編輯 | 伊風
出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
回到一年前， Perplexity 可能沒想到自己押寶的這條賽道如今擠滿了人。
畢竟，直到今年 4 月，這家 AI 搜索的領頭羊才剛剛邁入 10 億美元俱樂部。
然而就在上周，谷歌和 OpenAI 前后腳發布了新的 AI 搜索功能，大有打擂臺的硝煙味。一下子，所有注視著 AI 發展的目光都吸引過來了。緊接著，Meta 也被報道要來搜索領域“分蛋糕”了。
這背后的原因無非有二：一方面，是搜索太賺了，被蘋果說給錢也不用的微軟 bing，僅 3% 的市場份額，就能賺到180 億的廣告收入，而且是低邊際成本、高毛利率，做成了就躺著數錢；另一方面，AI 這條“鯰魚”，讓大家看到了搜索重新洗牌的機會。
領導 Bing 的微軟 CEO 納德拉曾經說，搜索引擎是互聯網中最難攻破的市場，絕大多數用戶都不會更改他們的默認搜索引擎。
這話真被奧特曼聽進心坎里了，在瀏覽器搞了個插件， 直接把谷歌的搜索框屏蔽掉。
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緊接著，Perplexity 也跟進了這個趨勢，申請成為你搜索的“第一順位”。
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看來，原生 AI 搜索想要取谷歌而代之的野心，裝都不裝了！
但是，想要戰勝霸主谷歌，從搜索的版圖里存活下來，不是一場輕松的事情。
1.強如谷歌，為什么也不能在壁壘上“躺贏”
2023 年，納德拉出席谷歌反壟斷案庭審，只因他是最懂谷歌有多難“殺”的人。
在微軟Bing（必應）推出15年之后，谷歌依然是無可撼動的搜索霸主——在全球搜索市場的份額高達 90% 以上。
作為先行者，谷歌積累了深厚的競爭壁壘，將試圖挑戰他的人斬于城墻之下。
谷歌最大的競爭優勢來源于持續完善的數據積累和絕對領先的用戶規模。
前者決定了谷歌一騎絕塵的搜索體驗。作為搜索引擎最大的護城河，為了“占據”足夠多的數據，谷歌每日處理的網頁數以億計，且一刻不停地抓取、索引和整理這些信息。自建的索引庫造價高昂，谷歌每爬取 1000 萬個網頁需要投入百萬級預算，“燒錢”指數足以讓中小玩家望而卻步。
而后者則保障了谷歌商業模式的運轉。作為主導的搜索引擎，谷歌擁有更多用戶規模和數據。這意味著在谷歌投放的競價廣告能獲得足夠的曝光和更精確的定向分發效果。自然有更多廣告主愿意為谷歌“投幣”。
然而，壁壘不只是谷歌能走向壟斷的全部。
“如果這些網絡效應如此重要，那就無法解釋谷歌在推出時，是如何戰勝規模更大、用戶數據量更多的搜索引擎，從而成為霸主的。” 亞馬遜公共政策（EUPP）負責人Jordi Casanova，在他的研究中指出，谷歌的真面目更貼近“創新的先行者”，而非“懶惰的壟斷者”。
回顧谷歌多年前“超車”前任霸主 Excite（注：1995年上線的搜索引擎，在90年代末期一度最流行的門戶網站之一） ， PageRank 算法的誕生功不可沒。這一算法由谷歌聯創 Larry Page和 Sergey Brin 發明，使得搜索的相關度得到巨大躍升。
反觀當時風頭正盛的 Excite，似乎對這項技術創新不屑一顧。Larry 回憶說，他和 Sergey 曾經差點把 Google 賣給了 Excite，當時他和 Sergey 一起給 Excite CEO 做演示，打開了兩個瀏覽器窗口，一個是 Google，另一個是 Excite，然后他在兩個搜索引擎中輸入了同樣的文字，Google 成功地返回了相關鏈接，而 Excite 沒有。但是，Excite 的人看了之后，卻說是因為 Larry 的搜索詞不準確。Larry 回答，“我只是個用戶，我沒有犯錯。”
即使穩居“老大哥”之位多年后，谷歌在研發也絲毫不敢懈怠。
從數據來看，2023 年，谷歌（390 億美元）和微軟（260 億美元）之間的研發費用差額為足足 130 億美元，即谷歌的費用比微軟高出 50%。Jordi Casanova 還對兩家公司的研發支出做了定性研究，發現谷歌的大部分研發費用都用于搜索服務，而微軟則不然，綜合下來，谷歌搜索遠比必應的投入“財大氣粗”得多。
就像若干年前的 PageRank 算法一樣，AI技術再一次將搜索引擎推向了“十字路口”。
根據 Gartner 的預測，到 2026 年，隨著搜索營銷的市場份額被人工智能聊天機器人和其他虛擬 Agents 所取代，傳統搜索引擎的搜索量將下降 25%。
