排第十三、iPhone 與蝦皮並列，同樣顯示品牌查詢在台灣搜尋量裡佔據醒目位置。

第三大類是論壇與社群：PTT 排第二、Dcard 排第六。PTT 與 Dcard 的名稱在熱搜榜靠前，足以說明這兩個論壇是醒目的搜尋詞。榜單沒有查詢修飾詞、搜尋結果曝光或訪後路徑，無法確認使用者是否為了找意見而搜尋，也無法量出論壇頁面的搜尋能見度。品牌面對這個現實有兩個動作：監看論壇上關於自己的討論，以及在內容裡誠實呈現使用情境與限制，讓討論者能自行判斷內容是否可信。想深入這個軸線，可以讀論壇內容與 AI 引用的經營指南，邏輯在 PTT 與 Dcard 上同樣適用。

第四大類是工具與新興入口：翻譯排第三，ChatGPT 已經排在第十三。這個名次顯示翻譯在這一期熱門查詢裡佔有顯著位置。榜單沒有訪談使用者，不能推定搜尋框在個人心中的角色，也不能判定這種查詢習慣持續了多久。而 ChatGPT 擠進前二十，顯示 ChatGPT 這個品牌在該期 Google 熱搜榜有相對高的查詢指數。榜單沒有個人使用頻率，也沒有同一批人的前後追蹤，無法單憑名次判定日常習慣已經形成，更不能比較它與流量統計何者先反映行為變化。

要留意榜單的方法論：Google Trends 只發布相對指數，不公布絕對搜詢量。把它當成需求結構的快照很稱職，拿來當精確的量測工具就超過它能力範圍了。想在選題時活用這套資料，站上有Google Trends 的關鍵字研究教學可以搭配著看。

熱搜榜呈現頭部詞，長尾查詢的商業貢獻則要用自家資料核對。頭部榜單的價值是告訴你市場的常識層長什麼樣：大家查天氣、查論壇、查翻譯。真正的內容機會在把這些常識需求拆細：與其寫一篇「天氣預報」，不如經營特定城市與特定活動的組合頁面。是否布局「翻譯」本詞，應先看搜尋結果與自家排名。另一種選題方式是回答「某種文件怎麼翻、找誰翻」的下游問題。頭部詞可提示選題，長尾詞是否帶來轉換須由站內數字檢驗，兩者需要的是不同的頁面策略與維護節奏。

搜尋的形態正在分散：八種上網活動透露的訊號

報告投影片引用 GWI 對 16 歲以上台灣上網者的調查，列出八種與「找資料」有關的線上活動。每月使用搜尋引擎的比例是 85.6%，仍是所有資訊取得行為裡最高的一項。地圖與位置服務 67.0%，用手機掃 QR Code 52.0%，每週用線上翻譯工具 40.1%，為了找產品與品牌資訊而上社群 37.1%，每月用手機做圖片搜尋 28.5%，每月使用 ChatGPT 24.3%，每週用語音助理 12.5%。

這組數字最有價值的地方，是它把「搜尋」攤開成多種形態。當每月有 67.0% 的受訪者使用地圖、停車或位置服務、37.1% 的人上社群找產品資訊、28.5% 的人用圖片搜尋時，所謂的搜尋優化就不該只等同於藍色連結的排名。實體店面在地圖上的資料完整度、商品照片在圖片搜尋裡的可發現性、社群上的品牌呈現，都是搜尋行為的延伸戰場。對有實體據點的商家，地圖與商家檔案的管理值得依自家曝光與轉換資料評估，這部分的完整做法整理在在地商家的 SEO 攻略裡。

翻譯工具的 40.1% 與語音助理的 12.5% 是兩個容易被忽略的訊號。每週使用線上翻譯工具的比例達四成，說明翻譯是受訪者常用的線上工具。這個問項沒有測量使用者如何學會對話式 AI，也無法判斷台灣的上手門檻是否低於其他市場。每週使用語音助理的比例為 12.5%，但語音助理不等於語音搜尋，這個數字不能直接當作語音搜尋的使用率，把資源投在「語音搜尋優化」之前，先確認它不是被國外趨勢文誇大的題目。

