普通视图

发现新文章,点击刷新页面。
昨天以前首页

實測何時用 Google 搜尋、 AI 模式、 AI 摘要或 ChatGPT?比較應用案例

作者 Esor Huang
2025年10月18日 14:39
 

Google 搜尋現在除了「傳統搜尋」功能,還加上了「 AI 摘要( AI overviews)」、「 AI 模式( AI Mode )」,加上生成式 AI 如 ChatGPT、 Google 自己的 Gemini 也都具備上網搜尋能力,對於我們這樣的使用者來說,什麼時候應該使用哪種工具呢?還需要使用 Google 搜尋嗎?

還是說,現在都直接使用 ChatGPT 來搜尋,或是做 Deep Research 研究,就是最一勞永逸的做法呢?

在前陣子台灣也推出了 Google 搜尋的「 AI 模式」後,我想來試試看這些工具的差別。

先說說我測試後的心得,如果我們把資訊工作分成下面三個不同層次:

  • 資料在哪裡?(想要快精準抵達對的頁面、抓出可靠來源)
  • 內容說什麼?(能不能在最短時間掌握重點,強化理解)
  • 要輸出什麼?(能不能把資訊整理成決策、報告、分析表格)

對應到這三種需求,上述 AI 工具的選擇就不一樣:

  • 資料在哪裡?
    • 傳統 Google 搜尋:擅長「抵達」目標網頁與關鍵資料:下載頁、登入官網、官方文件、資料時間範圍比對、多家媒體交叉驗證,這時候都該用傳統搜尋,才是最快、最穩定的做法。
  • 內容說什麼?
    • Google AI 摘要:擅長「快速摘要」:在你不確定要從哪個角度切入的時候,先看一段整理過的重點,快速聚焦關鍵名詞,再決定要不要點進原文、延伸搜尋。
    • Google AI 模式:擅長更複雜深入的摘要,並且可以「追問」:當問題需要找到更多資料再說明,需要互動式澄清、需要列出來源與日期、需要把不同來源的細節統整出來,AI 模式可以抓出更多細節。
  • 要輸出什麼?
    • 如果目的不是找資料,也不是先看懂,而是要輸出報告、輸出決策分析,還是應該回到真正的生成式 AI 工具上討論(例如 ChatGPT、 Gemini 等)。




雖然 ChatGPT 這樣的生成式 AI 工具也能搜尋找資料,但是:如果我現在想要直接找到目標網頁,或者我想要驗證資料來源,還是要找一個簡單問題的操作方法,那麼或許 Google 搜尋(AI 摘要)、 AI 模式會更快速有效。

同樣的,雖然 Google 搜尋的「 AI 模式」也可以根據指令生成內容,但是:太複雜的提問和輸出,需要更多格式風格的輸出,很明顯的 AI 模式無法掌握,還可能分析到一半卡住,所以真正的複雜內容生成,還是應該直接使用生成式 AI 。

也就是說, Google 搜尋推出 AI 輔助功能,其實可以跟我們日常可能已經常用的 ChatGPT、 Gemini、 Copilot、 Claude 等生成式 AI 工作做出使用上的區隔。

下面這篇文章,分享我實際針對不同案例的測試結果,看看在不同 AI 工具的效果,並分享我如何判斷不同 AI 搜尋工具適合解決什麼不同問題。




我怎麼測試 Google 搜尋、AI 摘要、 AI 模式與 ChatGPT 的應用差異?

在電腦玩物的日常工作裡,我把資訊檢索拆成「導航找到正確來源」、「掌握資訊重點」、「輸出可用成果」三層次。這一次的測試,就用這三層去比較傳統搜尋、AI 摘要、AI 模式與生成式 AI 工具(ChatGPT 等),評估它們在真實任務中的應用。

測試流程我選擇平常自己會遇到的任務:

  1. 簡單知識的查詢:像是找到官方教學、常見問題、操作步驟。
  • 優先使用最快、最直接的 Google 搜尋,並且有時出現的 AI 摘要也會有幫助(直接整理出問題解決步驟)。
  • 最新產品資訊整理,新聞消息的查核:需要比較與整理官網、電商平台、媒體評論的最新資訊。
    • 相對適合可以快速大量搜尋與摘要的 Google AI 模式
  • 旅遊或課程的規畫:要整合交通、餐飲、時間、費用等多個條件,還要檢查資料來源。
    • 如果是簡單的景點、課程資料整理,Google AI 模式很有用。
    • 如果是要做旅遊的長期規劃、課程的長期計劃,那麼還是應該用 ChatGPT 等生成式 AI。
  • 報告或提案需要的輸出:要把資料整理成結論、表格或決策建議。


  • 每一個任務我都依序用傳統搜尋、AI 摘要、AI 模式與 ChatGPT/Gemini 實測,記錄它們各自的優點與卡關點,最後再回頭整理成下面的案例分析、比較表格,提供大家參考。




    什麼時候用 Google 搜尋更好用?

