2023—2026年中国用户搜索习惯变化：AI搜索与社交搜索趋势分析

以前研究中国用户的搜索习惯，站长通常只需要关注百度、360和搜狗等搜索引擎。用户输入关键词，浏览搜索结果，点击网页，再决定是否继续阅读、注册或者购买。

到了2026年，这条路径已经无法完整解释用户获取信息的方式。想找旅游攻略，有人直接打开小红书；想了解商品使用体验，可能先去抖音看视频；需要比较多个技术方案，可以向DeepSeek或Kimi提出问题；真正准备购买时，又会进入淘宝、京东等电商平台重新搜索。

搜索没有消失，而是被分散到了不同的应用和使用场景中。对网站运营者来说，这种变化影响的不只是关键词排名，还涉及内容形式、流量来源、品牌曝光以及最终转化路径。

结合CNNIC、QuestMobile等机构截至2026年9月已公开的资料，可以观察到几个比较明确的变化。不过，不同机构的统计对象和计算方式并不相同，传统搜索引擎用户规模、AI产品使用人数、平台搜索次数与网站引荐流量不能直接放在一起比较。

中国搜索用户规模发生了什么变化

传统搜索引擎仍然拥有庞大的用户基础，但近几年的用户规模出现了明显变化。

根据CNNIC发布的中国互联网络发展状况统计报告，2023年12月至2025年12月的搜索引擎用户规模如下：

可以看到，2024年搜索引擎用户规模曾有所增长，但到2025年底又出现下降。根据第57次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2025年12月，中国网民总规模达到11.25亿人，互联网普及率为80.1%。

这说明在互联网人口总体规模仍然庞大的背景下，传统搜索引擎的用户覆盖情况已经发生变化。

不过，仅凭这组数据，不能直接认定减少的搜索引擎用户全部转移到了AI、抖音或者小红书。用户可能同时使用多个平台，也可能受到调查口径和使用习惯变化等因素影响。要证明具体流向，还需要能够追踪跨平台行为的研究数据。

AI搜索为什么成为新的信息入口

与传统搜索引擎用户规模变化形成对照的，是生成式人工智能用户数量的增长。

CNNIC数据显示，2024年12月，中国生成式人工智能产品用户规模为2.49亿人。到2025年6月，这一数字增长至5.15亿人；2025年12月进一步达到6.02亿人。

2026年2月发布的第57次报告指出，2025年底生成式人工智能用户规模较上一年末增长141.7%。

这一变化意味着AI工具已经从少数技术用户尝试的新产品，逐渐进入更广泛的信息获取和日常工作场景。

传统搜索通常要求用户自己阅读多个网页、比较信息并整理答案。生成式AI则可以把问题理解、资料检索和答案组织结合起来。

例如，用户希望了解“WordPress和Typecho哪个更适合个人博客”，传统搜索可能需要分别打开功能介绍、安装教程和社区讨论。而在支持联网的AI工具中，用户可以直接提出完整问题，并继续追问部署成本、使用门槛和功能差异。

