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近年来，人工智能技术持续发展，并逐步深度融入全球科技巨头的产品策略之中。美国科技公司谷歌近期在AI模式（AI Mode）的推广和功能升级方面采取了一系列举措，这不仅标志着其在全球人工智能部署上的又一重要进展，也为广大用户带来了更加智能化和个性化的搜索体验。

新媒网跨境获悉，谷歌已将其AI模式的服务范围大幅扩展，覆盖全球180个国家和地区。此前，这项功能仅在美国、英国和印度三个国家提供。此次扩展表明谷歌正积极推进AI能力在全球范围内的普及。谷歌公司在一份声明中指出，此次扩展旨在向全球更多用户提供更先进的“代理式”（agentic）和个性化功能，以帮助用户高效完成各项任务，并根据其个人兴趣获取更精准的信息。

需要指出的是，尽管服务范围大幅拓宽，但截至2025年6月，谷歌AI模式目前仅支持英文内容。这一限制可能与AI模型训练的语言数据积累和优化程度有关，也预示着未来谷歌可能会逐步支持更多语种，以满足全球不同语言用户的需求。

“代理式”能力提升：从信息获取到任务执行

此次更新的亮点之一是AI模式新增了“代理式”功能。这项功能旨在让AI不仅仅停留在提供信息层面，而是能够协助用户完成实际任务。自2025年第二季度起，这项新功能已开始逐步推广，首先面向餐饮预订领域。这意味着用户可以通过AI模式直接完成餐厅预订，简化了传统预订流程。

谷歌公司表示，未来这项“代理式”功能还将扩展至更多本地服务，例如预约本地服务（如理发、修车等）以及购买活动门票等。这种从“信息助理”到“任务执行者”的角色转变，体现了人工智能在日常生活应用中不断深化的趋势，旨在提升用户体验的便捷性和效率。

个性化响应：深度契合用户偏好

除了“代理式”功能，谷歌AI模式还引入了更具深度和广度的个性化响应机制。对于那些已选择加入“Labs”实验室项目并参与AI模式实验的用户，他们将体验到根据个人偏好和兴趣定制的搜索结果。

目前，这项个性化功能已率先应用于餐饮相关主题。用户通过AI模式可以发现与自己独特口味相符的新餐厅和咖啡馆。这种个性化推荐基于用户过去的行为数据、偏好设置以及实时查询上下文，旨在提供更加精准和符合个体需求的信息，从而提升搜索的实用性和吸引力。

便捷分享：促进信息协作与探索

为了进一步增强用户间的互动和信息共享，谷歌AI模式在美国市场率先推出了全新的链接分享功能。这项功能允许用户将其在AI模式中获得的响应结果生成可分享的链接。

当用户将链接分享给联系人后，对方可以点击链接直接跳转到用户停下的AI模式响应页面，并在此基础上继续提问、深入探索相关信息。这项功能在提升信息传播效率的同时，也赋予了发送者对共享链接的完全控制权，可以随时删除这些链接，确保了用户的数据隐私和管理灵活性。

AI模式的技术支撑：实时、多模态与高效聚合

谷歌AI模式的强大功能背后，是其复杂且高效的技术架构在支撑。谷歌公司曾介绍，AI模式能够从网页和谷歌自身的海量数据中获取实时信息。这包括来自“谷歌知识图谱”（Google Knowledge Graph）的事实信息、关于现实世界的具体数据，以及来自“谷歌购物图谱”（Google Shopping Graph）的数十亿产品的购物数据。这些多元的数据来源确保了AI模式能够提供全面、准确且具有时效性的响应。

在信息处理方面，AI模式采用了“查询扇出”（query fan-out）技术。这项技术允许AI针对一个主查询，同时在多个子主题和多个数据源之间并行发起相关的搜索。随后，系统会将这些分散的搜索结果进行智能聚合和整理，最终提供一个易于理解、条理清晰的综合性回答。这种高效的数据聚合能力是AI模式能够快速响应复杂查询的关键。

此外，AI模式还支持多模态搜索，这意味着用户可以通过多种形式进行查询，包括文本输入、语音指令，甚至图片上传。这种灵活的交互方式极大地方便了用户，使得信息检索不再局限于文字，更符合人类多元化的沟通习惯。

未公开的性能数据：对网站运营者的影响

尽管谷歌AI模式在功能上持续迭代，但对于广大的网站运营者和数字营销人员而言，一个长期存在的问题是无法独立分析AI模式对网站流量的具体影响。根据现有信息，谷歌目前将AI模式的流量数据与传统的网页搜索数据在Search Console中混为一谈。

这种数据整合使得网站管理者无法清晰地区分哪些访问量和用户行为是直接来源于AI模式的响应。对于希望优化内容以适应AI查询、理解AI模式用户需求的企业来说，这无疑增加了分析难度。无法获取独立的性能数据，意味着网站运营者难以有针对性地调整策略，也无法准确评估AI模式在引导用户访问和互动方面的实际效益。行业内一些声音认为，未来谷歌若能提供更细致的数据分析工具，将有助于促进AI模式生态系统的健康发展，并帮助网站更好地适应智能搜索环境。

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