Google AI模式与经典搜索结果有何不同？

Konrad Wolfenstein

9 个月前

Google AI 模式与传统搜索结果有何不同？ – 图片来源：Xpert.Digital

从链接到直接答案：人工智能如何改变网络

Google AI模式：与传统搜索相比，搜索体验的变革

谷歌AI模式标志着我们在线搜索信息方式的深刻变革。作为网络搜索领域的最新创新，这项功能与我们几十年来熟悉的经典谷歌搜索有着根本性的差异。传统搜索主要侧重于提供相关网站的链接，而AI模式则采取截然不同的方式，直接提供全面、由人工智能生成的答案。这一发展不仅可能改变用户的搜索习惯，还将对整个网络生态系统产生深远的影响。其核心区别在于信息的呈现方式：传统搜索引导用户找到信息，而AI模式则直接呈现信息本身——简洁、概括且具有上下文关联。

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表现形式和功能方面的根本差异

经典的谷歌搜索以其标志性的“蓝色链接”而闻名，它会向用户展示一系列网页，用户必须点击这些网页才能找到所需信息。这种方法通常需要多次点击并阅读各种资料才能获得更复杂问题的全面答案。而谷歌AI模式则不同，它不提供链接列表，而是以连续的文本流直接回答搜索查询。这些答案由人工智能生成，其中可能包含可作为参考资料的相关链接。

在用户界面中，“AI模式”以新增标签页的形式出现在“图片”和“新闻”等常用类别旁边。用户可以根据所需信息的类型，在传统搜索和AI模式之间进行选择。这种与现有搜索界面的整合，使得用户能够轻松直观地访问AI搜索功能。

AI模式的技术基础是谷歌最先进的AI模型Gemini 2.0的特制版本。其关键特性是“查询扇出”技术，该技术可同时处理多个相关的搜索查询。这使得跨多个子主题和多个数据源进行并行研究成为可能。最终，这项综合研究的结果会被总结成一个简洁明了、易于理解且可直接应用的答案。

与主要依赖网页索引的传统搜索不同，AI模式整合了来自多种来源的信息，例如谷歌搜索索引、知识图谱和购物图谱。这种全面的数据整合使系统能够生成比简单文本分析更深入、更细致的答案。

互动式和个性化的搜索体验

AI模式与传统搜索的另一个关键区别在于交互性。传统的谷歌搜索提供的是一种较为静态的体验，用户提交查询后会收到一系列结果，而AI模式则支持对话式的交流。在获得初始答案后，用户可以提出后续问题，从而更深入地探索相关主题。

这种对话式结构类似于与聊天机器人的交互，能够实现更加自然流畅的信息搜索。用户可以提出以往需要多次单独搜索才能解答的细致问题，例如创建新概念或比较不同选项。人工智能模式可以处理此类复杂查询并得出合乎逻辑的结论，超越了传统搜索的能力。

AI模式的个性化特性还体现在其能够根据用户的特定需求定制信息。传统搜索对所有提出相同查询的用户都会提供类似的结果，而AI模式能够更好地理解上下文，生成更相关、更个性化的答案。这不仅提高了信息检索效率，也提升了用户体验。

AI模式对于需要进一步解释、比较和逻辑推理的问题尤其有用。例如，用户可能会问：“智能戒指、智能手表和睡眠追踪垫的睡眠追踪功能有什么区别？” AI模式会分析细节，同时进行多项搜索，并将结果总结成一个简洁明了的答案。

技术差异和数据来源

传统搜索和人工智能模式在技术上存在根本性的差异。传统的谷歌搜索主要基于网页索引，并根据特定的算法和排名因素进行排序。而人工智能模式则利用先进的人工智能模型来理解信息、赋予信息上下文意义并重新构建信息。

AI Mode 相较于 ChatGPT 等纯粹的 AI 聊天机器人，其关键优势在于将谷歌的传统优势与尖端 AI 技术相结合。与 Perplexity 等竞争产品不同，谷歌受益于其庞大的搜索索引以及其他综合数据源，例如知识图谱和购物图谱。这种独特的组合使 AI Mode 能够访问更广泛、更深入的知识库。

人工智能模式还具备推理能力，可以进行事实核查并评估生成答案的可信度。如果谷歌对人工智能生成的答案缺乏足够的信心，则只会显示传统的搜索结果。这是一项重要的安全机制，旨在确保所提供信息的质量和可靠性。

