今天小編分享的互聯網經驗：沒有廣告的搜索引擎，離我們還有多遠？，歡迎閱讀。
圖片來源 @視覺中國
文 | 太平洋科技
從 ChatGPT 發布的那一刻起，互聯網像是被按下了加速鍵。
Sora 突破 AI 和現實的界限、Claude3 已經接近人類 145 的天才智商……不斷有新的 " 第一 " 大模型誕生，緊接着就是某些行業被 " 颠覆 " 的論調。
" 劃時代 " 的新聞充斥着每天的頭版頭條。但是，作為我們和互聯網連接的基礎設施——搜索引擎，卻沒有明顯的變化？
經歷漫長的發展演變，搜索引擎逐漸走向百科全書式的路線，力求将互聯網的信息一網打盡。但如今，大而全的搜索引擎反而難以滿足我們逐漸精細化的信息需求。
其實，早在 ChatGPT 發布的第一天，就有人提出搜索引擎将被 AI 取代。不過這種 " 颠覆 " 到現在還沒發生，人們依然只能選擇塞滿廣告的搜索引擎。AI 時代的搜索引擎，還會出現嗎？
自己查，還是問 AI？
其實現在已經有不少網友選擇用 ChatGPT、Gemini 等工具，替換掉原有的搜索引擎了。在去年三月 ChatGPT 全球宕機的時候，就有不少網友表示 " 每十分鍾就要看看好了沒，畢竟對我們來說 ChatGPT 宕機就相當于谷歌宕機一樣嚴重。"
雖然兩者都是為了滿足我們的信息需求，但原理不盡相同。傳統搜索引擎是根據用戶在搜索框中輸入的關鍵詞，在海量的信息中進行篩選，然後排列出眾多網頁鏈接作為結果。
而生成式 AI 則是全程在對話框中進行，依靠自然語言處理功能，調取語料庫中與用戶問題相關的信息，對其進行處理，逐步完善用戶所提的問題，然後生成一段文字來回答用戶的問題。更重要的是，生成式 AI 還可以在對話框中上傳數據集、文稿等資料，讓其分析後再提供更精準的信息。這是傳統搜索引擎所不能企及的。
所以，比起傳統搜索引擎每次只提供一長串相關網頁的藍鏈，生成式 AI 能夠以多輪對話的形式，讓用戶在答案的基礎上進一步細化需求，AI 通過聯系上下文的能力來整理歸納信息。這正是大批用戶從搜索引擎轉移到生成式 AI 的原因。
一項研究調查，證實了這種轉變。有學者利用 PPM（push-pull-mooring）模型，來調查影響用戶轉移的因素。研究中，影響因素分為三類：
推力因素，是指用戶對現有搜索引擎的使用不滿意的部分，包含現有搜索引擎信息 - 任務匹配度低，以及信息過載兩方面；拉力因素，是指生成式 AI 對用戶產生吸引的部分。包含了 AIGC 信息質量、感知拟人化、感知互動性三方面；最後，錨定因素指的是加強用戶進行遷移的因素。主要是社會影響的方面。
模型來源：用戶信息搜尋轉移意向研究：從搜索引擎到生成式 AI
研究中提到，感知互動性是導致用戶產生轉移意向的關鍵因素，也就是多輪對話的作用。對用戶來說，多輪對話式的搜索能夠大大縮短信息檢索的路徑，降低檢索的難度。
現在也有不少傳統搜索引擎意識到了這一點，開始對原始 " 一問一答 " 的搜索路徑進行改革，試圖利用 AI 對話框來取代原有的搜索框。
搜索市場，起風了
在這次以 AI 為主題的搜索引擎改革中，主要有兩股不同的派别。
首先是傳統搜索引擎借助 AI 内核，煥發新生。最典型的是 OpenAI 的最大股東——微軟。這家搜索巨頭推出了以 ChatGPT 為底層的 Copilot（副駕駛），在搜索引擎中内置了 AI 對話框。用戶提出問題後，Copilot 可以匯總信息并标注網頁來源。不僅如此，Copilot 還可以直接總結歸納用戶正在查看的所有網頁信息，同樣支持上傳檔案。國内搜索巨頭也積極出戰。百度從 2010 年起就開始布局 AI。百度識圖、文心一言等紛紛登上百度首頁。
其次是搜索引擎行業的新勢力。這股新勢力來勢洶洶，每一個都想要颠覆傳統搜索引擎。例如，Arc search 在矽谷遠近聞名，被認為是 " 最有可能取代谷歌的搜索引擎 "，多個科技博主都自願為其背書。
還有已經成功撬動了現有搜索市場的 Perplexity AI。這個成立僅一年多的搜索引擎，月活用戶數已經達到了 1 億。就連英偉達 CEO 黃仁勳都為其點贊，稱自己 " 幾乎每天都在用 "。
這些搜索引擎市場的 " 新生力量 "，大多遵從 "Answer First" 原則，優先用文本，而非網頁鏈接來回答用戶提出的問題。在回答的文本中，還會以引用的小标識形式來标注信息來源，用戶點擊後才會進入相關網頁。
這樣一來，用戶在搜索的時候，能夠更加注重信息内容，而非網頁鏈接。并且，這些 AI 搜索引擎會盡最大程度保證用戶信息搜索的連續性。例如，在 Perplexity AI 的設計邏輯中，" 繼續提問 " 的 UI 展現是優先于 " 新提問 " 的。