把台灣的 85.6% 放到全球脈絡裡看更有意思。Digital 2026 的全球總覽報告引用同一個調查體系，全球線上成人每月使用搜尋引擎的比例是 80.3%，是這個調查題有史以來的最低值，十二個月內相對下降了 2.5%。台灣比全球均值高出五個百分點，而且報告特別提醒，全球的下滑趨勢早在 2022 年第四季之前就開始了，把功勞或責任全歸給 AI 工具，是把一個緩慢的結構變化看得太戲劇化。

全球 GWI 的搜尋引擎月使用比例在過去十二個月相對下降 2.5%，台灣的 85.6% 是單期值。這組問項同時呈現多種資訊取得活動，尚不能判定台灣的查詢場景是否比過去更多。行銷上的對策不是棄守搜尋，而是把「被找到」的定義放寬：文字搜尋、圖片搜尋、地圖、社群、論壇與 AI 對話，各自有各自的收錄邏輯與內容格式偏好。同一份內容素材，拆成結構化頁面、圖片替代文字、商家檔案欄位與社群問答的版本，是分散時代的基本功。

QR Code 的 52.0% 也是行銷人該多看一眼的數字。這個問項只確認受訪者每月用手機掃 QR Code 的比例，沒有區分支付、菜單、報名或其他用途。若要判斷線下觸點如何接到線上內容，還須查看各入口的實際掃碼情境與後續行為。它與每月 67.0% 的地圖與位置服務使用率分屬不同問項，不能推算線下到線上的切換成本。實體觸點的數位體驗值得檢查，但對搜尋與口碑的影響需要另用訪站和轉換資料觀察。零售與餐飲品牌把 QR Code 落地頁當成搜尋旅程的一部分來設計，其成效可用掃碼後的停留、後續搜尋與實際轉換來追蹤，避免只憑掃碼使用率推算回報。

37.1% 的「上社群找產品與品牌資訊」則點出社交場景與交易場景的交會。這個比例代表超過三分之一的台灣上網者，把社群動態當成另類的搜尋結果頁。對消費品牌，官網內容與社群貼文不該是兩套文案：一致的產品命名、規格敘述與價格口徑，讓使用者在哪個場景查到都拿到同一個故事，這是最便宜的信任累積方式。

AI 分流的真實規模：行為層 24.3%，流量層 0.32%

「AI 正在取代搜尋」是 2026 年最常見也最含糊的宣稱。把 DataReportal 與 StatCounter 的資料拆成兩個層次看，畫面會清晰很多。第一層是行為層：GWI 調查裡，24.3% 的台灣上網者（16 歲以上）每個月使用 ChatGPT，不論 App 或網站。全球尺度上，Similarweb 估計 2025 年 8 月 ChatGPT 的行動 App 月用戶超過 5.5 億，網站的不重複裝置接近 5 億。OpenAI 執行長 Sam Altman 在 2025 年 10 月初的活動上稱每週用戶達 8 億，Kepios 依此推估月用戶約 10 億。Google 自己也公布 AI 搜尋摘要每月觸及超過 20 億使用者。近半數全球線上成人對人工智慧表示興奮。

第二層是流量層：StatCounter 的搜尋、社群與 AI 聊天機器人三分比較衡量的是「造訪網站的流量從哪種服務轉介而來」。台灣在 2025 年 8 月，搜尋佔 96.75%，社群 3.02%，AI 聊天機器人 0.23%。到 2026 年 8 月，搜尋 95.71%，社群 3.97%，AI 聊天機器人 0.32%。一年之間，AI 工具的轉介份額從 0.23% 成長到 0.32%，相對增幅約四成，但絕對值仍然很小。

這兩層數字經常被混為一談，但它們量的是不同的東西。24.3% 是「人們說自己每個月會用 ChatGPT」，0.32% 是「造訪網站的流量裡有多少由 AI 服務轉介」。前者呈現受訪者自陳的月使用比例，後者只說明 AI 聊天機器人在網站引薦中的份額仍小。兩者沒有共通分母，不能由此推算一次 AI 對話之後有多少人造訪外部網站。對內容經營者，可把AI 搜尋中的回答提及、引用與實際點擊分開記錄，避免只用網站引薦份額衡量品牌在 AI 回答中的呈現。

