我一直在關注 AI 搜尋會如何改變內容產業。
這不是因為它新，而是因為它動了兩個根本：第一，是我們已經能觀察到的現象——資訊正在迴圈。
我們以為在查資料，其實是在讀自己、讀彼此、讀那些被機器整理過無數次的說法。
第二，則是更關鍵的：我們寫的每一段內容，都正在教 AI 怎麼理解我們。
這不只是品牌形象問題，而是關於主導權： 如果我們不主動定義自己，那麼 AI 就會依照它能收集到的版本，替我們描繪輪廓。
對行銷人來說，這代表我們不只要寫出好內容，
還要知道這些內容將如何被 AI 消化、重組、再現。
資訊迴圈不是想像，是已發生的事
最近，有人透過 AI 搜尋找到了我寫過的內容。
聽起來是個好消息，代表東西被收錄、被讀到。
但這也讓我開始反問：這些內容，是怎麼進入系統的？
AI 是怎麼學會用這些話，來回答別人提出的問題？
而更深入的問題，我們現在看到的狀況是：
AI 不只在整理人類寫過的內容，
也開始使用「其他 AI 生成的資料」來當作訓練素材、回答依據。
這代表原創內容進入系統後，會被機器與機器之間重組、轉載、再訓練。
具體來說，就是：
- 我們用 AI 查資料
- AI 回答的內容，是從人類原創內容中重組而來
- 當 AI 開始引用 AI 生成的內容當作新資料來源，就會出現資訊封閉與品質退化
- 我們查到的可能不是答案，而是過去講過最多次的「版本」
久了，資料來源開始變模糊——
不管是一篇真實經驗的文章、還是一段 AI 拼湊的產出， 都可能被混進同一個知識庫，變成看似中立、完整、語句平衡的回答。
這種現象叫做資訊迴圈（informational loop）。
是指當 AI 開始吃下自己生成的內容，生成出的答案越來越扁平、資訊密度越來越低。
你以為在查資料，實際上只是在看 AI 重播它自己說過的話。
這不是偏見，而是正在被實際驗證的現象。
根據 The Washington Post 的實測報導：
Google 在 2023 年釋出的 SGE（Search Generative Experience）直接引用 Reddit 貼文、內容農場、無來源文章等非權威性內容作為摘要基礎，甚至在測試中出現了多起錯誤引述與資訊幻覺。
雖然原創內容不會消失，但它會在這個過程中失去脈絡，也失去辨識度。
AI 摘要 vs. 品牌識別：誰還知道你說過什麼？
研究指出，當 AI 模型開始用 AI 自產內容當作訓練素材，會逐漸發生model collapse，語言變整齊，但失去深度與辨識度。
一段話，如果夠通順、夠格式化、夠中立，AI 就會選它來當資料。
但選進來的那一刻，它已經失去了作者的名字與脈絡。
你不是沒被看見，而是被看見時，你的身份已經不在那句話裡了。
這對一個依賴原創累積信任的品牌或個人來說，是非常實際的風險。
更現實的問題是流量。
根據研究，在 Google 搜尋結果出現 AI 摘要時，
使用者點擊自然搜尋連結的機率下降了 65%–75%。
這代表：你的內容不是沒排上去，而是被摘要擋住了。
而那些留在摘要裡的片段，並不會標記是你說的。
它們只是一段被機器判定「說得好」的句子。你不是來源，你是素材。
我們能怎麼做？不是抵抗，而是辨識
我們無法阻止 AI 重組內容，但我們可以避免自己變成「說什麼都像別人」的人。
以下是我自己實踐中的三個習慣，不是對抗，而是防退化：
一、問自己：這段話誰最早講過？
我會刻意找出原始資料——不是整理文、不是論壇轉述、也不是 AI 回答，而是原生報導、學術文件、品牌第一方輸出。
你可以問 AI，但別只問它。你要問得比它深。
二、刻意去讀「不像答案」的東西
我會去看社群裡的反對意見、失敗專案的自白、沒人轉載的部落格。
那些東西雜、主觀、帶情緒，但也是真實的。
因為那才是 AI 不會自己長出來的東西。
三、在語氣上留下讓人知道是你說的痕跡
不是用浮誇或風格句，而是寫得像人、有角度、有選擇。
因為未來，只有能被辨認的內容，才有機會被記住。
AI 沒有毀掉搜尋，它只是放大了我們的選擇傾向。
我們原本就會找自己熟悉的語氣、聽自己喜歡的答案。
現在只是更快了，更順了，也更容易以為那就是真相。
資訊沒有變壞，是我們太快相信了它看起來正確。
作為一個寫作者、一個品牌經營者，
你不一定要寫得像誰，但你最好能被辨識出來。
在這個資訊會自我重組的時代，能被識別並記住是誰說的，比一時的流量更重要。
▍參考資料來源
- The Washington Post (2023). Google’s AI Overviews often cite questionable sources.
- Originality.AI (2024). Model Collapse and the Risk of AI Training on AI Content.
- Google Search Central Blog (2024). March Core Update: Fighting scaled content abuse.
- SparkToro + Seer Interactive (2023). Google SGE Click-Through Rate Study.
- Accenture (2025). Future Consumer Trends Report: Trust and Search Behavior.
