AI 搜尋戰局再起，Anthropic 旗下 Claude 加入競爭

AI 搜尋戰局再起，Anthropic 旗下 Claude 加入競爭

人工智能搜尋領域的競爭日益白熱化，最新一位重量級選手是獲得 Amazon 支持的 AI 新創公司 Anthropic，其旗下的 Claude 於2025年3月21日推出了網路搜尋功能。這項關鍵更新使得 Claude 能夠即時存取網路資訊，為使用者提供更具時效性與關聯性的回應。此舉讓 Claude 在功能上與 OpenAI 的 ChatGPT 及 Google 的 AI Overviews 等主要競爭者並駕齊驅，表示使用者在資訊獲取方面可能迎來一場變革。值得關注的是 Claude 的搜尋功能強調提供明確的來源引用，這被視為提升資訊可信度的重要一步，有望增強使用者對 AI 生成內容的信任。在這個由科技巨頭主導的市場中，Claude 的加入能否帶來真正的衝擊，成為業界矚目的焦點。

特色與市場初步反應

Anthropic 宣布，Claude 現已具備網路搜尋能力，能夠針對使用者的提問提供最新的資訊與更相關的回應 . 這項升級顯著提升了 Claude 在處理需要即時資訊任務時的效能，使其能夠根據當前事件與資料提供更精確的答案。更重要的是，當 Claude 在回覆中引用網路資訊時，會直接提供來源連結，方便使用者驗證資訊的真實性。相較於傳統搜尋引擎僅列出網頁連結，Claude 以更貼近自然對話的方式呈現資訊來源，使用者無需自行過濾與整理搜尋結果，大幅提升了資訊獲取的效率與體驗。

市場對 Claude 推出搜尋功能普遍持樂觀態度。有分析指出，Claude 是繼 ChatGPT Search 和 Perplexity 之後，最新加入具備網路搜尋功能的 AI 聊天機器人。值得注意的是，連搜尋引擎巨擘 Google 也在積極探索以 AI 為核心的全新搜尋模式，這顯示 AI 整合搜尋功能已成為科技發展的重要趨勢。Claude 的即時資訊存取能力使其能與 Google AI Overviews、Microsoft Bing with Copilot 和 Perplexity 等競爭者並列，足見市場對其潛力的認可。 Claude 在銷售、金融、研究與消費等領域的應用案例，更突顯了其廣泛的適用性。

儘管市場普遍看好，但也有早期測試者指出，Claude 的搜尋功能在穩定性方面仍有提升空間。這可能意味著該功能仍在持續完善中，Anthropic 需要不斷優化其搜尋引擎的效能與可靠性。

Claude 搜尋功能的運作方式與使用者體驗

使用者需在 Claude 的設定中啟用「網路搜尋」選項，方能使用此功能。啟用後，當使用者提出相關查詢時，Claude 將自動存取網路資訊，以提供更即時且精確的回應。目前，此功能以預覽形式向美國境內的付費用戶開放， Anthropic 計畫未來將其推廣至免費使用者與國際市場。

與傳統搜尋引擎不同，Claude 並非僅提供一連串的網頁連結，而是以更自然、更具對話性的方式呈現資訊，並在答案中直接引用來源。這種設計可簡化資訊獲取流程，讓使用者能更快速地找到所需答案，並對資訊的來源與可靠性更有信心。

Claude 與 ChatGPT 在搜尋功能上的比較

在 AI 搜尋領域，OpenAI 的 ChatGPT 是 Claude 的主要競爭對手之一。ChatGPT 早已具備網路存取功能 , 而 Claude AI 過去在這方面有所欠缺。如今，隨著 Claude 也加入了網路搜尋的行列 , 兩者在基本功能上趨於一致。ChatGPT 更像是一個功能全面的 AI 工具箱，涵蓋圖像生成、語音功能與客製化 GPT 商店等多種應用，適合希望探索 AI 各種可能性的使用者；而 Claude AI 則更專注於處理複雜的文本與程式碼工作，其自然的寫作風格與強大的程式碼處理能力使其成為開發者、作家與分析師的首選。現在兩者都具備網路搜尋功能，未來它們的市場定位可能會出現新的變化。

在資訊引用方面，Claude 強調在回應中提供直接的來源引用，這有助於提升使用者對資訊的信任度 . 目前的研究材料並未明確說明 ChatGPT 的引用方式，這需要進一步的觀察與比較。

從優勢與劣勢來看，Claude 處理上下文與生成更自然、更人性化的內容方面表現更出色，尤其是在需要複雜溝通的場景下；而 ChatGPT 在數學推理與處理大型文件方面則更具優勢。有國外測試結果顯示，ChatGPT 在產生結構化的提示與使用者友善的指南方面更勝一籌，而 Claude AI 在提供更準確的回應與更詳細的解釋方面表現更好。Claude 之前無法存取即時數據 ,，但隨著新功能的推出，這一限制已被克服。另外免費版的 Claude 在某些基準測試中通常優於免費版的 ChatGPT，但 ChatGPT 的付費訂閱在功能上更豐富，例如提供語音聊天、圖像生成與網路瀏覽等功能。

