AI搜索行业五大发展趋势

AI搜索行业发展报告 摘要：随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术融合发展，搜索引擎正从简单的信息获取工具转变为智能生产工具。国内外科技巨头纷纷布局AI搜索市场，但与国外同类产品相比，我国AI搜索产品在技术成熟度、用户接受度、盈利能力、算力供给等方面仍存在进一步提升空间。建议从创新产品形态、提升用户体验、完善商业模式、强化保障等多方面入手，加快建立更加健全、丰富的AI搜索行业生态。 目录 第一章搜索引擎发展历程与现状.-1- 一、发展历程..................................................................................-1- 二、发展现状..................................................................................-2- 第二章AI搜索的产品形态.................................................................-4- 一、主流AI搜索引擎类型............................................................-4- 二、AI搜索核心能力定义.............................................................-6- 第三章行业重点厂商分析..................................................................-9- 一、谷歌..........................................................................................-9- 二、OpenAI...................................................................................-10- 三、Perplexity................................................................................-11- 四、夸克........................................................................................-12- 五、豆包........................................................................................-13- 第四章发展趋势与机会....................................................................-14- 一、产品力成为核心竞争力........................................................-14- 二、从信息获取工具向信息一体化处理产品形态跃迁...........-16- 三、搜索场景趋向垂直化、细分化和专业化...........................-16- 四、PC端产品将成为新的入口级应用......................................-18- 五、AI搜索将重塑搜索行业生态..............................................-19- 第五章国内行业发展挑战与建议....................................................-20- 一、发展挑战................................................................................-21- 二、发展建议................................................................................-23- 第一章搜索引擎发展历程与现状 找网站、查资料、搜视频……遇到问题，打开搜索引擎是现代互联网用户的固定使用习惯。随着互联网产品和用户使用习惯的不断迭代与演进，大模型技术的快速进步，搜索引擎正在迎来了全新的变革，人工智能（AI）搜索应运而生。由AI搜索带来的单一搜索工具向AI生产力工具演进正在悄然发生。 一、发展历程 搜索引擎作为用户检索信息的第一入口，其历史可以追溯到20世纪90年代。1993年，首个基于HTTP协议的Web搜索引擎诞生。1998年，谷歌搜索引擎凭借PageRank算法，让搜索结果更精准，掀起了搜索引擎的技术革命。随后，谷歌相继推出AdWords广告系统、GoogleScholar学术搜索、实时搜索功能等一系列服务，让搜索不仅局限于查找信息，更成为一种生产工具。 我国搜索引擎虽然起步较晚，但同样经历了快速发展的过程。我国的搜索引擎诞生于21世纪之交，早期主要以网易、搜狐等中国公司为代表。随着技术的不断革新和市场的日益扩大，百度逐渐崭露头角，一跃成为搜索引擎市场的领军者。数据显示，2023年4月，百度全端月活用户渗透率高达95%。如今，我国搜索引擎市场各类搜索引擎产品、应用层出不穷，呈现出欣欣向荣的产业生态。 近年来，随着AI技术快速发展，搜索引擎也迎来全新变革，AI搜索应运而生。不同于传统搜索主要依赖关键词匹配的模式，AI搜索拥有生成内容的能力，并且更加注重语义理解和个性化推荐。此外，AI搜索还具备连接不同互联网服务场景的能力，从而形成智能化的产品生态。