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AI大家说 | 从“搜一搜”到“问一问”,搜索引擎正被重新定义

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与传统搜索引擎相比,AI搜索凭借深度学习和自然语言处理技术,能够更精准地捕捉用户的查询意图,并据此提供高度定制化的搜索结果。这种通过智能提取和主动回答的方式,打破了传统搜索引擎的线性检索模式,极大地提升了用户体验。


未来,AI搜索的发展趋势和机会令人瞩目。一方面,其将更加注重用户体验,简约化的产品设计和一站式服务将成为核心竞争力,满足用户更快、更精确、更易用的搜索需求。另一方面,AI搜索的产品形态也在不断演进,跨模态搜索、多端协同等技术将打破设备限制,为用户提供更加便捷的搜索体验。



AI搜索带来格局变化


相信很多人对于AI工具的使用都集中在“提问-解答”的模式下。


在以往,我们需要打开搜索网站,输入问题的关键词,点击信息匹配的超链接,不断阅读、筛选、整理,这样才能找到符合自己需求的解答。哪怕是微信内置的“搜一搜”也离不开这样的流程。


但有了AI后,我们只需要发问,就可以在AI的帮助下筛选信息、组织答案,特别是AI“深度思考”的能力普及之后。如今再加之诸多AI应用都集成了创作、总结、翻译、作图等提效功能,AI搜索已经不仅限于信息检索,正在朝着用户获取信息和解决问题的一站式平台发展。


AI,重新定义了信息获取的范式,改写了人们对于搜索引擎的期待——从链接一切内容变成了随时随地给出答案的“万事通”。当ChatGPT横空出世的时候,业内普遍认为搜索要被AI颠覆了。从当下的视角看,与其说AI颠覆了搜索,不如说搜索已经与AI融为一体,谁也离不开谁了。


仅靠模型推理生成内容的封闭式AI,存在两个明显的短板:内容幻觉和过程失控。内容幻觉,简单来说,就是AI生成的内容看似合理,却与真实数据不符,甚至偏离用户指令。过程失控,则是AI在运行过程中偏离了预定目标或行为规范,导致不可预测甚至有害的结果。比如决策错误、数据泄露或系统崩溃,这些问题都可能在AI的运行中出现。


但在“LLM(大语言模型)+搜索”的模式下,AI不仅能提供半成品的搜索链接,还能在这些链接的基础上进一步优化、总结,直接给出符合需求的答案,从而完成从搜索到创作的“最后一公里”闭环。


这样的变化自然也引起了搜索行业竞争格局的变化根据Gartner的预测,到2026年,传统搜索引擎的访问量可能下降26%。随着越来越多的互联网厂商、内容平台、初创公司、人工智能公司等一众新玩家先后入场,传统搜索市场的“寡头效应”正在被逐步打破。



未来:趋势与机会


产品力是竞争力

搜索的核心在于追求信息的高效获取和精确匹配。从技术实现维度来看,满足用户的基本搜索需求并非难事,如何高效地实现新用户的引流和现有用户的留存才是真正的挑战。简约化的产品设计和一站式服务能够有效满足用户更快、更精确、更易用的搜索需求,也因此成为AI搜索发展的重要趋势之一。


信息一体化处理产品形态

首先,AI搜索呈现出与其他AI工具跨界融合的趋势。除了基础问答功能外,搜索产品与辅助办公工具、翻译器、健康助手等多种AI工具的深度融合,可为用户带来更多实用的、个性化的功能,大幅升级用户体验。


其次,随着NLP、深度学习算法、检索增强生成等核心技术不断突破,AI时代下的搜索框已经突破了传统搜索的束缚,不再仅仅局限于简单的文字搜索,而是可以提供包括文本、图片、音视频等在内的跨模态搜索体验,并逐渐演化为集搜索、存储、整合、提炼、创作于一体的全能型智能助手。


同时,AI搜索呈现出从手机端向平板、PC,甚至智能家居、智能网联汽车等多端协同的趋势。可以预见的是,未来随着多端协同能力的不断增强,AI搜索将突破不同设备之间的边界,走进更多全新的应用场景。


场景垂直“专、精、深”

用户需求的变化推动了AI搜索场景向垂直化发展,这种趋势促使搜索引擎更加专注于特定领域,并提供专业化的内容。垂直搜索以其“专、精、深”的特点,满足了用户细分的需求,在特定领域内提供深入的信息和解决方案。这种专业化的内容提供不仅优化了用户体验,而且在竞争激烈的搜索市场中构建了企业的“护城河”。


新商业模式的探索

商业化能力的创新是所有AI搜索产品都还没有解决好的问题,更快找到解决方案会增加成功的可能性。


用户通过AI搜索形成入口导购商业化落地已有先例。某AI工具推出过一站式购物解决方案,用户可以在无需离开其AI搜索的情况下进行购物。用户在提出与购物相关的问题时,AI会以可视化且智能匹配的商品卡片提供商品详情,这些商品信息由多个平台集成提供支持。


AI搜索与企业级市场的结合,也为商业模式的创新提供了新的思路。一些AI搜索公司开始为企业提供定制化的搜索解决方案,帮助企业更好地管理和利用内部数据。这种企业级服务的模式,不仅能够为企业带来更高的效率,也为AI搜索公司提供了新的盈利渠道。



传统搜索引擎的挑战


创新成为传统搜索引擎的必然选择。在心智方面,它们在用户心中仍然拥有更大的占比。所以,那些在传统搜索引擎的基础上加入AI模型插件的前沿公司,它们将以提供更准确和实时的搜索结果,同时为用户带来更优质的搜索场景、更全面的回答、一个全新的聊天体验和内容生产能力为目标,不断提升用户使用体验,来稳固自己的行业心智地位。


AI助手可以说是传统搜索引擎的最强挑战者。今天的AI助手,基本都具备深度思考+联网搜索功能,能够从网上的公开信息中检索出对应的链接,并将其中的内容整合成更详细的答案。而对话式的问答,让它们的答案更接近人的思考方式,也因此承载了越来越多人的泛搜索需求。


AI搜索新势力也不容小觑。它们从0到1打造AI搜索引擎产品,不以模型自身学到的压缩知识来回答问题,最终答案强依赖于有信息来源的搜索结果。这种以“搜索框+结构化答案”的模式,为用户提供了全新的搜索体验。它们不仅能够理解用户的自然语言,还能通过联网搜索,提供实时、准确的答案。


还有很多平台型互联网企业也正在不断扩张自己在搜索市场的心智。特别是在接入DeepSeek等具有深度思考的大模型后,它们能更大程度发挥自身的内容潜力,放大自己在搜索领域的势能。


此外,当下AI搜索的一大挑战是数据的准确性与可靠性。所以,AI搜索发展的关键被很多专业人士认为是通过RAG解决AI幻觉、知识更新、长文本连贯性等问题,但RAG强烈依赖传统搜索引擎提供的信息,数据的公平性、合规性、可解释性、时效性等要求进一步加大了数据整合与处理的难度。








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