Google Lets Users Personalize Search Sources

•出版商現在可以在其網站上嵌入新的互動式「偏好來源」按鈕，讓讀者無需離開頁面即可將其新增為偏好來源，從而促進與讀者的直接連結。
•使用者現在可以使用自然語言提示來客製化他們的 Discover 動態消息，以自己的話語描述他們希望看到更多或更少的主題或連結。
•個人化功能也擴展到 Android 上的 Google News，允許使用者根據興趣自訂每日音訊簡報。
•選擇偏好來源將影響 Google Search 中的「AI 總覽」和「AI 模式」中顯示的內容，選定的網站可能會標示「偏好」徽章。
•Google 的個人化搜尋功能歷史可追溯到 2004 年，當時推出了 Google Personalized Search 的 Beta 測試版，最初利用瀏覽器 Cookie，後來則整合 Google 帳戶資料。

Google Discover 運用機器學習分析使用者行為，包括瀏覽歷史、應用程式活動、位置模式、搜尋歷史和互動訊號，以建立即時的個人化內容動態消息。
Discover 演算法較少依賴關鍵字，但仍會評估文章品質和出版商信譽，並衡量點擊、閱讀活動、捲動和頁面停留時間等參與度訊號。
內容的新鮮度在 Discover 中扮演重要角色，Google 會在內容發布後不久對其進行測試，如果符合要求，可能會立即獲得大量流量。
Google 利用其知識圖譜 (Knowledge Graph) 和主題層 (Topic Layer) 在人物、地點、組織和主題之間建立連結，以更好地對內容進行分類。
Google Search 的個人化考量因素包括位置、搜尋歷史、網路歷史和社交網路。
Google News 的排名演算法受內容相關性、重要性、權威性、新鮮度、可用性、位置和語言等多種因素影響。
Discover 的內容政策強調清晰的日期、作者署名、作者/出版商資訊，以及引人入勝的高品質圖片（至少 1200 像素寬，16:9 比例）。
Google 的排名系統採用 AI 組件，例如神經匹配 (Neural matching) 和 RankBrain，以理解查詢和內容之間的關係。

提升使用者對資訊來源的信任度。

透過讓使用者明確選擇偏好來源，Google 有助於減少「濾泡效應」的負面影響，並賦予使用者更多控制權，可能增強他們對所接收資訊的信任。

加劇新聞出版商在爭奪使用者關注方面的競爭。

隨著使用者能夠主動選擇偏好來源，出版商將更需要積極推廣其內容並鼓勵讀者將其設為偏好，以確保在個人化內容流中的可見度。

AI 在內容策展和個人化中的作用將持續增強。

自然語言控制和客製化音訊簡報等功能表明 Google 正利用 AI 更精確地理解使用者意圖和偏好，預示著未來更複雜的 AI 驅動個人化體驗。

2004-03

Google Personalized Search 作為 Google Labs 專案的 Beta 測試版首次推出。

2005-11

Personalized Search 成為普通 Google Search 的一部分，但僅限於 Google 帳戶使用者。

2009-12

Personalized Search 應用於所有 Google Search 使用者，包括未登入 Google 帳戶的使用者。

2025-08

Google 在美國和印度推出「偏好來源」功能，讓使用者在「熱門報導」中自訂體驗。

2026-05

Google 推出新的「搜尋服務歷史記錄」和「個人化推薦」設定，取代舊的「網路與應用程式活動」和「搜尋個人化」設定。

2026-08

Google 推出新的互動式「偏好來源」按鈕、自然語言 Discover 控制項以及 Google News 應用程式中的可自訂音訊簡報。

Google 開放使用者個人化搜尋來源