Google I/O 2025：人工智慧搜索的真正複雜性是什麼

Google I/O 2025 人工智慧搜尋秀：真的像說的那麼「複雜」嗎？

在瞬息萬變的科技世界裡，人工智慧（AI）無疑是當前最熱門的話題。每年 Google 的開發者大會 Google I/O 更是全球矚目的焦點，而 2025 年的大會上，Google 展示了他們最新、號稱能處理極度複雜查詢的 AI 搜尋能力。這聽起來是不是很厲害？

Google 究竟展示了什麼？他們又為什麼要特別強調這些查詢的「複雜性」？而這些改變，對我們日常使用搜尋引擎，甚至對擁有網站或經營內容的人，又會有什麼影響呢？這篇文章就要帶你一層一層剝開，看看這場 AI 搜尋秀的幕後，以及其中可能暗藏的玄機。

解構 Google 的「複雜」棒球範例：資訊真的難找嗎？

在 Google I/O 2025 上，Google 用了一個關於棒球的例子來秀肌肉。他們展示了 AI 如何處理一個查詢，例如：「告訴我洋基隊使用『魚雷棒』（torpedo bat）且打擊率（batting average）至少 .300 的球員有哪些，他們的上壘率（OBP）是多少？」 Google 的副總裁 Rajan Patel 在台上強調，這個查詢結合了特定球具、特定球隊、個人數據篩選等多層次需求，而且這些資訊通常藏在比較「利基」（niche）的地方，證明了他們的 AI 模式（AI Mode）有多強大，能整合這些零碎又似乎難找的資訊。

但等等，這個例子真的有 Google 說的那麼複雜嗎？如果你對棒球有點概念，或是稍微試著搜尋過，你會發現，其實一些知名球員、他們的數據（打擊率、上壘率等），甚至哪些球員使用特定裝備（像魚雷棒），這些資訊在網路上其實並不難找到。Google 自己的知識圖譜（Knowledge Graph）裡就存有大量關於知名人物、球隊和數據的結構化資訊。很多體育網站，甚至簡單的搜尋，就能帶你找到這些「多層次」的數據。有些資訊甚至可能直接出現在 Google 的精選摘要（Featured Snippet）裡，讓你不用點進網站就能看到答案。

所以，有些觀察家就質疑，Google 之所以選擇這個看來很複雜、但資訊其實相對可得的例子，可能是為了創造一種「光學效應」（optical effect），讓大家覺得 AI 真的無所不能，能解決以前搜尋引擎處理不了的問題。這背後，或許是 Google 在 AI 領域競爭激烈下，一種行銷上的策略。

AI 搜尋的實際衝擊：你的網站流量還好嗎？

撇開展示例子是否真的複雜不談，AI 搜尋功能，特別是「人工智慧總覽」（AI Overviews），正在對網站流量產生真實的影響。一些獨立產業數據顯示，當搜尋結果頁面出現 AI Overviews 時，使用者點擊傳統的有機搜尋結果（organic search results）的比例顯著下降。這意味著，很多原本靠搜尋引擎帶來流量的網站，現在可能面臨訪客減少的挑戰。

對於這個問題，Google 的高階主管們有他們的回應。他們承認，雖然點擊量可能變少了，但到達網站的流量「品質」更高。他們認為，這是因為 AI Overviews 幫助使用者在點擊前就更清楚地精煉了自己的查詢，所以會點擊進入網站的人，更有可能找到他們真正要的資訊，互動也會更深入。他們也聲稱，AI 強化搜尋（AI Enhanced Search）整體增加了 10% 的查詢量。而且，對 Google 來說很重要的一點是，廣告在 AI Overviews 中帶來的變現能力，據說跟標準搜尋結果差不多。

然而，對廣大的內容創作者和網站發布商來說，Google 的說法聽起來有點像「流量品質更高」的安慰劑。最讓他們頭痛的是，Google 目前的搜尋報告系統，無法區分你的流量是來自傳統搜尋、AI Overviews 還是 AI Mode。這讓發布商很難自己去驗證 Google 關於流量品質的說法，也無法具體衡量 AI 對自己網站經營帶來的真實影響。這種資訊的不對等，讓許多依賴搜尋曝光的企業感到焦慮與無助。

不只 Google：人工智慧本身的準確性挑戰

AI 搜尋帶來的討論，不只侷限於 Google 的展示和流量問題，更帶出了人工智慧技術本身一個非常關鍵的挑戰：準確性。最近有其他研究資料顯示，一些較新型的人工智慧系統，在某些任務上的準確性反而下降了。有的測試中，錯誤率甚至高達 79%。

