Google AI 生態系衝擊！驅動媒體品牌重塑

Google的Astra、Gemini、AI Overviews、Daily Listen和NotebookLM這些技術和工具共同形成了一個強大的生態系統。

當前 Google 透過 Astra、Gemini、AI Overviews、Daily Listen、NotebookLM，悄無聲息的逐步構建了一個 AI 驅動的資訊搜尋與內容分發生態系，這些技術彼此互補，即將改變用戶獲取資訊的方式。新聞網站的內容模式與 SEO 策略面臨重大挑戰，新聞媒體該如何應對 AI 主導的搜尋生態系？

Google AI 產品對新聞網站的影響

(1) Astra：多模態搜尋的新時代

Astra 是 Google 最新的 AI 搜尋技術，能夠結合文字、圖像、語音等多種模態進行搜尋，這意味著新聞網站需要優化不同格式的內容，例如圖表、影音，才能在這種多模態搜尋環境中獲得更高的曝光。

Astra是Google最新的AI搜尋技術，結合文字、圖像和語音等多種模態進行搜尋。這要求新聞網站優化各種內容格式，如圖表和影音，以提高在多模態搜尋環境中的曝光率。

角色：

提供更智慧化的搜尋方式，讓使用者不僅能透過文字輸入，也能透過圖片或語音來搜尋資訊。

衝擊：

• 搜尋行為改變：使用者可能更傾向以圖像或語音搜尋，網站需適應這種搜尋方式。

• 內容多樣性要求提升：傳統純文字新聞可能無法獲得最佳排名，必須補充影片、圖解或互動式內容。

應對案例：

• 《CNN》：在文章內嵌入高品質資訊圖表與短影音，提高多模態搜尋曝光機率。

• 《紐約時報》：採用互動式新聞報導，增加使用者參與度，強化內容價值。

(2) Gemini：強大的語言理解與內容生成

Gemini 作為 Google 目前最先進的 AI 語言模型，能夠理解和生成高品質的文本內容。新聞網站可利用 Gemini 來提升內容的品質，例如自動摘要、關鍵資訊提取，但也須確保原創內容的價值，絕對要避免 AI 直接取代新聞報導。

Gemini是Google最先進的AI語言模型，能理解和生成高品質文本。

角色：

為 AI 搜尋、生產力工具（如 NotebookLM）提供語言理解與內容生成能力。

衝擊：

• 內容同質化風險：若新聞網站依賴 Gemini 生成內容，可能導致資訊重複度增加，降低競爭力。

• AI 摘要影響流量：使用者可能透過 AI 獲取新聞精華，降低點擊完整報導的意願。

應對案例：

• 《BBC》：利用 AI Juicer 生成摘要，但仍保留編輯獨家視角，提高可讀性。

• 《華盛頓郵報》：強化長篇調查報導，確保 AI 難以取代深入分析內容。

(3) AI Overviews：搜尋摘要與內容精選

AI Overviews 會直接在搜尋結果頁面（SERP）提供高濃縮度資訊，零點擊的資訊設計架構可能導致點擊率（CTR）下降，因為使用者可能降低需要點擊來獲取新聞資訊的行為。

角色：

幫助使用者更快速獲得所需資訊，減少對新聞網站的流量依賴。

衝擊：

• 流量減少：AI 直接提供答案，降低新聞網站的點擊需求。

• 標題與摘要競爭加劇：網站需優化標題與前段內容，使其更具點擊吸引力。

應對案例：

• 《華爾街日報》：採取會員專屬內容策略，讓 AI 無法完全抓取核心資訊。

• 《The Verge》：強化內容標題與導言，提升內容與使用者搜尋意圖相關性，有助於被 AI Overviews 選取，提高曝光機率。

(4) Daily Listen：語音新聞的崛起

Daily Listen 讓用戶可以透過語音獲取新聞資訊，這使得新聞網站應該關注語音搜尋優化（VSO），例如提供朗讀功能、優化新聞摘要，使其更適合語音轉播，從而增加觸及率。

