從ChatGPT發布的那一刻起，網際網路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，緊接著就是某些行業被「顛覆」的論調。
「劃時代」的新聞充斥著每天的頭版頭條。但是，作為我們和網際網路連接的基礎設施——搜尋引擎，卻沒有明顯的變化？
經歷漫長的發展演變，搜尋引擎逐漸走向百科全書式的路線，力求將網際網路的資訊一網打盡。但如今，大而全的搜尋引擎反而難以滿足我們逐漸精細化的資訊需求。
其實，早在ChatGPT發布的第一天，就有人提出搜尋引擎將被AI取代。不過這種「顛覆」到現在還沒發生，人們依然只能選擇塞滿廣告的搜尋引擎。AI時代的搜尋引擎，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，替換掉原有的搜尋引擎了。在去年三月ChatGPT全球宕機的時候，就有不少網友表示「每十分鐘就要看看好了沒，畢竟對我們來說ChatGPT宕機就相當於谷歌宕機一樣嚴重。」
雖然兩者都是為了滿足我們的資訊需求，但原理不盡相同。傳統搜尋引擎是根據用戶在搜索框中輸入的關鍵詞，在海量的資訊中進行篩選，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資訊，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資訊。這是傳統搜尋引擎所不能企及的。
所以，比起傳統搜尋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通過聯繫上下文的能力來整理歸納資訊。這正是大批用戶從搜尋引擎轉移到生成式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，是指用戶對現有搜尋引擎的使用不滿意的部分，包含現有搜尋引擎資訊-任務匹配度低，以及資訊過載兩方面;拉力因素，是指生成式AI對用戶產生吸引的部分。包含了AIGC資訊質量、感知擬人化、感知交互性三方面;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。
研究中提到，感知交互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簡訊息檢索的路徑，降低檢索的難度。
現在也有不少傳統搜尋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為主題的搜尋引擎改革中，主要有兩股不同的派別。首先是傳統搜尋引擎藉助AI核心，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)，在搜尋引擎中內置了AI對話框。
用戶提出問題後，Copilot可以匯總資訊並標註網頁來源。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資訊，同樣支持上傳文件。國內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。
其次是搜尋引擎行業的新勢力。這股新勢力來勢洶洶，每一個都想要顛覆傳統搜尋引擎。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尋引擎」，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尋引擎，月活用戶數已經達到了1億。就連英偉達CEO黃仁勛都為其按讚，稱自己「幾乎每天都在用」。
這些搜尋引擎市場的「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，還會以引用的小標識形式來標註資訊來源，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，能夠更加注重資訊內容，而非網頁鏈接。並且，這些AI搜尋引擎會盡最大程度保證用戶資訊搜索的連續性。例如，在Perplexity AI的設計邏輯中，「繼續提問」的UI展現是優先於「新提問」的。
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的發布已經過去將近一年半的時間了，為什麼在搜尋引擎的市場上，搜索框的占比依舊遠遠大於對話框呢?
搜索 AI，如何搞錢？
回答這個問題，先要知道現在的搜尋引擎是如何成為網際網路的基石的。
在網際網路的初始階段，快速發展的網路技術使資訊也與日俱增。人們逐漸產生了「搜索」的需求。搜尋引擎應運而生。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。有限的內容限制了發展，註定會被更新的技術取代。
1998年，谷歌的爬蟲技術讓搜尋引擎進入了新的轉折點，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。小型搜尋引擎被邊緣化甚至被吞併。而大型搜尋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。
在每個搜尋引擎的成長中，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尋引擎能夠稱霸網際網路市場的原因。
用戶，是搜尋引擎的「安身立命之本」。搜尋引擎需要根據用戶的行為習慣來設計產品、布局運營。並且，龐大的用戶規模將會吸引來廣告商的合作。
廣告商是搜尋引擎商業化的根基。最早的搜尋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。
但是，對於AI時代的搜尋引擎來說，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，並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系統的內部機制和決策過程是不可見的。並且對於大多數用戶開放性的問題，AI回答是隨機生成的，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徵，找到適合的廣告內容和形式。
然而，由於AI系統的黑盒特性，AI搜尋引擎對於廣告商來說並不是一個穩定、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，並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校學習開車。
同樣道理，AI與傳統搜尋引擎不同，使用特定的prompt語言，才能生成最準確的答案。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時代搜尋引擎的必經之路。但這次有些不同的是，科技公司們不再被「搜尋引擎」這四個字所限制，而是統一將目光放在了更遠的未來。就像微軟的Copilot不僅僅安身在搜尋引擎中，而是貫穿整個Windows系統，向AI智能體邁進。
這可能才是AI時代，搜尋引擎的全新形態。相信不久的將來，搜尋引擎也會讓我們驚呼：「未來，已來。」