為什麼 AI 的準確性會下降呢？這可能跟 AI 模型越來越複雜的訓練方式有關，例如使用了像「強化學習」（Reinforcement Learning）這樣的方法。另外，當 AI 需要一步一步地處理複雜問題時，中間任何一個步驟的錯誤，都可能累積並導致最終結果的偏差。想像一下你在解一道複雜的數學題，前面算錯一個小地方，後面就全錯了，AI 也可能有類似的情況。

AI 準確性下降，對企業來說可不是小事。如果企業用 AI 來生成內容（像文章、廣告文案），或者用在客戶服務的聊天機器人上，錯誤的資訊可能直接損害品牌形象，甚至可能因為提供不實訊息而產生法律問題。在競爭激烈的網路世界，錯誤資訊也可能影響企業在搜尋引擎中的排名。所以，當我們欣喜於 AI 帶來效率的同時，也必須正視它「不一定正確」的風險。

企業在 AI 時代的內容策略與行銷省思

面對 AI 搜尋的改變，以及 AI 技術本身的侷限，企業和內容創作者該怎麼辦呢？ Google 其實也提出了一些適應建議，例如：

• 製作能直接回答使用者問題的內容： 因為 AI Overviews 就是要快速給出答案，所以提供清晰、直接的問答內容，更有機會被 AI 引用或納入其回覆。
• 增加影片內容： 視覺化的內容越來越受歡迎，也更能吸引使用者，而且影片較不容易被 AI 直接「概括」。
• 建立詳細的常見問題集（FAQ）： 這是一種結構化的問答內容，非常適合 AI 模式抓取和理解。

這些建議確實反映了搜尋行為的趨勢，但回到 Google I/O 的例子，以及獨立數據顯示的流量下降，我們是不是也該對大型科技公司「過度推銷」AI 的做法保持警惕？ Google 為了展現技術實力或推進商業目標，可能會放大 AI 的優點，淡化其挑戰。對於中小企業的行銷團隊來說，盲目跟隨大品牌的宣傳，可能讓你忽略了 AI 的真實能力和局限性。

誠實地面對 AI 的現狀，並採取必要的保障措施，或許更為重要。這包括：

• 實施人工審核和事實核查流程： 特別是用 AI 生成的內容，一定要經過人眼確認其準確性。
• 將 AI 作為輔助工具： 把 AI 當成協助你建立內容結構或發想點子的工具，而不是完全依賴它來產生最終成品。
• 考慮使用引用來源的 AI 工具： 例如使用 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 架構的工具，這類 AI 在生成內容時會引用特定的來源資料，相對更容易驗證和追溯其資訊來源。

當實際的 AI 體驗與行銷宣傳不符時，使用者會產生質疑，這最終可能損害企業的信譽。因此，在擁抱 AI 帶來的潛在紅利時，企業更應該務實、透明，並將資訊的準確性放在首位。

結論：AI 時代的搜尋與行銷，需要更清醒的判斷

Google I/O 2025 上的人工智慧搜尋展示，以及圍繞它產生的討論，為我們帶來了許多省思。從 Google 展示案例的「複雜性」爭議，到 AI 搜尋對網站流量的實際影響，再到人工智慧技術本身的準確性挑戰，都提醒我們，AI 在邁向大規模應用的過程中，既有革新的潛力，也伴隨著不容忽視的風險和「光學效應」。

對於每一個在數位世界裡經營或獲取資訊的人來說，了解這些變化至關重要。作為內容創作者或企業，我們需要適應新的搜尋模式，調整內容策略，但也應該對大型平台的說法保持獨立判斷，並建立自己的保障機制，確保資訊的準確性。 AI 時代的搜尋與行銷，考驗的不僅是技術的應用，更是我們對資訊真實性、透明度以及務實態度的堅持。

這篇文章僅為財經科技資訊分析與知識分享，不構成任何投資建議。

常見問題（FAQ）

Q： AI 搜尋是否真的能解決所有複雜查詢？

A： 雖然 AI 搜尋提出了解決方案，但仍存在資訊不足或不準確的風險。

Q： AI 對網站流量的影響是什麼？

A： 使用 AI Overviews 會導致傳統搜尋結果的點擊率下降，但也提升了流量的品質。

Q： 如何確保 AI 生成內容的準確性？

A： 應該實施人工審核與事實核查流程，以確保生成內容的正確性。