在如此壓力之下，谷歌們當然也想全力沖刺 AI 搜索。但不同于以往的漸進式創新，谷歌想要“革自己的命”，真不容易。
2.谷歌、百度的AI搜索近況：概念上高歌猛進，行動中緩緩圖之
“我對AI搜索保持樂觀，因為人類的好奇心是無限的，在搜索這方面，谷歌比其他任何公司都能更深刻地理解這一點。” 谷歌CEO皮查伊如是說。
剛剛過去的第三季度，谷歌搜索部門的成績單也許印證了皮查伊所言非虛：該部門收入增長了12%！
對于谷歌這樣的龐然大物來說，其表現不可謂不強勁。在產品維度上，谷歌近期宣布 AI Overviews in Search 功能將繼續向全球 100 多個國家和地區擴展，總計覆蓋 10 億月活用戶。
然而，資本對 AI 會沖擊谷歌核心業務的擔憂仍未停止。
因為做 AI 搜索，谷歌總在兩難之中：必須要擁抱AI，否則就會過時；必須不能過度，否則難以保障搜索結果的準確性與多年的商業模式不被 AI 破壞。
先來看內容方面，谷歌搜索的 AI Overviews 自推出時就風波不斷。5月，該功能向美國用戶推出時，出現了“加點無毒膠水讓奶酪更好地粘在披薩上”、“建議每天吃一小塊石頭”、“奧巴馬是第一位穆斯林總統”等一系列讓人啼笑皆非的回答。
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這些錯誤回答，或是因為模型幻覺，或是因為谷歌檢索到了“美版貼吧”Reddit中的抽象帖子、洋蔥新聞等等，將這些高點擊的內容，不經核查地“吐”給了用戶。
外媒毫不留情地批判谷歌該功能是“ garbage in garbage out ”。相比之下，Perplexity AI 為代表的原生 AI 搜索似乎靠譜得多。
在搜索結果的排名上，AI 的加入也使得原本就飽受詬病的搜索引擎優化（SEO）更混亂了。
欺騙谷歌的算法變得前所未有的容易。研究人員發現，使用引用、統計數據和以權威語氣寫作的內容，更容易被 LLM 生成的內容引用。在 YouTube 上，輸入 “seo with ai” ，就能看到數十個教程。
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此外，谷歌的 AI overview 可以直接將中小網站的內容重排為答案，讓用戶無需點擊鏈接。這對于內容創作者來說，是一項沉重的打擊：網站上的有機流量迅速減少，許多小型網站搖搖欲墜甚至直接“斷更”。
AI 搜索是否會對谷歌的內容生態產生更大的負面影響，我們尚未可知。但是，皮查伊目前給出的“公關”答案，似乎缺乏邏輯和數據，很難說服觀眾。
“而通過 AI Overviews，可以給人們提供更多背景信息，他們會更深層次地參與到問題的探討中來，長期來看這無疑能夠促進信息增長，帶來更多內容和流量。”
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從商業層面上，谷歌的搜索廣告收入，占到公司總收入的一半以上，是妥妥的現金牛。而 AI 搜索從挑戰巨頭的那天起，直接顛覆了廣告模式，主打起“沒有廣告”的概念。
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當搜索變成生成式的 AI 問答，用戶點擊廣告的機會勢必斷崖下跌，直接給自家的廣告收入砍了一刀。
上圖：谷歌進入AI 搜索時，也遵循了“慣例”
因此，即使 AI 搜索的用戶體驗更好，谷歌也萬萬不敢“全量上線”。
甚至，谷歌在10月底默默發了一篇 Gemini 功能加持搜索的 blog。但直到幾小時后， OpenAI 搶先發布 AI 搜索后，主管產品的大佬 Logan 才在 X 上進行了宣傳。
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同樣了壓力也給到了國內搜索的老大，百度。
根據8月底，李彥宏在財報電話中的透露，百度的核心業務搜索中，已有18%搜索結果由AI生成，搜索首條結果回答了大約60％的查詢。
但實際在百度搜索時，發現其仍在“含AI量”和“含廣告量”之間掙扎。
當我們使用“豆包AI怎么搜題”時，并未出現 AI 總結，同時，高位排名中還出現了騰訊系競品元寶的廣告。
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作為對比，使用kimi回答相同的問題，其結果則要直接、明晰得多。
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此外，在商業考慮上，百度也在尋找未來的廣告形式。