Gemini 2.0 的集成使得 AI 模式能够执行更复杂的任务，例如代码生成、解决复杂的数学问题以及处理多模态问答。这极大地扩展了 AI 模式的功能，使其超越了传统文本搜索的能力，成为一种更加通用的信息检索工具。

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对搜索行为和网络生态系统的影响

谷歌人工智能模式的推出可能会对用户搜索行为和整个网络生态系统产生深远影响。它与传统搜索的一个显著区别在于用户与搜索结果的交互方式。传统搜索旨在引导用户访问外部网站，而人工智能模式则直接在搜索环境中提供全面的答案。

这可能会导致外部网站点击量下降，因为用户无需访问其他网站即可直接从谷歌获取所需信息。专家预计，自然搜索流量将因此而减少。用户关注的重点将不再是点击量，而是更多地放在人工智能生成的搜索结果中被提及，并利用这些提及来提升品牌知名度或促进转化。

这一变化给网站运营者和SEO专家带来了新的挑战。传统的SEO策略，即力求在自然搜索结果中获得尽可能高的排名，其效果可能会降低。取而代之的是，构建和准备易于人工智能系统理解并可用于生成答案的内容可能变得更加重要。

对用户而言，AI模式意味着更高效便捷的信息查找方式。他们无需浏览多个网站，即可更快地获得相关答案。这可以节省时间，并简化信息获取流程，尤其是在处理复杂问题或研究新主题时。

现状与未来前景

谷歌AI模式目前正处于测试阶段。该功能最初仅面向美国地区的Google One AI Premium订阅用户开放，用户每月支付19.99美元即可获得AI模式、额外的云存储空间以及其他AI功能。分阶段推出的方式表明，谷歌希望在向更广泛的用户群体开放之前，对该功能进行仔细的测试和改进。

谷歌自身也指出，该产品仍处于早期阶段，因此可能会出现错误。例如，个人偏见或观点可能会影响搜索结果，而非客观信息。这使得人工智能模式区别于传统搜索，后者主要侧重于查找现有信息，而非解释或重新表述信息。

谷歌已计划在未来对人工智能模式进行进一步改进，例如整合图像和视频等视觉元素，以及添加其他功能。可以预见，随着人工智能模式的不断发展，它将提供越来越精准、全面的答案。

然而，传统的搜索结果（即所谓的“蓝色链接”）可能仍将保持其重要性。原因在于：人工智能生成的搜索结果仍不完全可靠，可能存在错误。此外，对于某些类型的搜索查询，直接链接到特定网站仍然是最明智的解决方案，例如，具有购买意图的交易型搜索查询。

与竞品比较及市场定位

Google AI模式并非市面上首个AI驱动的搜索功能。Perplexity和You.com等竞争对手早已提供类似概念。某种程度上，Google推出这项功能是在模仿现有方法，并应对AI驱动搜索技术领域日益激烈的竞争压力。

Perplexity 提供了一个结合了多种人工智能模型和网络搜索的搜索引擎，它为用户提供流畅的文本答案，而不仅仅是链接。You.com 此前也推出了类似的功能。因此，谷歌并非该领域的先驱，但其市场主导地位和雄厚的资源使其能够产生更大的影响力。

谷歌相对于这些专业服务提供商的决定性优势在于人工智能技术与其庞大数据存储库的结合。凭借其全面的搜索索引、知识图谱和购物图谱，谷歌能够访问比纯粹的人工智能初创公司更广泛、更深入的信息库。这有望带来更精准、更全面的答案。

AI模式就像一座桥梁，连接着传统搜索和谷歌的Gemini聊天机器人。此前，Gemini只能通过专门的网站或应用程序访问。通过将其集成到搜索界面中，谷歌让绝大多数搜索用户无需主动切换到特定服务即可使用其AI功能。

搜索格局的转变

谷歌AI模式代表着网络搜索的一次重大变革，与传统搜索有着本质区别。传统的谷歌搜索依赖于提供相关网站的链接，而AI模式则基于人工智能生成直接、全面的答案。这一变革有望从根本上改变用户行为和网络生态系统。

主要区别在于结果的呈现方式（连续文本而非链接列表）、搜索的交互式和对话式特性、多种数据源的整合，以及回答复杂、细致问题的能力。AI模式利用先进的AI技术来理解信息并赋予其上下文意义，并以对用户而言立竿见影的方式呈现。

