引言
最近 AI 搜索已经成为新的共识，已经很久都没见到这么强的共识了。
Perplexity 拿到新一轮融资。
ChatGPT 把首页改成了搜索框。
国内3月和4月的两个AI黑马产品是秘塔AI搜索和 360AI搜索。
国内至少有十个公司的人跟我说他们要做 AI 搜索。
之前在做海螺AI的时候有过一些AI搜索的经验，加上最近和一些搜索行业资深的朋友交流，对 AI 搜索有一些全新的认知。
于是写下来分享给大家，让大家一起拉齐认知吧！（如果有新的认知也欢迎找我交流）
本篇文章试图解答的问题
搜索的市场格局是什么？
AI 搜索的本质是什么？
AI 搜索如何让用户迁移到新体验？
AI 搜索和 AGI 的关系是什么？
搜索的市场格局
传统搜索的定义，狭义的搜索是指百度主页和浏览器的地址栏搜索，广义的搜索是包括百度百科百度知道内的搜索条，以及抖音、头条、小红书内部的搜索条。更广义的搜索则是包含了对模型内部知识的搜索。
狭义的搜索市场处于平台期，公域的内容质量整体在下降，优质的内容逐渐被各个有丰富内容的App分走，抖音，小红书，知乎。所以连百度也要花钱买小红书的内容。
广义的搜索其实是在上升的，不管是用户数还是用户的搜索频次，都在并行上升。
狭义的传统搜索的体验发展了这么多年，具有技术壁垒、品牌壁垒、规模壁垒。所以在国外谷歌牢牢占据了搜索老大的位置，在国内则是百度。
传统搜索确实能解决用户需求，提供了合格的旧体验。大部分的query相当简单，在简单的query上，AI 搜索并不能提供新体验。而由于复杂搜索的占比又足够小，所以综合看来传统搜索非常稳。
图片：AI 搜索比传统搜索的优势，在简单的Query上并不显著。
用户使用搜索的大场景是什么？
用户搜索的目的从来都不是搜索。
传统的搜索引擎，只是一个阶段性的产品形态。因为它大部分时候都在提供了一些网址列表。
但用户真正的需求却不是网址列表。用户的需求是这四个：
1. 找到一个网站
例如打开微博或抖音，然后在网站上获取信息和消费内容。这是传统搜索引擎的强项，寻址，当时百度的第一大query是hao123，所以百度也收购了它。AI搜索也很难超越传统搜索
2. 获取一些资源
比如三体的美剧下载，比如观看李想演讲的B站视频。这对于自有内容平台来说是强项，比如抖音的短视频，西瓜和B站的中视频等。具有版权内容的被分散在各家就不具备优势了。小红书的视频应该不算特别火，不具备太多竞争性优势。
3. 知道一个答案
比如端午节假期怎么请假。这是AI搜索的强项，如果只是把搜索引擎提供的snippets提供给用户的话，借用杨植麟的话说，只比传统搜索好了20%，没什么太大价值。
AI 搜索可能的差异化优势：
- 内容质量，百度的内容质量很差，web的总体内容质量也在变差，如果能提供好的内容，在这里的优势可以超过20% - color content，加入个人色彩的答案，抖音和小红书的内容都是如此，干货内容不好懂，加入color之后，再推荐给相应color的人群，就好懂了。而抖音和小红书相比，抖音更偏感性，小红书更偏理性。分别应对了不同偏好的人群。- 生态和场景，一般的搜索引擎和AI搜索，都没有生态和独有场景，特别是生态，可以产生持续的高质量内容。这个从长期看会是最终的赢家。
4. 搜集一些资料
搜寻一个主题的相关文章和数据。-这个在工具角度是商业价值较高的地方，也是 AI 搜索目前比传统搜索好10倍的地方。真正使用搜索来获取资料的用户，是愿意付费的，他们愿意去淘宝买资料，甚至愿意付费咨询。他们还掌握了话语权，掌握了口碑，这也是kimi和秘塔一开始选取的地方。360则支持用户把搜索结果一键转成小红书、学术类风格。
AI 搜索的本质
AI搜索真正的决胜点是AI，而不是搜索。这有点类似 AI+ 还是 +AI 的区别。
AI并不是指狭义的LLM，而是指基于LLM和各种工具所做的 Architecture，Comfy UI 和 Dify 的所做的 Workflow 本质就是在做 Architecture。（虽然LLM公司的人会戏称其为雕花）
做general的简单问答只是补齐短板。必须要寻找新的场景和垂域，才能破局。比如学术、医疗、法律，要做新场景的搜索才有战略意义。
为什么要 AI Native ，是因为发展了这么多年，能挖掘的可能性都被挖掘完了。
AI Native 的定义是这个产品在AI能力的时候才能成立，AI 是其中最大的变量，但和AI的占比没有关系。
需要产品找到交叉点：有哪些场景是有了AI才可能做到的，同时又满足了一定规模的用户需求的集合。找的越多越快，竞争优势就越大。这个就考验各家产品经理的功力了。
AI 搜索引起用户迁移的的切入点
原来的搜索在进行信息搜索方面已经足够好，如果只做general的搜索的话，根本无法提供足够的体验差，而迁移用户的搜索引擎的成本，几乎是所有工具的迁移里成本最高的那一档。
大家都喜欢引用用户价值=新体验-旧体验-迁移成本公式，但除了用户价值，李想还补充了两个重要的品牌元素，安全感和优越感。
优越感往往是C端产品的突破点，优越感的本质就是占领了人们的认知。特斯拉车主和理想车主都认为自己选择的品牌具有优越感。
