AI搜索开始赚钱养家

发布日期:2024-11-13 18:21

来源类型:百度经验 | 作者:希拉丽·梅森

阅读提醒: 最近,AI搜索推理功能陆续在GPT-4o、月暗、智谱和Perplexity等平台上推出,受到新范式的影响而崭露头角。 与以往的“大海捞针”不同,最新的AI搜索更新注重智能化,在解决问题时能够像...
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最近,AI搜索推理功能陆续在GPT-4o、月暗、智谱和Perplexity等平台上推出,受到新范式的影响而崭露头角。

与以往的“大海捞针”不同,最新的AI搜索更新注重智能化,在解决问题时能够像人一样分解步骤,并进行精确搜索,以得出准确答案。

根据“知识管理模型”的理论,数据本身是无序且缺乏意义的,只有通过演化转化为信息、知识和智慧,才能具备真正的价值。信息解决了“What”的问题,知识解决了“How”的问题,而智慧作为金字塔的巅峰回答了“Why”的问题。基于这种演化逻辑,通过CoT(思考链)增强后的AI搜索已经迈入了2.0时代,从简单的信息聚合转向了规律总结和辅助决策。

AI搜索的用户依赖程度超乎预期,Perplexity宣称每周能够处理1亿次查询,每月处理量约为4亿次。然而,仅仅从巨头手中夺取用户还远远不够,更重要的是,AI搜索在商业化方面释放出积极信号。最新的国外报告显示,随着AI搜索的发展,谷歌搜索广告市场份额首次在十年内跌破了50%。

无论是新进入者还是老牌玩家,都看准了谷歌等公司留下的“蛋糕”。目前,有两种发展路径可供选择。一种是仿效谷歌,构建通用型AI搜索工具,向个人用户销售使用权,向商业用户提供广告位和创建AI搜索能力;另一种是将AI搜索能力嵌入各类应用场景,绕过搜索引擎中介,自行建立分发渠道和数据入口。这样一来,不仅能通过搜索优化提升用户使用体验和增加收费可能性,还能避免中间商牟取差价,提升盈利能力。

月暗通过大规模营销活动引起了极大关注,积极提升知名度,纷纷争相实现“国内首个4o搜索”的存在感;Minimax通过Talkie赚取了回报,将重心放在了AI应用的搜索推广上;连一向保守的微信也在寻求变革,试验AI问答功能,打通混元与微信之间的生态关系。

“共识越高,门槛越高”,业内人士认为,正是对AI搜索的普遍看好,才使竞争日益激烈,“如果无法突出,还是选择谷歌吧”。

在深度推理模式下,AI搜索的需求超出了简单的搜索行为,它的底层逻辑嵌套在问题解决的过程中,对拆解和分析能力提出了更高的要求。

结合Perplexity和Kimi的使用体验,AI搜索推理模式的基本过程如下:首先,AI会提出一个可能涉及大量搜索和多个意图的问题,但它不急于回答该问题,而是先解题。AI将复杂的指令拆解成几个步骤,然后按顺序完成“搜索+分析”动作,最终呈现答案。

与以前的AI搜索相比,它是一位“书呆子”,只是在题库中寻找关键词,然后答题。而现在的AI则是一位“机灵鬼”,在掌握解题思路后,按照解题步骤进行答题。整个解题过程是实时动态的,边思考边解答。

以Perplexity官方给出的案例为例,将问题提问为“阅读贝索斯每年所有股东信,并列出一个每年关键要点的表格”。为了解决这个问题,AI将其分解为了三个步骤,分别是“搜索并找到贝索斯所有年度的股东信”、“获取贝索斯每封股东信的内容”以及“制作贝索斯每年股东信关键要点表格”。如果使用Kimi探索版,则在生成答案后会再次进行搜索,进行“反思后的补充”操作。

