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| 本文作者： 王悅 | 2024-07-04 18:11 |
在 2024 上半年并算不明朗的 AI 應用局勢中，AI 搜索正成為新共識并迎來了一波熱潮，短時間內(nèi)涌現(xiàn)出了多個 AI 搜索產(chǎn)品。其中，國外原生 AI 搜索工具 Perplexity AI 最新估值已經(jīng)接近30 億美元、GenSpark、You 均表現(xiàn)不俗；國內(nèi)天工 AI 、秘塔搜索等也在打磨自身產(chǎn)品力。
AI 搜索不僅在產(chǎn)品形態(tài)上革新了傳統(tǒng)搜索引擎的信息羅列模式以及備受詬病的競價排名廣告，還能解決聊天機器人信息滯后和幻覺問題，讓傳統(tǒng)搜索引擎的交互變得更加智能。一時間，AI 搜索成為 AI 創(chuàng)業(yè)的新興方向。
諸多 AI 搜索團隊的出現(xiàn)似乎意味著，相比以前，創(chuàng)業(yè)者做一個搜索產(chǎn)品的速度快了很多。但 AI 是否真的讓搜索引擎的入場門檻變低？諸多 AI 搜索產(chǎn)品真正的護城河又是什么？在這個賽道跑出來的難點在哪？
一、AI 搜索的真正門檻
無論哪種 AI 搜索產(chǎn)品，從本質(zhì)上來看都是在解決一個問題：更好地滿足用戶搜索需求，即用 AI 能力給用戶匹配更精準的內(nèi)容。
背景是，在傳統(tǒng)搜索引擎的范式中，用戶還有大量未被滿足的真實需求。過去，用戶想要查找一個答案，可能要自己先拆解成 A、B、C 三個問題，分別輸入到搜索框中，而后通過爬蟲把互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁抓取回來，搜索引擎按照自己的邏輯進行排序，簡單羅列給到用戶。
而在AI 搜索產(chǎn)品下，用戶只需要用自然語言輸入最終問題，AI搜索會分析用戶意圖，智能拆解問題，并抓取對應的網(wǎng)頁，基于大語言模型對結果進行綜合分析，最后結構化輸出一份綜合內(nèi)容。因此，AI搜索在創(chuàng)造新需求之前，首先是更好地滿足了未被滿足的那部分需求。
AI 技術本身解決的是信息撮合能力，因此大模型技術在一定程度上會強化原有的搜索能力。基于此，眾多創(chuàng)業(yè)者入局 AI 搜索產(chǎn)品，有AI 大神僅用 500 行代碼打造的 AI 搜索引擎 Demo 不僅響應速度快、回答的內(nèi)容也能跟進最新時事，迅速登頂GitHub熱榜。
表面上看似是 AI 讓搜索產(chǎn)品的準入門檻降低，但有不少網(wǎng)友指出，這類產(chǎn)品相似度很高，像是AI 版的知乎，他們做的主要是簡化了搜索路徑、將各種渠道獲取的信息進行聚合。嘗鮮體驗過后，很多人又回到了傳統(tǒng)搜索引擎，很大程度原因是傳統(tǒng)搜索引擎提供的信息更豐富。
如若想讓用戶將一個搜索引擎從解答問題的有趣玩具變成提高生產(chǎn)力工具來使用，中間還有較長的路要走。其中，是否擁有成熟的場景、是否擁有場景背后延伸的數(shù)據(jù)積累和用戶留存，決定了其信息的豐富度和深度，并能基于此高質(zhì)量滿足用戶真實的需求，是關鍵所在。
更有 AI 搜索產(chǎn)品創(chuàng)業(yè)者告訴 AI 科技評論，做好一款 AI 搜索產(chǎn)品，除了信息層面之外，還需要在用戶端進行發(fā)力，與用戶進行創(chuàng)意性的交互，信息端和交互端都滾起來之后才能誕生現(xiàn)象級的 AI 搜索 App。
如此看來，AI 搜索成為 AI 產(chǎn)品創(chuàng)業(yè)的共識背后，還有不少門檻需要跨越。
二、滿足「通識+個性化」的高質(zhì)量需求
經(jīng)過產(chǎn)品對比體驗發(fā)現(xiàn)，目前市面上的 AI 搜索產(chǎn)品，大多可以較好地滿足相對泛化的信息需求，但如果應對某個垂直領域內(nèi)更為精細的要求，則難以給出較為專業(yè)、準確、全面的回答。可以說，用戶的需求只被部分地滿足。
這背后反映的實際上是一個時間問題。像百度、夸克等搜索引擎，多年來基于搜索引擎不斷深挖垂直應用場景，并從中積累了豐富的用戶、數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，這是其它創(chuàng)業(yè)公司短時間內(nèi)難以超越的。