Claude 能否撼動 Google 的搜尋霸主地位？

Google 在網路搜尋市場的領導地位是毋庸置疑的，然而 AI 聊天機器人整合搜尋功能的趨勢正在快速發展，這為像 Claude 這樣的新進入者提供了挑戰現有格局的機會。Anthropic 近期獲得了巨額融資，並且與 Amazon 等科技巨頭建立了合作關係，這為 Claude 的發展提供了強大的資金與技術支持，包括 Perplexity 在內的 AI 搜尋新創公司都在積極尋求融資，顯示這個領域的競爭非常激烈。 Anthropic 為 Claude 增加網路搜尋功能，以及 OpenAI 和 Google 也在積極發展各自的 AI 搜尋技術，都進一步證明了這一點。

Claude 強調在搜尋結果中引用來源，這在提升資訊可信度方面可能優於其他競爭對手。使用者對於 AI 產生內容的準確性與可靠性一直存在疑慮，而 Claude AI 的做法有望建立更高的使用者信任度。然而，目前 Claude 的網路搜尋功能仍處於預覽階段，且僅限於美國的付費用戶使用，這在初期限制了其市場影響力。此外，Google 擁有龐大的使用者基礎與多年累積的成熟搜尋技術，Claude 需要時間與持續的創新才能真正撼動其在搜尋領域的地位。

結語

Claude 開始支援搜尋功能的核心價值在於其結合了強大的語言模型能力與即時資訊存取，並強調資訊來源的透明度 . 這項功能的推出不僅使 Claude 在功能上更加完善，也使其成為 AI 搜尋領域一個不容忽視的新興力量。

ChatGPT 三大個人化功能誰最大？一文讓你快速搞懂自訂指令、記憶功能、GPTs 指令的優先級

ChatGPT「自訂指令」、「記憶功能」與「GPTs 指令」的交互關係與優先級解析

在 ChatGPT 持續升級的過程中，陸續推出「自訂指令」（Custom Instructions）、「記憶功能」（Memory）與「GPTs 指令」（GPTs Instructions）三種特色功能。但你是否清楚這些功能如何相互影響，彼此之間的優先級又是如何運作？我們將深入解析這三者的交互關係，幫助你有效運用 ChatGPT，達到最理想的使用效果。

筆者註：2024年4月11日 OpenAI 針對 Pro 及 Plus 用戶推出”參考儲存記憶”（Persistent Memory）功能，我們也補充了相關的優先順序介紹。

ChatGPT 三大功能介紹

自訂指令（Custom Instructions）

自訂指令能幫助用戶在每次對話中告訴 ChatGPT 自己的偏好，並且固定適用於所有對話。其主要特點為：

  1. 用戶自訂，靜態固定
  2. 適用所有聊天會話
  3. ChatGPT 回應的整體規則

記憶功能（Memory）

記憶功能能夠讓 ChatGPT 記住用戶過去的偏好、習慣或重要資訊，從而提供更個性化的回應。主要特點為：

  1. ChatGPT 主動記錄用戶資訊
  2. 長期持續更新
  3. 跨對話持續作用

GPTs 指令（GPTs Instructions）

GPTs 指令針對特定用途（如專業或主題）而設計的 ChatGPT 版本，其設定可以完全覆蓋一般設定。主要特點為：

  1. 針對特定 GPTs 量身訂製
  2. 優先級最高
  3. 僅作用於該 GPTs 版本

交互關係與優先級分析

清楚理解這三種設定的交互作用，可以確保 ChatGPT 按照預期的方式提供回應。以下按照優先級進行說明：

優先級最高：GPTs 指令

若使用專門的 GPTs，例如特定領域的專業助理版本，其內部設定永遠具有最高的優先權。即便用戶的自訂指令或記憶設定存在衝突，ChatGPT 仍會優先遵從 GPTs 的指令設定。

優先級次高：自訂指令

若使用一般版本的 ChatGPT，則自訂指令會有最高的優先級，影響所有的對話。這種設定屬於固定的全域參數，不會隨著使用而動態變更。

優先級較低：記憶功能

記憶功能雖然有助於個性化互動，但在存在其他明確設定（如 GPTs 指令或自訂指令）時，其影響效果將被限制或覆蓋。

實際案例

舉例來說，當你使用一個名為「數位行銷專業版 ChatGPT」的 GPTs 時，即使你的記憶功能告訴 ChatGPT 你平常偏愛使用幽默風格，但若此 GPT 的指令設定為正式嚴謹，ChatGPT 仍會優先呈現正式的回應風格。

