AI搜索把“高搜商”平权给每个用户｜对谈归一智能武凯
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Zither Harp

找一个人搜商比较高这个人解决问题能力就比较强现在 AI 搜索之后其实你对这个能力要求变低了 AI 搜索已经本身有高搜商了你可能给他的一个非常模糊或者宏观的问题把这个一个宏观问题拆成这个多个具体的搜索计划然后总结的这个能力其实是这一轮 AI 产品一个比较独特能力吧就相当于原来对人的这个搜商的要求转成了对这个工具的搜商要求

大厂所拥有的数据资产就是在上一个时代的积累的数据资产和用户资产我认为是会在下一个时代是一个非常核弹级别的一个资产

AI 搜索引擎出来以后首先多部搜索它会规划整个完整的框架它会把你原来的整个能力建立起一个分析体系然后再分布去搜索它实际上是有点像将原本部分人的高搜商给它去平权掉了让搜索的这种搜索能力平权到每一个使用 AI 搜索的用户的手里所以现在大家得到的答案和得到的一个信息的总结都差不多了

欢迎大家来到 AI 炼金术我们又开始录新的一期了这一期我们又邀请到了一位嘉宾也是一位 AI 创业者吴凯吴老师吴凯老师也是我原来的同事我们原来一起在广告科技公司叫 MediaV 共事过后来吴凯老师去了阿里去负责这些数据中台的事情

之后也创业做了一个数据的创业公司叫树兰科技然后呢也应该是去年吧在这一轮 AI 创业大潮中那个吴老师这个带着他的这个数据专业也出来做了一个新的公司叫做皈依智能利用 AI 做这个 AI 的广告跟营销的相关的这个交给吴老师自己介绍一下自己吧

好的好的我其实有相当于两代了上一代呢实际上是在当时马老师在做整个数据是那个阿里集团的那个未来的时候那一代实际上是当时做了电商乘以数据这块的产品

然后后来一直就跟着数据这个浪潮然后这次呢出来之后其实是在 AI 加营销这一块有点像前两天洪山讲的这个以结果作为交付所以我们现在在用 AI 营销的一些工具然后结合自己的团队还有外部的一些团队来去产出一些呃

营销方向的一些这种创意啊素材啊投放啊等等其实主要是专在这个 AI 在营销这个场景下的一个生产力的一个能力了对目前团队大概有 40 多个人也是个还是个小的初创团队

我就介绍到这 40 多人其实已经不小了就是这轮的 AI 的公司因为总有人跟我说对吧就是不管是内部还是外部出去聊都说一个人可以当 100 个人用虽然这个可能是个夸张的说法但可能在这轮的这个 AI 的创业过程中感觉是说对人数的要求其实已经大大变少了其实可能今天我们说的 40 个人可能放到上一代的比如说我们说广告的科技的比如说我们说优化或者创意投放可能至少

我觉得 100 倍呢很难夸张了一点对吧 10 倍我不知道有没有但是 3 倍应该问题不大吧对然后 AI 方面的话我最近也看到了很多跟营销结合的新创的公司也都是小几十个人或者十个人以下好像出来了一批 HF0 最近出来的一家公司也是很小的然后就是做做那个 AI marketing 全站的嘛然后之前的话在那个 Chile GPT 出来之前的话最火的

号称达到了 PMF 的应用 Jasper 其实也是打在营销这个市场所以的话感觉营销确实是一个典型的应用场景对吧 2B 的应用场景的话离前最近就是营销也是你们两个人老本行 2C 这边的话我们来看说不管是 AI 的产品还是 AI 的应用有没有哪些已经到了 PMF 的一个阶段

然后有一个新闻就是谷歌最近的股价暴跌嘛就是他们被苹果的一个副总裁出来说了一通说 safari 里面的搜索仍然下降啊然后未来打算说呃多放进来一些 AI 的 search 我最近的搜索行为确实在大幅度的下降大量的事情我都在用的都是 AI 的 search 举个例子来讲就是最近几天不是看有一条新闻看的很嗨吗突然就看到中国的飞机很牛

