Google 搜尋 vs. AI 摘要：到底該信哪一個？

我們直接問了 Google 自家的 AI

我們給了 Gemini 一個直球對決的問題：

我該相信哪一個：Google 搜尋還是 Google AI 摘要？請附上最新研究佐證。

Gemini 的回答聽起來很有道理。它說兩邊都不該盲目相信：傳統搜尋會把原始網頁攤在眼前供大家檢驗，而 AI 摘要則多了一層模型自己的消化與解讀。

接著，我們打開 AI FactScan，掃描了這個回答附上的所有參考資料。

拿 C 等級是什麼意思？ 代表這些資料來源大多只是一般新聞報導、網路討論區貼文或普通網頁。它們或許能當作背景補充，但根本不是第一手的研究論文或官方權威證據。因此在採信 AI 給的答案前，一定要先看清楚這些內容到底能不能當作佐證。

明明要求附上學術研究，給的來源卻完全對不上

Gemini 雖然列了 6 行參考資料，但仔細看其實只有 4 個不同的網頁。光是一家產業部落格就重複出現了 3 次，剩下的連結則分別連到一篇新聞報導、一則 Reddit 討論區貼文，還有一篇大學的新聞稿。

這 6 個來源裡，沒有半個真正連到學術研究論文。就算 Gemini 寫的內容本身可能沒錯，但它附上的參考清單，完全沒達到我們「附上最新研究」的要求。

Google 搜尋跟 AI 摘要，看的根本是不同的網路世界

2026 年一篇被國際頂尖會議 ACM SIGIR 錄取的論文，測試了 11,500 個搜尋問題，比較傳統 Google 搜尋、AI 摘要與 Gemini。結果發現，這三者抓出來的資料來源，平均重疊比例居然不到 0.2（也就是重複的來源不到兩成）。

傳統搜尋比較容易找到大家常看的熱門網站，或是政府、學校等權威機構的網頁；但 AI 摘要和 Gemini 卻更常引用 Google 自家的內容。不只如此，AI 摘要的穩定性也比較差，就算問同一個問題或只改幾個字，每次跑出來的結果落差都很大。

AI 摘要可不是把 Google 搜尋的第一頁精簡成一段話而已，它引用的根本是另一批完全不一樣的網頁。

閱讀 How Generative AI Disrupts Search

來源看起來很權威，也不代表它能證明 AI 說的話

另一項 2026 年的研究更深入，他們測試了 55,393 個 Google 搜尋問題，並把產生的 AI 摘要拆成 98,020 句單獨的主張來檢驗。整體來看，AI 摘要挑選的網址，平均可信度甚至比搜尋第一頁的其他普通結果還要高。

但讓人意外的是，裡面有整整 11% 的內容，根本沒得到它所附網頁的支持。大部分問題都是出在「斷章取義」或遺漏了重要上下文。換句話說，就算 AI 引用了一個很有名的大網站，也不代表它旁邊寫的那句話就真的是對的。

一個具公信力的知名網站本身沒問題，但如果被 AI 拿去佐證完全不相干的一句話，那就成了一種誤導。

閱讀 Measuring Google AI Overviews（本論文目前為審查中的預印本 preprint under review）。

為什麼我們不能用看傳統搜尋的心態，來看 AI 摘要？

傳統 Google 搜尋會給你一整排網頁清單，由你自己點進去比對判斷；但 AI 摘要卻是在你看見資料之前，就自己幫你挑選網頁、節錄句子、拼湊說法、刪掉細節，最後直接把結論塞給你。

這種「幫你省事」的便利性確實很吸引人，但每一個加工的步驟，正好就是錯誤最容易溜進來的地方。

兩邊都不能無腦照單全收

根據《紐約時報》（The New York Times）的一篇報導，Google AI 摘要在測試中的答對率大約是 91%。這個成績雖然很不錯，但代表每十次還是可能出錯一次。而傳統搜尋也一樣，常常會搜到內容灌水、年代久遠或文不對題的網頁，考驗使用者的眼光。

聰明的做法是：用「AI 摘要」幫你快速摸清方向，用「傳統搜尋」回頭查核原始證據，但千萬不要把任何一方當成百分之百正確的標準答案。尤其是答案會影響到看病吃藥、法律權利、個人荷包、學校作業或工作決策時，更要多花幾秒鐘查驗。你可以隨時問自己這三個問題：

• AI 附上的資料，是第一手研究或官方權威機構嗎？
• 它是不是把同一個網頁貼好幾次，故意讓參考資料看起來很多？
• 這些證據的類型，真的能回答你問的問題嗎？

先一鍵掃描，把時間花在真正重要的查證上

AI FactScan 可以在你手忙腳亂開一堆分頁之前，自動幫每個引用來源評分、揪出灌水重複或有問題的連結，並一眼看出這些來源的可靠程度。透過這道快速快篩，你就能立刻決定哪些內容需要仔細讀、哪些可以直接略過。

資料來源有公信力，並不等於結論百分之百真實；但當 AI 丟給你的連結比你的時間還多時，這絕對是幫你省下大把時間、避免被誤導的最快方法。