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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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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