这一发展给网站运营者和SEO专家带来了新的挑战。他们的关注点正从优化点击量转向优化人工智能生成的回复中的提及次数。这需要新的策略，以及对内容进行调整以适应人工智能系统的要求。

尽管人工智能模式目前仍处于测试阶段，且功能有限，但种种迹象表明，它将对谷歌搜索的未来产生重大影响。然而，传统的搜索结果仍将占有一席之地，尤其是在人工智能生成的答案可靠性不足或需要直接访问特定网站的情况下。

谷歌的AI模式并非传统搜索的终结，而是开启了一个新时代：人工智能生成的答案与传统搜索结果将共存并相互补充。这一演变反映了将人工智能融入数字体验各个方面的大趋势，并可能从根本上改变我们在线查找和使用信息的方式。

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传统搜索方式是否仍将存在？谷歌人工智能模式带来创新。

谷歌的AI模式标志着我们在线查找信息方式的根本性转变。这项全新的AI驱动搜索功能或许预示着我们沿用数十年的传统搜索方式即将走向终结。AI模式不再提供链接列表，而是直接由人工智能生成针对复杂问题的全面答案。这一发展引发了诸多重要问题：用户的搜索行为将如何改变？这将对网站运营者和SEO策略产生怎样的影响？面对这项创新，传统搜索结果还能保持其相关性吗？

谷歌搜索的转型：从蓝色链接到人工智能模式

自推出以来，谷歌搜索一直在不断发展演进。最新也是或许最具革命性的一步，便是引入了人工智能模式。谷歌已开放该模式的测试，这清晰地表明谷歌的面貌即将发生根本性的改变。我们所熟知的搜索结果页面出现的频率可能会降低。取而代之的是，谷歌将提供用户问题的全面解答，其详尽程度往往足以让用户无需点击（仍然显示的）来源链接。

Google AI 模式以新增标签页的形式出现在“图片”和“新闻”等常用类别旁边，带来全新的信息搜索方式。与依赖网站索引的传统搜索不同，AI 模式直接提供由人工智能生成的答案。这些答案不仅更加精准，而且更具上下文感知能力，能够整合多种信息来源，并根据用户的个性化需求定制信息。

AI模式的工作方式与谷歌近几个月推出的AI概览截然不同。AI概览只是在常规搜索结果上叠加显示一段简短的AI生成的文本，而AI模式则会将整个搜索结果页面转化为AI生成的答案。其关键特性是“查询扇出”技术，该技术可以同时处理多个相关的搜索查询，使用户能够并行地跨多个数据源研究各种子主题。

人工智能模式的技术基础和功能

Google AI 模式基于 Gemini 2.0 的特制版本，Gemini 2.0 是 Google 最先进的 AI 模型。该模型具备强大的推理能力，能够处理复杂的查询，甚至可以独立进行事实核查。AI 模式的技术优势在于将 Google 的传统优势与尖端 AI 技术相结合。

与 Perplexity 或 ChatGPT 等竞争产品不同，谷歌受益于其庞大的搜索索引以及其他综合数据源，例如知识图谱和购物图谱。这种独特的组合使 AI 模式能够访问比纯粹的 AI 聊天机器人更广泛的知识库。来自各种来源的结果会被汇总成一个既全面又细致、易于理解的单一答案。

AI模式专为需要进一步解释、比较和逻辑推理的问题而设计。用户可以提出以往需要多次单独搜索才能解答的细致问题，例如创建新概念或比较不同选项。在获得初始答案后，用户还可以提出后续问题，从而与搜索引擎进行类似对话的信息交流。

目前，AI模式仅面向美国地区的Google One AI Premium订阅用户开放，他们每月支付19.99美元即可获得额外的云存储空间和其他AI功能。分阶段推出的方式表明，谷歌希望在向更广泛的用户群体开放之前，对该功能进行充分的测试。

对搜索行为和网站流量的影响

谷歌人工智能模式的推出可能会对用户搜索行为和网站流量产生重大影响。由于人工智能模式能够直接提供全面的答案，无需用户点击跳转到外部网站，因此自然搜索流量预计会下降。点击量将不再是关键，曝光量将变得更加重要——重点将转移到在人工智能生成的搜索结果中被提及，并利用这一点来提升品牌知名度或转化率。

