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一、结论

1、“简单且好用”才是AI搜索引擎火爆的关键。AI搜索工具的领军者Perplexity，其对琐碎信息的整理能力和减少AI幻觉的精确性是其吸引用户付费的关键，国内外的其他AI搜索产品在最初设计时或多或少都参考了Perplexity的理念。秘塔和天工AI搜索功能类似，初始体验秘塔时，最让人印象深刻的是其高质量的内容输出和简易的操作方式，非常符合研究员的工作习惯，如直接给出报告思路框架与资料来源等。

2、C端AI搜索Agent本身是传统搜索的升级，产品的差异性体现在AI功能应用上，拥有自研的垂直领域大模型可能会提升现有AI产品的竞争力。拓展B端需求也许是AI搜索引擎产品的必要举措，但深入挖掘行业需求是B端AI应用产品的。

3、广告是传统搜索引擎厂商如的主要商业化模式，但谷歌近期也在积极探索高级订阅模式。现有“专业AI搜索引擎”产品的用户访问量数据增速虽然不错，但商业化模式尚未成型。从中国搜索引擎企业运营数据来看，广告也许并非AI搜索C端商业化的终局，变现的方式预期会更加多元化，如订阅服务、企业定制化方案等。

二、“简单且好用”才是AI搜索火爆的核心秘诀

毫无疑问，人工智能是未来的主流趋势，尽管市场对于国内大规模AI模型的能力和商业化潜力有所保留。根据3月份的数据，国内人工智能生成内容（AIGC）领域近期表现出强劲的增长势头，这增加了业界对本土AI模型及其应用的信心。

在众多AI应用中，AI搜索引擎尤受市场的瞩目。用户数量和访问量的增长证明了搜索方式的变化。的数据显示，ChatGPT和Gemini在日访问量方面以千万次的规模遥遥领先，而专注于搜索的工具也显示出了显著的增长：Perplexity的峰值访问量接近250万次，Kimi的峰值访问量超过90万次，秘塔搜索的峰值访问量达到45万次。特别是Kimi Chat在3月份的流量环比增长了317.4%，月活跃用户数超过一千万；而秘塔AI搜索的3月份流量环比增长了512.6%。

Perplexity作为AI搜索工具的领军者，截至2024年4月，其月访问量已经超过6000万，公司的融资额超过1亿美元，估值预计将达到10亿美元。该产品以其能够提供丰富的问答和精准的搜索结果而受到青睐，其对琐碎信息的整理能力和减少AI幻觉的精确性是其吸引用户付费的关键。国内外的其他AI搜索产品在最初设计时，或多或少都参考了Perplexity的理念。Perplexity的特点包括：

（1）将生成式问答与搜索相结合，生成的内容简洁且可靠，减少了AI大模型带来的幻觉负面影响。与Bing Chat等竞争产品相比，Perplexity可以用有限的文字准确回答问题，减少用户追加问题的时间成本。如果搜索结果中没有符合的答案，它会主动提示用户，以防止错误信息的发布，从而减少负面效果。

（2）产品具有强大的知识属性，用户体验类似于结合Wikipedia/Quora，生成的答案会显示文本引用来源和完整的查询历史。每次回答会包含3—5个链接，证明内容的准确性，阅读体验类似于浏览学术文献，且来源是可控的；每次对话都会生成一个链接，成为与其他用户分享的知识百科页面，以往的查询历史也会被完整记录。

另外两款引人注目的AI产品，秘塔和天工AI搜索，都展现了不同的技术亮点，其中天工的许多功能设计显然受到了秘塔的影响。初始体验秘塔时，最让人印象深刻的是其高质量的内容输出和简易的操作方式，非常符合研究员的工作习惯。比如在“研究”模式下，输入想要研究的话题，秘塔直接可以生产一篇报告的完整框架，直接就解决了没有研究思路的问题。

（1）秘塔AI搜索提供了一个清新无广告的搜索界面，极大地提升了用户的搜索体验。其核心特色是"无广告，直达结果"的口号，这与传统的搜索引擎截然不同。界面简洁，仅设有一个搜索框，无广告和无关信息干扰，用户输入查询后，秘塔AI通过问题分析、全网搜索到内容整理的流程，整合并精炼信息，最终向用户展示简洁而明了的搜索结果，这样的设计也优化了用户的等待体验。

（2）秘塔AI搜索提供了不同的搜索强度和来源库选择，以满足不同用户的需求。用户可以选择“简洁”“深入”或“研究”三种搜索模式。“简洁”模式提供简短的结果；“深入”模式提供更详尽的信息；而“研究”模式则深度探究问题的各个方面，展示包括相关事件、组织和人物在内的详细研究成果。用户还可以选择全网搜索或仅限于学术文献的学术搜索，后者确保搜索结果来源于学术期刊等权威文献。