然后我是对于那种让我就是特别开心的那种新闻是有敏感的所以我就打开了几个不同的工具的那个 deep research 的功能在说这事帮我看一下然后他们就各自的给了我一些答案说的过分的东西把它往回收了一下告诉我你心源是哪里又又把一些那个

还没有说的那些东西的话比如说又帮我主动的再查了一些然后说你要不要主动帮你跟进啊 blah blah blah 说其实像我的日常行为当中好像搜索已经是一个典型的一个已经进入到日常行为当中的一个场景了你们对于这样 Google 的股价下降有没有什么想法聊 Google 对搜索受这个 TRACKS 的影响我觉得还是蛮明显的其实也不是今天其实 TRACKS 出来第一天大家就觉得受影响了

就你刚才说的这个我觉得还蛮典型的就是最常见的是我因为经常会刷那个 X 嘛就推特嘛然后你会发现看到也有很多老外对吧就任何一条新闻因为现在有好多都是自媒体的发的消息你也不知道是真是假

然后你看到有人 po 了之后呢因为那 Expo 也出了那个 Glock 嘛就有很多人特别是就像你说的印巴的这个冲突啊就会有很多印度人或是巴西人在下面去 XGlock 说 Is this true?

对不对然后 Glock 就会帮你去搜一堆的这个各种物件他往上看到然后来跟你说这个事情是真的还是假的我觉得蛮有意思的是虽然说 Google 的股价在跌对吧但是你会看到搜索感觉又重新变成了一个新的战场

一个是说我记得最早其实只有 Projected 在做搜索这个市场后来这个 TradeGP 现在加了搜索功能第二个我记得当时 DeepSeek 刚出来的时候也加了搜索功能 DeepSeek 又把 DeepSeek 和那个搜索放到一起也是他当时能够破圈的一个理由对对对然后后来这两天又有一个那个 Cloud 他前一阵也上了搜索功能然后他这两天上了一个很有意思的功能说

就原来像 ChainGPT 也好 Google 的这些搜索也好其实不开放 API 或者开放 API 特别贵你 Google 跟国内不一样 Google 并在海外它那个搜索 API 其实也是可以开放用 API 卖的但是那个卖的特别贵那这两天 Cloud 它其实也把这个它把搜索跟 AI 在一起的这个功能变成了 API 也暴露出来就换句话说就假设你今天想做个在海外你想做个套壳的 Publicity

其实你只要写个 prompt 就搞定了 OK 就不用分两头交钱这边交 cloud 的钱那边交 google API 的钱是吗对对对对对我觉得看来又蛮有意思的现象包括国内你看就是跨科也好包括一些其他的大家都在上这个 chat 或者说浏览器也好或者说这些聊天窗口也好其实一般来讲都带了这个搜索的功能或者这个 thinking 的功能嘛

好像这才是最常见的一个场景我突然想到我之前用那个 manus 最火的时候我拿到 manus 就在试嘛但是我发现我试的大部分的功能其实也是搜索类的功能其实是让他帮我做个研究然后他又会跑一堆网站帮我做而这两天我拿到了那个 fellow 的那个就是那个新的浏览器的那个邀请码然后也测了一下我好像习惯性的也是让他帮我做了一些做了一些研究他其实也是在到处搜来搜去搜东西

只是他好像会因为他自己是浏览器嘛所以他会做的更激进一点他会同时帮我开很多个 tab 然后甚至于会告诉我说他自己定一个计划说这事我们应该去知乎上找一找然后去小红书上找一找然后那些 tab 里面就直接弹框说来你把你的那个你把你用户名数一下

然后我我就在那边非常的犹豫说到底要不要给他然后他的意思就是我用你优货名帮你搜搜好之后我帮你总总结那个整个报告给你然后你要不要这种东西如果是浏览器来做这个事的话好像就会做可以做的更激进一点像他们做的就很激进然后最后在在浏览器里面整个帮你做成一个网站给你把整个报告就是现在这边已经很卷了对哎我很好奇吴老师就是你平时会用

哪些 AI 搜索产品或者或者说你觉得你的搜索习惯被改变了吗在过去的这一两年里因为我是产品出身啊就是我先把自己当成个样本然后我再说一说

我观察到的一些大众的行为的一些样本然后我们从这里面看需求我自己现在其实整个的搜索行为因为之前其实我不怎么用谷歌和海外的这些产品我用的还都是百度和 Bing 然后在整个我今天来去检索一个结果的时候其实我脑里面是带一个目标这个目标是比如说我今天要解决比如说家里面的冰箱坏了应该怎么办