    當我只想快速找到「正確的網站」或「官方文件」,還是要明確找出「第一手資料」,傳統搜尋仍舊是相對可靠的入口。

    舉例來說,我要下載一款繪圖軟體的最新版本,或確認某個政府公告的原始 PDF,使用 Google 搜尋,速度飛快,大多時候也可以在第一頁就看到正確的連結。

    這時候動用到生成式 AI 、 AI 模式,反而多了一步,還要等他搜尋後摘要、等他想出答案,效率不如自己點開搜尋結果。

    例如下圖,我就是想找到一篇文章,只要下好幾個關鍵字,可以快速找出我需要的資料,這時候傳統 Google 搜尋一定比 AI 更快更有效。

    我的心得:當需求是「精準抵達」或「明確資料」,可以打開 Google 傳統搜尋。這是最穩定、可控制的方式





    什麼時候 Google AI 摘要有效?什麼時候會踩雷?


    AI 摘要的好處是「快速抓住重點」,特別適合我們只是想要快速找到某個具體問題的解決辦法的時候。

    像我想研究某款筆記 App 的同步設定,AI 摘要幫我在搜尋結果最上方列出幾個步驟、讓我先掌握方向,如果還不清楚可以再去點開原文核對細節。

    這種情境下,AI 摘要可以用最快速度,節省了我自己篩選資訊的時間




    但是 AI 摘要有三個不穩定因素:

    1. 是否會出現是機率事件:不是所有關鍵字、所有提問都會出現 AI 摘要,問題相對複雜時 AI 摘要也不一定出現,導致流程不連貫。
    2. 要小心可能摘要資料比較舊:因為 AI 摘要通常以傳統搜尋結果最前面的文章做摘要,但這不一定是最新資料。
    3. 複雜問題通常無法觸發:如果問一些複雜問題,例如設定很多條件的旅遊資料搜尋,這時候傳統 Google 搜尋、 AI 摘要都無法處理。

    如下圖,我在一款最新遊戲發售後,搜尋有沒有最新玩家心得,出現了 AI 摘要,但摘要中說這款遊戲尚未發售,可見這並非當下即時更新,或是相對容易找到舊資料。




    太複雜的提問,例如下圖各種條件的旅遊規劃,也不是傳統 Google 搜尋與 AI 摘要可以處理的。

    我的心得:把 Google AI 摘要當成「有也不錯的輔助」,可以用在簡單問題的教學解答,除了可以找到有用的教學來源,也有很大機會直接摘要出具體步驟,快速解決我的問題





    什麼時候 Google AI 模式最實用?我的常用案例

    我在寫這篇文章時,剛好遇到 MLB 季後賽進行到一半,於是我在 Google 搜尋、 Google AI 模式、 ChatGPT 上分別詢問了目前比賽中大谷翔平的最新比賽數據。

    下面是三種工具的結果:

    Google 搜尋、 Google AI 摘要都無法呈現最新數據整理。(不過這裡有機率性,也可能某些時候,或是改提問中的幾個字後, AI 摘要就會出現。)




    但是如果使用 Google AI 模式提問,就可以快速分析出最新數據




    而 ChatGPT 的搜尋也有辦法找到最新數據,甚至提供得更完整(有打擊數據,也有投手數據),還提供了一些延伸解釋。

    如果說你喜歡一個工具用到底,那麼其實無論要搜尋、摘要、輸出,都用 ChatGPT 搜尋、整理,也會是一個有效的選擇。(延伸閱讀:ChatGPT Search 實測:用 AI 搜尋生成即時報導、摘要文章、整理改寫內容

    雖然 ChatGPT 往往做得很棒,不過生成結果的速度比 Google AI 模式要慢一點。而這個「速度」的差別,會讓我有時候選擇使用 Google 搜尋的 AI 模式。