这种交互方式改变的是信息整理过程，并不意味着AI一定比原始网页准确。涉及最新产品价格、法律政策、医疗信息或者技术版本时，仍然需要检查原始来源。

传统搜索引擎还有没有价值

AI用户规模增长，并不意味着百度等传统搜索引擎已经失去作用。

截至2025年底，中国仍有约7.82亿搜索引擎用户。对于网站运营者而言，这是一个不能忽略的用户基础。

传统搜索引擎在网站导航、查找官方资料、寻找具体网页、核实信息和获取实时搜索结果等场景中，仍然提供重要的信息检索能力。

同时，传统搜索引擎自身也在引入AI。CNNIC第57次报告提到，2025年搜索引擎企业积极向智能搜索转型，通过AI对网络信息进行归纳整理，并直接回答用户问题。

因此，不能把传统搜索和AI搜索简单理解为两个完全独立的市场。百度等搜索产品正在把生成式回答融入原有检索流程，而独立AI工具也可能依赖外部搜索系统寻找网页资料。

对站长来说，保持网页可抓取、可索引、内容准确和结构清晰，仍然是搜索优化的重要基础。

社交平台如何改变搜索习惯

如果说AI搜索改变的是获取答案的方式，那么抖音、小红书和微信等平台，改变的更多是搜索发生的位置。

过去，用户可能先打开百度搜索“成都旅游攻略”，然后进入不同网站阅读文章。

现在，部分用户会直接进入小红书搜索目的地，查看图文笔记、旅行路线和评论；也可能通过抖音搜索景点视频，观察真实环境、交通情况以及其他游客的体验。

这类搜索与传统网页搜索存在一个明显区别：用户通常不会把搜索和内容消费完全分开。

例如在短视频平台，用户可能先看到一段露营视频，对视频中的帐篷产生兴趣，随后搜索产品名称，再浏览测评或者进入商品页面。

搜索需求不是一开始就明确存在，而是在浏览内容的过程中被触发。

对于小红书，用户也可能在搜索某个产品以后，继续查看不同用户的使用体验、评论区讨论和替代方案。

这些行为使搜索逐渐成为内容发现、信息验证和消费决策的一部分。

不同搜索平台适合哪些需求

当前中国用户能够使用的搜索入口很多，但不同平台的内容组织方式和服务能力并不相同。

从网站运营角度，可以按照用户需求建立一个简单的观察框架。

这张表反映的是不同平台的功能和典型使用场景，而不是全国用户的平台偏好排名。同一个用户可能在一次消费决策中连续使用多个平台。

因此，品牌不能仅凭某个平台用户规模较大，就断定它一定适合自己的业务。

移动端仍然是主要使用环境

搜索入口分散的另一个基础，是智能手机已经成为绝大多数中国网民的上网设备。

根据CNNIC第57次报告，截至2025年12月，中国手机网民规模达到11.21亿人，占整体网民的99.6%。

QuestMobile发布的2025年中国移动互联网年度报告则显示，2025年12月中国移动互联网月活跃用户规模达到12.76亿，用户月人均单日使用时长为7.96小时。

这里需要注意，QuestMobile移动互联网月活与CNNIC网民规模采用不同的统计方法，不能简单理解为中国有12.76亿个独立自然人上网。

这些数据至少说明，移动应用已经承载大量日常数字活动，搜索自然也越来越多地嵌入这些应用。

对于网站来说，移动适配已经不是一个附加选项。页面打开速度、正文排版、广告干扰、按钮大小、图片加载和表单填写体验，都会影响移动用户能否顺利完成任务。

PC端为什么仍然不能忽略

移动互联网用户规模庞大，不代表所有搜索需求都应该只围绕手机设计。

例如开发人员寻找API文档时，可能需要同时打开代码编辑器、浏览器和多个技术资料页面。企业采购人员比较软件方案时，也可能需要在表格、PDF和产品网站之间切换。

这类工作流程通常更容易发挥PC端大屏幕、多窗口和键盘输入的作用。

因此，设备策略应该取决于业务场景，而不是简单认为所有行业都必须放弃桌面网站。

内容站可以重点保障移动阅读体验，同时保留清晰的桌面排版；在线工具则需要根据用户实际操作方式，决定哪些交互更适合PC端。

用户搜索正在从关键词变成问题

传统关键词研究经常围绕几个短词展开，例如“网站测速”“SEO工具”“服务器推荐”。

但用户真正需要解决的问题可能复杂得多。

例如：

• 为什么同一个网页在PSI和Lighthouse中的分数不一样？

• 预算有限的个人博客应该选择哪种服务器？

• 网站更换域名以后，原来的搜索流量还能保留吗？

• 没有编程基础，应该怎样给网站添加结构化数据？

这些查询不仅包含关键词，还包含使用条件、具体问题和期望结果。

生成式AI让用户能够使用更自然的语言表达需求，但这种写法同样适合传统网站内容建设。

对于内容站而言，一篇文章是否有价值，不应该只看标题中包含多少次核心关键词，还要看它能否完整解释问题、提供操作步骤，并说明实际限制。

教育搜索更重视问题解决过程

在教育领域，用户可能通过搜索寻找课程资料、考试政策、学习方法，也可能使用AI工具解释知识点或辅助整理学习内容。

对于教育内容网站，真正值得区分的是不同需求之间的差异。

搜索“考研报名时间”的用户，需要的是准确、及时的信息；搜索“高等数学怎么复习”的用户，可能需要系统化学习路径；搜索某道数学题，则更关注具体解题过程。

这些需求不适合用同一种内容模板处理。

特别是涉及招生政策、报名条件和考试安排时，内容应当明确适用年份和地区，并尽量指向官方发布渠道。

AI能够辅助学习，但如果网站只是批量生成没有核对的答案，反而可能增加错误信息传播风险。

医疗搜索需要更明确的信息来源

健康信息同样存在大量搜索需求，但医疗相关内容与普通消费推荐不同，错误信息可能直接影响用户决策。

CNNIC数据显示，截至2025年12月，中国互联网医疗用户规模为4.11亿人。这反映的是互联网医疗应用用户规模，并不等于所有人都使用AI问诊。

用户可能搜索症状解释、医院科室、预约流程、检查项目以及药品说明。不同问题需要提供不同层级的信息。

例如搜索“附近医院怎么预约”，网页需要提供准确的机构信息和预约入口；搜索某种疾病的治疗方法，则应明确医学依据、适用范围和信息更新时间。

AI生成的医疗回答不能替代专业诊断，网站也不应该为了争取搜索曝光而编造治疗效果、诊断准确率或患者案例。

对于医疗内容运营，内容来源、作者资质、审核机制和更新记录，比单纯追求关键词覆盖数量更重要。

电商搜索逐渐连接内容与交易

电商行业中的搜索行为通常包含多个阶段。

用户可能先在社交平台看到一件商品，随后搜索产品名称和使用体验，再进入电商平台比较规格、价格、评价和售后政策。

这一过程中，前期搜索不一定立即产生订单，但可能影响最终购买选择。

对电商网站来说，仅仅优化一个商品标题往往不够，还需要提供完整的产品信息。

例如销售空气净化器，可以围绕适用面积、滤芯成本、噪声、维护方式和不同型号区别建立内容。产品页面负责呈现规格、价格和购买入口，知识文章则负责解释用户尚未解决的问题。