那这个时候呢其实我首先脑子里面是应该建起一个框架比如说我会需要把这个冰箱的品牌然后冰箱的故障码然后放进去放进去以后呢然后我再去得到这一系列的搜索结果那得到搜索结果传统搜索引擎的时候它实际上它的一个结果的出现它应该是将一些信息源就是我通过搜索引擎爬虫得到的这些数据然后给它有一个排序算法之前谷歌的排序 rank 等等

其实是将比较可信的或者有价值的网页给它往前排那我从这里面我需要去整理这些信息然后在脑子里面建立起这个框架然后再不停的往下去钻然后一般像我刚才解决比如说我家冰箱的后边那个传感器坏掉了或者说电压那个不稳定导致它那个问题我可能大概要花一个小时左右的时间但我觉得我应该已经算是动手能力比较强了

但是随着这个现在 AR 搜索出来以后呢像之前 DeepThink 呀像包括小红书我发现也有一些还有夸克等等都有一些啊就是它实际上是将我脑子中的那个推理框架嗯它已经有一些预制了当我看到这个结果的时候其实我是挺当时也是去年啊就刚刚开始去用这些东西的时候我就哇

这个太可怕了这个然后就很快的所以导致现在目前的一个情形呢基本上我的常规习惯基本上不怎么打开传统缩存器或者说除非是一些就类似我要查电话号码簿的这种非常简单的一些指令然后比如说我要找一些这个网站那是什么网站或者是找一些这个什么联系方式我可能会通过传统缩存器因为它会更快一点吧

但是但凡涉及到一些需要人脑推理的和总结归纳的这种差不多一比九吧就是传统搜索引擎现在基本上还中还是大概会用一次然后这种 AI 的这种搜索能力其实会用久因为不管我脑子里面有没有这个能力我其实都在这个想着说我怎么偷电烂这是我自己观察自己的这个觉悟产品经理自我偷使

然后第二个呢因为倒蛮有意思的一个事情就是 2023 年开始我做 AI 营销创业这件事情其实最一开始的时候我们就是从搜索词的拓辞这件事情开始做的我举一个直接的例子啊因为比如说 2023 年年底 2023 年年初的时候我们帮助一家那个叫小红书在小红书上做一家净水器品牌的这个推广它那个净水器呢是装在橱下的还可以出一些热水

然后当时我们就要去研究嘛因为你要做净水器这家品牌的推广你要去看一般人他会搜一些什么就我们常规想下来比如说他之前他去做搜索词推广的时候大概跟净水器有关的可能有 100 个词左右然后结果我们去通过各种技术方式啊我们去抓了一批就是当用户想要了解净水器或者购买净水器的时候大概有 80 多万个搜索词

然后我随便举一个例子你们会觉得特别有意思就比如说有人会搜固执老人净水器就那个固执很固执就是倔强很不听话那种老人我发音不太准就是脾气很大这种老人然后我在想为什么会有人搜这个东西后来我又想了一下当然我相信今天这个节目我妈应该听不到

就是我之前试图说服他在家里装净水器这件事情他们会说哎呀我们都喝凉白开我们不要净水器这个 soul 这个词的这个人啊他可能是试图想解决就是他们母亲的这个情绪的这个问题就是怎么接受净水器然后这个老人又很固执怎么办所以你就会发现啊其实很多很多人

他在搜索的时候他会带了非常多的他现实的问题然后这个现实问题呢其实当时我们发现的结果就是为什么我们要做这个事情呢因为我们发现结果其实从内容上是没有匹配这个信息的就今天不会有一个博主去做一期节目就是说如何搞定你妈让他接受用净水器的水啊不要用这个含来的这个烧开了凉白开这种水但是 AI 呢其实他是可以很有效的把这些信息整合起来

然后所以刚才就类似刚才讲的这种 80 万个海量万进词我们之前是用传统搜索引擎框框在做就是 SEM SEO 那一套东西然后试图去解决这中间的匹配形式差但是如果今天用 AR 搜索引擎来去解决这些问题的时候