    Google AI 模式運作時,會非常快速的搜尋數十篇最新資料網頁,然後把搜尋轉成摘要整理,並且可以「追問、對話」。

    所以當需要「整理最新資訊」時, Google 搜尋的 AI 模式提供了一個快速、有效的選擇。快速,比 ChatGPT 等速度更快。有效,比 AI 摘要和 Google 搜尋排序更新。

    例如下圖,可以看到針對右邊找到的十幾個網頁資料(而這是搜尋了數十個網站後過濾出來的結果),摘要出左方的整理回答。

    AI 模式在「找到最新資訊」上,甚至比 Google 搜尋更快,比 Google AI 摘要更可靠。透過當下 AI 搜尋過濾,可以找到 Google 搜尋還沒排序但更新的資料,可以摘要出 Google AI 摘要還沒更新的結果。

    這可以很好的幫我快速掌握最新資料,尤其那些可能也不需要深入研究(這更適合 ChatGPT ),就只是要掌握最新資訊即可的主題(更適合 Google AI 模式)




    或者有時候,我要做一些「消息確認」時,我也採用 Google 搜尋的 AI 模式。

    例如下圖,我想確認一條社群上看到的消息,了解背後較完整的資訊,或是做事實確認,我只要在 Google 搜尋 AI 模式提出一個簡單問題(或者一條缺乏證據的消息),讓 AI 模式幫我快速找資料並做出整理,右方也可以提供進一步確認的資料來源。




    我在 Google AI 模式的做法:

    • 確認最新的產品規格、新聞事件。
    • 還可透過連續追問得到更多細節。

    我的心得:Google AI 模式很適合,滿足求知慾,快速「知道」,用最快速度整理最新資訊,或是驗證背後新聞資料





    意識到自己不是要搜尋,而是要輸出:改用 ChatGPT


    當任務已經超出「理解資訊就好」的範圍,進入「需要輸出成果」的階段時,我會直接使用 ChatGPT 或 Gemini。

    一個簡單的例子如下,我需要買一個充電器,想要快速比較各種產品細節、價格,並了解購買建議,這就是我想要「輸出的成果」,不只是簡單的資料搜尋摘要,還牽涉更多推理思考的步驟,這時候 ChatGPT 可以提供類似下面這樣的成果




    Google 搜尋、 AI 模式雖然也能在這樣的提問中,找到一些需要的資料,但後半部要做的比較分析等,就相對無法勝任。




    我的心得:需要找資料,但更要輸出成果的情境,使用 ChatGPT 類工具會是更好的選擇。

    1. 搜尋資料後,比較分析:重新排成表格、簡報大綱或會議紀錄。
    2. 搜尋資料後,策略規畫:要完成課程企畫、企業內訓提案,需要根據公司的目標、預算、時程來設計方案,這時候生成式 AI 的長篇推理與記憶功能更適合。
    3. 搜尋資料後,內容潤飾:要輸出報告草稿、會議講義、郵件回覆,需要撰寫內容時,在生成式 AI 上潤飾、調整格式等還是效果最好。





    ChatGPT、 Google 搜尋 AI 摘要、 AI 模式如何搭配使用?


    如果在 ChatGPT 的分析比較後,我決定要買了,所以需要快速找出某個產品的購物網頁,那麼我會立刻用 Google 搜尋。



    但如果下單前,還想要進一步了解這個產品的使用心得,則可以在 Google 搜尋中快速切換到 AI 模式。





    當我只能想到關鍵字時,先用 Google 搜尋 AI 摘要、 AI 模式


    其實我現在大多時候的工作流程,都是在 ChatGPT( Gemini、 Claude )中直接處理,很多時候也包含搜尋,因為 ChatGPT 的搜尋、 Deep Research 真的很強大。(延伸參考:先用 Deep Research 掃清認知盲區,再用 Google 搜尋,我的 6 種學習新流程

    不過當 Google 搜尋有了 AI 模式後,有一個情況可以反過來先用 AI 模式,那就是「我還不知道怎麼提問,只能想到一個關鍵字時」。

    ChatGPT 等生成式 AI 需要我們提出具體問題。但是 Google 搜尋的 AI 模式,反而可以利用 Google 搜尋的能力,只要一個「簡單關鍵字」,就能找出我想要的回答。