对已实施的AI概览的研究让我们得以窥见AI模式的潜在影响。根据Seer Interactive的一项研究，付费广告的点击率(CTR)下降了12个百分点，而当AI概览出现时，自然搜索结果的排名则大幅下降了约70%。可以合理推断，AI模式凭借其更全面的响应生成功能，可能会产生类似甚至更强的影响。

TollBit 的一项研究表明，OpenAI 和 Perplexity 等公司的 AI 搜索引擎给新闻网站和博客带来的流量比传统的谷歌搜索减少了 96%。与此同时，近几个月来，AI 系统抓取网站内容的行为增加了一倍多，这进一步加剧了内容创作者的担忧。

然而，这些影响并非对所有网站都相同。以往依赖搜索结果直接点击的信息页面可能会受到特别大的影响。Authoritas 的一项研究表明，AI 概览平均会将自然搜索结果向下推移 1500 像素，显著降低其可见度。对于占据整个搜索结果页面的 AI 模式而言，这些变化可能更为剧烈。

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将人工智能（AI）集成到搜索引擎优化（SEO）中

搜索引擎优化和网络营销的变化

谷歌AI模式的推出给SEO专家和网络营销人员带来了新的挑战，并要求对现有策略进行根本性的调整。传统的搜索引擎优化旨在尽可能提高自然搜索结果的排名，但当这些结果的可见度降低或点击量减少时，其重要性也随之降低。

如今，针对人工智能生成内容的优化正变得越来越重要。网站必须精心设计内容，使其能够被人工智能系统识别为可信来源，并在生成的回复中被引用。与人工智能生成内容的整合，更需要注重内容的关联性和质量，以及清晰、结构化的信息呈现方式。

技术SEO的重要性正在重新凸显。结构良好的数据和有意义的元信息有助于人工智能系统更好地理解和正确解读网站内容。忽视这些技术方面的网站可能更难在人工智能生成的搜索结果中获得认可。

针对长尾关键词（即非常长且具体的搜索查询）进行优化也变得越来越重要。这些关键词更容易触发人工智能生成的答案，即使是针对不太热门的主题，也有机会在搜索结果中获得良好的排名。目前出现了一种有趣的趋势：人工智能生成的答案主要出现在信息类搜索查询中，而交易类关键词（即具有购买意图的关键词）触发人工智能生成答案的频率较低。这可能为电子商务网站提供了一个战略性的细分市场。

那些被人工智能生成的答案引用为信息来源的网站也会获得积极影响。Seer Interactive 的研究表明，在人工智能概览中被列为信息来源的网站可以获得更高的自然点击率 (CTR)（从 0.6% 提升至 1.08%）。这凸显了在人工智能主导的新兴搜索环境中，质量和权威信号的重要性。

谷歌 AI 模式与 Perplexity 和其他 AI 搜索引擎的比较

Google AI 模式并非市面上首个 AI 驱动的搜索功能。事实上，谷歌推出这项功能似乎是为了应对 Perplexity 等现有竞争对手。Perplexity 已经提供了一个结合了多种 AI 模型和网络搜索的搜索引擎，它为用户提供的是流畅的文本答案，而不仅仅是链接——这一概念与 Google AI 模式非常相似。

You.com 也曾推出过类似功能，这表明人工智能生成搜索结果的趋势已经存在一段时间了。因此，谷歌并非该领域的先驱，但其市场主导地位和雄厚的资源使其能够产生更大的影响力。

谷歌相对于Perplexity或ChatGPT等专业服务提供商的决定性优势在于人工智能技术与其庞大数据存储库的结合。凭借其全面的搜索索引、知识图谱和购物图谱，谷歌能够访问比纯粹的人工智能初创公司更广泛、更深入的信息库。这有望带来更精准、更全面的答案。

尽管各种人工智能搜索引擎在技术细节上有所不同，但它们都具有一个共同的特点：链接的重要性正在下降，直接答案的重要性正在上升。这标志着网络生态系统发生了根本性的转变，其影响远远超出单个服务提供商，并有可能对整个互联网产生持久的影响。

对谷歌人工智能模式的批判性评估和风险

尽管技术进步和潜在用户利益显著，谷歌人工智能模式也存在重大风险和挑战。其中一个关键问题仍然是人工智能生成响应的可靠性。人工智能系统目前仍不完全可靠，可能会出现错误或产生幻觉。