角色：

讓 AI 直接將新聞內容轉換為語音播放，使用戶能夠「聽新聞」而非「讀新聞」。

衝擊：

• 音頻內容需求增加：台灣 Podcast 市場近年來快速成長，新聞媒體紛紛推出自家節目，新聞網站需提供高品質的語音新聞，吸引語音使用者。

• SEO 轉向 VSO（Voice Search Optimization）：確保新聞標題與內文適合語音播放，為了適應語音型態搜尋，新聞網站要更注重優化新聞摘要，使其更精簡、易懂，方便語音助理快速抓取重點資訊。

應對案例：

• 《NPR》：推出 Podcast 與 AI 朗讀功能，滿足 Daily Listen 需求。

• 《路透社》：優化新聞摘要，使其適合轉換語音新聞，提高曝光機率。

(5) NotebookLM：知識整理與深度研究

NotebookLM 幫助使用者整理大量資訊並生成摘要，這可能也將影響新聞網站的流量，使用者不再需要造訪多個新聞網站來獲取完整資訊。

角色：

使用者可透過 NotebookLM 獲取新聞資訊，無需點擊新聞網站來獲取完整資訊。

衝擊：

• 資訊整合影響原始流量：用戶可直接在 NotebookLM 內獲取整合式新聞資訊，減少原始網站的點擊率。

• 深度內容成為關鍵：注重內容原創性和深度，新聞網站應該另行開發專注於提供獨特觀點和深度報導，這些是AI無法輕易複製的。

應對案例：

• 《華盛頓郵報》：增強互動式新聞與視覺數據，提升網站價值，增加讀者互動。

• 《金融時報》：提供獨家分析與數據，確保 NotebookLM 無法完全取代原文報導。

五大 AI 工具建構完整生態系

這些技術彼此協同，形成一個完整的 AI 搜尋與內容分發系統：

Google 悄無聲息的構建了一個 AI 驅動的資訊搜尋與內容分發生態系，技術之間彼此互補，即將改變用戶獲取資訊的方式。

• Astra：讓搜尋更智慧，支援多模態輸入（圖像、語音、文字）。

• Gemini：提供 AI 語言理解與內容生成能力。

• AI Overviews：透過 AI 直接在搜尋結果中提供摘要，減少傳統點擊需求。

• Daily Listen：推動語音新聞的普及，改變資訊消費方式。

• NotebookLM：幫助使用者整理與分析資訊，進一步減少對新聞網站的依賴。

 最大的衝擊影響 

• Google 能夠控制資訊流動
  讓使用者在 Google 內部就能完成搜尋、學習、吸收資訊的所有步驟，降低外部網站的流量。

• 新聞網站需調整策略
  透過多模態內容、深度報導與品牌經營來適應這個新的 AI 搜尋生態。

零點擊時代新聞網站應如何應對？

面對 Google AI 技術帶來的挑戰，新聞網站應採取以下策略來維持流量與影響力。

(1) 強化「品牌新聞流量」，降低對 Google 依賴

新聞網站必須建立自己的忠實讀者群，降低對搜尋引擎的依賴。例如，《華爾街日報》透過會員訂閱模式、電子報、專屬社群等方式，成功增加直接流量。他們的策略包括：

• 推動 APP 下載，讓讀者透過 APP 直接獲取新聞。

• 提升電子報價值，提供獨家分析與內容，吸引讀者訂閱。

• 經營社群媒體，透過 FB 和 LINE 吸引更多直接流量。

媒體借鑑：

• 《The Information》：透過會員訂閱模式，專注於高價值訂閱內容，降低對廣告依賴，建立穩定讀者群。

• 《Axios》：發展電子報策略，確保新聞直達核心受眾。

(2) 適應 AI 搜尋環境，調整內容策略

Google AI 產品正在改變用戶如何搜尋與消費新聞，因此新聞網站應調整 SEO 策略，例如：提供 AI 友善的內容結構：

• 使用 FAQ 形式與摘要，讓內容更容易被 AI 搜尋摘要引用。

• 確保內容符合 E-E-A-T（專家性、權威性、可信度 + 體驗），提升 AI 引用率。

媒體借鑑：

• 《華爾街日報》：優化標題與前段摘要，提高 AI Overviews 選取率。

• 《彭博社》：利用可視化數據強化報導，增加內容價值，提升讀者黏著度。

• 《The Verge》：優化文章格式，使其更適合 AI 摘要引用，從而提高在搜尋結果中的可見度。
  －打造「可互動」內容：提供數據視覺化，如圖表、地圖，讓用戶體驗更佳。
  －推出獨家影片與訪談，這些是 AI 難以取代的內容。