    有趣的是, ChatGPT 這類生成式 AI 反而「無法理解」這麼簡單的關鍵字,往往會給出一些似是而非的回答。





    最後的工作流程建議: ChatGPT、 Google 搜尋 AI 摘要、 AI 模式搭配使用


    綜合以上實測,我現在的工作流程是這樣的:

    1. 先想清楚需求是哪一個「找資料、懂意思、輸出成果」?大方向上:
    • 找資料就用傳統搜尋。
    • 懂意思就用 AI 摘要或 AI 模式。
    • 輸出成果就交給生成式 AI。
  • Google 搜尋自動顯示的 AI 摘要,只能當輔助,使用也要小心,可能有過期資訊。
  • 還無法做出有效提問指令前,可以先用關鍵字在 Google 搜尋的 AI 摘要、 AI 模式中摸索
  • 複雜輸出直接交給生成式 AI:把需求、限制、資料一次說清楚,讓 ChatGPT 幫你完成最終成果。
  • 必要時,再回到傳統搜尋,用 Google 搜尋、 AI 模式等驗證細節

  • 下面是我的分析比較表格,給大家快速對照:

    情境/需求
    用 Google AI 模式
    用 Google AI 摘要
    用 Google 搜尋
    用 ChatGPT
    產品/工具比較、旅遊/課程規劃、研究分析、輸出報告成果
    ⚠️可以處理,但容易處理一半就停住,無法提供最完整資料
    ⚠️問題複雜時,不一定啟動
    ⚠️問題太複雜,無法找到有效資料
    ✅要輸出成果,要做更複雜研究與整理,更適合直接使用生成式 AI
    要摘要「最新」資訊,或驗證生成式 AI 的可能爭議資訊
    ✅ 能快速檢索最新或最明確資料,持續追問、列出來源與日期。

    ⚠️有時候資訊反而不是最新的
    ✅ 透過關鍵字+過濾器快速找出資料來源,自己閱讀確認
    ✅可以利用 AI 搜尋、 Deep Research 深度研究,不過速度比較慢。
    單純找出具體方法步驟
    ✅ 可持續追問,得到不同方法。
    ✅快速提供步驟摘要,方便決定是否進一步閱讀
    ⚠️需要自己比對多個結果
    ⚠️若只需要簡短答案,生成式 AI 的時間成本較高
    導航/精準找網頁(下載頁面、登入官網、目標明確)
    ⚠️反而增加步驟
    ⚠️不一定出現。
    ✅ 最快、最有效
    ⚠️速度反而比直接搜尋慢
    不想設計複雜提問,直接下簡單關鍵字,就想找出一些東西時
    ✅找出資料,摘要資料,提供初步解答,然後再點開來源資料查看
    ⚠️不一定出現。
    ✅提供來源影片或文章
    ⚠️只有關鍵字時,回答可能無效,可能亂回答,需要搭配指令

    善用這四種工具的搭配,就能在資訊洪流裡保持效率:要找資料時不迷路,要理解時抓到核心,要輸出時交給最擅長的 AI。

    這是我在電腦玩物實測後,整理出的「目前」搜尋策略,提供給常常需要找資料的朋友參考。



    大家好,我是電腦玩物站長 Esor ,歡迎參考我的系列課程與書籍:


    我的電子郵件是 [email protected] ,如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題,歡迎寫信跟我討論。

    (歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問,禁止修改上述內文,禁止商業使用,並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者,及附上原文連結:實測何時用 Google 搜尋、 AI 模式、 AI 摘要或 ChatGPT?比較應用案例

    Google AI 搜尋引擎出包 把查字典當系統指令導致結果錯亂

    作者 Mash Yang
    2026年5月23日 14:05

    Google I/O 2026 推動搜尋引擎全面 AI 化後,AI Overviews 功能卻頻頻出錯,將「ignore」、「stop」等單字查詢誤認為系統指令,導致字典定義消失或顯示空白。

    在今年度的Google I/O 2026大會上,Google 宣示了將搜尋引擎全面轉向「AI優先」的決心。不過,這波由生成式AI驅動的改版,似乎正面臨著不小的陣痛期。

    稍早時候近日,大量國外使用者與外媒 (如TechCrunchMacRumors等)發現,當在Google搜尋「disregard」 (忽視)、「stop」 (停止)或「ignore」 (忽略)等單純的英文單字時,原本應該出現在最上方的「字典定義摘要」 (Snippet)消失了,取而代之的卻是容易出錯的「AI總覽」 (AI Overviews),甚至變成是一大片空白。

