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Google 近日推出了一项名为“Web Guide”的全新 AI 驱动搜索功能，旨在通过其 Gemini AI 模型对搜索结果进行智能分类和解释，为用户提供更高效的搜索体验。目前，该功能已面向选择加入 Labs 测试的用户开放。
Web Guide 的核心在于利用 Gemini AI 的定制版本，对搜索查询进行深度处理，并通过生成式 AI 技术对结果进行排序和归类。与传统的“10 个蓝色链接”不同，Web Guide 会将搜索结果划分为 AI 生成的类别，并提供相关的解释和链接。
例如，当用户搜索“如何照顾芒果树”时，Web Guide 会提取两个最相关的网页，并生成一个 AI 摘要。随后，搜索结果会按照不同类别（如“特定气候下的芒果树护理”和“芒果树问题排查”）进行展示。这些链接不仅包括来自佛罗里达大学等教育资源的网页，还涵盖了 YouTube 视频、Quora 和 Reddit 帖子等多样化内容。
值得一提的是，Google 去年与 Reddit 达成了一项每年 6000 万美元的协议，允许其使用 Reddit 的内容进行 AI 训练。这一合作显然为 Web Guide 提供了更丰富的数据来源。
Web Guide 的设计在一定程度上回归了传统搜索的元素，例如在结果页面顶部显示链接，而非用 AI 概述或占据大量空间的 YouTube 视频来“轰炸”用户。然而，尽管 AI 生成的类别在追踪特定信息时有所帮助，但每个标题下的描述有时显得多余。例如，在“全面的芒果树护理指南”下，Web Guide 指出，“照顾芒果树的最有效方法因其年龄、位置和特定品种而略有不同，因此查阅多个指南以获得全面的说明是有用的。”这种描述虽然准确，但用户通过点击链接也能自行找到类似信息。
此外，Web Guide 还支持用户提出更具体的问题。例如，当搜索“我的家人分布在多个时区。尽管距离遥远，保持联系和维持亲密关系的最佳工具是什么？”时，AI 结果会尝试分解问题并提供针对性的解决方案。
尽管 Web Guide 目前仅在“Web”标签中可用，Google 已表示计划将其引入“All”标签。用户现在可以通过在 Search Labs 中启用测试来体验这一新功能。
总的来说，Web Guide 通过 AI 技术重新组织了搜索结果，为用户提供了更直观和分类明确的搜索体验。然而，其 AI 生成的描述是否真正必要，仍有待用户反馈和进一步优化。
