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发表于 2024-10-17 21:12:17 |显示全部楼层

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关于AI搜索是否会取代传统搜索的话题,已经被讨论太多次了。

支撑“替代说”的理由是:AI反馈的结果更快、更精准、更整合,传统搜索甚至已经沦为AI搜索调用的一个工具。

但就实际情况来看,这种论断显然是站不住脚的。

目前传统搜索浏览器,大致可以分为4个梯队:以GOOGLE、百度为代表的全民搜索引擎;以Edge和Safari为代表的默认浏览器,分别与Windows操作系统、苹果生态系统紧密集成,拥有庞大的用户基础;以及火狐、360、UC、夸克等各具特色的第三、四梯队。

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搜索,从用户视角来看只是一个动作,但它的发展其实经历了漫长的好几个阶段。

从最早的基于人工分类的目录搜索,到后来依靠关键词匹配,再到利用爬虫抓取网页并将其内容存储进索引数据库,搜索引擎在二十多年间不断演进,随着语义搜索和智能推荐技术的日益成熟,理解用户需求的能力显著提升,如今搜索引擎不仅能够提供更精确的结果,还能通过挖掘用户数据,给出更个性化的信息。

需要注意的是,无论是从超链接跳转,还是框搜索、关键词搜索、语义搜索,百度百科、谷歌或维基百科,这些词条和内容仍然都是人为编写的。用户获得结果的本质——人为创造的内容,并未改变。

也许是考虑到二十年前的技术和现在的大数据、AI、移动互联网不可同日而语,于是,在当前的搜索领域,人们提出新的搜索理念和产品,甚至会觉得,新兴技术能够颠覆传统搜索数十年的积累。

但现在的AI搜索,更多是聚焦在狭义范围,认为只要改变用户的交互方式,提高搜索结果的相关性,就能实现“重新定义”。但这其实应该被称为“答案引擎”,而不是真正意义上的“搜索引擎”。

事实上,搜索本质是个生态概念。

从更广泛的角度来看,搜索是一个涵盖了技术、数据、内容、用户、商业等多个方面的复杂系统。以百度为例,不仅有搜索服务,还有数十年积累的搜索生态,百度词条、百科、贴吧、文库等附属品,都是基于它的生态。

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2000年成立,凭借竞价排名广告,百度在2004年左右实现首年盈利。彼时互联网行业正处于快速发展阶段,用户对信息搜索的需求日益增长,企业也意识到网络广告的价值。百度作为中国最大的搜索引擎,拥有庞大的用户群体,市场份额远超其他竞争对手。

类比手机市场,苹果的成功不仅仅在于其硬件本身,更在于其背后的操作系统、应用生态、开发者生态以及整个产业链的布局,所以很难被超越。

多年以前,李彦宏提出“框计算”的概念,为用户提供基于互联网的一站式服务,核心在于所搜即所得,“一方面,百度将流量尽可能地留在了站内;另一方面,百度在分发机制上将会拥有更多的话语权。”

这是一个相当高的战略高度,也几乎代表了百度对生态的最终想象。

据了解,框计算概念之后,百度推出开放平台,上线不到一年,在PC端主站与合作伙伴共同推出了超过600多项应用,覆盖搜索、日常出行、文娱、电商、投资等多领域。同一时间,百度又推出了以移动端为核心的百度移动开放平台,意图将框计算战略平移。

将时间线拉的更长些,会发现,无论是框计算、开放平台,还是百度轻应用,以及后来大力投资的很多“中间页”企业,例如爱奇艺、去哪儿网等,底层逻辑都是通过聚集线下场景,对生态进一步扩容,让用户在搜索框内完成搜索、信息获取、消费、服务等一系列活动。

PC时代,跟随百度搜索一同生长出的百科、地图、知道、文库等,这些产品原先寄生在主站,由搜索引擎引来的巨大流量,养活了这些更垂直的内生产品,产品线丰富的同时,也对原先百度的用户进行了进一步的划分,以便后续的商业化运营。

然而,移动互联网时代,搜索框虽然没有消失,但人们对原生App的依赖明显提高,App内搜索、App内转化发展出了新的用户习惯,搜索不断被分化,的确削弱了百度搜索入口的流量。

不同于百度,GOOGLE的搜索生态是另一种概念。

GOOGLE也有产品全家桶,例如Gmail、地图、翻译,黏住了大量用户;但GOOGLE从PC到移动端的平稳过渡,很大程度上取决于给手机做的完整操作系统,除了安卓开源项目之外,还包含了GMS(GOOGLE移动服务),对手机生态系统来说至关重要。

GMS中的通知系统、账号系统、App认证系统以及付费与分成系统等功能,为手机用户提供了便捷的服务体验,同时也为开发者提供盈利模式和分成机制,拥有GMS的手机被视为属于GOOGLE生态链的一部分,否则手机的整体体验都要受影响。

从搜索引擎到终端操作系统,这一点百度没有做到,GOOGLE的案例可以说是当下搜索领域的天花板。

无论什么样的搜索,产品之间都是有替代性的。

作为曾经的国内第二大搜索引擎,搜狗从2004年诞生到2021年退市,十多年的时间里,见证了市场的竞争激烈和份额有限。

事实上,搜狗在发展过程中也尝试过多业务,包括搜狗地图、搜狗阅读、搜狗App、搜狗号等。但这些业务没有形成有效的协同效应,反而增加了企业的运营成本和风险。

这是为什么呢?