“智能體+搜索”是李彥宏看好的搜索重構方向，用戶提出問題后，由合適的智能體為用戶提供問答交互。現在，廣告主本身就可以成為智能體。例如，在“面包”的檢索結果中，比較靠前的位置出現了“北京新東方烹飪學校”智能體。
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進入該智能體后，相當于與一位 AI 客服展開對話。
上圖：課程內容為該智能體的推薦問題
3.AI搜索新星，也在趟谷歌的商業路
谷歌戰勝 Excite 的故事，深深鼓舞了一位印度籍年輕人，他把“用戶永遠不犯錯”視為人機交互的最基本原則。他就是創建了“世界首個對話式搜索引擎” Perplexity 的 Aravind Srinivas。
在創辦 Perplexity 之前，他在谷歌和 OpenAI 都從事過研究工作。有人戲稱 Perplexity 為谷歌和 OpenAI 的“孩子”。
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作為 AI 搜索的領頭羊，Perplexity 成為資本的寵兒。今年已經完成 3 輪融資的 Perplexity，還在尋求新一輪 5 億美元融資，將估值推升到 80 億。
不過，只靠訂閱制的 Perplexity 是難以為繼的。
Aravind Srinivas 向來直言不諱：不管我們怎么批評谷歌，過去 50 年里最偉大的商業模式就是點擊廣告。這是一個非常好的商業模式，利潤率高達 80%。
由此可見，AI 搜索擁抱廣告只是時間的問題。此外的問題，便是 AI 搜索將以什么形式呈現贊助商的廣告。
事實上，Perplexity 從今年 4 月起就開始向用戶打“預防針”，計劃在服務中整合廣告。
在最新的采訪里，Srinivas 表示，他們計劃在年底前推出廣告。而且，“Google 的方式不同，Perplexity 的 廣告理念是絕不影響答案的質量 ”。
他解釋說：用戶對那些由贊助商付費加入的鏈接已經感到厭倦。無論是通過傳統鏈接形式還是 AI 格式的贊助鏈接，本質上都是在通過競價來吸引用戶點擊。
而 Perplexity 將廣告插入在“推薦問題”而非廣告中。贊助的推薦問題可以引導用戶，了解他們的品牌。上線廣告后，Perplexity 將在一系列推薦問題中呈現“1-2”個贊助問題。
Srinivas 保證說，“這僅限于具有明確商業意圖的查詢。”
“例如，用戶可能會搜索‘我是網球初學者，想買個球拍，需要了解球拍的面大小、力量和旋轉等因素。’系統會提供分析和一些潛在品牌推薦，比如 Wilson 或 Head 作為針對這種需求的贊助問題。這樣一來，我們既不損害用戶信任，也給廣告主提供了展示機會。”
上圖：“什么牌子的洗衣機最好”答案后的推薦問題
據報道，Perplexity 已經在與耐克和萬豪數家頂級品牌進行談判。作為試水廣告的開始，Perplexity 瞄準了高端品牌。
Aravind Srinivas 表示：如果廣告與消費者強相關，并且來自優質品牌，那么它們就會非常有用，很多人會根據這些廣告進行購買。
按照原計劃，Perplexity 年底會進行展示廣告的測試，以評估其效果。
但是，OpenAI 親自下場做搜索，使得該賽道競爭愈發猛烈，不知道會不會因此打亂 Perplexity 接入廣告模式的步伐。
4.大模型，可以乘上搜索的快車嗎？
李彥宏說，生成式 AI 與搜索是天作之合。
搜索引擎因為信息的豐富而誕生出來，成為我們利用信息、對抗信息爆炸的手段。
20世紀末，谷歌曾經用算法的改進，將結果的相關性大幅提升。
20多年過去了，人們每天接收的信息從以前的幾百 MB，到如今的34GB。我們需要新技術的加持，以屏蔽掉“無法承受之重”的信息噪音。
而 AI 搜索，恰逢其時，可以大浪淘沙，為用戶提供一個經過整理的唯一答案。
無論是谷歌順利“兼容”了 AI，還是 AI 時代的公司乘上了商業化的快車，都有待時間的檢驗。
唯一確定的是，搜索的領域，真的變天了。
參考鏈接：
https://www.36kr.com/p/2905393458420612
https://www.techopedia.com/tech-celebrities-are-big-fans-of-perplexityai-heres-why
https://m.thepaper.cn/baijiahao_14642077
https://www.linkedin.com/pulse/online-search-engine-competition-why-bing-vs-google-does-casanova/