而占领人的认知，往往是靠感性就可以的。类似小红书卖货偏理性，而抖音卖货偏感性。抖音的感性量能要大百倍。
京都晴明神社从冷门到爆火的背后原因，是羽生结弦去了一次。去晴明神社的用户价值并没有任何变化。变化的是用户的动力，而不是产品本身。
羽生结弦可以泛化为拥有很多追随者的人类。模仿是社会的第一性原理，人们会模仿自己关注的人。直播带货一定要是人在卖，这样才能最大化的利用模仿效应。
微博占领「微博」这个品类的认知，靠的是引入明星的策略，其背后的原理也就是模仿。
在占领认知方面，KOL的价值远高于广告投流，但是KOL数量很少，供给不足。
当KOL发现在一些重要的难题上用新的AI搜索比传统搜索的时候，在搜索普通问题的时候也会使必须要寻找新的应用场景。
做好场景垂域、慢慢地渗透，逐渐会进入到和百度的通用搜索竞争中。而不是一上来就做大而全。可以设想一下如果抖音在day1的定位就是「美好生活」会如何。
AI 搜索和内容平台的关系
搜索和内容平台之间具有非常强的依赖关系，长远来看，好的内容社区做的搜索会胜出。
百度从大搜开始开始做，后面做了知道做了百科，其实都是一样的逻辑，要把内容控制在自己手里
把内容控制在自己手里，其本质就是在构建内容壁垒，让360和搜狗不得不跟进
这个壁垒在移动互联网时代被击穿了，百度是个通用搜索引擎，但是你不会在里面搜衣服，搜餐馆，用户的行为已经逐渐被迁移到了各个APP里。
头条也想做自己的内容生态，但是没做好，头条整体已经不增长了，头条搜索也就无法跟着增长。而抖音的生态和增长就很好，所以抖音搜索成了，头条搜索没成
长远来看，好的内容社区做的搜索会胜出。抖音搜索的量在移动端的量级已经超过了百度。小红书的真人分享有用笔记的社区氛围也是极大的优势。
AI 搜索具体怎么切入？
我们先看看360和秘塔等AI搜索产品做了什么
思维导图
思维导图可以帮助用户按图索骥完成资料收集。把搜集资料的过程变得条理清晰，并且可以点击后展开后面的层级内容，一步一步细化和进一步的获得答案。
学术搜索和播客搜索
信息处理的产品，不管是大模型还是AI搜索，都遵循第一性的原理 Garbage in Garbage out，中文网页的内容质量是影响搜索结果的重要因素，可以通过提高输入侧的质量来提高输出侧的质量。过滤噪音，特别适合写研究报告。
而播客也是一样的逻辑，播客的内容质量高，重复率低，是非常好的信息源，但是目前没有一款播客客户端把信息的分发做好，导致播客的消费人群和消费场景一直比较受限，播客的商业化价值也一直打不开。
一键生成 PPT
文章最开始也提到现在 AI PPT 赛道，这个赛道的付费相当好，现在AI搜索出了结果之后可以一键生成 PPT了，直接在抢 AI PPT 的生意，预计会在后面成为付费点。
资讯、视频、图片
传统搜索引擎的功能，360直接拿过来放到AI搜索里，毕竟这是用户需求里AI搜索都无法取代的部分。
搜索结果一键改成小红书、新闻稿、学术体
360这个一键改写功能，试图直接满足用户的最终场景，预判用户的下一步，可以说直接在抢夺下游写作AI的盘子。秘塔则把这部分功能放到写作猫来承接。
搜索，市场还有机会吗？
AI 搜索虽然势头正劲，但总体占比和传统搜索仍然有着数量级的差距。以360为例，AI搜索和传统搜索比仅占10%（btw这俩域名都很不错，虽然放在一起不太好分）
有的同学会问，那传统搜索的市场正在被一步步蚕食，它还有价值吗？答案是非常肯定的YES。前面提到寻址和寻找资讯，依然是传统搜索引擎的强势战场，另外从商业角度，尽管PC端搜索市场早已不再增长，尽管移动搜索引擎的生意正在被抖音、小红书里的搜索逐渐瓜分，但大家只要去看一下百度的财报，就能深深理解为什么搜索引擎依然是兵家必争之地。
有的同学又问了，谷歌和百度，他们垄断多年，其他玩家还有机会吗？
让我们来看看数据：
观察让美国搜索市场的PC端维度，谷歌的份额已经从81%下降到75%，份额被bing一点点蚕食。谷歌的基本盘还算比较稳。
但是，在中国搜索市场的PC端维度，bing、百度、360搜索竟然已经是三分天下，每家份额都是30%左右，。百度的基本盘早已不复存在。这个数据的口径可能不太准确，但很抱歉，现在搜索已经没落，行业已经没有准确的数据了，我也无法找到更准确的。
从 AI 搜索到 AGI
AI 搜索，本质上是对搜索 Query 更好的意图理解，完成更端到端的任务。但用户的 Query 绝不止步于搜索信息。
搜索一个内容网站，「微博」需要的是寻址，并在内容网站上消费。并不是让 LLM 来生成可消费内容。
写一篇论文，《移动互联网对搜索引擎格局的影响》需要查找其他论文，研究，然后才是写作。并不是让 LLM 直接写。
搜索一个难题，「过去五年的人口增长和趋势」，需要搜索、研究、总结。
搜索一个主题，「新能源汽车的渗透率趋势和原因」，它的本质是要写个报告，用户的意图可能是直接生成报告PPT。
搜索一个电视剧，「三体网飞」，用户的意图是看剧，而不是LLM对剧的内容进行总结。
这些 Query 的背后实际上现在 AI 搜索需要很努力才能逐渐攻克的场景。
一个工具满足用户所有的 Query 的过程就是通向 AGI 的过程。
AI 搜索是这个过程里的早期的必经之路。
