Gemini嵌入Google表格：实测电商数据处理效率提升300%，我看到了AI时代的真正护城河。

Gemini嵌入Google表格：实测电商数据处理效率提升300%，我看到了AI时代的真正护城河。 Gemini嵌入Google表格：实测电商数据处理效率提升300%，我看到了AI时代的真正护城河。 Modified December 7, 2025 Code block Plain Text =AI("根据职责摘要，为职位开发关键词列表", A2:C2) 更多用例看图片。 指路官方完整介绍： https://support.google.com/docs/answer/15877199?hl=en&ref topic=9054603&sjid=4698044324107175308 NC 最后还发现两个跟AI无关，但有意思的函数。 输入GOOGLEFINANCE，会调用Google财经，拉取美股的股价数据，方便做交易分析。 输入 GOOGLETRANSLATE， 会调用Google翻译，支持多语言文本。 三。 以上是在表格内的AI用法，这还没完。 如果数据/资料实在太多太杂，需要跨文档进行AI总结分析，怎么弄？ 这时候只要在 对话框内敲下@XXX，就能调用云盘 中其他excel/word/pdf等文档了。 这个功能做的实在很好。 以往在Gemini APP或者其他LLM中分析丢进去多个文档的数据，总是容易串台。 现在固定一个文档不变，再对其他文档按需调用，可控性能得到更多保证。 在对话框内生成的所有内容，都支持一键生成新的Google文档，储存在Google云盘中。 只要不断思考，不断深究，我们的沉淀的内容就会越来越丰富。 这些新的发现，又会成为我们日后持续探索的养分。 四。 至此，Gemini in Google Sheets的基本玩法我都介绍完了。 我最近在思考： 今时今日的AI竞赛，最大的护城河到底是什么？ 我会认为是： 生态 。 就以我自己的办公套件使用变迁史为例。 还在腾讯工作那会儿，自然是用自家的腾讯文档。 出来创业后，我渐渐转向了飞书文档。 我发现飞书提供了大量现成的模板和用例，我能直接用到业务里， 同时也方便在类似WaytoAGI这样的优质社区里浏览学习。 第一次的变迁，是因为 飞书的内容和社区生态 。 今年 Gemini成为了我工作和生活中的主力AI模型。 刚开始我做数据和信息分析，都是往对话里丢的离线文件，一旦文件数量多了，2.5pro也容易串台出幻觉。 后来把离线文件上传到Google云盘，在Gemini和NotebookLM中都能便捷调用了。 但源数据的处理，还是得依靠飞书多维表格的字段捷径来完成。 现在Google文档内置了Gemini，这一步也能闭环了。 第二次的变迁，是因为 Google的AI+产品生态。 而文档只是Google生态中的冰山一角。 我在 详解谷歌AI战略：被低估的巨象，我眼中的AGI最终赢家。 这篇分享过， Google正将AI能力注入到丰富的产品全家桶中。 目前看，产品生态的AI化在进一步加速中。 写在最后。 前几天豆包发布了手机AI助手，一石激起千层浪。 实测豆包手机助手：比价点外卖、自动回微信，AI 操作手机的时代来了？ 可惜还没快乐两天，就被微信在内的各大应用和平台给Ban了。 豆包这波操作本质上跟“隔壁工地开发商突然说要接管我们小区物业”没什么区别。 一个系统级的Agent，微信一Ban，价值减半。 也再一次印证，微信这个超级生态所塑造起来的护城河，仍难以被撼动。 每个人一天花在微信上的时间平均是三四个小时，如果是打工牛马，可能五六个小时都不止。 从社交、支付、出行、到内容消费.....微信就是全村人民的赛博小区。 或许这也是为什么腾讯在AI上的布局，并没有阿里、字节看起来这么激进。 微信太大了，牵一发而动全身，不能轻举妄动。 但也不怕暂时的落后，因为抓好微信，就能从从容容，游刃有余。 我们处在一个充满变革的时代， AI会逐步重塑我们和信息的交互方式。 