趋势解读:Google updates AI search to include ‘expert advice’,解读最新 AI 进展
谷歌更新AI搜索,整合网络论坛内容以提供‘专家建议’,但准确性和权威性仍存疑。
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谷歌正在更新搜索,通过为链接添加额外的上下文(例如来自网络论坛的对话)以及突出显示用户新闻订阅的链接的功能来完善其人工智能体验。虽然引用网络论坛和讨论板可以帮助用户找到更多利基查询的答案,但这种设计选择也可能会变得混乱。两年前,谷歌彻底改革了其搜索体验,将人工智能置于首位和中心位置——当你搜索某些内容时,谷歌经常会调出“人工智能概述”,这引起了用户不同的反响。人们很快指出了该功能如何被利用,因为它无法识别讽刺或来自可疑来源的信息。 (它引用了《洋葱报》告诉人们“每天吃一小块石头”的说法,并利用 Reddit 建议人们在披萨上涂胶水,以使奶酪粘得更好。)尽管谷歌的人工智能概述已经有了显着改进,但它们仍然像法学硕士支持的任何东西一样容易产生幻觉。 《纽约时报》最近的一项分析发现,人工智能概述大约十分之九是正确的。但对于一家每年处理数万亿次查询的公司来说,这样的成功率意味着每分钟有数十万次搜索得出不准确的结果。当然,并不是每个搜索都有客观的是或否的答案,这就是为什么谷歌可能希望从人们讨论此类问题的网络论坛中获取声音——这也是人们经常在谷歌搜索末尾添加“Reddit”的原因。 “对于许多搜索,人们越来越多地寻求他人的建议,”谷歌解释道。 “为了帮助您找到最有用的见解来进一步探索,人工智能响应现在将包括来自公共在线讨论、社交媒体和其他第一手来源的观点预览。我们还为这些链接添加了更多背景信息,例如创建者的姓名、用户名或社区名称,以帮助您决定您可能想要阅读或参与哪些讨论。”但现在谷歌正在使其人工智能概述的作用变得复杂化。人工智能概述是否应该回答问题,或者是否应该为您提供可能包含您正在寻找的信息的各种来源?这基本上不就是一个普通的谷歌搜索吗?谷歌至少会为其人工智能概述评论的来源添加更多背景信息,这可能会帮助用户解读他们是否从值得信赖的来源获取信息。这类似于 ChatGPT 或 Claude 有时会提供支持其主张的链接。尽管如此,我们还是建议仔细检查人工智能是否对这些引文的有效性产生了幻觉。当您通过我们文章中的链接购买时,我们可能会赚取少量佣金。这并不影响我们的编辑独立性。 Amanda Silberling 是 TechCrunch 的资深撰稿人,内容涉及技术与文化的交叉点。她还为 Polygon、MTV、Kenyon Review、NPR 和 Business Insider 等出版物撰稿。她与科幻小说作家伊莎贝尔·金 (Isabel J. Kim) 共同主持了有关网络文化的播客“Wow If True”。在加入 TechCrunch 之前,她曾担任基层组织者、博物馆教育家和电影节协调员。她拥有学士学位。他拥有宾夕法尼亚大学英语学士学位,并曾在老挝担任普林斯顿亚洲研究员。您可以通过发送电子邮件至 amanda@techcrunch.com 或通过 Signal 上的@amanda.100 发送加密消息来联系或验证 Amanda 的联系。
核心信息
谷歌更新AI搜索,整合网络论坛内容以提供‘专家建议’,但准确性和权威性仍存疑。
- 谷歌AI搜索新增网络论坛内容,引发权威性争议。
- AI概述准确率仅90%,仍有幻觉风险。
- 用户搜索习惯转向寻求“真人建议”。
- 谷歌需平衡AI回答与来源呈现。
- 对内容营销和SEO策略有直接影响。
详细解读
信号:谷歌正在将AI搜索从单纯回答问题,转向整合网络论坛等用户生成内容,以提供“专家建议”。这标志着AI搜索产品方向的一次重要调整——从追求单一权威答案,转向呈现多样化的真人经验。
为什么重要:AI概述(AI Overviews)虽然提升了搜索效率,但准确性不足(约90%正确率)和幻觉问题一直饱受诟病。引入论坛内容虽然能丰富答案,但也可能放大错误信息(如过往的胶水披萨案例)。这一更新试图在AI效率与真实用户经验之间找到平衡,但也让搜索的结果可靠性更加复杂。
对谁有价值:对内容创作者和SEO从业者,论坛和社交媒体的内容将获得更多AI推荐机会,优化UGC内容策略变得紧迫;对普通用户,可以更容易看到不同真实观点,但也需自己辨别信源;对广告商和品牌,AI搜索的变化可能改变流量分配格局。
怎么行动:1. 内容运营应关注论坛和社区讨论的质量,提升被AI引用的概率。2. 企业需监测自身品牌在AI搜索结果中的呈现,尤其是论坛讨论中的口碑。3. 用户在使用AI搜索时,应主动点击来源链接验证信息,避免完全依赖AI概述。
风险或限制:AI概述仍可能从不可靠的论坛中提取内容,导致误导。谷歌尚未解决如何在高频搜索下平衡效率与准确性的根本矛盾。此外,过度依赖论坛内容可能削弱权威信源的权重,长期可能降低搜索结果的专业性。
信息差价值
信息差价值:多数报道仅提及谷歌更新AI搜索,但未深入分析其产品逻辑变化。本文揭示了谷歌从“答案引擎”向“观点聚合器”的转向,以及由此带来的准确性与丰富性之间的新矛盾。这一信息差对理解AI搜索产品演进方向至关重要。
业务启发:内容创作者应重新评估UGC内容的价值——论坛、社媒帖子可能成为AI搜索的关键数据源。企业品牌公关需关注论坛讨论,因为负面口碑可能被AI放大。此外,SEO策略需从关键词排名转向内容被AI引用的概率。
可沉淀动作:1. 建立论坛内容质量监控机制,定期审查品牌相关讨论。2. 在知识管理和内容生产中加入“可被AI引用”的格式标准。3. 跟踪谷歌AI搜索的迭代细节,预判下一个搜索产品变化。