Why did Google's AI Overviews fail on the word 'disregard'?

The AI system misinterpreted the search query 'disregard' as a direct command for a chatbot, rather than a request for information about the word. This caused the AI Overview to respond with a conversational message like 'Understood. I have disregarded your previous prompt' instead of providing a summary of search results.

What specific words trigger this glitch in Google Search?

As reported on May 22, the words that were causing the AI Overview to glitch include: 'disregard', 'dismiss', 'ignore', 'skip', 'start', 'stop', and 'quit'. These are all action-oriented commands that the AI incorrectly associated with a conversation prompt.

Tech Trends & Gadgets (เทรนด์ไอทีและแก็ดเจ็ต)

ค้นหา “Disregard” พัง! Google AI Overviews สับสน

23 พฤษภาคม 2026 กวินทร์ วิริยะ

เมื่อคำสั่ง “Disregard” ทำให้ Google คิดว่าคุณคือแชทบอท

เกิดเหตุการณ์ผิดปกติครั้งใหญ่กับฟีเจอร์ AI Overviews ของ Google เมื่อผู้ใช้ทั่วโลกพบว่า การค้นหาคำสั่งพื้นฐาน เช่น “disregard” “ignore” “dismiss” “skip” หรือ “stop” ไม่ได้ให้ผลลัพธ์การค้นหาแบบเดิมอีกต่อไป แต่กลับกลายเป็นว่า AI Overviews ตอบสนองราวกับว่าผู้ใช้กำลังพูดคุยกับแชทบอท โดยแสดงข้อความ เช่น “Understood. I have disregarded your previous prompt. How can I help you today?” หรือ “Got it! Let me know if you need help with anything else.” ซึ่งเป็นการตีความคำค้นหาผิดพลาดอย่างร้ายแรง สร้างความสับสนให้กับผู้ใช้งานนับล้าน และส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของเทคโนโลยี AI Search ที่ Google เพิ่งประกาศอัปเดตครั้งใหญ่ที่สุดในรอบ 25 ปีเมื่อวันที่ 19 พฤษภาคมที่ผ่านมา

มุมมองเชิงลึก: จุดอ่อนของ AI กับการตีความบริบทที่ส่งผลกระทบต่อธุรกิจ

เหตุการณ์นี้ชี้ให้เห็นถึงข้อจำกัดที่สำคัญของระบบ AI ในการแยกแยะ เจตนา (Intent) ของผู้ใช้ Google AI Overviews ได้รับการออกแบบมาเพื่อสรุปข้อมูลจากเว็บไซต์ แต่เมื่อพบกับคำที่มีลักษณะเป็นคำสั่ง (Action-oriented queries) ระบบกลับสับสนระหว่าง “การค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับคำว่า disregard” กับ “การออกคำสั่งให้ AI ละเว้นคำขอเดิม” ซึ่งเป็นฟังก์ชันที่พบได้ในแชทบอททั่วไป ผลลัพธ์คือ Failed UX ที่ทำลายความไว้วางใจของผู้ใช้ในทันที

จากมุมมองทางธุรกิจและเทคนิค ปัญหานี้มีนัยสำคัญหลายประการ:

ความเชื่อมั่นใน AI Search ลดลง: ผู้ใช้ที่พบเจอข้อผิดพลาดนี้จะเกิดความลังเลในการพึ่งพา AI Overviews สำหรับการค้นหาข้อมูลที่ต้องการความถูกต้อง ส่งผลให้อัตราการคลิก (CTR) ไปยังเว็บไซต์ต้นทางอาจลดลง เพราะผู้ใช้รู้สึกว่าระบบไม่น่าเชื่อถือ
SEO ต้องปรับตัวอย่างเร่งด่วน: หาก AI Overviews ไม่สามารถตีความคำค้นหาได้ถูกต้อง ก็จะส่งผลโดยตรงต่อ visibility ของเว็บไซต์ นักการตลาดและเจ้าของธุรกิจต้องหันมาให้ความสำคัญกับการ Optimize Content โดยใช้ Structured Data และ Conversational Keywords ที่ชัดเจนยิ่งขึ้น เพื่อช่วยให้ AI เข้าใจบริบทของเนื้อหาได้ดีขึ้น โดยเฉพาะกับคำค้นหาที่มีความหมายหลายนัย (Ambiguous Queries)
ค่าใช้จ่ายในการพัฒนาและแก้ไข: Google จำเป็นต้องลงทุนมหาศาลเพื่อฝึกฝนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ให้เข้าใจความแตกต่างระหว่าง “การค้นหา” และ “การสนทนา” ซึ่งเป็นความซับซ้อนที่ระบบดั้งเดิม (Search Engine แบบเดิม) ไม่เคยมีมาก่อน
คู่แข่งได้เปรียบ: ช่องว่างนี้เปิดโอกาสให้กับบริการค้นหาทางเลือก (Perplexity AI, Bing Chat) ที่อาจมีระบบการจัดการบริบทที่แข็งแกร่งกว่าในการดึงดูดผู้ใช้ที่ไม่พอใจ