(3) 探索 AI 工具的機會

AI 既是挑戰，也是一個機會，新聞網站可善用 AI 來提升內容價值。利用 NotebookLM 提供個性化新聞摘要，讓用戶更容易獲取關鍵資訊。用 AI 輔助新聞編輯，例如：

• AI 預測熱門議題，幫助編輯部提前規劃報導方向。

• AI 協助新聞整理，但仍由記者提供觀點與分析，以確保品質。

媒體借鑑：

• 《BBC》：利用 AI 生成新聞摘要，但確保核心內容仍由記者撰寫。

• 《The Guardian》：測試 AI 預測熱門新聞，提前布局內容策略。

• 《金融時報》：利用 AI 預測新聞熱度，幫助編輯選擇有潛力的報導主題。

• 《紐約時報》：強化調查報導，確保 AI 無法輕易取代。透過 AI 分析讀者偏好，推薦個人化內容，提升用戶黏著度。

AI驅動革命 未來新聞網站的發展方向

新聞網站要在 AI 驅動的環境中保持競爭力，不僅要應對 SEO 和流量變化，還需調整編輯策略、內容模式及發佈方式，確保能滿足讀者需求，提升品牌價值。

新聞網站在AI驅動的環境中需保持競爭力，應對SEO和流量變化，調整編輯策略、內容模式及發佈方式，以滿足讀者需求並提升品牌價值。

(1) 編輯模式轉型：數據驅動與深度內容並行

未來的新聞編輯需要兼具數據分析與內容策劃能力。新聞網站應建立更強的數據分析機制，讓編輯決策更科學。

• 編輯應更熟悉 AI 工具：學會如何與 AI 合作撰寫內容，例如使用 Gemini 來生成初步報導，再由編輯修訂。

• 數據分析驅動決策：透過 AI 分析搜尋趨勢與用戶行為，確保內容貼近市場需求。

• 強化調查報導：確保內容深度，增加獨特價值，讓 AI 無法輕易取代。

(2) 內容形態優化：多模態內容與個人化推送

隨著 Google 逐漸將 AI 整合到搜尋、Discover 和 Daily Listen 等產品中，新聞網站需要提供更符合這些平台需求的內容。

• 多模態內容發展：發展多媒體內容，如短影音、圖像新聞、互動圖表，以吸引讀者。

• 音頻新聞：如 Google Daily Listen，新聞網站應增加音頻內容。

• 數據可視化：透過互動圖表、動畫報導，提升讀者體驗。

• 建立「沉浸式新聞體驗」，例如推出 VR 或 3D 可視化新聞報導。

• 個人化內容推薦：AI 生成個性化新聞摘要。

• NotebookLM 技術可幫助新聞網站提供更深入的背景資訊，提升用戶黏著度。

(3) 內容發佈策略革新：去中心化與社群經營

未來，新聞網站需降低對 Google 依賴，發展多元流量管道，強化社群經營與直接觸達用戶的能力。

• 個人化新聞體驗：讓讀者能夠選擇自己關心的主題，並透過 AI 推薦最適合的內容。

• 社群平台深度運營：新聞網站應強化社群經營，善用 Facebook、LINE、X 等社群平台提高內容曝光。

• 去中心化內容分發：減少對單一平台依賴，例如透過 RSS、APP 推播、電子報直達用戶。

• 會員訂閱模式：透過付費牆或獨家內容，提高忠實讀者數量。

結語

AI 已經深刻影響新聞產業，無論是搜尋演算法、流量來源，還是 SEO 規則，新聞網站都需適應新的生態環境。透過 強化品牌、優化內容結構、探索 AI 工具，新聞網站仍然能夠在 AI 搜尋時代保持競爭力，確保自身價值不被取代。