“搜索+深度推理”可以视为执行搜索任务的Agent,因此,AI提供的是可行的操作步骤,而不是类似于“贝索斯”、“股东信”、“要点”之类的搜索关键词。AI搜索的底层逻辑发生了变化,从“找到”转向了“解决”,将“搜”的动作作为解决问题的子集。如果将搜索视为辅助解决问题的工具,那么这个子集可以无限扩展,包括文档、知识库、PPT、办公软件等等。Agent工具的开放性和延展性为提升搜索质量奠定了基础。

然而,目前来看,搜索Agent存在一些无法克服的自身缺陷。

根据光子星球的测试发现,当过分强调搜索步骤的完整性时,就会出现过程正确但结果错误的现象。这意味着单个CoT的链条没有问题,但链与链之间的连接关系出现了错误。在某些问题中出现了“鬼打墙”的情况,搜索和步骤拆解的操作反复循环,这对算力造成了巨大浪费。

上面提到的好的解题思路大于搜索,当CoT代替RAG成为标配时,更要警惕把简单问题复杂化的倾向。在一些经典逻辑问题中,本来可以通过两步解决的问题,却被人为增加了分析过程,反而增加了搜索的难度。CoT并不是数量,而是质量的体现。

AI搜索技术升级至2.0版本,突破了单一功能语境的限制,为问题解决提供了更多可能性。

信息搜索和筛选具备不同的层次,底层是信息池,传统的互联网搜索依靠关键词匹配信息。然而,具体的筛选工作仍需依赖用户手动点击页面。AI搜索填补了这个缺口,通过自主搜索,能够得出明确而非模糊的答案。

然而,在这个阶段,用户仍能明显感觉到不足。像ChatGPT这样的辅助工具只能回答类似于谁、什么、何时、何地的问题。聚合的优势在于无需打开多个网页,即可了解某个事物的基本情况,通过不同的构成要素随意组合。因此,衡量AI搜索是否出色的关键在于搜索量,即搜索的范围越广,能涵盖的问题也越全面,从而提高准确性。

知识是在信息基础上的深度理解和处理,通过大量的搜索和比对,发现规律和趋势。而智慧是知识进一步升华,是将规律应用于指导决策和执行。

AI搜索2.0处于知识和智慧之间,可以回答那些涉及关键词以及其对亚马逊发展产生影响的问题,例如“贝索斯经常提到的关键词”以及“贝索斯提到的关键点对亚马逊发展产生了怎样的影响”。还可以上传《孙子兵法》文档,让AI提供亚马逊发展建议。这些问题已经超出了基本的谁、什么、何时、何地的层面,进入了对如何和为什么进行探讨的领域。正是因为搜索处理的信息维度提升,AI搜索的价值才得以提升。

目前来看,传统的关键词搜索和自主思考两种方式在开卷考试方面差别不大,同样的问题可以通过关键词搜索得到相似水平的答案。而从信息到智慧的转变,AI搜索2.0押注于长期价值,但鉴于后续推理训练的不足,这需要时间来完善。

除了CoT方式,AI搜索还有其他增强手段。信息搜索是地基,基于此可以拓展出三个思路。首先是扩大搜索量和范围。Kimi探索版的搜索量是普通版的十倍,一次搜索即可精读超过500个页面。

Kimi探索版的产品负责人得出一个结论:“如果Kimi搜不到的信息,那大概率用户也很难通过传统搜索引擎找到”。这句话的潜台词表达了对Kimi搜索量的自信,但却忽略了一个问题,即“全面”并不等同于“准确”和“高质量”。

因此,出现了第二个思路,即优质化搜索。核心是在提前过滤冗余和低质信息的基础上,确保搜索结果的质量,并进一步开发搜索能力。这可以理解为建立了一个搜索漏斗池,顶部是未经筛选的信息,第二层根据AI搜索公司或用户的定制标准进行过滤,第三层进一步细分,比如关联性强弱、相似程度、优先级等,重新分配信息的审核和分发权力。

最终一种方式是直接添加信息来源,因为无论在数量和质量上如何取舍,都可能不符合用户的期望。若如此,更好的选择是让用户自行上传数据和文本。Perplexity目前支持用户建立AI研究和协作中心,用户可以上传其内部知识库,结合网络搜索以获取有针对性的答案。