如今，阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度等公司已相继推出各具特色的AI搜索产品。可以预见，AI技术将带动搜索行业迈向更高级别的智能化。 二、发展现状 搜索引擎通常被划分为通用搜索和垂直搜索两大类别，前者以百度、谷歌为代表，追求信息的广泛覆盖，后者则涵盖淘宝、得物、知乎等，力求在细分方向有更深入的探索。随着搜索技术的更迭，搜索方式也经历了从文字搜索、图片搜索，到语音搜索、视频搜索的演变。 传统搜索引擎的核心处理流程包括“采集、处理、展示”，导致其搜索结果具有一定局限性。首先，基于关键词匹配获取搜索结果的搜索机制可能导致结果准确性不足，尤其在专业技术领域，术语关键词可能会导向不相关领域内容。其次，关键词匹配机制意味着搜索引擎无法充分理解用户的语境和确切需求，导致搜索结果相关性不足，削弱用户的个性化体验。同时，随着互联网信息量爆炸式增长，传统搜索引擎在实时更新索引库方面面临挑战，搜索结果实时性存疑。此 外，生成式AI技术的应用与普及可能导致搜索结果的质量参差不齐，降低用户对搜索结果的信任度。 针对传统搜索引擎面临的困境，行业积极探索解决方案。近两年来，随着生成式AI技术的发展，搜索引擎迈入下一个发展阶段，即以用户为中心的AI搜索阶段。具体来看，AI搜索的本质在于更准确地理解搜索问题的意图，并完成更端到端的任务。AI技术能帮助搜索引擎更好理解用户语义、并支持个性化推荐和跨模态、跨语言检索、交互等功能，使搜索引擎更加智能化和人性化。 从使用场景看，随着互联网从PC端走向移动端，信息通常以碎片化的形式散落在各个APP中，迫使用户改变原有的搜索习惯。一方面，用户使用的搜索平台愈发多元，不再局限于在百度、必应、谷歌等传统通用搜索引擎，而是扩展至小红书、抖音等垂直搜索平台和Perplexity、秘塔等新兴AI搜索产品。 另一方面，搜索行为本身也变得更具象，从旅游攻略怎么做、商品怎么选，到手续怎么办、美食哪里找、甚至多事物间的对比分析，越来越多的搜索始于对生活场景中具体困惑的解答。因此，精准把握每个用户的信息偏好与搜索习惯，深入理解其核心需求，并提供更个性化、更精准的答案，成为新一代搜索引擎的核心要义。 AI搜索的加速崛起得益于技术的进步创新，也顺应了全新搜索场景的需求。如今，搜索正从简单的信息搜索工具转变为智能生产工具，从信息获取工具，转变成信息获取、生成、处理的一站式AI服务平台。未来，AI搜索将与更多垂直场景深度融合，为用户提供更个性化、情景化的解决方案，并带来产品形态革新和更大商业想象空间。 第二章AI搜索的产品形态 AI搜索不仅改变了人们获取信息的方式，也为信息的创造、传播和利用提供了新的可能。当前，AI搜索已成为信息检索领域的关键驱动力。立足深度学习能力的核心优势，AI搜索通过分析海量数据实现对模式和趋势的识别，拆解用户需求、提供更高相关性的搜索结果，并通过机器学习和数据挖掘能力过滤无关信息，提升搜索结果的准确性。AI搜索具备自适应性特征，能够使其不断优化搜索算法，从而适应不断变化的信息环境和用户需求。 一、主流AI搜索引擎类型 人工智能技术路径广泛、应用形式多样，衍生出对话式、一站式、预测性等多种不同类型的AI搜索引擎。然而，这些不同类型的AI搜索引擎功能各有侧重，能够有效覆盖不同场景下的用户需求。从当前市场表现来看，AI搜索的功能主要从两方面实现：一方面，在原有搜索引擎基础上进行AI升级；另一方面，基于AI技术开发的新产品、新应用。 1.原有搜索引擎产品的部分AI能力升级 当前，搜索引擎市场已经形成相对成熟的研发和运营模式。搜索引擎领域深耕企业拥有庞大的用户基础、成熟的搜索技术、海量数据积累和垂直场景服务能力，为进军AI搜索带来先发优势。不过，也有质疑声音指出，老牌搜索引擎受限于商业模式的限制，在向AI搜索升级的过程中动作比较保守和缓慢。 谷歌、百度等通用搜索引擎在传统搜索结果的基础上，通过集成语义理解、深度学习等技术，实现智能化升级。例如，部分搜索需求百度会在结果页面顶端生成“AI智能回答”，直接理解用户问题并抓取搜索结果进行总结。而内容平台类搜索产品的AI升级则主要体现在算法等AI技术的优化上。比如小红书、微信公众号等凭借优质的内容生态构建站内搜索的核心竞争力。这类搜索产品往往以预测性推送为主，通过收集用户的浏览记录、点赞与评论操作等主动行为，客制化推送用户的偏好内容，以用户的“主动行为”优化其被动接受的信息。数据质量高、生态好是这类搜索产品的核心优势。但是相对封闭的生态和“信息孤岛”的存在，也成为这类内容平台持续发展的一大掣肘。 2.以对话式搜索为代表的AI搜索新应用 随着以OpenAI的GPT为代表的生成式大语言模型兴起，对话式AI与搜索引擎碰撞融合，催生了一系列以AI技 术为核心的颠覆式新产品、新应用。SearchGPT、Perplexity是这类对话式搜索应用的代表性产品。通过输入关键词与参数，自动读取、理解问题后，抓取、汇总相关内容并给出答案。这类搜索的优势在于能够通过自然语言的对话完成操作，具有较高得交互性和易用性。然而，想要获取更加准确、更加专业的答案，便对用户参数调整的能力提出了要求，导致在复杂领域学习门槛高。此外，幻觉问题也是这类搜索产品难以避免的缺陷。 3.以AI搜索推动效率工具革新 AI搜索能够将信息检索、信息处理、信息生成等多元需求整合在一起，提供了覆盖全链路的信息服务体验。一站式AI服务融合了智能回答、创作、总结等多种AI能力，用户无需在不同应用和功能之间频繁切换，通过一个搜索入口即可完成从简单问题解答到复杂内容创作的任务。同时，一站式AI服务还能够提供AI写作、AIPPT、AI文件总结等一系列功能。在查网页、看文档等场景中，无需再单独开启其他应用进行搜索、解读、翻译和润色等功能。 二、AI搜索核心能力定义 AI搜索凭借其优异的核心能力拥有广泛的应用场景且深受用户认可。在知识性问题解决能力、复杂性问题解决能力、内容生态构建能力的赋能下，AI搜索与传统搜索的差异明显，在深度