AI驱动搜索未来：Google的AI Mode如何重塑信息获取

聆听了一场播客，时长颇丰。

原稿采用英文，幸而今科技发达，直接翻译成了中文。本期节目源自Lenny’s Podcast，一档专注于产品管理、用户增长及职业发展的播客。

嘉宾是Robbie Stein，现为Google搜索产品副总裁。

此前，他在Instagram担任产品总监，主导了Stories、Reels及Close Friends的创立。若你对海外互联网发展史有所了解，便会明白，他几乎亲手定义了社交产品的表达方式。

如今，他跳槽至谷歌，引领着Google搜索的「提问方式」变革。

整个播客围绕AI模式、AI驱动搜索的未来展开，我觉得颇为有趣，几乎逻辑是反其道而行之。

01

主持人Lenny开场提及，过去两年间，ChatGPT、Perplexity、Claude等聊天机器人崛起，外界普遍认为Google即将末路，AI终结了搜索。您怎么看？

Robbie表示：AI并未改变人类的基础需求，我们发现AI是扩张性的。

搜索是查找答案；如今，AI使得人们能提出更复杂、模糊且带有情境的问题，因此，目前AI让问题变多了。

你可以拍摄一双鞋的照片问「我在哪里能买到这双鞋」，拍摄一道作业题问「第二问错在哪里」，甚至拍摄一整排书架问「我还应该读哪本书」。

目前看来，Google Lens的搜索量在过去一年增长了70%，这是一条规模极大的曲线；这是一种「提问方式的变化」：人们直接使用图像、语音、情境进行提问。

Robbie 提及一个细节：

人们使用搜索，为了各种各样的目的——查价格、找路线、对账单、看政策、找税务网页；AI没有改变基础需求，它只不过让提问更自然了。

现在AI模式让Google能够回答你原本不会问的问题；它理解你为何要问，理解你提问的上下文，也理解问题背后的目的。

这意味着，未来的AI将首次拥有「理解能力」。

Robbie的表述虽具技术性，但核心清晰：Google正变成一个能对问题进行语义展开的思考层。

系统会自动将你的问题拆分成若干子问题，在后台进行并行搜索，然后用AI汇总出带引用、可追溯的回答；这一层，本质上是「机器在帮人类重写问题」。

当机器开始理解提问，搜索的意义也被重构了。

Lenny又追问：所以，你并不担心人们习惯用ChatGPT而忘记Google？

Robbie回答：不担心；我们的目标是让人们「更容易搜索」；AI把问题变大，搜索是一种被AI扩张的语言形式，这是谷歌的战略聚焦点。

因此，搜索形态在变，提问方式也在变。

02

那它到底怎么变的呢？Robbie分析了一些产品设计哲学。他所说的这套逻辑中，有一个词频繁被提及：AI Mode。

带有思考能力的搜索框。你仍在用Google，但提问时，系统会自动进入AI Mode，调用最新大模型，帮助综合分析结果、筛选信息、生成摘要，并附上引用来源。

听起来和国内搜索没啥区别。

不过，Robbie说，我们不做通用聊天型AI，不做创作或生产力工具，也不做信息检索而生的AI。

他用一个词概括：information retrieval AI；简单来说，ChatGPT想成为会聊天的伙伴，而Google想成为懂信息、可信赖的系统。

这是两条截然不同的路径。

我们的回答必须可追溯，要让用户能点击回去看到来源。ChatGPT的目标是生成语言，而Google的目标是理解语言，一个追求流畅自然，一个追求准确验证。

AI Mode的答案让网页变得更有意义；背后的逻辑是让机器真正「理解问题」。

他举了个例子：

当你问「东京三天旅游怎么安排」，系统除了给你行程清单外，还会在后台自动生成十几个并行搜索。

包括天气、交通、开放时间、热门地点、用户评分、本地饮食等都会给你。这是「Query Fan-Out」（查询扩展）。

我们首次让模型在问题层面进行思考。他说，Google之所以能做到这一点，是因为在过去十几年里，它几乎将整个世界都「结构化」了。

03

当AI开始理解世界，它会如何重新分配信息？

Robbie说：AI会让“好信息更贵”。

传统SEO讲究“关键词”——谁懂算法、谁写得迎合、谁能排前；而AI搜索讲“语义相关性”：谁真正回答了问题、谁就被模型选中。

AI会在后台发出几十个子查询、查找“最能解决用户问题的网页”，那些堆词、灌水、拼凑的内容基本都没机会。

“以前我们写内容‘写给人看’，现在我们要学会‘写给机器理解’。”