在“谷歌”上一同分享

传统搜索正在衰退,而AI搜索则在日益兴起,这一趋势愈发明显。如今,AI搜索成为了一个必争之地。

根据招聘信息显示,AI领域的六大巨头中,月暗公司在AI搜索推理领域投入的重点很明确,大量涉及推理和工程优化方向的岗位正在招聘中。从功能上看,月暗越来越像Perplexity。与此同时,Minimax也在寻找搜索推荐相关工程师,但其思路有所不同,更加专注于旗下AI应用中的算法和广告投放优化。

目前还没有人知道对于新玩家而言这个窗口期会持续多久,因此迫切需要争相抓住眼前的“蛋糕”。之前积累的用户规模和留存成为了AI搜索的“诱饵”,现在是广告变现的时刻。据悉,Perplexity即将在本季度在其应用中投放广告,广告的投放位置包括“问题回答”的媒体赞助、搜索答案下方的“相关问题”以及显著位置的视频广告。

参考Perplexity的做法,Kimi探索版对其免费版界面进行了改进,新增了搜索展示页面,并预留了广告招商位。Kimi本身是免费使用的,并且其所属的月暗公司也没有其他业务,因此亟需向流量、算力和人力资源方面进行投入,向B端广告商获取收入成为了其中的一个选择。

要实现“二次售卖”,其中的前提是要将“用户”卖出去,而用户构成决定了卖给谁。数据显示,Perplexity的用户中有65%属于“高收入职业白领”(医学、法律、软件工程),30%处于“高级领导职位”。这决定了Perplexity瞄准的是高端广告市场,如科技、金融和艺术领域。媒体报道称,Perplexity的CPM(每千次展示成本)广告收费为50多美元,是市场平均水平的4.5至20倍。

对于Kimi等搜索引擎来说,事情就不那么友好了。这些搜索引擎的普遍用户画像是大学生、初入职场的白领、宝妈、老师等。对于广告主来说,上述用户的消费和转化能力相对有限。Perplexity的用户定价与ChatGPT相当,经过一年多的时间已经完成了用户筛选。对于国内的AI搜索和助手类应用来说,为了争夺市场份额,他们一直采取免费策略。这种投放流量的做法提高了知名度,但也让收费更加难以推行,同时更广泛的用户意味着更模糊的广告投放市场。

需要注意的是,Perplexity采用了Notion协作空间的理念,为AI搜索到小B的模式提供了借鉴。Perplexity开放了AI搜索能力,不仅可以共享知识库,还可以提高问题检索和分析的效率,从而取代了部分“RAG+知识库”的解决方案。在这个版本中,还存在着广阔的发展空间,例如将AI搜索与软件生态融合的途径。就像Notion一样,Perplexity也允许其他产品通过API进行接入,以填补自身能力的不足,并提高用户的使用率。

另外,订阅收费模式也进一步进行了分层。除了原有的专业版收费模式,还根据企业规模的大小进行标准化收费,包括小规模、中等规模、大规模和定制解决方案。

种种迹象表明,AI行业正在向收入和利润导向的阶段发展。搜索被视为“与金钱最密切相关的领域”,如果AI搜索能够成为商业化大型模型的第一步,毫无疑问将是一剂强心针。谷歌等公司退后了,那么谁能够抢占第一块“蛋糕”呢?

免责声明:本文来自微信公众号“光子星球”,作者:郝鑫,不代表本网站的观点及立场,部分素材源于网络,如有侵权请联系删除。返回搜狐,查看更多

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评论

打开APP查看93条评论

萧德言

1秒前

如果使用Kimi探索版,则在生成答案后会再次进行搜索,进行“反思后的补充”操作。

皎然

6分钟前

Perplexity目前支持用户建立AI研究和协作中心,用户可以上传其内部知识库,结合网络搜索以获取有针对性的答案。

Hayashi

5天前

要实现“二次售卖”,其中的前提是要将“用户”卖出去,而用户构成决定了卖给谁。

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