（3）秘塔AI搜索的结果以结构化方式呈现，支持一键生成大纲、思维导图或PPT，并支持导出为Word或PDF文件，还可以导入秘塔写作猫编辑器。尽管PPT的模板较为简单，但这种结构化的呈现方式便于整理和展示信息。此外，秘塔的回答内容中包含丰富的关联信息和知识衍生，用户可以通过回答下方的"延伸阅读链接查看更多相关资讯。关联的事件、人物和组织以表格形式展示，并通过点击答案旁的“漏斗”图标，可以根据事件的情感或类型进行进一步的筛选。

三、“互抄”背景下，AI搜索如何打造核心竞争力？

传统搜索引擎通过处理和检索海量数据，匹配并返回结果的方式来工作，这一过程大致分为三个步骤：首先，收集并处理互联网上的大量数据；其次，建立数据索引并开发检索算法以便快速定位相关数据；最后，在接收到用户的搜索指令后，解析这些指令并将其中的核心信息与数据库中的数据进行匹配，以返回最相关的结果。

然而，随着数据量的增加和商业广告模式的普及，传统搜索引擎的用户体验逐渐下降。当用户试图检索某个问题时，他们希望获得全面而准确的答案，但传统搜索引擎常常返回多个包含广告的网页链接，用户必须点击进入多个网页才能获取所需信息。

相比之下，AI搜索通过理解用户的查询意图和高效地召回相关内容，生成全面而精确的答案，有效地解决了传统搜索的痛点。检索增强生成（RAG）技术是AI搜索中的一项关键技术，它结合了信息检索和答案生成两个部分：首先在数据库中找到与用户问题相关的内容，然后将这些内容输入到一个大模型中生成总结性的答案，这些答案还带有可以标记外部信息来源的索引功能。通过使用RAG技术，AI搜索不仅避免了生成无根据或不时效的信息，还提高了信息的浓缩度，比传统搜索引擎提供的结果更为精确和实用。

目前，AI搜索引擎产品的差异化不大，“互抄”现象比较明显。所有AI搜索产品都支持网页端和移动端使用，国内产品通常还会增加小程序等渠道以快速吸引流量。这些产品大多具有对话记忆功能和提供资料来源的链接。不同之处在于，定位为“聊天机器人”的AI产品通常提供更多智能体选项，而“专业搜索引擎”则更注重提高资料来源的链接数量和质量，强化内容理解与整理能力，并提供大纲及思维导图等工具。

Perplexity的CEO Aravind Srinivas于4月12日在X平台发表了一篇文章，表达了对公司设计师的敬意，但配图却显示了Meta AI的聊天界面。这种做法暗示了Meta AI在设计上可能参考了Perplexity的元素，从醒目的logo和标语到加入表情包的提示信息，整体页面设计似乎有模仿之嫌。

C端AI搜索Agent本身是传统搜索的升级，产品的差异性体现在AI功能应用上，拥有自研的垂直领域大模型可能会提升现有AI产品的竞争力。Perplexity的产品理念是“用户导向，先做产品，后做模型”，其CEO曾表示，一个拥有十万用户的套壳产品比一个拥有自有模型却没有用户的产品更有价值。产品最初基于第三模型如GPT-3.5，随后升级至GPT-4等更先进的模型。2023年7月，随着Meta发布开源AI大模型Llama2，Perplexity迅速跟进，开始基于Llama2开发自己的底层模型。国产爆款秘塔，使用的是自研大语言模型MetaLLM，这款模型从垂直的法律AI办公工具赛道出发，基于Transformer底层架构结合中文语料训练得到的，因此模型生产的内容更符合中文文本习惯。

拓展B端需求也许是必要举措，但深入挖掘行业需求是B端AI应用产品的。目前火爆的几款AI搜索产品均是面对C端用户，C端产品的商业化逻辑是应尽可能简化使用门槛，制作高质量的内容创作工具，迅速吸引大量用户，形成庞大的内容社区。而B端产品需要深入行业需求，AI生成内容或通用人工智能需要与商业工作流程结合，进行大量的细节工作，以便在行业内实现落地，成为事实上的标准。比如秘塔核心团队成员具有深厚的技术能力和产业丰富的产业经验，在产品设计之初就能快速挖掘工作流中的真实痛点，因此设计出来的产品会更加符合科研及法律领域用户的需求，具有拓展B端需求的潜力，其实早在2019年4月，秘塔就推出了专注于法律、公文类文书的“秘塔翻译”产品。perplexity之前的C端主要是与电信运营商合作拓展市场，但近期开始出针对B端的企业版本，给企业做内部知识库搜索。

