Kimi説要重新定義搜索，但還為時過早_風聞
新眸-10-17 19:33
作者｜鹿堯
關於AI搜索是否會取代傳統搜索的話題，已經被討論太多次了。
支持“替代説”的理由是：AI反饋的結果更快、更精準、更整合，傳統搜索甚至已經淪為AI搜索調用的一個工具。
但就實際情況來看，這種論斷顯然是站不住腳的。
目前傳統搜索瀏覽器，大致可以分為4個梯隊：以谷歌、百度為代表的全民搜索引擎；以Edge和Safari為代表的默認瀏覽器，分別與Windows操作系統、蘋果生態系統緊密集成，擁有龐大的用户基礎；以及火狐、360、UC、夸克等各具特色的第三、四梯隊。
從最早的基於人工分類的目錄搜索，到後來依靠關鍵詞匹配，再到利用爬蟲抓取網頁並將其內容存儲進索引數據庫，搜索引擎在二十多年間不斷演進，隨着語義搜索和智能推薦技術的日益成熟，理解用户需求的能力顯著提升，如今搜索引擎不僅能夠提供更精確的結果，還能通過挖掘用户數據，給出更個性化的信息。
需要注意的是，無論是從超鏈接跳轉，還是框搜索、關鍵詞搜索、語義搜索，百度百科、Google或維基百科，這些詞條和內容仍然都是人為編寫的。用户獲得結果的本質——人為創造的內容，並未改變。
也許是考慮到二十年前的技術和現在的大數據、AI、移動互聯網不可同日而語，於是，在當前的搜索領域，人們提出新的搜索理念和產品，甚至會覺得，新興技術能夠顛覆傳統搜索數十年的積累。
但現在的AI搜索，更多是聚焦在狹義範圍，認為只要改變用户的交互方式，提高搜索結果的相關性，就能實現“重新定義”。但這其實應該被稱為“答案引擎”，而不是真正意義上的“搜索引擎”。
事實上，搜索本質是個生態概念。
從更廣泛的角度來看，搜索是一個涵蓋了技術、數據、內容、用户、商業等多個方面的複雜系統。以百度為例，不僅有搜索服務，還有數十年積累的搜索生態，百度詞條、百科、貼吧、文庫等附屬品，都是基於它的生態。
類比手機市場，蘋果的成功不僅僅在於其硬件本身，更在於其背後的操作系統、應用生態、開發者生態以及整個產業鏈的佈局，所以很難被超越。
多年以前，李彥宏提出“框計算”的概念，為用户提供基於互聯網的一站式服務，核心在於所搜即所得，“一方面，百度將流量儘可能地留在了站內；另一方面，百度在分發機制上將會擁有更多的話語權。”
這是一個相當高的戰略高度，也幾乎代表了百度對生態的最終想象。
據瞭解，框計算概念之後，百度推出開放平台，上線不到一年，在PC端主站與合作伙伴共同推出了超過600多項應用，覆蓋搜索、日常出行、文娛、電商、投資等多領域。同一時間，百度又推出了以移動端為核心的百度移動開放平台，意圖將框計算戰略平移。
將時間線拉的更長些，會發現，無論是框計算、開放平台，還是百度輕應用，以及後來大力投資的很多“中間頁”公司，例如愛奇藝、去哪兒網等，底層邏輯都是通過聚集線下場景，對生態進一步擴容，讓用户在搜索框內完成搜索、信息獲取、消費、服務等一系列活動。
PC時代，跟隨百度搜索一同生長出的百科、地圖、知道、文庫等，這些產品原先寄生在主站，由搜索引擎引來的巨大流量，養活了這些更垂直的內生產品，產品線豐富的同時，也對原先百度的用户進行了進一步的劃分，以便後續的商業化運營。
然而，移動互聯網時代，搜索框雖然沒有消失，但人們對原生App的依賴明顯提高，App內搜索、App內轉化發展出了新的用户習慣，搜索不斷被分化，的確削弱了百度搜索入口的流量。
不同於百度，谷歌的搜索生態是另一種概念。
谷歌也有產品全家桶，例如Gmail、地圖、翻譯，黏住了大量用户；但谷歌從PC到移動端的平穩過渡，很大程度上取決於給手機做的完整操作系統，除了安卓開源項目之外，還包含了GMS（谷歌移動服務），對手機生態系統來説至關重要。
GMS中的通知系統、賬號系統、軟件認證系統以及付費與分成系統等功能，為手機用户提供了便捷的服務體驗，同時也為開發者提供盈利模式和分成機制，擁有GMS的手機被視為屬於谷歌生態鏈的一部分，否則手機的整體體驗都要受影響。
從搜索引擎到終端操作系統，這一點百度沒有做到，谷歌的案例可以説是當下搜索領域的天花板。
無論什麼樣的搜索，產品之間都是有替代性的。
作為曾經的國內第二大搜索引擎，搜狗從2004年誕生到2021年退市，十多年的時間裏，見證了市場的競爭激烈和份額有限。