AI眼镜是全新的流量场景，可能不出五年，就能成为我们标配的OOTD。 浏览器自1990起已经面世35年了，如今它继续承载着人类进入Agent时代的桥梁。 微信的月活来到了14亿，或许在明年，我们就能和端内AI Agent见面了。 何其有幸，我们能身处在这浪潮之中。 如果这篇文章对你有启发，不妨点个赞，或者分享给身边的朋友，也欢迎给我留言，聊聊你的想法。 详解谷歌AI战略：被低估的巨象，我眼中的AGI最终赢家。 实测豆包手机助手：比价点外卖、自动回微信，AI 操作手机的时代来了？ 更多用例看图片。 指路官方完整介绍： https://support.google.com/docs/answer/15877199?hl=en&ref topic=9054603&sjid=4698044324107175308 NC 最后还发现两个跟AI无关，但有意思的函数。 输入GOOGLEFINANCE，会调用Google财经，拉取美股的股价数据，方便做交易分析。 输入 GOOGLETRANSLATE， 会调用Google翻译，支持多语言文本。 三。 以上是在表格内的AI用法，这还没完。 如果数据/资料实在太多太杂，需要跨文档进行AI总结分析，怎么弄？ 这时候只要在 对话框内敲下@XXX，就能调用云盘 中其他excel/word/pdf等文档了。 这个功能做的实在很好。 以往在Gemini APP或者其他LLM中分析丢进去多个文档的数据，总是容易串台。 现在固定一个文档不变，再对其他文档按需调用，可控性能得到更多保证。 在对话框内生成的所有内容，都支持一键生成新的Google文档，储存在Google云盘中。 只要不断思考，不断深究，我们的沉淀的内容就会越来越丰富。 这些新的发现，又会成为我们日后持续探索的养分。 四。 至此，Gemini in Google Sheets的基本玩法我都介绍完了。 我最近在思考： 今时今日的AI竞赛，最大的护城河到底是什么？ 我会认为是： 生态 。 就以我自己的办公套件使用变迁史为例。 还在腾讯工作那会儿，自然是用自家的腾讯文档。 出来创业后，我渐渐转向了飞书文档。 我发现飞书提供了大量现成的模板和用例，我能直接用到业务里， 同时也方便在类似WaytoAGI这样的优质社区里浏览学习。 第一次的变迁，是因为 飞书的内容和社区生态 。 今年 Gemini成为了我工作和生活中的主力AI模型。 刚开始我做数据和信息分析，都是往对话里丢的离线文件，一旦文件数量多了，2.5pro也容易串台出幻觉。 后来把离线文件上传到Google云盘，在Gemini和NotebookLM中都能便捷调用了。 但源数据的处理，还是得依靠飞书多维表格的字段捷径来完成。 现在Google文档内置了Gemini，这一步也能闭环了。 第二次的变迁，是因为 Google的AI+产品生态。 而文档只是Google生态中的冰山一角。 我在 详解谷歌AI战略：被低估的巨象，我眼中的AGI最终赢家。 这篇分享过， Google正将AI能力注入到丰富的产品全家桶中。 详解谷歌AI战略：被低估的巨象，我眼中的AGI最终赢家。 目前看，产品生态的AI化在进一步加速中。 写在最后。 前几天豆包发布了手机AI助手，一石激起千层浪。 实测豆包手机助手：比价点外卖、自动回微信，AI 操作手机的时代来了？ 实测豆包手机助手：比价点外卖、自动回微信，AI 操作手机的时代来了？ 可惜还没快乐两天，就被微信在内的各大应用和平台给Ban了。 豆包这波操作本质上跟“隔壁工地开发商突然说要接管我们小区物业”没什么区别。 一个系统级的Agent，微信一Ban，价值减半。 也再一次印证，微信这个超级生态所塑造起来的护城河，仍难以被撼动。 每个人一天花在微信上的时间平均是三四个小时，如果是打工牛马，可能五六个小时都不止。 从社交、支付、出行、到内容消费.....微信就是全村人民的赛博小区。 或许这也是为什么腾讯在AI上的布局，并没有阿里、字节看起来这么激进。 