Google Maps 測試生成式 AI 搜尋：用大模型幫使用者找好去處

如果你開啟地圖 App 只是為了查怎麼去某家店，Google 大概會覺得你有點大材小用了。

Google 宣佈要在 Google Maps 裡塞進生成式 AI。簡單來說，就是用大語言模型來幫你找吃喝玩樂的地方，讓原本死板的地點推薦變得更像跟懂行的人聊天。

讓大模型翻看 3 億人的探店筆記

很多人用地圖搜地方，通常也就是輸幾個關鍵詞，然後順著距離排下來的列表一家家點進去看評價。

這次 Google 想讓大模型直接幫你把功課做完。新功能會分析 Google Maps 上超過 2.5 億個地點的詳細資料，加上來自全球 3 億多名貢獻者沉澱下來的評分、照片和真實點評。

比如你去舊金山旅遊，想花幾個小時淘點舊貨，你可以直接對它說「舊金山有復古氛圍的地方」。大模型會把符合這種模糊氛圍要求的店鋪挑出來，並結合真實評價和照片生成推薦建議。

從 The Verge 的體驗和分析來看，這種回答很可能會從傳統的按距離羅列商戶，變成像聊天機器人一樣、更有針對性的對話式推薦。

穩妥起步：先讓「本地嚮導」嚐鮮

不過，普通使用者暫時還用不上這個功能。

Google 這次推得相當剋制，第一批只在美國本土上線，而且僅面向「Local Guides」（本地嚮導）社群的小範圍核心使用者內測，之後才會逐步向更多普通使用者開放。至於美國以外的其他國家和地區，Google 甚至還沒給具體時間表。

這個本地嚮導社群至少從 2019 年就已經存在了，平時負責寫評價、傳照片、改錯以及核實地點資訊。Google 表示，先找這批最懂本地生活的人一起測試，是為了確保生成式 AI 的建議足夠靠譜、不胡說八道。

這也順應了 Google 多年來的執念。他們早就想把 Google Maps 從單純的指路導航工具，變成一個發現新鮮生活方式的搜尋入口，把 AI 搬進來只是順水推舟的一步。

為什麼重要

我們認為，Google 把大模型接進地圖，是其生成式 AI 落地裡少見的一個真正接地氣的場景。

對使用者來說，傳統的關鍵詞搜尋很難處理「適合帶電腦辦公」「很有復古調調」這類帶著情緒和氛圍的模糊需求，最後大家還是得一家家翻評價。如果大模型真能讀懂 3 億人的評論精髓，確實能省下大把做攻略的時間。不過在它全面公測前，大家倒也不用太著急嚐鮮，畢竟這類基於 LLM 的推薦到底比傳統搜尋強多少、會不會推薦跑偏，都還需要實際檢驗。

從行業和產品策略來看，Google 這一步走得相當聰明。它手裡最值錢的護城河不是演算法模型，而是 2.5 億個地點和 3 億貢獻者沉澱了十幾年的真實資料，這是任何純 AI 初創公司根本拿不出來的資產。

但這裡的隱患也顯而易見。生成式模型天生喜歡腦補，萬一它根據某條過時的評論，推薦了一家早就關門或者搬遷的店鋪，使用者被白跑一趟的挫敗感會比普通網頁搜錯嚴重得多。這也是為什麼 Google 必須先把功能死死限制在「本地嚮導」圈子裡灰度測試的原因。