Google 把 AI 的水龍頭關小了：學生、學者怎麼活用「AI Data」打逆風戰？

TL;DR（給趕時間的你）
&num=100 被拔掉＝抓 SERP 的「大水管」被關。工具很亂、數據會跳，但對「會整理資料、會說人話、會留下可被引用證據」的人是利多。
學生：少靠抄關鍵字，多練資料筆記與可複製實驗。
學者：調整資料治理、重寫方法段落、把可引用片段做好做滿。

1) 生活化白話：到底發生啥事？

• 以前很多 SEO／爬蟲／AI 模型，會用 &num=100 一次抓 100 筆搜尋結果。
• 現在不行了，只能看前 10 筆。
• 簡單說：**以前用一瓢就能打滿 100 杯水，現在要舀 10 次。**成本、時間、失敗率都上去。

這跟我有關嗎？

• 你寫報告要找文獻、要比對資料、要做模型訓練 → 都會受影響。
• 但只要你把「資料找法、整理法、引用法」補強，其實更容易被看見。

2) 為什麼說是「AI Data 的轉折點」？

• 以前：拼量（抓越多越好）
• 現在：拼質（證據清楚、可驗可引）
• 關鍵心法：少抓雜訊、多存證據；少抄關鍵字、多寫結論句。

3) 學生怎麼做（期中報告／論文版行動清單）🎒

3.1 先把資料來源「可被引用」化

• 每篇閱讀後留下 3 行證據：研究問題 → 方法重點 → 可引用結論
• 片段要能單獨成立，像下面這樣：

單句可引用示例
這篇系統性回顧（2015–2024, n=38）發現：在社群干預中，每週≥150 分鐘的中等強度運動與認知測驗分數提升呈中度效果量（Hedges g≈0.32），對 65–74 歲族群效果最穩定。

3.2 筆記結構固定化（少亂、多快）

• 一頁一文獻，用這四格：
  1. 問題是什麼？
  2. 用什麼方法？（樣本、變項、統計）
  3. 主結論一句話？
  4. 我能複製什麼？（資料表、程式、圖表邏輯）

3.3 搜尋策略升級（不再只靠關鍵字）

• 關鍵詞 → 主題詞樹（Pillar/Cluster）
  • Pillar：期末想回答的「大問題」
  • Cluster：實驗設計、介入劑量、族群差異、成本效果…
• 每個 Cluster 產一張「對比表」：定義、樣本、指標、效應量。

3.4 報告結構模板（直接套）

• 導言：為什麼現在這題重要？（1 段）
• 相關研究：3–5 篇核心研究，各給一句可引用結論（像上例）。
• 方法：資料從哪來？變數怎麼定義？我能被別人複製嗎？
• 結果：用 1 張主表 + 1 張主圖說完。
• 討論：限制（limitation）寫清楚、可行建議 3 點。

4) 學者／研究室怎麼做（PI／Postdoc／RA 版）🧪

4.1 重置資料治理（治理 ≠ 倉庫）

• 資料分層：Raw / Clean / Analysis / Output 四層資料夾。
• 不可變更原始層：Raw 像冷凍庫，只能新增不能覆蓋。
• 紀錄溯源：每次清理／轉碼要有 README.md（日期、腳本、欄位對照）。

4.2 方法段落「可複製化」

• 可被外部複做的最小集合：
  • 資料來源與期間（含納入／排除）
  • 變項字典（定義、單位、缺漏規則）
  • 分析流程圖（從 Raw → Output 的箭頭圖）
  • 程式版控（tag 版本＋亂數種子）

4.3 成本結構換算（API／爬蟲變貴了）

• 以前抓 1 次＝100 筆；現在要 10 次。
• 改策略：
  1. 以抽樣＋快取取代「全量即時抓取」
  2. 用官方 API處理核心 20% 指標，長尾交給快照
  3. 寫清楚再現性腳本（能重新建出同樣表格）