Perplexity AI 界面：左上為 " 新提問 " 按鈕，下方為 " 繼續提問 " 按鈕
這些新生力量也獲得了資本市場不少的支持。Arc search 在 2020 年和 2021 年連續完成了 500 萬美元和 1200 萬美元的兩輪融資。而 Perplexity AI 在 2024 年初剛完成新一輪 7360 萬美元的融資，其估值也漲到了 520 億美元。
不管是新生力量，還是傳統巨頭，在資本市場和廣告宣傳上都打得火熱，但用戶端卻顯得十分 " 慢熱 "。 ChatGPT 的發布已經過去将近一年半的時間了，為什麼在搜索引擎的市場上，搜索框的占比依舊遠遠大于對話框呢？
搜索 +AI，如何搞錢？
回答這個問題，先要知道現在的搜索引擎是如何成為互聯網的基石的。
在互聯網的初始階段，快速發展的網絡技術使信息也與日俱增。人們逐漸產生了 " 搜索 " 的需求。搜索引擎應運而生。
最早的雅虎以 " 目錄 " 的思路設計產品，依靠人工來分類和輸入網頁地址。有限的内容限制了發展，注定會被更新的技術取代。
1998 年，谷歌的爬蟲技術讓搜索引擎進入了新的轉捩點，逐漸開始向算法推薦、個性化搜索結果等方向演進。
但與此同時，市場逐漸變得集中。小型搜索引擎被邊緣化甚至被吞并。而大型搜索引擎收集市場資源和發展要素，飛輪效應開始顯現，加速發展。2011 年，百度的日均搜索量達到 1 億次，從此開啟了中國搜索市場領導者的道路。
在每個搜索引擎的成長中，都有三個要素是缺一不可的——用戶、商家、搜索功能。在飛輪效應的初期，為了推動靜止的飛輪，就需要消耗非常大的力氣，一圈一圈地推，飛輪就會轉得越來越快，直到一個臨界這三者是搜索引擎能夠稱霸互聯網市場的原因。
搜索引擎的飛輪效應
用戶，是搜索引擎的 " 安身立命之本 "。搜索引擎需要根據用戶的行為習慣來設計產品、布局運營。并且，龐大的用戶規模将會吸引來廣告商的合作。
廣告商是搜索引擎商業化的根基。最早的搜索引擎依賴目錄收錄付費，之後谷歌創辦了點擊付費的廣告模式——在搜索頁露出廣告，以用戶點擊的數量為廣告價格依據。
而國内的搜索引擎巨頭百度則是以競價排名的模式。廣告商可以針對特定的關鍵詞進行出價，價高者排名靠前，從而獲得更多的曝光和點擊機會。
借助這一模式，百度也逐漸登上了 BAT 的寶座。這種商業化的道路大大提高了搜索引擎公司的收入，平台的價值随之增加，充盈的資金能夠助力平台進一步優化搜索功能，吸引更多用戶使用。
搜索引擎的飛輪效應就是這樣一個增強回路，因果增強，果又能繼續增強因，形成閉環。在飛輪效應凸顯的同時，搜索引擎的市場越來越大，競争卻越來越小。百度一度占到國内市場份額的 80%！
但是，對于 AI 時代的搜索引擎來說，最大的問題也正是商業化。點擊付費和競價排名等傳統變現模式，并不能簡單照搬到生成式 AI 的身上。
AI 搜索，沒有廣告
AI 與以往的技術不同，具有黑盒特性。AI 系統的内部機制和決策過程是不可見的。并且對于大多數用戶開放性的問題，AI 回答是随機生成的，每一次的答案都不會完全相同。
即使是後台運營人員，也無法百分百控制 AI 的答案。但商業化的廣告需要的是高點擊率、高轉化率，需要能夠精準地分析用戶的特征，找到适合的廣告内容和形式。
然而，由于 AI 系統的黑盒特性，AI 搜索引擎對于廣告商來說并不是一個穩定、安全的營銷環境。
另一方面，對用戶來說，學習使用 AI 是需要一個過程的。就像汽車剛被發明的時候，并不是每一個人都有機會坐上駕駛座。在汽車發明的幾十年後，更多的人才有機會在駕訓班學習開車。
同樣道理，AI 與傳統搜索引擎不同，使用特定的 prompt 語言，才能生成最準确的答案。這就要求用戶描述自己的問題時需要十分清晰。從搜索文本邏輯到 AI prompt 邏輯的改變，用戶需要時間去學習、使用。
這些問題是 AI 時代搜索引擎的必經之路。但這次有些不同的是，科技公司們不再被 " 搜索引擎 " 這四個字所限制，而是統一将目光放在了更遠的未來。就像微軟的 Copilot 不僅僅安身在搜索引擎中，而是貫穿整個 Windows 系統，向 AI 智能體邁進。
這可能才是 AI 時代，搜索引擎的全新形态。相信不久的将來，搜索引擎也會讓我們驚呼：" 未來，已來。"
參考資料：
用戶信息搜尋轉移意向研究：從搜索引擎到生成式 AI_ 周濤
2023 年中國搜索引擎行業研究報告 https://36kr.com/p/2298513609122179