轉介為什麼這麼少？這份 StatCounter 序列只能確認 AI 聊天機器人的網站引薦份額低，沒有拆出介面設計、連結位置與查詢意圖各自的作用。要解釋原因，須另行觀察 AI 回答中的外鏈呈現、使用者點擊與後續訪站路徑。在取得這些資料前，不能把低引薦份額歸因於特定介面機制。

AI 工具內部的份額變化，同樣有資訊量。在StatCounter 的 AI 聊天機器人追蹤裡，台灣 2025 年 8 月 ChatGPT 佔 83.61%，Google 幾乎沒有存在感。到 2026 年 2 月 ChatGPT 降到 54.12%，Gemini 升到 26.23%，Perplexity 一度有 12.31%。2026 年 8 月的最新值是 ChatGPT 64.67%，Gemini 25.95%，Perplexity 4.44%，Copilot 2.77%，Claude 2.17%。AI 分流本身也在再分流，而且波動幅度遠大於搜尋引擎市場。斷言「AI 搜尋已經定局」的說法，在這組月度波動面前站不住。

Gemini 的份額在 StatCounter 數列中，從 2025 年 8 月的 2.72% 升至 2026 年 2 月的 26.23%，是這段期間適合單獨理解的變化。這份轉介資料只顯示 Gemini 的份額在觀察期內上升，沒有量到上升原因。產品入口與預設安排可能影響工具選擇，但是否由 Google 的整合策略造成，還需要產品變更紀錄與使用者行為資料交叉驗證。對行銷人員而言，較穩妥的做法是觀察多個 AI 工具，而不把單一份額變動直接寫成平台策略的結果。監測品牌在 AI 回答裡的能見度時，主要工具都要看，不能只盯自己習慣用的那一個。

單看 Google 與 ChatGPT 的對比，結論也類似。StatCounter 的Google 對 ChatGPT 轉介比較裡，台灣 2026 年 8 月 Google 99.72%，ChatGPT 0.28%，過去十二個月 ChatGPT 的份額在 0.15% 到 0.29% 之間移動。Google 全球口徑的搜尋轉介份額仍有近 90%，處於十年區間的低檔，但報告自己也提醒，轉介比例下滑不等於使用量下滑，這份資料也未單獨量到零點擊與答案就地完成各造成多少轉介變化。若要處理搜尋曝光與造訪分開衡量的問題，可參考零點擊搜尋的因應策略，再以自家資料追蹤兩者的變化。

網站流量榜把整幅拼圖補齊。Similarweb 對台灣網站的估計（2025 年 6 到 8 月月均）裡，google.com 以 8.87 億次造訪排名第一，youtube.com 3.95 億次第二，facebook.com 1.96 億次第三，yahoo.com 1.39 億次第四，chatgpt.com 以 5,440 萬次排第七。Semrush 的八月單月榜同樣把 google.com 排第一（8.8 億次造訪、4,280 萬不重複訪客），chatgpt.com 排第十一（5,170 萬次），Semrush 估計的平均停留時間有 23 分 45 秒，在該榜僅次於 youtube.com 的 27 分 13 秒，高於 google.com 的 16 分 54 秒。同一站點在 Similarweb 口徑下則是 6 分 12 秒，兩種估計方法的落差，提醒我們引用停留時間時同樣要標明資料源。兩套估計都顯示 chatgpt.com 有可觀造訪量，但停留時間相差很大。無法由這兩個數字斷言它高於絕大多數內容網站，引用時仍應明確標出採用的估計來源。

這三個來源分別記錄 ChatGPT 的受訪月使用比例、品牌查詢名次與網站造訪估計，顯示它已是值得追蹤的入口，但沒有量到 AI 對話承擔多少資訊查詢。但 0.32% 的轉介份額說明，它還沒有接管「導流到網站」這個搜尋引擎的傳統角色。對行銷團隊，務實的定位是把 AI 場景當成新的能見度戰場來經營，而不是當成流量渠道來期待。這條路線的完整方法，可以接著讀GEO 與 SEO 的差異解析。

