📰 重點摘要

以色列搜尋熱潮下，Google Search近期推出三種以AI功能協助跑者備戰的方式。今年以來「跑步社團」「如何選跑鞋」「馬拉松訓練方法」等搜尋量創歷史新高。

第一，Search的AI Mode可協助制定個人化訓練計畫，透過「+」選單中的Canvas工具，使用者可要求系統依照自身跑步經驗與所在地區規劃課表，並提供交叉訓練與肌力訓練建議，同時整合網路上其他創作者與網站的觀點。範例提問如「幫我規劃一個德州馬拉松破4.5小時的訓練計畫，路線繞Montrose附近跑，我目前一週跑4次，最長距離7至9英里」。

第二,若使用者將YouTube Music帳號與Search連結，可請AI Mode依照個人喜好的音樂人自動生成專屬播放清單,在長距離訓練中維持精神韌性與續航動力。

第三,Search可協助挑選裝備,例如搜尋「適合寬腳的公路跑鞋」「80美元以下輕量化補水背心」或「防摩擦服飾」等條件式需求。透過Google Shopping Graph超過600億筆商品資料,系統可提供客製化推薦、同類商品比較,以及本地門市庫存查詢,協助跑者找到合適裝備。

💬 JudyAI Lab 觀點

Google Search近期推出三種以AI功能協助跑者備戰的方式，反映AI Mode正從單純問答工具進化為能整合外部資源的個人化助理。

從這則案例可以看到一個值得AI builder留意的設計思路：AI功能的價值不在於單點能力多強，而在於能否把使用者原本分散的意圖串起來——訓練計畫規劃、音樂偏好、購物需求，原本是三個獨立的搜尋行為，現在可以在同一個AI介面裡被整合處理。像Canvas工具能依使用者的跑步經驗、所在地區與既有訓練量動態調整課表，甚至串接YouTube Music與Shopping Graph超過600億筆商品資料做比對推薦，說明AI產品設計的重點正從「回答問題」轉向「串連上下文,完成一連串任務」。

對想做AI產品的人來說，可以想想自己的工具能不能少讓使用者跳出介面一次。

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