若你只是一般使用 ChatGPT，設定了「自訂指令」偏好專業正式風格，即便記憶功能中發現你平常喜歡幽默的對話，ChatGPT 還是會遵守你的自訂指令。

如何有效運用這三個功能？

  • 對一般使用者：推薦設置自訂指令，確保 ChatGPT 的回應符合你的整體偏好。
  • 追求個性化體驗者：建議同時使用記憶功能，讓 ChatGPT 逐步學習並調整回應的細節。
  • 專業領域用戶：建議使用 GPTs 指令，精準控制 ChatGPT 在特定場景中的回應方式。

結語

理解並妥善設定 ChatGPT 的自訂指令、記憶功能與 GPTs 指令，將能大幅提升使用效率與滿意度。記住這個簡單的優先級順序：GPTs 指令 > 自訂指令 > 記憶功能，將有助於你更有效地掌握並運用這個強大的 AI 工具。

附錄1：專案的自訂指令優先級

由於這個功能屬於 Plus 用戶以上的功能，免費用戶目前還用不到，所以我們獨立來說明其優先級：

在 「專案」（Projects） 中的 「自訂指令」（Custom Instructions） 的優先級，與 一般 ChatGPT 設定（包含「自訂指令」、「記憶功能」和「GPTs 指令」）相比，通常會遵循以下優先級規則：

  • 在「專案」模式下，該專案的 「自訂指令」 會優先於一般的「自訂指令」和「記憶功能」。也就是說：
    • 若你在「專案」中設定了新的「自訂指令」，它將覆蓋你在 ChatGPT 一般對話的自訂指令。
    • 「專案」內部的設定對該專案的所有會話生效，即使你在全局 ChatGPT 設定中有不同的偏好。
    • 「記憶功能」在「專案」內可能會受限制或無法影響回應，因為專案的設定通常是隔離運作的。

附錄2：參考儲存記憶的優先級

這個功能同樣屬於 Plus 用戶以上的功能，免費用戶目前還用不到，所以我們也獨立來說明其優先級：目前依據 OpenAI 官方文件與實測行為，「參考聊天記錄」的優先順序明顯高於「參考儲存的記憶」。

參考聊天記錄參考聊天記錄（Conversation Context）

  • 定義：指的是 ChatGPT 在一次或連續對話中，直接引用當前或近期的對話內容作為理解與生成回應的依據。
  • 優先等級：較高，屬於「短期記憶」或「上下文推理」能力。
  • 作用時機：即時生效，在當前對話中直接運用，不需啟用記憶功能。
  • 例子：你在一段對話中提到「我最近在寫小說」，後續再提「角色要從哪裡開始冒險好呢？」ChatGPT 會理解你說的是那部小說的角色。

參考儲存的記憶( Persistent Memory )

  • 定義：ChatGPT 長期儲存你過去主動提供或從對話中推論出的資訊，如你的名字、偏好、職業、工作風格。
  • 優先等級：較低，屬於「長期記憶」，只有當上下文不足時才會觸發補充。
  • 作用時機：需開啟記憶功能（目前為 opt-in），資訊更新不會即時反映，需經過儲存與整理。
  • 例子：你曾說過你是數位行銷顧問，往後沒特別提時 ChatGPT 仍會知道你在這領域工作。

總結：最終優先級排序

若包含「專案」的自訂指令，優先級將會是：

1️⃣ GPTs 指令（GPTs Instructions）
2️⃣ 專案內的自訂指令（Project-Specific Custom Instructions）
🔽（專案內部設定 > ChatGPT 全局設定）
3️⃣ 一般 ChatGPT 的自訂指令（Global Custom Instructions）
4️⃣ 參考聊天記錄參考聊天記錄（Conversation Context）

5️⃣ 參考儲存的記憶( Persistent Memory )

「專案」中的「自訂指令」優先於一般 ChatGPT 的「自訂指令」和「記憶功能」，但低於 GPTs 指令的優先級。 如果你希望在特定工作流程中強制 ChatGPT 遵守特定指令，使用「專案」內的設定將是最佳方式。

Google 升級 Gemini Deep Research 功能，免費開放試用

Google 升級 Gemini Deep Research 功能，免費開放試用

Google 2025年3月14日宣布為其旗艦 AI 模型 Gemini 帶來重大更新，其中最引人注目的便是其深度研究（Deep Research）功能的升級，並開放給所有使用者免費試用。這項舉措不僅展現了 Google 在人工智能領域的持續投入與創新，更預示著未來資訊檢索與知識探索方式的潛在變革。Gemini 作為 Google 最先進的 AI 模型，自推出以來便備受關注，其不同版本如標準版和進階版（Gemini Advanced）旨在滿足不同使用者的需求。而深度研究功能，作為 Gemini 中一項專為深入資訊收集與整合而設計的特色功能，此次的升級與免費開放，無疑將吸引更廣泛的使用者群體體驗其強大的能力。這項決策的重要性在於它降低了進階 AI 研究能力的門檻，使得更多個人和組織能夠接觸並利用這項技術。同時，這也引發了關於 AI 工具在資訊獲取和知識生產領域將如何發展，以及 Google 如何在競爭激烈的 AI 市場中定位自己的諸多思考。

