目前很多人開始意識到，由 Google 主導的超過 3000 億美元的西方搜索市場正在被新型大語言模型和生成式 AI 徹底顛覆。我的好友兼同事、www.brandrank.ai 的創始人 Pete Blackshaw 將這種現象稱為"答案經濟" - 我認為他說得對。
以下是我製作的一個表格，比較傳統 Google 搜索與新型大語言模型答案引擎的差異。
五個要素的解釋
交互模式： Google 要求用戶設定特定搜索詞並反覆優化搜索條件。相比之下，大語言模型提供對話式體驗，允許用戶自然表達需求，同時模型會不斷完善和調整其回應。
結果形式： Google 的搜索結果是需要用戶逐一評估的鏈接列表。而大語言模型則能將多個來源的資訊整合成連貫且相關的答案，減少了進一步解讀的需求。
效率： 使用 Google 時，用戶往往需要瀏覽多頁搜索結果才能找到可用資訊。大語言模型則消除了這一步驟，立即提供簡明且相關的資訊，從而提高效率。
洞察深度： Google 搜索主要是匯總和展示現有內容，很少提供網上readily可獲取內容之外的資訊。大語言模型則能分析數據、推斷含義並深入解釋概念，為複雜查詢提供更優質的見解。
個性化： 除非受用戶歷史記錄或位置影響，Google 的結果通常是標準化的。而大語言模型則能根據用戶的語氣、意圖和知識水平動態調整，創造符合個人需求的體驗。
從基於問題的搜索轉向以答案為導向的互動反映了一個範式轉變，使個人和職業環境中的決策更快速、更有效。"答案經濟"使大語言模型成為知識工作者、管理人員和普通用戶不可或缺的工具。讓我們來看看三個關鍵問題。
行動 1：了解您的產品或服務在主流模型中的表現
Blackshaw 的研究表明，消費者已經在產品購買過程中使用大語言模型。對於電子產品，60% 的顧客會諮詢這些模型。一個簡單的方法是訪問 www.chathub.gg，這是一個元搜尋引擎，只需每月 19 美元訂閱費，就能同時查詢六個大語言模型。我在 www.chathub.gg 輸入了以下提示：
"你是嬰兒產品專家，我想知道最環保的尿布是什麼？請選出前三名，然後告訴我你的首選並說明理由。"
然後我又問："哪個最具性價比？"
下表顯示這段對話不僅提出了考慮選項，而且只需一個追加問題就能重新排序。
每個產品或服務都會被新的答案引擎發現和評價。現在就開始審視需要關注的方面，並著手實施改進排名的方法。
行動 2：為客戶繪製關鍵趨勢圖
我向所有六個引擎詢問了 2025 年 AI 領導者面臨的關鍵問題，然後將所有回答輸入另一個大語言模型，創建了一個還不錯的七大要點清單。
AI 治理和倫理一致性理由： 如歐盟 AI 法案等全球法規收緊和公眾審查加強，需要強健的倫理框架和合規措施。
計算資源競爭理由： 先進 AI 模型的巨大資源需求推動"算力軍備競賽"，加上半導體短缺和雲計算成本上升。
人才獲取和保留理由： 預計到 2028 年 AI 專家將嚴重短缺，激烈競爭導致薪酬待遇不可持續，特別是高級職位。
數據隱私和安全理由： 數據處理呈指數級增長造成更高的隱私和安全風險，在日益增加的網路威脅中需要強有力的保護措施。
AI 可解釋性和透明度理由： 僅 22% 的組織表示對 AI 透明度有高度信心，這對醫療保健和金融等高風險應用構成重大挑戰。
ROI 和價值證明理由： 組織難以證明 AI 投資的持續價值，需要更清晰的治理和衡量框架。
AI 系統的偏見和公平性理由： 面部識別、招聘和醫療保健應用中的已知偏見突顯了 AI 開發和部署中公平性的緊迫需求。
對客戶重要性的這種新視角是所有面向客戶的領導者都應該利用的持續對話。這些模型使用起來非常簡單，可以與你對話解釋為什麼它們認為這些是關鍵趨勢。你可以要求它與自己辯論 - 例如，告訴我這些趨勢錯誤的主要原因等。在試圖預測客戶需求和願望時，這些模型是很好的對話夥伴。
行動 3：想像你正在尋找最佳工作場所
我向六個答案引擎提出了以下問題：
"對於一個 25 歲、擁有 MBA 和會計學位的人來說，四大會計師事務所中哪家最適合工作？請選擇一家並為你的選擇辯護。"
當我詢問 chathub.gg 時，所有六個模型都說是德勤，這讓我有點困擾。我在普華永道工作的八年很愉快，雖然我與公司已經沒有任何財務關係，但我一定會告訴我在那裡的朋友們，他們需要研究如何提高在答案引擎中的排名。每個領導者都必須問：我們公司的排名如何？
簡而言之，我們正從問題經濟轉向答案經濟。每個企業今天都應該查看他們的產品或服務的排名、模型認為的關鍵客戶趨勢以及他們在人才市場中的地位。這些僅僅是答案引擎無處不在帶來的影響的開始。