從網站流量地圖看搜尋入口與內容集散地

報告的兩份網站榜單（Similarweb 與 Semrush，估計口徑不同，數值差異屬正常），描出了台灣網路流量的地圖。網站造訪量集中於 google.com：該域名在 Similarweb 榜估計有近 9 億次月造訪，本地版 google.com.tw 另有 3,240 萬次（Similarweb 榜第 20 名），且平均每次造訪翻 22.23 個頁面，這是該站每次造訪頁數的估計，未區分搜尋、導航與其他站內操作。若要判斷連續查詢，還須另有站內事件或查詢流程資料。

內容集散地的名單則很有台灣特色。PTT.cc 在 Similarweb 榜有 4,110 萬次月造訪，Semrush 榜 4,670 萬次。Dcard 兩榜分別為 3,970 萬與 2,830 萬次，Similarweb 口徑的不重複訪客有 1,050 萬。Threads 3,950 萬與 3,560 萬次。維基百科 5,020 萬與 6,240 萬次。蝦皮 5,370 萬與 5,520 萬次。新聞媒體裡 udn.com、ettoday.net、ltn.com.tw 都在二十名上下。把熱搜榜與這份榜單對照，可見 PTT、Dcard 與蝦皮既出現在熱門查詢詞，也有可觀的網站造訪估計。兩份彙總榜單沒有串接同一人的搜尋與訪站資料，入口和終點的關係仍待另行驗證。

維基百科的位置值得單獨一提。它在兩份榜單都穩居前十，這兩份網站榜單只能證明維基百科在台灣有可觀造訪量，沒有測量 AI 工具引用它的頻率。品牌若發現公開知識庫的資訊有誤，可依各站規範修正，再另以實際搜尋結果與 AI 回答檢查能見度，不能只由網站排名推定兩邊都會受益。

從這些榜單推到內容策略，有兩個待驗證的方向（屬本站判讀，報告未直接提出建議）。第一，論壇與社群站點在網站榜單有可觀造訪量，產品與服務的討論聲量、評價與問答內容，值得分別在 Google 結果頁與 AI 回答中觀察。這份網站流量榜沒有量到論壇討論對兩者的影響，也沒有 AI 訓練或檢索來源的資料。第二，電商網站有可觀造訪量，但這份榜單沒有站內搜尋資料。品牌可另行檢查商品在電商站內的搜尋呈現。

四種常見的誤讀

這份報告的數字在社群轉傳時，常見四種走樣的讀法。第一種是把「96.7% 滲透率」讀成「全人口都被數位觸及」。實際上約有 76 萬人不在網路上。報告沒有細分這群人的年齡與居住地。衛福、長照、地方醫療等服務若要評估離線觸及缺口，仍須核對各自目標客群的實際通路使用情形。滲透率是上限的近似，不是覆蓋的保證。

第二種是把單月市佔當成趨勢。Google 在台灣的轉介份額單月可以差到五個百分點以上，2026 年 2 月的 82.71% 與 2025 年 9 月的 77.1% 相差 5.61 個百分點，僅憑這兩個月份無法判定長期方向。判斷趨勢至少要看十二個月的序列，並區分裝置口徑，否則很容易把雜訊寫成故事。

第三種是把使用率當市佔。24.3% 的 ChatGPT 月使用率與 0.32% 的 AI 轉介份額常被引用在同一句話裡，彷彿 AI 已經拿走搜尋的四分之一。前者是行為滲透，後者是流量分配，單位不同、不可互換。同樣的謹慎也適用於「85.6% 用搜尋引擎」與「Google 市佔約八成」這兩個數字，一個講人，一個講流量，放在一起時要說清楚誰是誰。

第四種是把平台規模當流量保證。YouTube 在台灣有 1,810 萬用戶、facebook.com 每月近兩億次造訪，這些數字說明場所的規模，不代表品牌出現在其中就會被看到。平台規模決定的是潛在池子，內容與廣告的品質決定實際接觸。把場所規模直接換算成觸及預估，是多數社群簡報高估成效的起點。

行銷團隊可以怎麼用這份報告

資料的價值在於換成決策。第一個動作是校準市場假設：96.7% 的上網率、127% 的行動連線密度、44.8 歲的年齡中位數，共同描述的是一個成熟且熟齡化的市場。預算配置若還假設「網路主要觸及年輕人」，或把數位管道當成輔助角色，都與資料呈現的現實脫節。同樣地，純線上觸及會漏掉 76 萬不上網的人，對特定品類來說，這 3.3% 的觸及成本需要其他通道來補。

