图片来源@视觉中国

文 | 太平洋科技

从ChatGPT发布的那一刻起，互联网像是被按下了加速键。

Sora突破AI和现实的界限、Claude3已经接近人类145的天才智商……不断有新的“第一”大模型诞生，紧接着就是某些行业被“颠覆”的论调。

“划时代”的新闻充斥着每天的头版头条。但是，作为我们和互联网连接的基础设施——搜索引擎，却没有明显的变化？

经历漫长的发展演变，搜索引擎逐渐走向百科全书式的路线，力求将互联网的信息一网打尽。但如今，大而全的搜索引擎反而难以满足我们逐渐精细化的信息需求。

其实，早在ChatGPT发布的第一天，就有人提出搜索引擎将被AI取代。不过这种“颠覆”到现在还没发生，人们依然只能选择塞满广告的搜索引擎。AI时代的搜索引擎，还会出现吗？

自己查，还是问AI？

其实现在已经有不少网友选择用ChatGPT、Gemini等工具，替换掉原有的搜索引擎了。在去年三月ChatGPT全球宕机的时候，就有不少网友表示“每十分钟就要看看好了没，毕竟对我们来说ChatGPT宕机就相当于谷歌宕机一样严重。”

虽然两者都是为了满足我们的信息需求，但原理不尽相同。传统搜索引擎是根据用户在搜索框中输入的关键词，在海量的信息中进行筛选，然后排列出众多网页链接作为结果。

而生成式AI则是全程在对话框中进行，依靠自然语言处理功能，调取语料库中与用户问题相关的信息，对其进行处理，逐步完善用户所提的问题，然后生成一段文字来回答用户的问题。更重要的是，生成式AI还可以在对话框中上传数据集、文稿等资料，让其分析后再提供更精准的信息。这是传统搜索引擎所不能企及的。

所以，比起传统搜索引擎每次只提供一长串相关网页的蓝链，生成式AI能够以多轮对话的形式，让用户在答案的基础上进一步细化需求，AI通过联系上下文的能力来整理归纳信息。这正是大批用户从搜索引擎转移到生成式AI的原因。

一项研究调查，证实了这种转变。有学者利用PPM（push-pull-mooring）模型，来调查影响用户转移的因素。研究中，影响因素分为三类：

推力因素，是指用户对现有搜索引擎的使用不满意的部分，包含现有搜索引擎信息-任务匹配度低，以及信息过载两方面；拉力因素，是指生成式AI对用户产生吸引的部分。包含了AIGC信息质量、感知拟人化、感知交互性三方面；最后，锚定因素指的是加强用户进行迁移的因素。主要是社会影响的方面。

模型来源：用户信息搜寻转移意向研究：从搜索引擎到生成式AI

研究中提到，感知交互性是导致用户产生转移意向的关键因素，也就是多轮对话的作用。对用户来说，多轮对话式的搜索能够大大缩短信息检索的路径，降低检索的难度。

现在也有不少传统搜索引擎意识到了这一点，开始对原始“一问一答”的搜索路径进行改革，试图利用AI对话框来取代原有的搜索框。

搜索市场，起风了

在这次以AI为主题的搜索引擎改革中，主要有两股不同的派别。

首先是传统搜索引擎借助AI内核，焕发新生。最典型的是OpenAI的最大股东——微软。这家搜索巨头推出了以ChatGPT为底层的Copilot（副驾驶），在搜索引擎中内置了AI对话框。用户提出问题后，Copilot可以汇总信息并标注网页来源。不仅如此，Copilot还可以直接总结归纳用户正在查看的所有网页信息，同样支持上传文件。国内搜索巨头也积极出战。百度从2010年起就开始布局AI。百度识图、文心一言等纷纷登上百度首页。

其次是搜索引擎行业的新势力。这股新势力来势汹汹，每一个都想要颠覆传统搜索引擎。例如，Arc search在硅谷远近闻名，被认为是“最有可能取代谷歌的搜索引擎”，多个科技博主都自愿为其背书。

还有已经成功撬动了现有搜索市场的Perplexity AI。这个成立仅一年多的搜索引擎，月活用户数已经达到了1亿。就连英伟达CEO黄仁勋都为其点赞，称自己“几乎每天都在用”。

这些搜索引擎市场的“新生力量”，大多遵从“Answer First”原则，优先用文本，而非网页链接来回答用户提出的问题。在回答的文本中，还会以引用的小标识形式来标注信息来源，用户点击后才会进入相关网页。

这样一来，用户在搜索的时候，能够更加注重信息内容，而非网页链接。并且，这些AI搜索引擎会尽最大程度保证用户信息搜索的连续性。例如，在Perplexity AI的设计逻辑中，“继续提问”的UI展现是优先于“新提问”的。

