谷歌AI搜索深度解析：从5人小项目到覆盖200国，核心不是技术而是“懂人”

2025年，谷歌搜索的一次重大更新引发行业关注——AI模式（AI Mode）的推出，彻底改变了传统搜索“关键词+点链接”的交互逻辑，将其升级为“持续对话+需求理解”的全新体验。截至2025年10月，该模式已覆盖200+国家/地区、支持35+语言，数据显示用户在AI模式下的提问长度是传统搜索的3倍。

近日，谷歌产品副总裁Robby Stein在访谈中披露了AI模式的开发历程与产品思考。不同于行业对“模型算力”“技术路线”的追捧，他反复强调：“我们不是上线更多功能，而是教AI理解人。”这背后，是AI产品从“追求强大”到“追求懂你”的思维转向，对开发者而言极具借鉴意义。

一、认知纠偏：AI模式不是聊天机器人，是“信息理解系统”

ChatGPT爆火后，曾有观点断言“谷歌要完”——毕竟，相比翻十几个链接找答案，用户更想要“一句话结论”或“直接对话AI”。但Robby Stein的回应打破了这种误解：“我们不是做陪聊机器人，而是设计能精准理解用户信息需求的系统。”

1. AI模式与传统搜索、AI概览的核心差异

很多人会混淆“AI模式”与谷歌此前推出的“AI概览”，但二者定位完全不同：

• AI概览（AI Overview）：本质是“传统搜索的补充”，仅在搜索结果顶部增加一段AI总结，核心是“给快速答案”，未改变“用户找链接”的底层逻辑；
• AI模式（AI Mode）：是“完整的任务解决入口”，界面以“持续对话”为核心，支持长问题输入、多轮追问，能记住上下文，还会主动推荐关联资源（如目的地地图、官网链接、产品购买页）。

举个实际案例：若你计划亲子旅行，AI模式不仅会推荐目的地，还会同步显示“景点步行距离”“官网开放时间查询链接”，并直接嵌入地图——这不是“搜索加强版”，而是从“信息检索”到“任务闭环”的升级。

2. 谷歌的核心目标：不是“生成答案”，而是“答案有用”

在ChatGPT等生成式AI中，我们常关注“AI生成内容的流畅度”；但谷歌AI模式的评价标准只有一个：“这个答案对用户是否真的有帮助”。

Robby Stein分享了自己的亲身体验：“我带女儿出行时，用AI模式问了一次‘适合儿童的公园’，它瞬间整合了所有公园的开放时间、步行距离，还附上官网验证链接——那一刻我意识到，这是一个全新的信息处理系统，而不是简单的搜索引擎升级。”

二、开发复盘：从5人空白页到全球产品，谷歌的“用户驱动”方法论

不同于很多大厂“高层拍板+全链路推进”的模式，AI模式的起点只是一个“5-10人”的小团队，连正式名字都没有。Robby Stein详细拆解了其开发四步曲，全程贯穿“用户驱动”的核心逻辑，对中小团队或创业项目极具参考价值。

1. 第一步：先找“有用的瞬间”，而非写代码

团队做的第一件事不是开发模型，而是搭了一个“极简原型”——只有输入框和光标，连装饰元素都没有的空白页。目标很明确：“找到AI真正帮到用户的那一刻”。

早期测试中，用户的两个行为给了团队关键启发：

• 有人在搜索框末尾手动加“AI”二字，希望触发更智能的回答；
• 有人拍下作业题照片，直接问“第二题怎么做”。

“这些用户行为比任何技术指标都重要，它们本质是在‘教’搜索引擎该怎么进化。”Robby Stein强调。

2. 第二步：拉500个真实用户，收集“狠反馈”

原型初步成型后，团队没有等待“产品成熟”，而是找了500个测试用户（以朋友、家人、内部员工为主），要求很简单：“就当这是新搜索用，出问题直接截图反馈”。

Robby Stein提到一个细节：“有个朋友每天都发截图吐槽，‘这个答得不对’‘这句话完全搞错了’‘信息根本看不懂’——这些‘狠反馈’比‘好评’更宝贵，是早期优化的核心依据。”

这种“边用边改、边试边修”的模式，像极了创业团队的迭代逻辑——没有冗长的项目周期，而是让真实用户的需求直接驱动产品优化。

3. 第三步：放入Search Labs，用“真实数据”反推优化

经过第一轮用户反馈后，团队将AI模式放进谷歌的“Search Labs”（公开测试平台），面向所有用户开放。这个阶段的目标从“找有用的瞬间”转向“用数据定位问题”：

• 用户最常问哪些问题？
• 哪些问题的回答满意度低？
• 用户会继续追问还是直接退出？

“所有数据都用来反推优化方向：该改哪里、该删哪里、该保留哪里。”Robby Stein指出，“真正的AI优化不是‘团队给模型讲课’，而是让用户的真实行为‘教’模型怎么改——只有用户真的在用，你才知道哪里错了。”

4. 第四步：分阶段推向全球，避免“一刀切”

从5人原型到Search Labs测试，再到正式上线，谷歌没有选择“一次性全球推送”，而是分国家、分阶段扩展。理由很直接：“AI模式不是一个简单模块，而是用户获取信息的‘新路径’——不能冒险一下子给所有人换入口。”

整个过程耗时约一年，核心逻辑始终不变：“先做出能用的版本，拉用户验证方向，再用反馈和数据打磨细节”。

三、产品思维：从Instagram失败案例，看AI产品的3条核心原则

Robby Stein不仅主导了谷歌AI模式，还曾是Instagram的产品负责人（推出过Stories、Close Friends等核心功能）。访谈中，他没有只谈成功案例，反而主动复盘了Close Friends的“早期失败”，并提炼出3条对AI产品同样适用的原则。

