本文系基於公開資料撰寫，僅作為資訊交流之用，不構成任何投資建議
10月28日，The Information報道稱，Meta正在研發自己的“AI驅動搜尋引擎”，以減少對谷歌和微軟Bing搜尋的依賴。Meta的搜尋，將透過生成式AI對使用者輸入的關鍵詞或者prompt進行摘要和總結。
10月29日，在最新一季財報中，谷歌披露AI 概覽在其搜尋引擎使用者中大受歡迎，並將擴充套件到 100 個新國家，覆蓋 10 億人。它已經將搜尋廣告擴充套件到概覽，這是其強勁盈利報告背後的因素之一。
10月31日，OpenAI釋出AI搜尋產品SearchGPT，給生成式AI搜尋風口又添了一把火。
11月5日，AI搜尋創業公司Perplexity AI就敲定了2024年的第四輪融資，估值達到90億美元。很難說不是OpenAI的動作，給了Perplexity投資人吃了一顆定心丸。至此，Perplexity在1年的時間內估值翻了3倍。要知道2024年初其估值僅為5.2億美元，六月底達到了30億美元，到了10月底估值就已經來到了90億美元。
行業頭部企業頻繁的動作讓我們警覺：AI搜尋，難道將是生成式AI時代最重大敘事？
01
命題背景與分析框架
今年2月份，美國著名調研機構Gartner釋出分析報告，由於生成式AI和AI agent的興起，將使得傳統搜尋引擎流量在2026年下降26%——從2023年生成式AI正式進入主流視野到2026年，不過短短4年時間。
這份研究背後的機制，目前無從得知。但就我們分析發現，生成式AI搶奪搜尋引擎的使用者群，解決傳統搜尋引擎所承接的使用者需求，是實實在在發生的。
記得2023年Chatgpt剛出來的時候，周圍一種朋友同事驚呼，簡直比百度和谷歌好用多了！這句話不知道Pichai和李彥宏聽到會不會脊背發涼。
剛剛接觸Chatgpt等一類AI Chatbot的時候，相信大多數人都是用於解決日常Question&Answer一類的需求，隨後逐漸用於辦公輔助、寫作靈感、外語學習、翻譯等等。
隨著生成式AI越來越普遍，使用者中不懂和不關注技術的普通使用者成為主流。根據我們的觀察，推測使用者中60%以上是不太懂得prompt技巧的使用者。他們輸入給AI的提示詞prompt，與輸入給搜尋引擎的關鍵詞是沒有本質差別。對於這樣的使用者，AI Chatbot就是搜尋引擎的替代品。
不僅如此，AI Chatbot在一般性問題上的友好程度和快捷程度，已經展現出替代搜尋引擎的潛力了。至少我們曾經使用搜索引擎進行的100個搜尋需求，現在有10個左右都可以被生成式AI所解決——而這，可能就是Gartner那篇分析報告26%的邏輯基礎。
而隨著AI技術的發展，曾經備受詬病的幻覺和胡編問題，已經在解決的路上了。
我們如何判斷一個受到追捧的新興萌芽，最終是否會成為參天大樹——正如巨頭紛紛押注的AI搜尋，是否會成為一個媲美傳統搜尋引擎的新的現金牛行業？
針對這個命題，我的研究分為2個階段：一、找到一個分析物件，二、運用常識去分析這家公司。
很幸運，AI搜尋領域存在很好的觀察樣本。這個尚在起步階段的行業內，我們所獲取的幾個觀察物件，很清晰的很為了2類，其一生成式AI巨頭為了補全自己的產品矩陣而做AI搜尋，如Meta、谷歌和OpenAI的搜尋；另一類AI搜尋垂直企業——Perplexity。
在AI搜尋這個相對垂直的賽道，Perplexity屬於最早一批入局的通吃玩家，其技術方向、產品動作和商業模式可以定義這個賽道未來的走向，引領其他玩家的腳步。
02
以Perplexity為標本，深度解析AI搜尋
1.使用者體量
Perplexity公開的資料不多，我們的研究方式是根據多家外媒報道和Similar Web、七麥等第三方資料平臺，綜合起來進行使用者量等關鍵指標的預估。
首要指標是搜尋查詢量。
據報道，2024年8月份Perplexity每月處理約2.3億個搜尋查詢，到了10月份每月處理查詢量增長到了4億次，過去12個月內Queries量增長了8倍。
其次使用者量。
從Similar Web的資料來看，Web端周訪問量在1600~1900萬之間，月訪問量在7200萬左右。
而移動APP端，根據Perplexity提供給廣告商的Pitch Deck，8月份累積下載量為200萬次，Daily Queries per DAU為7.5次，結合月搜尋查詢量資料，粗略推斷其DAU為170萬左右，其中55%的DAU屬於web活躍使用者，45%使用者活躍在移動端。
2.商業模式
訂閱
Perplexity提供免費的搜尋查詢服務，但如果使用者對當前的搜尋結果不滿意，可以選擇其他模型重新生成答案，但部分高階模型需要開通Pro版本來使用，目前每月20美元。
2024年10月，根據《華爾街日報》報道稱其年化收入約為5000萬美元，這部分收入幾乎全部來自訂閱。
僅靠訂閱產生的千萬美元量級的收入，顯然和90億美元的估值不相匹配。Perplexity還需要開拓更多收入方式，或者深耕AI搜尋廣告，來向投資人證明自己值得。
Perplexity計劃在四季度上線廣告業務，並且已經給廣告代理機構發出了Pitch Deck。
透過解讀這份文件，我們發現Perplexity當前的廣告業務模式還比較簡單和基礎，從廣告展示方式到給廣告主提供的資料看板都透露著一股“實驗性質：