原因很复杂,但本质在于,搜索市场的想象力大,但盘子小。第一名往往能够占据大部分市场份额和利润,所以即使是覆盖人群曾超过5.6亿的搜狗,也面临较大的生存压力。

毕竟,当你在搜索框中输入关键词或问题时,不同浏览器匹配的结果选项往往都是相似的,而最接近答案的只有一个。

现在大多AI搜索App,比的是日活、月活等指标,如果大家把时间线拉长,这些衡量标准并不稳定。试想一下,App刚推出的时候,很多人是抱着测评或新鲜感的心态去使用,造成不同产品间用户数据的高度重叠,一个更为关键的问题——用户留存率,却往往被忽视了。

在AI领域,基础模型是构建各种应用的基础,开源架构则提供了更多的灵活性和可扩展性。例如像Llama这样的开源模型,就被国内外很多AIApp的技术栈套壳使用,以至于不同App的输出效果会有雷同。

然而,为了确保运行稳定,传统搜索引擎厂商仍然倾向保留和优化自己的技术架构和算法;用户同样如此,他们更习惯使用自己熟悉的搜索方式,对于全新的交互模式或功能,往往持保守态度,不愿轻易尝试替换。

传统搜索注重生态概念和全民搜索的广度,现有的AI搜索则基本上是围绕搜索的深度去做。也就意味着,传统搜索的商业化路径,对AI搜索来说更多是艰难的挑战。

进一步来看,过去大家认为,用户在百度上是用完即走的,其实并不准确。传统搜索给出的结果选项往往很多,用户需要不断检索、浏览,直到找到最合适的答案;另一方面,搜索的生态,也让用户能够浏览更多的内容。

互联网有个不成文的规则,用户时长是衡量一个产品或服务价值的重要指标之一。

在互联网的第一阶段,大家主要看用户量和规模;到了第二阶段,如美团、抖音,大家更关注用户的LTC(全生命周期价值),谁的用户时长更久,谁的潜在价值越高。尤其在移动互联网时代,在App内完成垂直流量转化,LTC的概念更被投资人重视。

反观AI搜索,追求的是更快和更精准,主动缩短了用户在应用上停留的时间,很难保证用户得到答案后会不会用完即走,这就不能用传统的商业逻辑来衡量。

再来看AI搜索里的明星Perplexity,这个团队之前是做数据库的,从2022年发布至今,功能围绕“搜索和答案生成的能力”几经迭代和优化。Perplexity极具魅力的点在于RAG技术,可以使大型语言模型LLMs连接到外部常识库,用户基本上可以与任何数据存储库对话。

简单来说,在医疗、制造业、教育这些垂直领域,Perplexity可以变形为专业专门的信息助手;每家企业都有自己的常识资产,Perplexity能够成为这些企业的封闭式数据库。这家企业认识到:相比训练自有模型,以产品为核心积累用户更加重要。

先专注于特定领域或用户群体,再逐步扩大市场,这给AI搜索提供了另一种可能的商业化路径。

所以对Kimi而言,仅仅依靠所谓的“重新定义搜索”去讲故事是不够的,最重要的是如何在未来的搜索领域中保持想象力并不断提升。

当前,国内对于AI创业企业的估值,往往参考海外的商业模式和一级市场。这种靠对标海外引发的市场泡沫,在国内并不罕见。大家都在摸索前行,不确定未来的发展方向,很多企业和投资者都在效仿国外的做法,忽略了国内外用户习惯的巨大差异。

再思考一个问题:如果未来的搜索形态真的会巨大变革,那百度、GOOGLE这些行业巨头有没有进行大幅的改变呢?答案显然是没有的。

即使是一直强调AI的百度,在它的搜索产品上,AI也只起到了辅助作用。

一方面,根据百度公布的历年DAU等用户数据,维持在2亿左右的稳定水平,现有的搜索模式仍然能够满足大多数用户的需求。另一方面,通过梳理百度、GOOGLE近四年的收入情况,大家发现,2020至今,这两家企业的营收起伏不大,外界的变化并没有造成多大影响。

值得一提的是,百度移动生态事业群(MEG)的历年营收情况虽未详细列出,但据相关报道显示,其收入贡献一直占据百度6成左右,仍然是百度最赚钱的事业群之一。前不久,百度健康事业群组(HCG)整合到MEG,强化健康业务与移动生态的协同效应,意味着MEG的市场竞争力仍然是百度的核心壁垒。

即使是AI的到来,也并没有打破这一局面。


来源:36kr

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