Gemini Deep Research 功能升級：更強大、更智慧

本次 Gemini 深度研究功能的升級核心在於採用了 Google 最新的 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 模型。這個新型模型被設計成一個能夠將複雜問題分解為一系列中間步驟的「鏈式思考系統」，從而顯著提升了其推理能力和回應品質。根據 Google 的描述，Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 是一個「增強的推理模型，能夠展示其思考過程，以提高效能和可解釋性」。這項技術的進步直接提升了深度研究在各個階段的表現，包括研究規劃、網路搜尋、資訊推理分析以及報告生成。

具體而言，本次升級在以下幾個方面顯著改善了研究流程：

  1. 規劃與搜尋能力提升： 新模型具備更強的邏輯推理能力，能夠更好地理解使用者提出的研究主題，並制定更有效的研究計畫，將複雜的問題分解為更容易處理的步驟。在實際執行搜尋時，Gemini 能夠更智慧地判斷哪些資訊來源更具相關性和可靠性。
  2. 推理與分析能力強化： 升級後的模型能夠更深入地理解和分析從不同來源收集到的資訊，並有效地整合這些資訊，從而提供更全面的研究結果。這種能力的提升使得 Gemini 不僅僅是簡單地提供資訊，更能理解資訊之間的關聯，並進行更深層次的分析。
  3. 報告品質顯著提高： 深度研究現在能夠生成更高品質、更詳細且更具洞察力的多頁報告。這些報告不僅內容更豐富，結構也更加清晰，有助於使用者快速掌握研究主題的核心內容。
  4. 研究過程透明化： 一項引人注目的新功能是，Gemini 在進行網路瀏覽和資訊搜尋時，會即時展示其思考過程。這種透明化的設計讓使用者能夠了解 AI 是如何一步步完成研究任務的，有助於建立使用者對 AI 研究結果的信任感。
  5. 更長的上下文視窗： 對於 Gemini Advanced 的使用者，Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 模型還提供了高達 100 萬個 tokens 的上下文視窗。這意味著 Gemini 可以處理和分析更大規模的資料集，使得使用者能夠解決更複雜的研究問題。

Google 強調，透過展示 AI 的「思考過程」，旨在提高使用者對 AI 如何得出結論的理解和信任。此外，持續升級底層模型至更先進的版本，例如 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental，表明 Google 致力於提供最前沿的 AI 研究能力，並在快速發展的 AI 領域保持競爭力。

人人皆可體驗：免費試用詳情

Google 此次將升級後的深度研究功能開放給所有 Gemini 使用者免費試用。這項策略旨在讓更多使用者能夠親身體驗進階 AI 研究工具的強大功能，而無需立即訂閱付費版本(根據其他網友的分享，免費試用的使用者每月可以體驗深度研究功能5次)。

與之相對的是，Gemini Advanced 的訂閱使用者將享有更廣泛的深度研究使用權限。這意味著付費用戶可以更頻繁地使用該功能，並可能在處理更複雜或更大規模的研究專案時獲得更高的優先權(每天可以使用深度研究功能20次)。

值得注意的是，本次升級和免費試用在全球範圍內推廣，支援超過 45 種語言 。然而，部分功能可能尚未向 Google Workspace 的商業和教育用戶開放。這可能反映了 Google 在不同使用者群體中推廣新功能時所採取的階段性策略，或者是由於針對企業用戶的產品可能需要考慮不同的技術或政策要求。

Google 提供免費試用的策略，顯然是希望吸引更廣泛的使用者群體，讓他們在沒有經濟負擔的情況下體驗深度研究的價值。然而，「每月幾次」的限制也暗示了 Google 的意圖，即在鼓勵使用者體驗的同時，也希望引導有更高使用需求的使用者訂閱 Gemini Advanced 以獲得更全面的功能。此外，針對不同使用者群體的功能開放情況，也可能預示著 Google 在 AI 功能的商業化和普及方面，會採取更精細化的策略。

整合 Google 生態系統，提升個人化體驗

本次 Gemini 的更新不僅限於深度研究功能的升級，還包括與 Google 生態系統更深度的整合，以及引入全新的個人化功能。Gemini 現在可以連接使用者的 Google 應用程式和服務，例如搜尋、日曆、記事、任務和相片。這項整合由 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 模型驅動，使得 Gemini 能夠根據使用者在這些應用程式中的活動提供更個人化的回應。

其中一個關鍵的個人化功能是 Gemini 可以根據使用者的搜尋歷史來調整其回應。例如，它可以根據使用者最近的餐飲搜尋記錄推薦餐廳，或根據之前的旅遊目的地提供旅行建議。Google 強調，使用者完全掌控自己的資料隱私，可以隨時斷開搜尋歷史與 Gemini 的連接。