4.4 發表前檢查（Reviewer 友善）

• 「資料可得性聲明（Data Availability）」要確定能落地：
  • 公開資料：網址、版本、存檔 DOI
  • 受限資料：申請流程、審核單位、可替代樣本
• 「可引用段落」放在摘要尾句與結論首段（供 OVR/AI 抽取）

5) AI Data 實作：一週內能做的三件小事 ⚙️

(A) 把「關鍵字箱」改成「主題樹」

• 用 1 小時把你的題目畫成 1→3 層清單（Pillar→Cluster→子節點）。
• 每個子節點各找 3 篇代表文獻，寫出一句可引用結論。

(B) 建一個「結果主表（Result Table 1）」

• 欄位：研究（年）｜族群｜樣本數｜介入/比較｜主要指標｜效應量/差異｜一句話結論。
• 規定：每列都能單獨被引用（句尾附來源）。

(C) 方法流程圖（手繪也可）

• 方塊：Raw→清理→變項工程→模型/統計→圖表→結論。
• 目的：讓學弟妹看到就會做、審稿人一眼看懂路徑。

6) 你的內容要長什麼樣子，才會被 AI 引用？🤖

• 段落短、重點單一：每段只打一個觀點。
• 上下文完整：誰對誰、在什麼條件、差多少。
• 有結論句：最後一句能直接搬走。
• 有對比：A vs B（族群、劑量、方法）。
• 有數字：別只寫「顯著」，寫出大概的效應量或變化幅度。

即貼即用句型
在（族群／情境）中，採用（方法／介入）相較（對照），在（主要指標）上呈現（效應量/差異值）之提升／下降；此結果在（年齡／性別／時段）子群分析下最為穩定。

7) 報表會亂？這樣重設你的 Dashboard 📊

• 在面板畫一條線：2025-09（num=100 變動）。
• 之後比較請用「後變動 vs 後變動」，不要跟 9 月前硬比。
• 指標優先順序：
  1. Clicks（GSC）
  2. Organic Sessions（GA）
  3. 轉換／表單／訂閱
  4. Brand Queries（品牌字）
  5. AI 引用觀測（手動週檢：關鍵查詢是否被 AI 介面引用）
  6. Pillar × Cluster 的流量與停留
  7. 圖表/表格被引用次數（內部可自定紀錄）

8) 超級精簡的「作業檢核表」✅

• [ ] 我有一棵主題樹，而不是一袋關鍵字。
• [ ] 每篇文獻我都寫了一句可引用結論。
• [ ] 我能用一張主表 + 一張主圖講清楚結果。
• [ ] 我的方法段落能被別人複製（資料→程式→圖表）。
• [ ] 我的段落短、結尾有結論句，AI 能直接抽。
• [ ] 儀表板加了 2025-09 的分隔線，換成後期對後期比。

9) 最後一句話（真的很生活化那種）

演算法在變就像宿舍 11 點熄燈——你該準時把功課寫在能被看到的地方。
把資料整理好、把結論講明白、把證據端上桌；
AI 和人，才會一起記住你。

📊 成本影響分析表：Google 關閉 &num=100 對不同角色的衝擊

說明：此表從「AI Data 成本結構」角度出發，列出 Google 封鎖 &num=100 後，不同角色在時間、金錢與研究成本上的變化。
重點在於：誰被多收成本？誰反而能省時間？誰的資料策略要重寫？

🧩 表格解讀說明

💡 小結：誰最慘？誰最賺？

• 最慘：SEO 工具商、爬蟲工程師 → 資料取得成本暴增、商業模式需重寫。
• 受傷但能復原：學者與學生 → 若懂「AI Data 結構筆記法」，其實會變更強。
• 反而受益：原創內容創作者 → 關鍵字農場被淘汰，真內容有機會被 AI 搜尋引用。

🔍 一句話總結：
Google 關了「資料的水龍頭」，但也逼大家重新思考——
「你手上的資料，是雜訊，還是能被 AI 引用的知識？」