研究实测：生成式搜索更偏爱“小众来源”，与传统谷歌结果差异被量化

 一项最新研究对Google“AI概览”、Gemini搜索与GPT4o的搜索模式进行系统比对，首次以域名热度与结果重叠度把生成式搜索与传统链接式结果的差异量化呈现：AI生成式搜索更倾向引用低热度站点，超过一半来源不在相同查询的谷歌前10链接内，且有相当比例甚至不在前100，这种“去热门化”的取材在带来新视角与独家细节的同时，也可能压缩歧义主题的次要信息；其中Gemini搜索的来源热度中位数更低，而GPT4o在“搜索工具模式”下常以模型内部知识直接作答、并在新近事件上偶见“先要额外信息再检索”的时效性折扣。研究同时指出，生成式搜索的“概念覆盖”未必逊于传统Top10，但呈现方式更像“答案整合器”，减少读者来回点链接的负担；对用户而言，最佳实践是：在消费结论时留意来源热度与多元度，不把“受欢迎度”等同“可信度”，并在关键信息、时效话题与高风险场景（如医疗、投融资、公共安全）中，额外比对权威机构与主流媒体的原始报道；对站点和内容团队而言，可在选题中兼顾“权威+小众”两类来源、明确标注生成式摘要与出处差异，并针对具有歧义的人名或概念，保留必要的背景与版本脉络，以降低信息压缩带来的误读风险，从而在效率与可信之间取得更稳妥的平衡。