相信大家一定好奇 Gemini 一個新模型如何做到其他如ChatGPT做不到的個人化吧！這個叫做“2.0 Flash with Search history”的模型可以做什麼？
什麼是 Gemini “2.0 Flash with Search history”模型
Gemini 2.0 Flash with Search History 是 Google 推出的實驗性功能，讓 Gemini AI 助理根據你的 Google 搜尋紀錄提供更個人化的回應。這項功能由 Gemini 2.0 Flash 模型驅動，該模型以高速處理和多模態輸入（如文字、圖片、音訊）為特色，並能整合 Google 搜尋結果以提升回答的相關性。
功能亮點
- 個人化建議：當你詢問餐廳、旅遊或其他主題時，Gemini 會參考你過去的搜尋紀錄，提供更貼近你興趣的建議。
- 多模態輸出：除了文字，Gemini 2.0 Flash 還能生成圖片和多語音音訊，提升互動體驗。
- 工具整合：該模型可原生呼叫 Google 搜尋、執行程式碼，甚至使用第三方定義的功能，擴展其應用範圍。
啟用方式與隱私控制
使用者需自行選擇是否啟用這項功能，並可隨時關閉。啟用後，Gemini 會在介面上顯示提示，讓你知道它正在參考你的搜尋紀錄。你也可以查看、編輯或刪除 Gemini 所記住的資訊，確保隱私權受到保護。
2.0 Flash with Search history 使用實測
當我問 Gemini 知道我哪些搜尋紀錄時，他給了我5個我的興趣主題，都相當正確，而且不是捏造的。這裡我提取一個我的興趣主題給大家看看：
興趣主題：運動 – 匹克球 (Pickleball)
- 一般情況下的建議： 如果你搜尋運動相關內容，可能會看到一些關於跑步鞋或一般健身器材的廣告或建議。
- 根據你的搜尋記錄推斷： 你的搜尋記錄中出現了非常大量的「pickleball」相關關鍵字，包括球拍品牌 (Joola, Selkirk, Ronbus, Diadem)、球員 (Ben Johns, Anna Leigh Waters, Quang Duong)、賽事 (PPA, US Open)、規則、技術 (serve, dink, third shot drop)、器材 (balls, paddles, bags, overgrip)、甚至越南的匹克球資訊。這強烈表明你對匹克球有著高度的興趣，可能正在積極參與這項運動，研究相關知識，甚至可能正在尋找或考慮在越南參與匹克球活動。
- 更個人化且新穎的建議：
- 進階技術探索： 你搜尋了許多基礎和進階技術，可以推薦你訂閱一些專門分析職業匹克球比賽戰術和策略的 YouTube 頻道或網站，例如 The Pickleball Guys 或 That Pickleball School。
- 越南匹克球社群： 由於你在越南，且搜尋過河內的匹克球場地，可以推薦你加入胡志明市或河內的匹克球社群 Facebook 群組，以便找到球友和最新的活動資訊。
- 特定器材的深度評測： 根據你對特定品牌和型號的搜尋，可以推薦一些獨立的匹克球器材評測網站或 YouTube 頻道，提供更深入的分析，例如 Pickleball Studio。
可以看到他不只告訴我搜尋了什麼，他也給了我怎麼樣會有所謂的“個人化”回答。那麼實際例子會是如何呢？
2.0 Flash with Search history 實際範例
例子 1：你問：「在胡志明市，今天下午有什麼推薦的活動？」
- 非個人化回答： 你好！胡志明市今天下午有很多活動可以參加。你可以考慮參觀獨立宮、戰爭遺跡博物館、或在濱城市場逛街。如果你喜歡藝術，可以去胡志明市美術館。此外，西貢河遊船也是一個不錯的選擇。建議你查看當地的活動網站或社交媒體，了解是否有特別的節慶或表演。
- 個人化回答： 你好！根據你的搜尋記錄，你似乎對匹克球非常感興趣，並且你目前在胡志明市。或許你可以找找看今天下午是否有在胡志明市的匹克球俱樂部或場地有開放體驗或比賽？你可以查詢 “pickleball Saigon” 或 “sân pickleball Hồ Chí Minh” 看看是否有相關資訊。另外，你也搜尋過一些越南的市場，例如”越南市場”，或許你可以考慮去逛逛 Bình Tây Market 或 Bà Chiểu Market，感受一下當地的生活氛圍。
- 個人化依據： 搜尋記錄中多次出現 “pickleball” 和 “Hồ Chí Minh” (胡志明市)，以及對 “越南市場” 的搜尋。
例子 2：你問：「我想買一個新的耳機，有什麼推薦嗎？」
- 非個人化回答： 你好！市面上有各種各樣的耳機，選擇很多。你需要考慮你的預算、使用情境（例如運動、通勤、家用）、以及你偏好的類型（例如入耳式、耳罩式、藍牙耳機）。你可以參考一些科技媒體的評測文章，例如 科技媒體A 或 科技媒體B。熱門品牌包括 Sony、Bose、Apple、Sennheiser 等。