此外，Google 還推出了名為「Gems」的實驗性功能，允許使用者自訂 Gemini，創建針對特定主題的個人化 AI 專家。使用者可以選擇 Google 預設的 Gems，也可以快速創建自己的客製化 Gems，例如翻譯工具、膳食計畫器或數學教練。這項功能也向所有使用者免費開放。

深度整合 Google 生態系統是 Gemini 相較於其他獨立 AI 工具的一個顯著優勢。對於已經廣泛使用 Google 產品的使用者而言，這種整合可以帶來更流暢和直觀的使用體驗。個人化功能的引入則表明 Google 正在努力使 AI 互動更加貼近使用者的個人需求和偏好，從而提高使用者參與度和滿意度。而 Gems 功能的推出，則進一步賦予使用者自訂和擴展 Gemini 功能的能力，使其成為一個更具彈性和適應性的工具。

深入研究能力的實際應用與優勢

升級後的 Gemini 深度研究功能為使用者帶來了諸多實際應用和顯著優勢：

  1. 節省研究時間： 深度研究能夠在短時間內搜尋並整合來自網路的大量資訊，大幅縮短使用者進行研究所需的時間。
  2. 發現更廣泛的資訊來源： 該功能有助於使用者發現他們可能原本不會找到的網路資源。
  3. 更有效地處理複雜的研究任務： 藉助 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 模型的強大能力，使用者可以更輕鬆地應對複雜的研究課題。
  4. 生成全面的研究報告： 深度研究能夠創建包含豐富細節和深刻見解的多頁研究報告。

這些優勢使得 Gemini 深度研究在不同領域都具有廣泛的應用潛力：

  1. 商業分析： 可用於競爭對手分析、市場趨勢研究、消費者行為洞察等。
  2. 學術研究： 協助學生和研究人員深入理解研究主題，比較不同觀點，並發現相關文獻。
  3. 產品比較： 幫助消費者評估不同產品的特性、性能、價格和使用者評價。
  4. 盡職調查： 用於調查潛在的銷售機會，分析公司的產品、融資歷史、團隊和競爭環境。

此外，Gemini 還支援將研究結果匯出到 Google 文件，方便使用者進行進一步的分析和分享。這種與 Google 生態系統的無縫整合，進一步提升了深度研究的實用價值。

透過提供具體的應用案例，Google 展示了深度研究功能在不同專業和個人情境下的實用價值和多功能性。與 Google 文件和試算表的整合簡化了研究工作流程，使得使用者能夠輕鬆地將 AI 生成的見解納入現有的文件和分析中。

市場競爭

在 AI 研究工具領域，Google 並非唯一的參與者。OpenAI 的 ChatGPT Deep Research 和 Perplexity Deep Research 等工具也提供了類似的深度研究功能 。一些比較指出，不同的工具在成本、準確性和資訊來源品質方面各有優勢。例如，Perplexity 的深度研究在免費版本中即可使用，而 ChatGPT Deep Research 則需要訂閱付費版本。有使用者認為，在學術研究方面，ChatGPT 可能比 Gemini 更能提供學術論文等更專業的資訊來源。

結語

Google 升級 Gemini 深度研究功能並開放免費試用，是一項意義重大的舉措。本次升級不僅提升了深度研究的效能和智能，使其能夠生成更高品質、更具洞察力的報告，更透過 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 模型實現了研究過程的透明化。免費試用的開放降低了使用者體驗進階 AI 研究能力的門檻，有望吸引更廣泛的使用者群體。此外，Gemini 與 Google 生態系統的深度整合以及個人化功能的引入，進一步提升了使用者體驗和工具的實用價值。

Google 推出2025年3月核心演算法更新(3/13發布，3/27完成推出)

Google 推出2025年3月核心演算法更新

2025年3月13日，Google 正式宣布推出其2025年3月核心演算法更新。這項重大調整預計將在未來兩週內全面部署，勢必對網站的搜尋排名和線上流量產生廣泛的影響。對於 SEO 專業人士、網站擁有者以及任何依賴 Google 搜尋引擎獲取流量的企業而言必須理解這次更新的意涵。核心演算法更新代表 Google 對其搜尋演算法進行了根本性的變革。這些更新並非針對特定的網站，而是整體提升搜尋結果的品質，確保使用者能夠找到更相關且令人滿意的內容。

核心演算法更新詳解：Google 的目標與運作方式

核心演算法更新是 Google 搜尋演算法中廣泛且基礎的調整，會影響內容的評估和排名方式。Google 推出這些更新的主要目標是改善搜尋結果的品質，讓使用者能夠更容易找到符合其需求且值得信賴的資訊。這些變更並非旨在針對特定的網站採取行動，而是調整排名因素，以便更準確地反映使用者的搜尋意圖以及網路內容的發展趨勢。