Perplexity的廣告展示位集中在結果展示頁Answer page上，點位主要有Answer page takeover、Sponsored "Related Question" below answer、Sponsored media alongside answer、Additional branded explanatory text、這4個點位都是圍繞使用者搜尋結果的summary展開。
由於Perplexity作為AI搜尋不同於谷歌搜尋那樣套傳統的網頁抓取和排序展現，最終呈現多個網頁連結的方式。AI搜尋結果基本為文字區塊展示，廣告的插入點很有限。處理不好可能會十分影響使用者體驗。
Perplexity當前開拓出的這結果點位在當前的產品設計來說，已經挖空心思了。但從文件展示的廣告位來看，可能真的會影響使用者體驗。像如下圖的banner廣告還好，透過顯眼的“Ad”使用者可以識別出廣告：
但像是“Additional brandedexplanatory text”文字鏈廣告，識別難度就很大了，廣告混雜在正常的產品模組中，誤點的機率很高。
Perplexity甚至沒有提供廣告的投放方式以及廣告計費方式，Perplexity對外宣稱四季度會上線廣告業務，首批開放15個行業。但我們近幾天的體驗還沒有觸發過廣告。
谷歌已經給傳統的搜尋引擎廣告做了嚴格的標註和規範，要跳出這些條條框框並非易事，讓廣告主和代理商接受AI搜尋的廣告模式就更加困難了。
而最難的是，Perplexity如何證明自己比谷歌更有價效比？
3.收入分成計劃
2024年6月Perplexity陷入了媒體的包圍圈，頻繁被各大網路媒體巨頭投訴偷竊內容，為了解決內容來源問題，同時也為未來的商業化鋪路，2024年7月Perplexity釋出了收入分成計劃。
分成模式為：每當使用者提出問題並且 Perplexity 透過在答案中引用出版商文章而產生廣告收入時，Perplexity 就會將收入的一定比例分享給內容提供商。反之即，如果使用者和供應商的內容互動無法產生收入時，則不需要分成。筆者估計這裡的互動應該也是指未來的廣告點選。
為了幫助出版商最佳化輸出內容，知道哪些內容是使用者歡迎的，Perplexity與 ScalePost.ai 合作為出版商提供引用內容的資料分析服務，類似SEO最佳化，從此內容生產者除了要應對谷歌的SEO規則外，又要同時為Perplexity打工了。
03
AI搜尋何時能替代傳統搜尋？
這幾天對Perplexity的案頭整理和分析，給我們一種很大的不確定感覺：
這種不確定一部分來自搜尋引擎已經被谷歌和Bing定義的十分完美了，新的挑戰者並未完全推翻舊帝國的基本盤，從而要面對自己掀起來的風浪帶來的過度關注和批評。而Perplexity的應對過於簡單，況且舊帝國不會甘於被取代已經在自我更新的路上了。
AI搜尋中的傳統玩家也是如此，谷歌同時要面對新谷歌和舊谷歌。已經上線的在搜尋結果頁面呈現的AI overview並未帶來誇讚，反而因為Demini的模型效果不佳引來不少批評。
我們曾經在數日使用谷歌搜尋的時候觸發了AI overview，感覺對於搜尋結果的總結過於寬泛，從中得到的問題解答甚至不如自己多看幾條搜尋結果的有獲得感。
OpenAI在生成式領域可以說一枝獨秀，其他大模型上線後都要和他比拼一番。SearchGPT初上線也是驚豔了一眾使用者。但別人視作命根的AI搜尋，在OpenAI這裡不過是一塊戰略補齊定位的產品。
以OpenAI目前的產品部署來看，搜尋還無法成為重心。語音、視覺、模型迭代這些OpenAI立業之本還需要投入大量資金和人力。
AI搜尋何時能革了傳統搜尋的命？在我們看來，一兩年內希望不大，至少Perplexity是做不到的。
這當中首要問題就是技術實現，AI搜尋和傳統搜尋可能存在巨大的技術鴻溝，絕對不是把別人的網頁內容抓取過來，然後大模型跑一遍做一個總結就完成的。那樣的話，谷歌的Gemini早就起飛了。
搜尋是一個生態，不僅包含提供搜尋引擎的公司，還包括世界上每個網頁的主人——內容提供者，他們是否願意和你合作，配合你的檢索規則來生產內容和最佳化自己的頁面？
傳統的搜尋引擎早已設定了世界性的準則，它比法律或者聯合國憲章還具備通用性，要打破絕非1-2年能辦到，恐怕也不是一家能辦到。
從使用者角度來說，搜尋引擎的結果透過頁面排序提供了內容質量和可靠性的排序，使用者只需要按照從上到下的順序依次點選檢視就行，使用者只負責自行判斷看到的內容是否符合自己的需求。
而AI搜尋基本只給一個看起來“非常完備”的結果，但可靠性無法保證，使用者想要深入瞭解只能再次輸入關鍵詞或者點選相關問題。這個過程使用者無法主導，過程是否順暢和滿足需求全部是AI一次性決定，答案和搜尋需求是否匹配，要搜尋幾次才能匹配，現在都很難說。
至少從目前來看，AI搜尋取代傳統的搜尋引擎還有較長路要走。但新的事物總是額外具備生命力，額外能獲得關注，額外能獲得人們的諒解就像人們能格外包容小孩子犯錯誤，所以AI搜尋的玩家們趁著朝陽，勇敢去試錯吧。
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