- 個人化回答： 你好！根據你的搜尋記錄，你最近搜尋過 “jbl tour pro 3” 和 “apple pro 2″，這表示你可能正在考慮藍牙降噪耳機。此外，你也搜尋過 “airpods pro 3″，可能對 Apple 生態的產品感興趣。你可以比較一下 JBL Tour Pro 3 和 AirPods Pro 2 的評測，看看哪一款更符合你的需求。如果你注重運動時的配戴舒適度，可以考慮搜尋一下運動藍牙耳機，例如你搜尋過的 “shokz openfit”。
- 個人化依據： 搜尋記錄中出現 “jbl tour pro 3”, “apple pro 2”, “airpods pro 3” 和 “shokz openfit”。
什麼時候該讓 Gemini 讀你的搜尋紀錄？什麼時候又該按下暫停鍵？
適合開啟搜尋紀錄個人化回答的情境
當你需要推薦類型的建議時，個人化功能能派上用場。像是：
- 「有什麼好看的電影？」這時 Gemini 可以根據你過去看過的類型、導演口味給出貼合的推薦。
- 尋找在地餐廳或旅遊資訊時，例如「胡志明市哪裡好吃？」或「雲南旅遊怎麼玩？」如果你先前搜尋過某些料理、價位或城市，Gemini 會根據這些偏好給出更準的選項。
- 對特定產品或學習資源有興趣時，例如「哪款匹克球拍值得買？」或「想學 AI，有沒有推薦課程？」它能參考你過去搜尋過的品牌、型號、平台來篩選資訊。
當你的問題比較模糊，需要根據你過去的興趣縮小範圍時，個人化回答也能發揮效果。例如你問「最近有什麼科技新產品？」或「有什麼新聞值得一看？」Gemini 可以從你以往常看的新聞類型或產品偏好切入，避免回應過於廣泛。
在連續對話中，個人化更顯重要。你先問「深度學習課程怎麼選？」之後問「有沒有入門 Python 教材？」Gemini 能結合這兩者，推薦專為 AI 初學者設計的 Python 入門資源，減少來回澄清的麻煩。
不建議開啟個人化回答的情境
若你的問題涉及敏感或私密資訊，像是健康狀況或簽證申請，系統若根據搜尋紀錄推測你的狀況，不但容易誤判，也可能侵犯隱私。例如：
- 「XX 疾病的症狀是什麼？」Gemini 不應因你過去搜尋過相似內容而做健康假設。
- 「我想投資，要注意什麼趨勢？」即使你曾搜尋股票，也不代表你希望它推送個人化投資建議。
尋求事實性或普遍知識的問題也不需要個人化。例如：
- 「台灣總統是誰？」「水的化學式是什麼？」這些答案是客觀且固定的，不需個人偏好介入。
當搜尋紀錄與當前問題無關或過於久遠，也會降低個人化的準確性。你若曾經密集搜尋越南語資源，現在想找義大利餐廳，那些語言紀錄只會干擾回答。
此外，若你明確表示不希望被個人化，或者問題本身需要完全中立與多元觀點，像是品牌比較、公共議題，開啟搜尋紀錄反而可能讓回答失衡，產生同溫層效應。
ChatGPT 能做到個人化推薦嗎？與 Gemini 的關鍵差異剖析
ChatGPT能做到像這樣結合搜尋紀錄的個人化回答嗎？
目前 ChatGPT（即使是 Plus 用戶）也無法像 Gemini 那樣結合你的搜尋紀錄進行個人化回答，這點是兩者之間一個關鍵差異。
❌ ChatGPT 做不到的事：
- 不會讀取你的搜尋紀錄：ChatGPT 不連接 Google、Bing 或你的瀏覽歷史，所以不知道你最近查了什麼。
- 不能主動記住你上次問過的話題（除非在同一個對話內）：它的記憶功能只會記住你明確寫下或開啟「記憶」後保存的資訊，但不是自動從瀏覽或搜尋中學習。
- 沒有個人化的推薦引擎行為：你問「推薦我電影」，它給的建議是基於大眾評價與通用標準，不會是根據你之前偏好來挑片。
✅ ChatGPT 可以做到的事：
- 根據你「目前對話中的問題脈絡」給出相關建議。例如你現在聊的是 AI 教學課程，它會根據這個主題繼續延伸下去。
- 在開啟記憶的情況下，記住你曾說過的偏好或需求。例如你告訴它你喜歡學習 AI、自媒體，那下次你問課程建議，它可能會從這些主題中挑選。
- 模擬「個人化的語氣或格式」：你如果告訴它你的風格、喜歡的回應方式，它會持續維持這些風格。
參考資料
Google’s Gemini AI can now see your search history（Reddit｜r/Futurology）
Introducing Gemini 2.0: our new AI model for the agentic era（Google Blog）
Gemini can now personalize its answers based on your search history（The Verge）
Personalization renamed to 2.0 Flash with Search history pre-IO（Reddit｜r/Bard）