Google 在官方說明中提供了一個有助於理解核心演算法更新本質的類比。想像一下，一位朋友向你詢問美食推薦。你可能有一份包含 20 間最喜歡餐廳的清單，但自 2019 年首次撰寫以來，情況已經發生變化。一些以前不存在的新餐廳現在也可能成為你推薦名單上的候選者。你可能會重新評估某些餐廳，並根據最近的良好體驗或考慮到朋友偏好寵物友善餐廳等因素，將其排名提升。這份清單會隨著時間而改變，而排名下降的餐廳不一定代表它們變差了，只是有其他餐廳更符合你當前的推薦標準。同樣地，Google 的核心演算法更新也是一個持續評估和調整的過程，旨在提供最佳的搜尋結果。

2025 年 3 月更新追蹤：最新公告與初步影響

Google 於2025年3月13日透過 Google Search Status Dashboard 發布了關於此次核心演算法更新的官方公告。公告內容相對簡潔，主要說明了更新開始的時間（太平洋時間上午 9 點 23 分）以及預計的部署時間（最長兩週）。Google 在公告中提到，此次更新旨在「更好地呈現來自各種類型網站的相關且令人滿意的內容給搜尋者。我們也將持續努力，透過今年一系列的改進，呈現更多來自創作者的內容。其中一些改進已經發生；其他的將在稍後推出」。

在 SEO 社群中，對於這次更新的討論和反應迅速展開，尤其是在 Reddit 等平台。許多 SEO 專業人士表達了他們對於核心演算法更新的期待和不確定性，因為這些更新往往會對網站的流量和排名造成顯著的波動。一些人預期可能會出現類似以往更新後的「SEO 已死」的言論，而另一些人則關注那些透過改善內容和增加作者資訊等方式，在更新後實現排名回升的網站。整體而言，社群的反應反映了核心演算法更新對於數位行銷領域的重要性以及其可能帶來的影響。

歷史借鏡：回顧過往核心演算法更新的啟示

核心演算法更新並非新鮮事，Google 每年都會進行多次此類更新，這些更新通常會對搜尋演算法和系統產生廣泛而顯著的變化。回顧過去的更新可以為我們理解本次 2025 年 3 月的核心演算法更新提供有價值的參考。值得注意的是，2024年3月的核心演算法更新被 Google 認為是迄今為止規模最大的一次，其部署時間長達 45天 。本次2025年3月的更新是今年的首次核心演算法更新，也是自2024年12月以來的第一次。

為了更全面地了解情況，我們可以參考近年來的一些核心演算法更新：2024 年12月和11月也進行了核心演算法更新。此外，2023年也進行了多次核心演算法更新，包括3月、8月、10月和11月。值得一提的是，在2024年3月的更新中，Google 將其「有用的內容系統」（Helpful Content System）整合到了核心演算法中，這表明 Google 持續重視內容品質和使用者體驗。這些歷史數據提醒我們，核心演算法更新是 Google 搜尋引擎不斷發展和完善的過程，SEO 專業人士需要持續關注並適應這些變化。

更新月份與年份開始日期結束日期持續時間
2024 年 3 月2024/3/52024/4/1945 天
2024 年 8 月2024/8/152024/9/319 天
2024 年 11 月2024/11/112024/12/524 天
2024 年 12 月2024/12/122024/12/186 天
2025 年 3 月2025/3/13預計兩週預計兩週

2025 年 SEO 趨勢與演算法變革

對於本次2025年3月核心演算法更新的具體重點，Google 的公告並未提供過多的細節。然而，透過分析過往的更新以及2025年的 SEO 趨勢，可以推測一些可能的方向。專家普遍認為，使用者體驗、行動裝置優先索引以及內容相關性將持續是 Google 演算法關注的重點。此外，「體驗、專業知識、權威性和可信賴性」（E-E-A-T）作為一個重要的排名因素，其影響力預計將會持續增強 。Google 的核心演算法更新目的是提升其評估資訊品質、專業知識和價值的能力 。

人工智能在搜尋領域的角色日益重要，這也可能反映在本次的更新中。SEO 專業人士需要思考如何調整內容策略，以應對 Google 搜尋結果中 AI 生成內容的增加。值得關注的是，有專家預測 Google 可能會調整其對大型品牌的偏好，為主題性更強的小型網站提供更多曝光機會。過去，Google 對於品牌權威性的重視有時會導致一些大型品牌即使在與搜尋查詢關聯性不高的情況下也能獲得較高的排名。然而，社群對於這種現象的反彈可能會促使 Google 在2025年重新平衡品牌權威性與主題相關性之間的權重。

如何分析您的網站是否受到影響

對於網站擁有者和 SEO 專業人士而言，了解本次核心演算法更新是否對其網站產生影響至關重要。以下是一些建議的步驟，可以幫助網站經營者進行分析：

  1. 檢查 Google Search Console： 分析關鍵頁面是否出現顯著的流量下降 。同時，檢查關鍵字排名的變化情況。
  2. 查看 Google Search Status Dashboard： 確認核心演算法更新是否已完成部署，再進行結論分析。
  3. 比較流量週期： 在更新完成後至少等待一週，然後將數據與更新前的一週進行比較。同時，也可以比較與去年同期的數據，以排除季節性因素的影響。
  4. 評估搜尋查詢： 確定哪些關鍵字的排名受到了影響 。
  5. 分析不同搜尋類型： 將流量變化按搜尋類型（例如：網頁搜尋、圖片、影片、新聞）進行細分，以了解哪些方面受到了影響。

