新聞這麼多,Google上看到的內容是怎麼「被挑中」?Google新聞副總裁親自揭秘!
新聞這麼多,Google上看到的內容是怎麼「被挑中」?Google新聞副總裁親自揭秘!
2019.06.23 | Google

當你想在網路上看一則新聞,你都怎麼找起?

除了在《蘋果日報》、《ETToday》、《自由時報》、《中央社》、《BBC》及《端傳媒》⋯⋯等各大新聞App上閱讀,相信更多人的「開啟方式」是打開Google搜尋關鍵字後,再跳到「Google新聞」的頁面。

但是,光是「反送中」、「發大財」、「總統大選」等熱門關鍵字,新聞就有成千上百條,為何跳出的結果,總是那幾家媒體?Google到底是如何從中篩選,讓我們看到「最應該看的新聞」?

Google新聞副總裁Richard Gingras
Google新聞副總裁Richard Gingras藉著登台的機會,跟台灣媒體分享Google對新聞的看法及策略。
圖/ 唐子晴/攝影

Google搜尋 VS Google新聞,顯示結果大不同

「大家常常會有誤解,其實我們在Google搜尋中並不會太過『個人化』你的結果。」Google新聞副總裁理查德·金格拉亞斯(Richard Gingras)揭開Google搜尋機制的神秘面紗。

若要探究Google新聞複雜的搜尋結果,就不得不從最基礎、最根本、最息息相關的Google搜尋說起。不想讓Google成為一座「資訊孤島」,只提供給用戶信仰的、想看的東西,造成越來越嚴重的資訊落差,Google搜尋不會依據用戶的意識形態「喜好」來排序結果,而是一些基於事實的「習慣」。

金格拉亞斯舉例,當用戶在Google搜尋中輸入「餐廳」,顯示的結果當然是台灣的餐廳,而不是香港的餐廳,因為Google知道你的所在位置;再比方,面對一些「模稜兩可」的關鍵字,如「某某某棒球隊」,但在日本、美國都有同名的隊伍,此時Google知道你這次點開文章是什麼,從而紀錄起你真正的目的,也就是你的「搜尋習慣」。

但是,到了Google新聞這裡,規則就有點不太一樣了。

「在Google新聞中,搜尋有『個人化』,也有『非個人化』的結果,我們認為兩者都很重要,這樣你才能看到世界的全貌。」金格拉亞斯說道。

什麼是「個人化」的搜尋結果?打個比方,當你透過Google訂閱了某一些媒體後,像是《紐約時報》、《每日新聞》,在搜尋新聞時,即便此媒體的結果會出現在明顯的位置,但不會跟一般的新聞結果混雜在一起,而會在另外的版位顯示;再者,你根本不想看到某一媒體的新聞,在後台也可以設定,把這家媒體屏除在顯示結果中。

google新聞 Google搜尋 事實查核
在Google新聞中,新聞排序會根據Google演算法跟評判內容權威與否的機制而不同,但讀者的閱讀習慣,多多少少也會有影響。
圖/ Google

再更直接一點,如果某位用戶習慣看《蘋果日報》,但卻從來不看《中國時報》,針對同一則新聞,仔細探究此用戶的搜尋結果,《蘋果日報》的排序一定會更靠前,這也是為什麼每個人看到的結果,多少都還是不同。

明明是同一則新聞,為什麼這家文章會被排在第一個?

回到Google新聞上,那到底哪些文章可以「被選上」?

在瀏覽搜尋結果時,越靠前文章一定越容易被看見,可見「排序」相當重要,除了參雜了用戶的使用習慣外,Google又是如何決定新聞顯示的「優先順序」呢?

夾雜著「人工」和「機器」綜合作業,似乎排序機制比Google搜尋複雜不少。簡單來說,金格拉亞斯把這一套標準歸納成三點:

首先,和Google搜尋一樣,當用戶輸入關鍵詞後如「Pixel」、「WWDC」、「軟銀」後,要看看一家媒體的文章中,有多少「內容」和「關鍵字」與其相關。

第二點就和Google搜尋截然不同了,Google會判定內容是否有「權威性」,其中牽扯到不少因素,其中之一,是有沒有很多可信任的媒體「轉載」或「引用」這一篇文章。例如不少外電新聞會有「根據《The Verge》報導」等字樣,或是直接轉載並標註網址來源,如此一來,該篇文章的「權威性」就會提高。

另外,Google找了1萬名的評價員(Raters)來評估新聞的可信度,並透過他們的評估結果,再去調整優化Google新聞使用的演算法。

第三點,則是新聞出現的時間順序,越新的文章無疑排序會在越前面。「因為一件事情會有新的進展,你現在在Google上搜尋的結果,過15分鐘後就會不一樣,因為語意資料庫發生了變化。」

「Google是一個開放的平台,網上聚集了很豐富的資訊,但同時這也是挑戰,因為讀者肯定更想看到他們相信,他們喜歡的東西。」金格拉亞斯說道。亦即,Google希望在搜尋新聞的第一步,不依用戶喜好,而是提供一件事情的各種面向,但用戶究竟會看哪些?相信哪些?主動權都在用戶身上。

在Google上找答案,假資訊一眼就看破

「如果碰到一架飛機墜機,有很多文章說死亡人數達42人,但有些文章指出是38人,我們沒有辦法在當下就知道事實的真相是什麼。」金格拉亞斯表示,要判定文章內容的真偽其實很難,Google現在也在研究這一點。

但面對「假新聞」,在新聞查核上Google已經做了不少努力,並想讓用戶能自己判定資訊的真偽。

近期Google已經開始和各種新聞查核組織合作,包括政府的「台灣事實查核中心」、以及民間組織「MyGoPen」和「Cofacts真的假的」。未來在Google搜尋問題時,只要是「MyGoPen」和「台灣事實查核中心」查核過的新聞,在搜尋結果上都會被標示出來。

google新聞 Google搜尋 事實查核
像是「台灣健保卡到世界各地都可用」,這一問題MyGoPen就查核過,查核結果在搜尋時就會被標註出來,而台灣事實查核中心也會加入這一呈現方式;而Cofacts真的假的因為主要是以聊天機器人方式來查核,合作方式也會有所不同。
圖/ Google

在資訊爆炸的年代,媒體如何自律?如何判別不實訊息?民眾如何提高自身判斷力?這些議題都開始越發重要。而然,身為最大的入口網站,Google承諾會給媒體公平露出的機會,也會讓用戶有更「全面」的認知,先做到不偏袒任何一方、做到公正。

關鍵字: #Google #假新聞
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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