第二個動作是按裝置與引擎分配搜尋能量。以行動流量為主的品牌，主力放在 Google 的行動體驗與速度。以桌面流量為主的品牌，把 Bing 與 Yahoo 納入常規工作流，從網站提交、結構化資料到成效追蹤都分開檢查。判斷自己屬於哪一邊的方法很樸素：打開分析工具看作業系統比例，再對照產業別的桌面使用情境，不需要猜。

第三個動作是分開追蹤流量與品牌能見度。流量層照舊看 Google Search Console、Bing Webmaster 與分析工具的管道報表，另把 AI 轉介流量（來自 chatgpt.com、gemini 或其他 AI 服務的參照來源）單獨拉出來追蹤，雖然量小，趨勢比絕對值有信息量。另設品牌能見度檢查，定期查看品牌關鍵字在各 AI 工具裡的回答內容。這項檢查與 GWI 的使用行為調查不同：自我介紹是否正確、推薦時是否被點名、價格與規格是否過期。流量報表與回答稽核可分別訂定檢視頻率，再依實際變化調整。

第四個動作是內容格式的多元化。GWI 的 85.6% 衡量每月使用搜尋引擎，顯示搜尋引擎仍有高使用比例，但 67% 的地圖、停車或位置服務使用、28.5% 的圖片搜尋與 24.3% 的 ChatGPT 使用，各自對應不同的內容規格：完整的商家檔案、可被檢索的圖片替代文字與檔名、直接回答問題的精簡段落。這些格式調整對既有內容是加法工程，不需要推翻重做。

若還要排優先序，可以用兩個軸快速分類：該形態的使用者規模，以及自家內容在該形態的現況缺口。搜尋引擎的受訪月使用比例在這組問項中最高。是否只需維護既有內容，仍要看自家搜尋流量與內容缺口。地圖與位置服務有較高的受訪使用比例，有實體據點的商家可先檢查商家資料是否完整，再依自家缺口排優先序。圖片搜尋與 ChatGPT 各有一定受訪使用比例，品牌在 AI 回答中的能見度則須另行檢查。現有資料沒有競爭程度與投入報酬。可先盤點自家內容缺口，再用曝光、引用與轉換紀錄決定投入順序。語音助理規模尚小，列入觀察即可。把資料對到自己的產業情境後，優先序通常自己會浮出來。

收尾是時間感的校準。這份報告的資料多數取自 2025 年下半年，搜尋市佔與 AI 份額的月度追蹤已經更新到 2026 年 8 月，兩者都顯示結構相對穩定、AI 側變動較大。合理的節奏是每年固定讀一次年度報告校正大方向，每季掃一次月度追蹤確認沒有結構性轉折，而不是每天盯著波動做反應。是否出現結構變化，仍須回看一段完整的月度序列，焦慮以天為單位，並不會讓策略變得更好。

落到團隊分工，這些動作其實都很輕。SEO 負責的人多一次 Bing 提交與一次 AI 轉介來源的報表設定。內容團隊在寫產品頁時，把規格與常見問題寫成可以直接被引用的獨立段落。客服與社群小編把常見誤會整理回內容團隊，因為訊息場景裡的疑問，常是下一批搜尋內容的題目。數據報告的價值最終落在這些小地方，而不是在會議室裡變成一頁漂亮的圓餅圖。

台灣的搜尋環境在 2026 年可以先看三個觀察：Google 在搜尋引擎轉介中仍佔最大份額，桌面端存在著真實的第二市場，GWI 訪問顯示 AI 對話已有一定使用比例，StatCounter 則顯示它的網站轉介份額仍低，兩種數字不能證明注意力從搜尋引擎轉移了多少。把這三個觀察放進年度規劃，比追逐單一月份的市佔數字更能做出正確的資源配置。月度數字持續更新，是否形成結構變化應回看一段完整序列。等下一次年度報告出爐，值得回頭檢查的只有三個訊號：桌面端 Yahoo 與 Bing 的份額是否還撐在三成上下，AI 工具的月使用率是否跨過三分之一，以及 AI 轉介份額有沒有出現量級式的跳升。三個訊號都沒變，策略就不必跟著新聞標準起舞。

常見問題