重要的是要記住，在核心演算法更新完全部署之前，搜尋結果可能會出現波動。因此，建議在更新完成後至少等待一週再進行深入分析，避免因過早的判斷而做出倉促的決策。

核心演算法更新後的 SEO 優化建議

如果網站受到本次核心演算法更新的負面影響，不必過於驚慌。以下是一些建議的 SEO 優化策略，可以幫助應對這些變化：

  1. 進行內容審計： 確保內容對使用者而言是有用、原創且符合其搜尋意圖 。更新過時或不準確的資訊，並確保內容的深度和廣度能夠滿足使用者的需求。
  2. 改善使用者體驗： 關注網站的速度、結構和行動裝置的優化。確保網站易於導航，且在各種裝置上都能提供流暢的使用體驗。
  3. 提升內容的可靠性： Google 優先考慮值得信賴且有良好參考來源的內容 。確保內容具有專業知識、權威性和可信賴性（E-E-A-T）。
  4. 保持耐心： 對網站進行的更改可能需要數天甚至數月的時間才能反映在搜尋結果中。在核心演算法更新完全部署之前，避免做出過於激烈的變動。
  5. 專注於提供有用的內容： 遵循 Google 的指南，創建以人為本、有幫助且可靠的內容。
  6. 重新審視技術 SEO 基礎： 確保網站沒有技術問題，例如爬行錯誤、索引問題或網站速度緩慢等。
  7. 建立品牌權威性： 透過提供高品質的內容、積極參與社群媒體以及獲得來自權威網站的反向連結來提升您的品牌聲譽。
  8. 分析競爭對手： 研究在本次更新後排名有所提升的競爭對手，了解他們的策略和內容優勢。

案例探討與常見問題解答

在 Google 核心演算法更新後，網站可能會面臨各種問題。常見的問題包括網站流量顯著下降、特定關鍵字排名下滑，甚至在極端情況下，網站可能從搜尋結果中被完全移除。一個常見的誤解是將流量下降歸咎於使用 AI 生成的內容或低質量的反向連結，但實際情況可能更複雜，例如技術 SEO 問題也可能是導致排名下降的重要因素。

過去的經驗表明，不同類型和規模的網站可能會受到核心演算法更新的不同程度的影響。例如，在某些更新中，新聞發布商的網站可見度可能會發生顯著變化，而另一些更新則可能主要影響特定內容類別的網站，例如線上教育、藝術娛樂或購物相關的網站。

以下是一些關於 Google 核心演算法更新的常見問題解答：

  1. 我的網站需要多久才能恢復排名？ 恢復時間因網站問題的嚴重程度和您所做的改進而異。有些網站可能會在下次核心演算法更新後看到顯著的改善。
  2. 我應該優先修復哪些問題？ 優先處理內容品質、使用者體驗和技術 SEO 問題。確保內容符合 Google 的「有用的、可靠的、以人為本的內容」指南。
  3. 什麼是「Google Dance」？ 這是指在核心演算法更新的部署期間，搜尋結果中排名出現的暫時性劇烈波動。在更新完全穩定下來之前，這些波動並不一定代表最終的排名結果。
問題可能原因建議行動
網站流量顯著下降內容品質不佳、使用者體驗差、技術 SEO 問題、E-E-A-T 不足進行內容審計、改善使用者體驗、檢查技術 SEO、提升 E-E-A-T
關鍵字排名下滑競爭更激烈的內容出現、使用者搜尋意圖變化、內容與搜尋意圖不符更新內容以符合最新的搜尋意圖、研究競爭對手的內容策略
網站從搜尋結果中消失嚴重的內容品質問題、違反 Google 指南、技術性索引問題徹底審查網站內容和技術設置，確保符合 Google 的要求

在演算法變革中保持競爭力

Google 2025年3月核心演算法更新的推出，再次提醒我們 SEO 是一個持續不斷發展的領域。這次更新與以往一樣，重點是提升搜尋結果的品質，獎勵那些提供使用者有價值、相關且值得信賴內容的網站。對於 SEO 專業人士和網站擁有者而言，關鍵在於理解這些變革的本質，並採取積極主動的態度來應對。專注於使用者需求，創建高質量且有價值的內容，持續監控網站的表現並根據 Google 的最佳實踐進行調整，是在演算法變革中保持競爭力的關鍵。SEO 並非一蹴可幾，而是一個需要長期投入和不斷學習的過程。透過深入了解每一次核心演算法更新的意涵，並將其融入您的 SEO 策略中，將能夠在不斷變化的數位環境中取得成功。

