一文读懂AI搜索
还有找电影、追溯图片等等......，所以，需求背后，是AI搜索目前还没有攻克的场景。
总结而言
AI+，还是+AI，要看企业选择。
不论哪条路，我都认为，垂直领域的数据，将成为重要开采对象，不然怎么向数据要增量？那么问题来了：什么样的垂直数据还未被开采呢？嗯，值得思考的问题。
今日头条搜索领域在哪里
这样一来，AI生成的答案就缺乏人类的情感色彩和个性，看起来很机械，或者像是官方的回答。
值得一提的是：人们常说，一个人学习什么知识，他的见识就有多高。AI也是一样的。你给它喂草料，它自然吐不出钻石来。
所以，大公司为了防止AI搜索出来的内容很水，就会限制训练内容，会给AI喂新闻报道、学术论文和正式文本。这些文本风格比较客观，所以，AI学完后，回答也会是类似的风格。
现在AI搜索虽然看似有推理能力，但我测试了很多，发现整体推理还是比较弱。
一个主要原因，人类说话时，本身推理性就不强。所以，AI学习的内容也会相对较弱。在文字相关的搜索上，这种情况很常见，理科的内容相对更严谨一些。
显然，“缸中之脑”就是“缸中之脑”。看似聪明，但离不开三点：一，大模型作为基础，二，固定的模型，三，知识库。
因此，重要的结论是：用AI搜索时，你不给它一个很健全的 prompt，它的解析能力会变得很弱，得到的答案自然很难让人满意。
你有没有想过，AI搜索平台和内容生态到底什么关系？
我觉得，从过去的传统搜索，到现在AI搜索，用一句话来形容转变的过程便是：从独立到融合，再到独立。
为什么呢？
没有大模型之前，谷歌在1998年开始做大规模搜索，后来进军中国，由于数据方面的问题，谷歌被限制，随后，百度在2000年快速崛起，靠爬虫抓取大量网页，然后分发和售卖广告起家。
这两家公司商业模式基本相似。
谷歌做了一个叫Knowledge Graph的知识库，还有Google Answers，百度则推出了“百度知道”和“百度百科”。
后来，国内360、搜狗也跟着做类似的产品。网页时代落幕，张一鸣用一个算法推荐，让今日头条拔地而起。头条采用推荐机制的同时，也尝试建立内容生态。
比如：
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内容提供者，要依靠搜索引擎，来让内容被更多人看到，而搜索引擎，则要高质量的内容来吸引用户，并提供有用的搜索结果。
有了大模型之后呢？
微软推出新版必应，紧接着谷歌、百度、360和昆仑万维等企业也开始布局AI搜索。
李彦宏一直强调，把生成式AI技术和搜索深度整合在一起。周鸿祎也说，做搜索引擎的企业，最有机会研究像ChatGPT这样的产品，还有昆仑万维、秘塔AI也在加紧跟上。
不管怎么说，它们有相似之处：整合全网信息，让用户用自然语言表达需求，并提供经过组织和提炼的答案，这样可以减少冗余信息的时间消耗，确保答案的可追溯性、可信赖性。
不过，尽管这些搜索引擎，凭借原有的知名度、用户基础在市场上占据主导地位，由于移动互联网时代APP的“信息孤岛”现象，它们并没有完全掌控所有信息，反而，垂直搜索引擎正在逐渐崛起。
比如：
小红书推出自己的搜索，今日头条推出豆包，淘宝推出原生AI应用——淘宝问问，它嵌入淘宝搜索框，服务于月活跃用户近9亿、每日产生数百亿次搜索的庞大流量。
现在，抖音搜索量在移动端已经超过百度，小红书通过用户的真实分享和有用的笔记，建立了强大的社区氛围，这都是各自的优势。
因此，我看到两种趋势正在出现：一是通用搜索的AI升级，二是垂类搜索的崛起。
垂类搜索数据，主要来自自己的平台，类似于站内搜索，信息更服务于细分场景。当信息量足够多时，就会自然涌现。
