Google搜索引擎算法的AI演進主要經歷了從RankBrain到BERT，再到更先進的生成式AI模型的階段，這些技術不斷提升Google對自然語言的理解和用戶意圖的預測能力。
RankBrain 是Google於2015年引入的一種機器學習（Machine Learning）算法，旨在幫助Google更好地理解和處理用戶的搜索查詢，尤其是對於之前未見過或模糊的查詢。RankBrain通過學習大量數據中的模式，改進搜索結果的排序，提升了搜索的相關性和準確度。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） 則於2019年推出，是一種基於深度學習的自然語言處理模型。BERT能夠雙向理解句子中詞語的語境，這使得Google能更精確地理解複雜的語句結構和用戶意圖，尤其是在長尾查詢和語境依賴較強的搜索中表現突出。BERT的引入標誌著Google搜索算法在語言理解層面的重大突破。
隨著AI技術的進一步發展，Google在2023年推出了更強大的生成式AI模型Gemini，並在2024年和2025年分別推出了「AI Overviews」和「AI Mode」功能，這些功能結合了傳統搜索算法與生成式AI，能夠在搜索結果頁面頂部提供即時、精簡的答案摘要，甚至支持對話式交互，極大提升了用戶的搜索體驗。
所以，Google搜索算法的AI演進路徑是：
- 早期基於鏈接分析的PageRank算法（1998年）
- 引入機器學習的RankBrain（2015年）
- 深度學習自然語言處理模型BERT（2019年）
- 生成式AI模型Gemini及其應用（2023年起）
- AI Overviews與AI Mode等新型搜索體驗（2024-2025年）
這一系列演進使Google能更智能地理解用戶查詢，提供更精準且人性化的搜索結果。
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