1. 原则1：搞清楚用户“为什么雇用你的产品”

“人们不是想要一台电钻，而是想要墙上的洞”——这是Robby Stein反复提到的比喻。

Close Friends早期失败的核心原因，就是没搞懂用户的“真实雇用需求”：该功能原本想解决“用户想给小圈子发内容，不想让全网看到”的需求，但最初版本却做成了“Feed、Story、主页都能发密友内容”的混乱形态，还起了个容易误解的名字“Favorites”（用户以为只能加1-2个最亲近的人）。

“结果用户加了两个人，发了内容却没人互动，体验直接断裂。”Robby Stein复盘道，“后来我们才明白，用户要的不是‘给密友发内容’的功能，而是‘无压力分享’的小圈子——AI产品也一样，用户用AI模式不是为了‘体验AI’，而是为了‘高效解决问题’。”

2. 原则2：别只看数据，要找到“关键的那句话”

数据能告诉你“用户不活跃”，但找不到“用户为什么不活跃”。Close Friends的转机，来自团队对用户的深度访谈：

当被问“为什么不发密友Story”时，用户的回答高度一致：“我前任会看到”“老板在关注我”“有个爱评论我长相的朋友也在”——这句话点破了核心问题：用户不是不想发，而是“怕被错的人看到”。

“对AI产品来说，数据是‘症状’，用户的‘关键一句话’才是‘病因’。”Robby Stein举例，“我们曾通过访谈发现，用户用AI模式查‘科普展览’时，最在意‘是否适合6岁孩子’‘周末是否开放’——这些细节是数据无法直接体现的，但却是优化回答的关键。”

3. 原则3：别太“聪明”，要让用户“一眼看懂”

Close Friends的另一个优化点，是“降低用户理解成本”：早期版本中，密友内容没有专属标记，发的人不知道“对方是否看到”，看的人也不知道“这是仅自己可见的内容”。

后来团队做了一个极简改动：把密友Story的“圈圈颜色”改成绿色——用户一眼就知道“这是小圈子内容”，分享意愿瞬间提升。

“AI产品很容易陷入‘炫技陷阱’，加一堆复杂功能，但用户连基本用法都看不懂。”Robby Stein提醒，“比如AI模式的对话界面，我们刻意去掉了冗余的按钮，只保留‘输入框+历史对话’——核心是让用户‘不用学就能用’。”

四、差异化思考：谷歌AI模式不是“ChatGPT平替”，而是“搜索场景专属”

很多人看到“AI对话”，就认为谷歌在“复刻ChatGPT”。但Robby Stein明确表示：“我们做的是‘搜索里的AI’，用搜索的方式服务用户，而不是做ChatGPT的复制品。”

二者的核心差异，在于“使用场景”的划分：

维度	ChatGPT	谷歌AI模式
核心定位	开放对话式AI	信息获取专属AI
适合场景	写诗、编故事、润色文案、找灵感	查地址、找展览、对比信息、规划行程
输出逻辑	侧重“内容生成的流畅度”	侧重“信息的准确性+关联资源推荐”
交互特点	无上下文限制，可扮演角色	围绕“信息任务”展开，记住搜索上下文

举个例子：当你搜索“适合6岁孩子的科普展览”时，AI模式会先理解“6岁+科普”的核心需求，推荐适龄展览，同步附上“地图位置”“票价”“官网预约链接”，还能回答“周末是否开放”“需要提前多久预约”等追问——这不是“聊天”，而是“跟着用户的信息需求走”。

“你不会用ChatGPT查餐馆开放时间，也不会用它确认景点地址——这些‘搜索场景的刚需’，就是AI模式的核心阵地。”Robby Stein说。

五、未来趋势：好的AI不是“最聪明的”，而是“最能听懂你的”

访谈最后，Robby Stein提到一个有趣的现象：“我家小孩放学回来会说‘我要和Google聊聊，问它斑马喜欢吃什么’——他们直接用说话的方式提问，完全没有‘搜索要输关键词’的认知。”

这种“自然提问”，正是谷歌AI模式的未来方向——让AI“更接近人类思维”，用户不用想“怎么组织语言”“怎么输关键词”，直接开口或打字提问即可。

近期上线的“Search Live”功能更是印证了这一点：在谷歌App中打开该功能，用户可以“纯语音对话式搜索”，不用打字、不用翻链接，就像和人聊天一样获取信息。

“AI的未来不是‘只有专家才会用’，而是‘连孩子都能用来提问’。”Robby Stein总结道，“很多人低估了AI的学习价值——你只需要愿意问，它就能帮你找到答案。这不是技术的胜利，而是产品形态的进化：当AI真的听懂你了，你才会愿意常用它，甚至改变自己的学习方式。”

结语：你不是在用AI，而是在“教AI理解你”

当下的AI竞争，很多时候聚焦于“模型参数”“训练数据量”“处理速度”，但谷歌AI模式的实践告诉我们：AI产品的核心竞争力，最终会回归到“是否懂用户”。

每一次用户在AI模式中提问、追问、反馈“这个答案有用”，都是在“教”AI什么是“真正有价值的回答”。正如Robby Stein所说：“未来的AI，不是功能越多越好，而是越懂你越好——只要它有一次真正帮到你，你就不会再离开它。”

对开发者而言，这或许是最值得借鉴的启示：技术是基础，但用户的“真实需求”才是AI产品的灵魂。