谷歌自身也指出，产品仍处于早期阶段，难免会出现错误。例如，个人偏见或观点可能会影响答案，而非客观信息。为了解决这个问题，谷歌已经实施了相应的机制：如果对人工智能生成的答案缺乏足够的信心，则只显示传统的搜索结果。

令人担忧的是，虚假信息可能会传播开来。用户可能会过于习惯这种新的搜索方式，不加批判地接受搜索结果，而不去质疑其真实性。这可能导致虚假新闻的传播加剧，尤其是在用户盲目信任人工智能生成的答案时。

从经济角度来看，这将对网络生态系统产生深远影响。即使网络流量仅下降两位数百分比，也可能造成严重后果，尤其是对依赖广告收入的媒体公司和出版商而言。批评人士担心，美国科技公司未来可能通过人工智能处理网络内容，对全球媒体和舆论多样性施加更大的控制。

一个根本性问题依然存在：谁该为人工智能生成的内容负责？如果人工智能传播错误或有害信息，尤其当这些信息影响到个人时，责任又该由谁承担？这个问题在法律上尚未得到明确解决，未来可能引发复杂的法律纠纷。

最后但同样重要的是，市场集中度可能进一步提高。谷歌可以通过人工智能模式进一步巩固其在搜索市场的主导地位，并限制竞争。一些大型出版商已经通过授权协议获得内容收益，而小型内容创作者可能一无所获——根据“分而治之”的原则，这种发展趋势正在将潜在的竞争对手推向对立面。

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网络搜索的变革或革命。

Google AI 模式的推出标志着网络搜索历史上的一个重要转折点，但问题仍然存在：这是否真的意味着经典搜索的终结，还是不同搜索模式将共存的演变？

很可能我们熟悉的谷歌人工智能概览只是一个短暂的过渡阶段，而人工智能模式才是谷歌未来的发展方向。人工智能技术的持续发展有望带来越来越精准、全面的答案，足以解答许多日常问题。

然而，传统的搜索结果（即所谓的蓝色链接）可能仍将保持其相关性。只要人工智能的响应并非完全可靠，就仍然会存在需要验证信息来源的情况。此外，某些类型的搜索查询，特别是交易查询，仍然需要直接访问网站。

谷歌已计划对AI模式进行进一步改进，例如整合图像和视频等视觉元素，以及添加对比表格等功能。这些改进有望进一步提升AI模式的实用性和吸引力，并加速其普及应用。

整个互联网的未来正经历着一场根本性的转变。万维网最初的概念是基于通过超链接连接信息。然而，随着人工智能生成的响应能够汇总来自各种来源的信息并将其呈现在新的语境中，这一基本原则正受到一定程度的削弱。因此，一些批评人士已经开始谈论“万维网资源浪费”——即互联网络的全部潜力未能得到充分发挥。

与此同时，新的商业模式可能会涌现，以应对不断变化的搜索格局。网站可以更加专注于提供独家内容和体验，超越人工智能生成的摘要所能传达的信息。如果流量下降导致广告收入减少，通过订阅模式直接实现内容变现的重要性也会日益凸显。

信息检索的新时代

谷歌AI模式无疑代表着我们在线搜索信息方式的一次范式转变。将先进的AI技术融入搜索引擎，有望带来更高效、更直观的用户体验，用户无需进行多次搜索或点击多个网站，即可直接、全面地获得复杂问题的答案。

这是否真的意味着传统搜索的终结，还有待观察。更可能的情况是多种搜索模式共存，人工智能生成的搜索结果比例预计会稳步增长。然而，出于可靠性、透明度或特定用户意图等原因，传统的蓝色链接在特定信息类型和情境下仍然具有重要意义。

对于网站运营者、SEO专家和网络营销人员而言，人工智能时代要求他们重新调整策略。关注点从优化点击量转向优化人工智能生成的答案的引用量。质量、权威性和结构化数据变得更加重要，而传统的排名因素可能不再那么重要。

谷歌和其他人工智能搜索服务提供商面临的最大挑战在于，如何在人工智能生成答案的效率与维护一个健康的、能够持续生产和资助高质量内容的网络生态系统之间找到平衡。只有成功实现这种平衡，谷歌人工智能模式才能真正代表信息检索的可持续改进，不仅标志着传统搜索时代的终结，也标志着数字信息传播新时代的开启。

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