AI搜索系统展现比谷歌更广泛的信息源多样性

由杜伊斯堡-埃森大学和马克斯·普朗克软件系统研究所的学者开展的综合研究揭示：生成式AI搜索系统与传统搜索引擎在信息来源选择上存在显著差异。

研究方法与范围

研究团队针对政治、产品评测和科学议题等六大类别执行了4,600次查询，对比了谷歌自然搜索结果与四大主流AI驱动搜索系统：

• Google AI Overview
• Gemini 2.5 Flash（带搜索功能）
• GPT-4o-Search
• GPT-4o（带搜索工具）

这项研究为理解这些本质不同的技术如何处理和呈现网络信息提供了全新视角。

关于信息源多样性的关键发现

最令人惊讶的是AI系统频繁引用谷歌搜索中不显眼的网站：

• AI Overview引用的网站中有53%未出现在谷歌前十结果
• 27%的网站在谷歌前100名结果中都难觅踪迹

这表明AI搜索工具用户接触到的信息往往来自传统搜索难以浮现的、未经充分验证或相对冷门的来源。

信息源深度差异

研究揭示了各系统引用外部资源的深度存在巨大差别：

• GPT-Tool平均每个回答仅引用0.4个外部来源，高度依赖内部知识库
• AI Overview和Gemini每查询平均引用超过八个外部资源
• 传统谷歌搜索仍限制每查询十项结果，形成更集中的信息来源池

时事新闻报道短板

研究发现AI系统在处理时效性信息时存在明显缺陷：

• 针对100个热门话题测试时，AI Overview仅能有效处理3%的查询
• GPT-4o-Search表现较好达到72%覆盖率，但仍落后于传统搜索引擎 这种局限性引发了对用户可能获取过时或错误时事信息的担忧。

核心要点：

🌐 多元来源: AI引用的网站中超半数（53%）未进入谷歌前十结果
📊 引用深度: GPT-Tool平均每个回答仅0.4次外部引用，而某些竞品达8+次
📰 时效差距: 在时事报道方面传统搜索引擎显著优于AI系统