สถานการณ์นี้เป็นบทเรียนสำคัญว่า การนำ AI มาใช้ในบริการสาธารณะโดยไม่มีการควบคุมและการทดสอบที่รัดกุมเพียงพอ อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ตรงกันข้ามกับความตั้งใจ

ประเด็นสำคัญที่ควรรู้

คำค้นหาที่ทำให้ Google AI Overviews เกิดข้อผิดพลาด ได้แก่: disregard, dismiss, ignore, skip, start, stop, quit
ปัญหาเกิดจากการที่ AI ตีความคำค้นหาว่าเป็น “คำสั่ง” แก่แชทบอท ไม่ใช่ “หัวข้อ” ที่ต้องการค้นหา
Google ออกมายอมรับปัญหาและระบุว่ากำลังดำเนินการแก้ไข ซึ่งจะทยอยปล่อยอัปเดตในเร็วๆ นี้
เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นหลังการเปิดตัวอัปเดตครั้งใหญ่ที่สุดของ Google Search ในรอบ 25 ปีที่งาน Google I/O เมื่อวันที่ 19 พฤษภาคม
ผลกระทบต่อผู้ใช้คือการได้รับประสบการณ์การค้นหาที่สับสนและไม่ตรงตามความต้องการ ส่งผลให้ประสิทธิภาพในการหาข้อมูลลดลงอย่างมาก

A Major Glitch: Google’s AI Overviews Mistake Commands for Chatbot Prompts

A significant malfunction has occurred with Google’s AI Overviews feature. Users worldwide discovered that searching for basic command words like “disregard,” “ignore,” “dismiss,” “skip,” or “stop” no longer returned standard search results. Instead, the AI Overviews section responded as if the user was talking to a traditional AI chatbot, displaying messages such as “Understood. I have disregarded your previous prompt. How can I help you today?” or “Got it! Let me know if you need help with anything else.” This represents a critical misinterpretation of user intent, causing confusion for millions and directly undermining the credibility of the AI Search technology that Google just touted as its biggest update in 25 years on May 19th.

This incident highlights a fundamental flaw in the AI’s ability to distinguish user intent. Google’s AI Overviews is designed to summarize web information, but when encountering action-oriented queries, the system confused “searching for information about the word disregard” with “issuing a command to an AI to disregard a previous request.” The result is a Failed User Experience that severely damages user trust in the product’s reliability.

From a business and technical perspective, this error carries several significant implications:

Decreased Trust in AI Search: Users encountering this error will become hesitant to rely on AI Overviews for accurate information, potentially reducing click-through rates (CTR) to source websites as trust erodes.
Urgent SEO Adaptation: Marketers and business owners must double down on optimizing content with clear Structured Data and Conversational Keywords to help AI models better understand context, especially for ambiguous queries.
High Development Cost: Google will need to invest heavily in retraining its Large Language Models (LLM) to distinguish between a “search” and a “conversation,” a complexity traditional search engines never faced.
Competitive Advantage for Rivals: This misstep opens a window for alternative search services (like Perplexity AI or Bing Chat) that may have more robust context management to attract dissatisfied users.

This situation serves as a powerful lesson that deploying AI in public services without rigorous guardrails and testing can lead to unintended and damaging results, directly contradicting the intended goal of improving user experience.