AI in Search Reduces Publisher Referrals Without Improving User Experience: Experimental Evidence
生成式AI搜索降低发布者点击且未改善体验：实验证据
🧭 生成式AI搜索的因果效应评估
University of Pennsylvania · Northeastern University
基于1,100人的预注册田野实验，证明Google AI搜索减少发布者点击，AI Mode还损害体验与信任
📌 工作参考价值
- 在搜索/推荐结果页引入LLM摘要或对话式回答时，必须同时观测下游详情页、广告、商家页的CTR和GMV；本实验显示AI Overviews会系统性蚕食外部点击，不能只看搜索侧满意度。
- 完全“无链接”的AI Mode会显著降低用户信任与体验，电商搜索应保留原文链接、商品卡片等可点击出口，采用混合UI而非纯答案界面。
- 可复用其预注册现场实验设计：在真实搜索引擎上通过浏览器扩展随机屏蔽/保留AI功能，估计因果效果；对AI搜索/推荐功能灰度可用类似RCT，避免观察性偏差。
- 生成式推荐/Agent回答场景需监控“答案终结率”和后续跳转率，防止Agent直接给结论抑制用户探索和交易路径，必要时加入引用、相关推荐、追问按钮来平衡信息效率与商业流量。
动机：生成式AI被整合进搜索后，用户可能更多停留在答案页而不再点击第三方发布者，威胁内容供给生态；但此前缺乏因果证据。
方法：在Google Search上开展预注册的现场实验（N=1,100），通过浏览器扩展控制被试看到AI Overviews、AI Mode或传统搜索结果，测量点击行为、主观体验和信任。
关键结果：移除AI Overviews和AI Mode会提升发布者CTR；仅保留AI Mode的对话式搜索会降低发布者点击，同时恶化用户体验和对Google信息的信任。说明生成式AI搜索重塑了注意力分配，对上游内容方有直接经济后果。