    把「搜尋關鍵字」誤認為「動作指令」的AI

    過去,當我們在Google輸入單一個英文單字時,系統會直覺地判斷使用者想要尋找的是「單字定義」,並且優先抓取線上字典的結果顯示在頂端。

    但隨著AI總覽功能全面介入,搜尋引擎的底層邏輯似乎被搞混了。根據外媒實測結果,當輸入「disregard」或「ignore」等單字時,過去以查找邏輯為運算的Google搜尋,會將使用者操作意圖理解為查詢字詞涵義,進而在搜尋結果最上方顯示相應字詞解釋,同時底下也會條列相關搜尋結果。

    而在Google I/O 2026開始宣布啟用全新生成式AI介入的搜尋版本後,AI總覽似乎開始將這些帶有「動作含義」的字詞,誤認成使用者對Google搜尋系統下達的「動作指令」 (Action-related queries),導致系統不知道該如何生出對應的解答,進而產出錯誤的AI總覽畫面,或是直接讓畫面留白,導致使用者必須無奈地向下捲動,越過這些AI生成的雜亂區塊,才能找到真正的線上字典連結。

    官方火速回應:已知問題,修復即將上線

    針對這項嚴重影響日常搜尋體驗的情況,Google官方已經迅速給出回應。

    Google發言人向媒體證實這個狀況:「我們已經意識到,AI總覽目前誤解了一些與動作相關的查詢指令。我們正在積極開發修復程式,很快就會向所有使用者釋出更新」。

    從「引路人」到「萬事通」的陣痛期

    回顧Google AI總覽上線以來的災情,這次的「字典出錯」事件,相比起之前AI建議使用者「在披薩上塗膠水」的荒謬幻覺,在危險性上確實輕微許多。有趣的是,這波問題甚至可能意外帶動韋氏字典等傳統線上字典網站的使用流量。

    然而,這項失誤卻深刻凸顯Google目前面臨的巨大轉型挑戰。

    分析觀點:搜尋市場正在面臨不算小的過渡期

    Google搜尋目前正在經歷一場從「將流量導向其他網站的終極推薦者」,轉變為「試圖把用戶留在首頁的萬能AI助理」的尷尬過渡期。

    這次的錯誤凸顯一個核心問題:並非所有的搜尋行為都需要大型語言模型介入。查閱一個單字的定義,是一個具有「高度確定性」的任務,傳統的資料庫檢索不僅速度快、零失誤,而且完全符合使用者的期待。但是當Google試圖用龐大且複雜的生成式AI來「解讀」每一個搜尋意圖時,反而發生了「過度思考」的滑稽現象,例如把單純的查詢當成系統指令。

    如何在傳統的「精準檢索」與現代的「生成式AI彙整」之間找到完美的平衡觸發點,不讓AI成為阻礙使用者獲取基本資訊的絆腳石,將是Google在推動全面AI化時,必須盡快跨越的技術門檻。

    另一方面,此次宣布全面讓Google搜尋「AI化」,其實更反映另一個問題,亦即在過往搜尋時代會在羅列結果同時附上資料來源的情況,現在逐漸變成直接透過AI總覽方式給予解答,甚至會透過生成式AI自動產生UI介面,透過各類方式讓使用者更直觀「瀏覽」結果,卻幾乎不再提供參考來源網址,甚至即便附上參考來源,卻幾乎不會吸引使用者進一步點開,畢竟所有解答都已經透過AI總覽直觀呈現,多數使用者實際上不會額外花時間點進參考來源網址進行查證。

    實際上,Google這樣的作法可能會慢慢產生毒性效益。畢竟當大型搜尋服務開始帶頭讓絕大多數使用者的操作行為停留在自身服務頁面,同時也開始推廣旗下各類AI應用技術,讓更多人透過AI方式產製大量內容,逐漸也會讓原本花費時間撰寫內容的記者、部落客等人索性也加入以AI產製內容,最後結果可能會變成原創比例原來越低,而原本應該透過流量變現成為廣告分潤的營收比例也可能受到影響,或許也將成為Google接下來必須正視課題。

    畢竟一旦網路上沒有更多原創內容出現,導致AI生成內容可能開始千篇一律的情況,對Google接下來的營運結構也會產生影響。

    ❌
    ❌