这种内容分工既适用于传统SEO，也能为生成式AI和其他信息平台提供更清楚的产品资料。

本地搜索更强调即时信息

与一般知识搜索不同，本地生活需求往往包含明确的位置和时间条件。

用户搜索“附近有没有修电脑的店”，需要的不只是维修知识，还包括门店位置、营业时间、联系方式和服务范围。

搜索“附近药店是否营业”时，过期的营业时间可能比没有搜索结果更影响用户体验。

因此，本地商家应该优先维护准确的基础信息，包括门店名称、地址、联系电话、营业状态、服务项目和价格说明。

网站、地图服务、电商平台和社交账号中的信息最好保持一致。如果平台之间出现不同的电话号码或营业时间，用户很容易在最后一步放弃联系。

对于本地服务而言，搜索优化不仅是内容曝光，也包括用户能否顺利完成预约、导航、咨询或购买。

年龄和地域差异应该怎么看

研究搜索用户时，年龄、地区、职业和教育背景都可以作为观察维度，但不宜直接给整个群体贴上固定标签。

例如，不能仅凭年龄认定所有年轻人都只看短视频，或者所有中老年用户都不愿意使用AI。

事实上，QuestMobile的AI应用研究已经观察到不同年龄和城市层级用户参与AI产品使用的情况。CNNIC的报告也显示，互联网正在进一步向农村和老年群体普及。

具体到某个网站，用户画像应该建立在自己的真实访问和转化数据上。

如果网站主要销售农业设备，那么县域用户可能更关心型号、维修、运输和售后；如果网站提供企业级软件，则应该观察企业规模、岗位职责和采购流程，而不是只按性别或年龄划分内容。

地域分析也需要注意，北上广深、二三线城市和县域市场之间可能存在不同的服务供给和消费条件，但没有可靠调查时，不应直接断言某个城市层级的搜索意图占比是多少。

搜索次数不等于网站流量

在比较不同搜索平台时，经常会看到市场份额、搜索次数、月活用户和点击率等数据混合出现。

这些指标需要严格区分。

例如StatCounter提供搜索引擎市场份额，但其官方方法说明指出，相关数据来自安装统计代码的网站所接收到的搜索引擎引荐访问，而不是统计所有搜索引擎实际产生了多少次查询。

因此，StatCounter中的百度市场份额，不能直接解释成“全国有相同比例的人使用百度”，更不能用来推算小红书和抖音应用内部的全部搜索次数。

同样，AI平台每月有多少活跃用户，也不等于这些用户每个月会给外部网站带来多少点击。

如果没有统一的统计范围、时间、样本和计算方法，就不应该把不同机构的数字拼接成一张所谓的全国搜索平台排行榜。

搜索结果点击率应该如何理解

传统SEO通常会观察CTR，也就是点击率。

点击率可以用于衡量特定搜索展示位置获得点击的情况，但它高度依赖关键词、排名、设备、搜索结果样式和品牌认知。

例如一个明确搜索品牌官网的用户，与搜索“什么是SEO”的用户，点击行为就可能完全不同。

生成式AI又增加了新的复杂性。AI可能直接回答问题，也可能显示多个引用来源。用户可能在不访问网站的情况下完成信息获取，也可能因为需要进一步核实而点击来源。

因此，不能笼统声称传统搜索CTR已经统一下降到2%至3%，AI搜索CTR则统一达到5%至6%。没有统一样本、分母和归因口径，这类数字缺乏可比性。

网站更应该根据自己的搜索资源平台、流量分析和转化记录，观察不同页面的实际表现。

未来搜索会走向什么方向

从当前产品发展来看，至少有三个值得持续观察的方向。

一个是多模态搜索。用户不再必须通过文字描述问题，还可以通过图片、语音和视频输入信息。商品识别、翻译、旅行和设备故障排查，都存在这样的应用空间。

另一个是AI与搜索进一步融合。用户可能通过一段自然语言完成多个信息检索步骤，再让系统组织比较结果。

还有一个方向是搜索与具体服务连接。例如用户查询商品以后直接查看库存，搜索餐厅之后完成预约，或者比较旅行路线后继续处理行程安排。

不过，未来功能可能出现，不等于2030年的市场份额、准确率和用户渗透率已经可以确定。诸如“AI搜索将占据75%的市场”“医疗AI准确率达到95%”等精确预测，如果没有明确的研究模型和原始来源，就不宜作为事实传播。

对网站运营者来说，比预测某个平台几年后会占据多少市场份额更实际的事情，是持续观察自己的用户现在从哪里来、提出什么问题，以及哪些渠道真正带来有价值的访问。

参考资料

1. CNNIC第57次中国互联网络发展状况统计报告

2. CNNIC第55次中国互联网络发展状况统计报告

3. QuestMobile2025中国移动互联网年度报告

4. StatCounter搜索引擎市场份额统计方法

5. Google生成式AI搜索优化官方指南