Perplexity AI界面：左上为“新提问”按钮，下方为“继续提问”按钮

这些新生力量也获得了资本市场不少的支持。Arc search在2020年和2021年连续完成了500万美元和1200万美元的两轮融资。而Perplexity AI在2024年初刚完成新一轮7360万美元的融资，其估值也涨到了520亿美元。

不管是新生力量，还是传统巨头，在资本市场和广告宣传上都打得火热，但用户端却显得十分“慢热”。 ChatGPT的发布已经过去将近一年半的时间了，为什么在搜索引擎的市场上，搜索框的占比依旧远远大于对话框呢？

搜索+AI，如何搞钱？

回答这个问题，先要知道现在的搜索引擎是如何成为互联网的基石的。

在互联网的初始阶段，快速发展的网络技术使信息也与日俱增。人们逐渐产生了“搜索”的需求。搜索引擎应运而生。

最早的雅虎以“目录”的思路设计产品，依靠人工来分类和输入网页地址。有限的内容限制了发展，注定会被更新的技术取代。

1998年，谷歌的爬虫技术让搜索引擎进入了新的转折点，逐渐开始向算法推荐、个性化搜索结果等方向演进。

但与此同时，市场逐渐变得集中。小型搜索引擎被边缘化甚至被吞并。而大型搜索引擎收集市场资源和发展要素，飞轮效应开始显现，加速发展。2011年，百度的日均搜索量达到1亿次，从此开启了中国搜索市场领导者的道路。

在每个搜索引擎的成长中，都有三个要素是缺一不可的——用户、商家、搜索功能。在飞轮效应的初期，为了推动静止的飞轮，就需要消耗非常大的力气，一圈一圈地推，飞轮就会转得越来越快，直到一个临界这三者是搜索引擎能够称霸互联网市场的原因。

搜索引擎的飞轮效应

用户，是搜索引擎的“安身立命之本”。搜索引擎需要根据用户的行为习惯来设计产品、布局运营。并且，庞大的用户规模将会吸引来广告商的合作。

广告商是搜索引擎商业化的根基。最早的搜索引擎依赖目录收录付费，之后谷歌创办了点击付费的广告模式——在搜索页露出广告，以用户点击的数量为广告价格依据。

而国内的搜索引擎巨头百度则是以竞价排名的模式。广告商可以针对特定的关键词进行出价，价高者排名靠前，从而获得更多的曝光和点击机会。

借助这一模式，百度也逐渐登上了BAT的宝座。这种商业化的道路大大提高了搜索引擎公司的收入，平台的价值随之增加，充盈的资金能够助力平台进一步优化搜索功能，吸引更多用户使用。

搜索引擎的飞轮效应就是这样一个增强回路，因果增强，果又能继续增强因，形成闭环。在飞轮效应凸显的同时，搜索引擎的市场越来越大，竞争却越来越小。百度一度占到国内市场份额的80%！

但是，对于AI时代的搜索引擎来说，最大的问题也正是商业化。点击付费和竞价排名等传统变现模式，并不能简单照搬到生成式AI的身上。

AI搜索，没有广告

AI与以往的技术不同，具有黑盒特性。AI系统的内部机制和决策过程是不可见的。并且对于大多数用户开放性的问题，AI回答是随机生成的，每一次的答案都不会完全相同。

即使是后台运营人员，也无法百分百控制AI的答案。但商业化的广告需要的是高点击率、高转化率，需要能够精准地分析用户的特征，找到适合的广告内容和形式。

然而，由于AI系统的黑盒特性，AI搜索引擎对于广告商来说并不是一个稳定、安全的营销环境。

另一方面，对用户来说，学习使用AI是需要一个过程的。就像汽车刚被发明的时候，并不是每一个人都有机会坐上驾驶座。在汽车发明的几十年后，更多的人才有机会在驾校学习开车。

同样道理，AI与传统搜索引擎不同，使用特定的prompt语言，才能生成最准确的答案。这就要求用户描述自己的问题时需要十分清晰。从搜索文本逻辑到AI prompt逻辑的改变，用户需要时间去学习、使用。

这些问题是AI时代搜索引擎的必经之路。但这次有些不同的是，科技公司们不再被“搜索引擎”这四个字所限制，而是统一将目光放在了更远的未来。就像微软的Copilot不仅仅安身在搜索引擎中，而是贯穿整个Windows系统，向AI智能体迈进。

这可能才是AI时代，搜索引擎的全新形态。相信不久的将来，搜索引擎也会让我们惊呼：“未来，已来。”

参考资料：

• 用户信息搜寻转移意向研究：从搜索引擎到生成式AI_周涛
• 2023年中国搜索引擎行业研究报告https://36kr.com/p/2298513609122179