四、广告会不会成为AI搜索C端商业化的终局？

现有“专业AI搜索引擎”产品的用户量访问量数据增速虽然不错，但商业模式尚未成型。AI搜索龙头Perplexity的商业化方式分为免费版和付费版，免费版本增强搜索每天限5次，而付费版本不限制使用次数，收费标准为20美元/月或200美元/年，被认为是AI搜索引擎订阅式收费的经典案例。但4月3日，Perplexity宣称会在未来几个季度推出竞价排名的广告位，这让市场再次思考广告会不会是AI搜索C端商业化的终局？

广告是传统搜索引擎厂商如的主要商业化模式，但也在积极探索高级订阅模式。谷歌营收中80%来源于广告，而广告费用中的72%来源于搜索引擎结果页面和其他产品（包括Gmail、 Maps和Google Play）上的广告。据《金融时报》当地时间4月4日报道，谷歌正在考虑将标准搜索（不含AI功能）保持免费，同时将某些基于AI的搜索功能添加到其高级订阅服务中。针对这一举措，市场也存在不同的声音，部分投资人认为增加AI搜索功能后，可以与标准搜索产品形成互补，维持其现有竞争格局。但也有人担忧AI生产的内容更好后，用户使用标准产品点击广告的频率降低会影响其本来业务。但我们认为，增加高级订阅模式可能是谷歌保持市场份额的必要措施，因为其最大竞争对手Bing在23年年中增加AI搜索服务后市场份额得到逐步提升，谷歌如果不做出积极变革其市场份额存在继续被进一步蚕食的可能性。

从中国搜索引擎企业运营数据来看，广告也许并非AI搜索C端商业化的终局。

（1）受益于云计算的高速发展，非广告业务收入占比保持上升趋势。艾瑞咨询报告数据显示，2020年中国搜索引擎企业总营收规模中，关键词广告收入规模为669.1亿元，占比为50.3%；联盟广告收入规模为69.9亿元，占比为5.3%；信息流广告收入规模为289.8亿元，占比为21.8%。其中值得注意的是非广告收入占比达到13.1%，保持上升趋势，主要受益于云计算、智能音箱、自动驾驶等AI新业务，以及垂直搜索服务如百度知道、百度旅游、百度贴吧等。

（2）随着短视频平台的崛起，搜索引擎在广告市场中的市场份额较低，并非为广告主首选。根据艾瑞咨询数据，中国不同媒体类型网络广告市场份额占比最高的为电商和短视频平台，目前合计占比已经达到66.1%。与其他广告类型相比，电商平台离转化更近，更容易获得广告主较多预算。随着短视频的快速崛起，搜索引擎广告的市场份额逐渐降低，从2018年的23.7%降低至2022年的10.2%，这个数据存在继续降低的可能性，因此搜索引擎并非广告主投流的主要方式。但艾瑞咨询的这份调研样本总计为60，且涉及的行业包括乘用车整车厂商、游戏制造商和发行商、小家电中的个人护理类、家居清洁类和厨房类等，样本数据不够全面，因此数据存在一定差异的可能性。

无广告搜索并非新鲜的事物，如字节跳动推出的独立悟空搜索APP、夸克等都已经尝试过这个商业模式，但这些产品早期定位于站内搜索，外部信息收录数据不够多，导致能被检索的内容和数据不够丰富，存在细致问题无法搜索到答案的现象，因此一直没有抢占到更多的市场份额。但现在AI搜索通过搜索+高精度的内容总结，满足用户使用搜索引擎的核心诉求——找到有用的内容，抢占传统搜索引擎市场份额获得优质流量后，变现的方式预期会更加多元化，如订阅服务、企业定制化方案等，目前和Perplexity均在探索这些商业化模式，结果如何仍需长期跟踪。

资料来源：

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【】2024-04-12 AI应用专题之四：秘塔AI搜索：有望重塑用户搜索体验

【】2024-04-12 天工AI搜索：国内第一款AI搜索产品的强势迭代

【艾瑞咨询】2024-01-25 2023年中国网络广告市场研究——垂直行业广告主投放调查

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【公众号 硅星人Pro】2024-04-03 Perplexity要搞竞价排名了，大模型的尽头……就还是广告？

【公众号 豹变】2022-09-07为什么大厂都想做搜索？

【会议纪要】对话CEO：为何要同时发展AI大模型和应用+20230406