事實上，搜狗在發展過程中也嘗試過多業務，包括搜狗地圖、搜狗閲讀、搜狗App、搜狗號等。但這些業務沒有形成有效的協同效應，反而增加了公司的運營成本和風險。
這是為什麼呢？
原因很複雜，但本質在於，搜索市場的想象力大，但盤子小。第一名往往能夠佔據大部分市場份額和利潤，所以即使是覆蓋人羣曾超過5.6億的搜狗，也面臨較大的生存壓力。
畢竟，當你在搜索框中輸入關鍵詞或問題時，不同瀏覽器匹配的結果選項往往都是相似的，而最接近答案的只有一個。
現在大多AI搜索軟件，比的是日活、月活等指標，如果我們把時間線拉長，這些衡量標準並不穩定。試想一下，軟件剛推出的時候，很多人是抱着測評或新鮮感的心態去使用，造成不同產品間用户數據的高度重疊，一個更為關鍵的問題——用户留存率，卻往往被忽視了。
在AI領域，基礎模型是構建各種應用的基礎，開源架構則提供了更多的靈活性和可擴展性。例如像Llama這樣的開源模型，就被國內外很多AI軟件的技術棧套殼使用，以至於不同軟件的輸出效果會有雷同。
然而，為了確保運行穩定，傳統搜索引擎廠商仍然傾向保留和優化自己的技術架構和算法；用户同樣如此，他們更習慣使用自己熟悉的搜索方式，對於全新的交互模式或功能，往往持保守態度，不願輕易嘗試替換。
傳統搜索注重生態概念和全民搜索的廣度，現有的AI搜索則基本上是圍繞搜索的深度去做。也就意味着，傳統搜索的商業化路徑，對AI搜索來説更多是艱難的挑戰。
進一步來看，過去我們認為，用户在百度上是用完即走的，其實並不準確。傳統搜索給出的結果選項往往很多，用户需要不斷檢索、瀏覽，直到找到最合適的答案；另一方面，搜索的生態，也讓用户能夠瀏覽更多的內容。
互聯網有個不成文的規則，用户時長是衡量一個產品或服務價值的重要指標之一。
在互聯網的第一階段，大家主要看用户量和規模；到了第二階段，如美團、抖音，大家更關注用户的LTC（全生命週期價值），誰的用户時長更久，誰的潛在價值越高。尤其在移動互聯網時代，在App內完成垂直流量轉化，LTC的概念更被投資人重視。
反觀AI搜索，追求的是更快和更精準，主動縮短了用户在應用上停留的時間，很難保證用户得到答案後會不會用完即走，這就不能用傳統的商業邏輯來衡量。
再來看AI搜索裏的明星Perplexity，這個團隊之前是做數據庫的，從2022年發佈至今，功能圍繞“搜索和答案生成的能力”幾經迭代和優化。Perplexity極具魅力的點在於RAG技術，可以使大型語言模型LLMs連接到外部知識庫，用户基本上可以與任何數據存儲庫對話。
簡單來説，在醫療、製造業、教育這些垂直領域，Perplexity可以變形為專業專門的信息助手；每家公司都有自己的知識資產，Perplexity能夠成為這些公司的封閉式數據庫。這家公司認識到：相比訓練自有模型，以產品為核心積累用户更加重要。
先專注於特定領域或用户羣體，再逐步擴大市場，這給AI搜索提供了另一種可能的商業化路徑。
所以對Kimi而言，僅僅依靠所謂的“重新定義搜索”去講故事是不夠的，最重要的是如何在未來的搜索領域中保持想象力並不斷提升。
當前，國內對於AI創業公司的估值，往往參考海外的商業模式和一級市場。這種靠對標海外引發的市場泡沫，在國內並不罕見。大家都在摸索前行，不確定未來的發展方向，很多企業和投資者都在效仿國外的做法，忽略了國內外用户習慣的巨大差異。
再思考一個問題：如果未來的搜索形態真的會巨大變革，那百度、谷歌這些行業巨頭有沒有進行大幅的改變呢？答案顯然是沒有的。
即使是一直強調AI的百度，在它的搜索產品上，AI也只起到了輔助作用。
一方面，根據百度公佈的歷年DAU等用户數據，維持在2億左右的穩定水平，現有的搜索模式仍然能夠滿足大多數用户的需求。另一方面，通過梳理百度、谷歌近四年的收入情況，我們發現，2020至今，這兩家公司的營收起伏不大，外界的變化並沒有造成多大影響。
值得一提的是，百度移動生態事業羣（MEG）的歷年營收情況雖未詳細列出，但據相關報道顯示，其收入貢獻一直佔據百度6成左右，仍然是百度最賺錢的事業羣之一。前不久，百度健康事業羣組（HCG）整合到MEG，強化健康業務與移動生態的協同效應，意味着MEG的市場競爭力仍然是百度的核心壁壘。
即使是AI的到來，也並沒有打破這一局面。