以相對嚴肅的高考報志愿場景來說，夸克在高考信息服務已經(jīng)做了6年，對志愿填報有更深的積累和洞察。考生、家長、老師、報考機構，一方面需要從權威渠道上快速了解一所大學、一個專業(yè)的詳細信息，AI 搜索引擎需要能夠確保信息的準確性、時效性，以「臨床醫(yī)學專業(yè)排名」這一問題為例，夸克高考以卡片的形式進行排名展示，可以解答考生更專業(yè)問題的疑問。
另一方面，則需要 AI 搜索引擎能夠覆蓋一些復雜的、個性化問題，這類問題沒有標準答案，需要 AI 搜索產(chǎn)品基于已有數(shù)據(jù)呈現(xiàn)高效、可信度高的相關信息整合。
因此今年夸克將AI搜索能力率先應用在了高考志愿填報場景，以滿足用戶更多個性化需求。
縱觀目前市面上的 AI 報考產(chǎn)品更多的是在做信息聚合，只是將搜索到的其他渠道的網(wǎng)頁聚合在一起，而夸克則是在信息聚合的基礎上進行信息服務，能夠引導用戶完善自身信息，進而根據(jù)用戶分數(shù)、目標城市、學費的高低等因素去針對性地推薦學校。
具體來說，夸克設計了一種創(chuàng)新的“Prompt（提示詞）”細化方式。當用戶在AI搜索界面輸入一個相對模糊的問題時，如「高考500分能上什么學校」，夸克會引導用戶補充省份、科目、排名等其他信息，從而讓“Prompt”更完整，然后再
具體生成個性化的“沖穩(wěn)保”填報建議。因此，用戶并不需要學習怎么輸入一個好的Prompt，根據(jù)提示亦可獲得針對性的報考服務。
除了智能工具展現(xiàn)的招生計劃、錄取分數(shù)等權威數(shù)據(jù)以外，報考場景下的用戶更多的需求是「想聽聽過來人的建議」。夸克高考的 AI 搜索能力也發(fā)揮出了移動搜索場景積累的優(yōu)勢，增添了在校生的學習和生活的筆記內(nèi)容，也有校園實景圖片的信息幫助用戶更清楚地、更直觀了解真實一手的學校情況。
夸克高考今年在推薦學校時，也給出了推薦的原因，這是AI 搜索引擎給出的新體驗形式。對此，一位 AI 搜索產(chǎn)品經(jīng)理向 AI 科技評論評價道：過去的 AI 搜索過分看重信息價值，往往簡單粗暴地給出信息，殊不知用戶缺少的不是決策能力，而是缺少對信息的信任感。
三、場景是 AI 搜索的護城河
長期來看，AI 搜索是大趨勢，所追求的即是更好地滿足用戶的搜索需求。除了原生的 AI 搜索，傳統(tǒng)搜索引擎也在加入 AI 能力，只不過囿于商業(yè)化和現(xiàn)有產(chǎn)品運行的模式，用 AI 重塑產(chǎn)品著實需要足夠的勇氣和堅決的投入。而夸克則是一個特殊的存在，夸克從成立之初就定位智能搜索，并持續(xù)深挖、積累垂直應用場景的信息服務能力，其干凈清爽的搜索結果也一直備受消費者喜愛。
需要具備什么樣的條件才能在 AI 搜索產(chǎn)品中成為 Killer App？一位 AI 搜索產(chǎn)品的創(chuàng)始人告訴 AI 科技評論，最大的影響因素是數(shù)據(jù)，只有把底層的數(shù)據(jù)根基打穩(wěn)，長期來看才能夠形成產(chǎn)品真正的差異化優(yōu)勢。
數(shù)據(jù)實際上是結果，其背后是成熟場景和穩(wěn)定用戶所帶來的長期積淀。無論是原生 AI 搜索還是傳統(tǒng)搜索引擎，一方面，在面臨著低門檻表象的同時，也需要打造自身產(chǎn)品的差異化以形成真正的護城河；另一方面，也需要警惕一場因缺乏場景、數(shù)據(jù)、用戶而來的「淘汰賽」，因為究其根本，AI 搜索產(chǎn)品本質(zhì)上是由用戶需求驅動，而不是技術驅動。
有了成熟的應用場景、穩(wěn)定的用戶留存，AI 搜索的飛輪才能轉起來。相較于拿著產(chǎn)品找釘子（場景），“夸克們”是先在成熟場景中找到需求（釘子），再用AI技術和產(chǎn)品能力的“錘子”砸下去，步子更穩(wěn)、后勁更足。雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)
當AI搜索熱潮逐漸冷靜下來，場景、用戶留存等都是擺在臺面上的現(xiàn)實問題，也就意味著行業(yè)進入了比拼內(nèi)功的階段。這個階段，比拼的重點將不再是融資額、極端產(chǎn)品能力，而是實實在在的真實用戶場景。
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