微信太大了，牵一发而动全身，不能轻举妄动。 但也不怕暂时的落后，因为抓好微信，就能从从容容，游刃有余。 我们处在一个充满变革的时代， AI会逐步重塑我们和信息的交互方式。 AI眼镜是全新的流量场景，可能不出五年，就能成为我们标配的OOTD。 浏览器自1990起已经面世35年了，如今它继续承载着人类进入Agent时代的桥梁。 微信的月活来到了14亿，或许在明年，我们就能和端内AI Agent见面了。 何其有幸，我们能身处在这浪潮之中。 如果这篇文章对你有启发，不妨点个赞，或者分享给身边的朋友，也欢迎给我留言，聊聊你的想法。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/kD9fmJy ... https://mp.weixin.qq.com/s/kD9fmJy ... 原创 Buluu 新西楼2025年12月6日 14:00 广东 Google在旗下的生态产品中融入Gemini的速度越来越快了。 我最近在梳理亚马逊上的关 键词，需要做大量的数据清洗和分析，难点是数据来源 多，表头又不一样，而且数据量还非常大。 这次我尝试用 Google表格，结合内置Gemini的能力 来处理，没想到效果比想象中强大。 我原本预了3天的工时，最后不到1天就完成了。 来看看Gemini in Google Sheets能怎么玩。 指路： https://workspace.google.com/intl/zh CN/products/sheets/ 一。 表格中的Gemini AI入口有两个，一个是位于 工具栏的标签 ，另一个是在右上角的小星星，点击后会在右侧打开 内嵌的Gemini对话框 。 工具栏标签就是个快捷入口，预设了一些常用的功能，但是不同功能的实现方式有差异。 首先是 生成类需求 ——如分析数据、生成数据透视表、图片、公式。 他也会在右侧呼起对话框，在这里进行任务处理，输出结论或对表格内容进行改动。 比如我让他 分析整个表格的数据 ，他输出的报告内容翔实，图文并茂，而且我可以对着源数据，一边看一边琢磨。 可以 一键生成图表 ，再插入到表格中，图表会跟随数据变化实时更新，好像每天做日报也没有那么难了？ 对话框也 内嵌了Nano Banana Pro ，可以根据表格内容生成PPT和信息图，应该也能做跟表格内容完全无关的图。 这汇报PPT不就一页一页地自己出来了吗？ 关于NBP为什么做PPT这么厉害，可以看回我这篇。 谷歌NotebookLM一键生成PPT，靠写漂亮PPT就能升职的时代已经过去了。 谷歌NotebookLM一键生成PPT，靠写漂亮PPT就能升职的时代已经过去了。 我们再升级下难度，看看 自然语言描述需求 的实现效果。 我提供了一个【关键词 X 10个ASIN】的流量比例表格，让AI帮我找出： “流量比重超过3%的关键词，将该数据单元格和和对应的关键词单元格标记成黄色。” 我手工核查了一下，准确率是100%。 让我惊讶的是，在我没有提供上下文信息，表格中也没有出现ASIN相关文字的情况下。 他能够理解什么是ASIN（亚马逊的商品标识），然后准确找出所有ASIN列。 果然在线模型就是好使哈。 生成公式、透视表和表格就不演示了，很好想象，大家可以去尝试更多有趣玩法。 二。 我更想重点分享的是工具栏的下半部分——总结、分类文本，情绪分析等等。 这些功能的实现并不是通过对话框的任务处理来完成的，而是在 单元格中把AI作为函数进行使用。 这和飞书多维表格的字段捷径，有异曲同工之妙。 多维表格中已经挺好用了，但还是要根据需求场景不同切换模型，偶尔会报错...... 但在Google Sheets中，只要是 Google AI Pro用户就能无限制使用实时联网的Gemini AI。 只要将 【=AI("提示，范围")】 的单元格一下拉，就能批量获得AI的生成结果。 Google官方也给了一些使用案例，比如：