利用角色扮演法提高大型語言模型的回應品質

利用角色扮演法提高大型語言模型的回應品質

大型語言模型 (LLM) 如雨後春筍般出現，徹底改變了人機互動的方式。這些模型在理解和生成人類語言方面展現出驚人的能力，但仍面臨著一些挑戰，例如產生重複性回應、缺乏創造力和難以保持一致性。為了提升 LLM 的回應品質，研究人員一直在探索各種技術，而「角色扮演」正是其中一項極具潛力的方法 。

模擬角色，提升回應品質

角色扮演，顧名思義，就是讓 AI 模型扮演不同的角色，例如醫生、老師、甚至是虛構人物。透過模擬特定角色，LLM 可以更好地理解問題的上下文，並產生更相關、更具吸引力且更符合上下文的回應 。  

角色扮演的優勢

  1. 增強一致性: 賦予 LLM 特定角色，有助於其在整個對話過程中保持一致的語言風格和行為模式，避免產生矛盾或不合理的回應 。例如研究人員發現，當 LLM 被賦予特定角色時，它們能夠在多輪對話中保持一致的語言風格和行為模式，就像一位經驗豐富的醫生持續以專業的口吻提供醫療建議。  
  2. 提高相關性: 模擬特定角色可以幫助 LLM 更好地理解問題的背景，並產生更切題的回應 。例如，當 LLM 扮演旅遊顧問的角色時，它可以根據用戶的喜好和需求，提供更個人化、更精準的旅遊建議，就像一位經驗豐富的旅遊達人為你量身打造行程規劃。  
  3. 激發創造力: 角色扮演可以激發 LLM 的創造力，使其產生更具原創性和想像力的回應 。例如，研究人員發現當 LLM 被賦予作家的角色時，它們能夠創作出更具創意和吸引力的故事，就像一位才華洋溢的作家揮灑創意，編織引人入勝的故事。  
  4. 提升事實準確性: 在某些情況下，角色扮演可以幫助 LLM 獲取特定領域的知識，從而提高其回應的事實準確性 。例如，當 LLM 扮演科學家的角色時，它可以更好地理解科學概念，並提供更準確的解釋，就像一位博學多聞的科學家為你解答疑惑。  
  5. 增強推理能力: 研究顯示，角色扮演可以作為思維鏈 (CoT) 提示的隱性觸發器，從而更有效地增強 LLM 的推理能力 。例如，在一項比較角色扮演提示和 CoT 提示的研究中，研究人員發現，在某些領域，角色扮演提示在提升 LLM 推理能力方面比 CoT 提示更有效，這意味著角色扮演可以讓 AI 模型更善於思考和解決問題。  

角色扮演的潛在風險

儘管角色扮演在提升 LLM 回應品質方面具有巨大潛力，但也存在一些潛在的風險 ：  

  1. 偏見: 角色扮演可能會放大 LLM 中存在的偏見，導致產生有害或歧視性的回應 。例如，如果 LLM 的訓練數據包含性別歧視，那麼當它扮演特定性別的角色時，就可能產生帶有性別歧視的言論。  
  2. 過度校準: 在某些情況下，角色扮演可能會導致 LLM 過度校準，降低其在某些任務上的表現 。例如，當 LLM 被賦予特定職業的角色時，它可能會過於專注於該職業的知識，而忽略其他方面的資訊，導致在某些推理任務上的表現下降。  
  3. 角色選擇: 選擇合適的角色對於角色扮演的有效性至關重要，而自動選擇角色可能會導致意外的結果 。例如，LLM 可能會根據問題自動選擇一個不恰當的角色，導致產生不相關或不恰當的回應。  

未來發展

角色扮演是一個新興的研究領域，未來科學家們可能會朝向這些方向進一步探索 ：  

  • 研究 LLM 討論框架: LLM 討論框架是一種新興的多代理 LLM 架構，它有可能顯著提升 LLM 在創意任務上的表現。
  • 開發更有效的角色扮演技術: 例如，開發更精細的角色配置文件和更有效的角色調整方法，讓 LLM 更好地理解和扮演不同的角色。
  • 減輕角色扮演的潛在風險: 例如，開發新的訓練方法來減少 LLM 中的偏見，或設計新的角色扮演技術來避免過度校準。
  • 探索 dLLM 的潛力: dLLM (diffusion language models) 是一種新興的 LLM 架構，它有可能克服傳統 LLM 的一些限制，例如高計算成本和難以適應新數據。
  • 將角色扮演與強化學習結合: 強化學習是一種機器學習方法，它允許 LLM 透過與環境互動來學習最佳行為策略，可以進一步提升 LLM 的回應品質。

結語

角色扮演是提升 AI 模型回應品質的一項重要技術，它可以讓 LLM 產生更具吸引力、更具資訊性且更符合上下文的回應。雖然角色扮演也存在一些潛在的風險，但隨著研究的深入，這些風險將會逐漸得到解決。相信在不久的將來，角色扮演將會在 AI 領域發揮更大的作用。