他其实是把整个的这个链条是已经完整的给他出来了所以你能看到大量的这个人啊他都在转向这种这个结果对所以这是从一个大的宏观上的和一个我个体上的一个例子就我观察到的我自己感觉下来随着这个眼镜啊他会变成真的是一个 1 比 9 的这么一个态势就是一次传统搜索九次这个 AI 搜索我想反过来问一下就是假设我是这个卖精髓器的

然后我知道比如说三年之后大家都会比如说不用百度了对吧都用 AI searchdeep search 那这个时候我应该做点啥呢是我应该比如说跑到到处去发固执老人然后怎么样给让 AI 下次三年之后可以只推荐我这个也是有真实需求因为我太太是在做这个我们叫专利要的公司嘛就是靶向要的公司嘛

当然有很多靶向药都可以治疗不同的癌症对吧但他们就会他们作为市场部就有这样一个会受到领导的这样一个需求为什么问 DeepSeek 别人的药的名字排在我的药的名字前面你问的这个问题我鸡皮疙瘩都起来了这个其实是我被好些人已经问到的一个问题我们在做传统搜索引擎时代营销的时候我们有 SEO SEM 对吧这个行业已经快持续 20 年了就是面向这个搜索引擎去做内容优化

那么刚才你说的这问题呢其实前面有一家上市公司的老板就在问我哎呦我现在在这个怎么能够在 AI 里面抢占这个流量然后他起了一些主意啊我给大家就讲一下我觉得这个是一个比较有前瞻意识的一个企业主的一个一个想法啊他是这样的他现在他说我能不能写很多那个论文

然后因为他也知道这个 AI 的这个这个数据库啊知识库他会从很多严肃的这种信息内内容里面去训练他的那个模型他说我能不能写一些论文我发到很多地方去然后问我说现在这个大模型都从哪些里面去检索语料我们要不要往那语料里面去喂这些东西你看需要什么东西我们就写什么东西

对然后前段时间呢我们自己这家公司其实还接到一个电话就是有一个人用这个他要找 AI 营销相关的某一个点的然后就找到了我们然后我们后来就想了想就是可能是因为我们很多新闻发到了那个新华社还有一些这种人民网还有等等一些权威的信源上然后被这个作为一个比较权威的排序然后注入到那个这个搜索引擎的结果 AI 搜索引擎的结果里面然后得到了这个

所以我自己觉得未来可能会出现一个类似 ASO 或者 ASM 这样的一个行业就是 A 是对接的那个原来的传统搜索引擎我现在 AI 的搜索内容的优化和 AI 的搜索广告的投放大的思考逻辑上应该有什么变化呢就我举个例子就比如说我

我刚刚举的那个就是我们的坚实把阵风飞机打下来这个事儿嘛比如说我试着用菜的 GPT 和夸克的那个深度搜索都搜了一下深度搜索就会把那个问题拆解成说你这个问题我会去检索什么巴基斯坦官方还有印度官方声明里面到底怎么说的然后我会检索第三方国家权威媒体他们的独立调查是怎么调查的

我会去调研坚实和阵风战机的各种系统然后我会去看印度军方的回应和法国的有没有官方回应然后我会去干嘛干嘛他就会有一个思路的排布然后他根据这些思路排布他会再去做搜索再去做搜索之后他会把搜索结果再拼回来因为普通 99%的人是不会有这么细致的一个思考过程的

大部分人也就是拍脑袋拍出几个关键词就几个关键词了那这这种搜索我们就比较好猜那个关键词但是如果是 AI 有一套他自己的拆解的方法的话然后你再要匹配上去的话这个其实他是更科学的他这个搜索才会搜到的好东西呃人类的那个反正搜不到但是呃从我们反向就营销的角度要反向 hack 的这个的话你会怎么去 hack 的

跟传统时代会有点像啊首先我需要去了解几家大的入口就是 ASO 所的入口他们现在所采用的这种推理模式就是刚才你讲到那个整个推理框架它的推理框架大概的底层逻辑是怎么样的我觉得这个是需要知道的

然后另外一个呢其实这个就是相当于是第二个其实是要为数据了那数据呢其实是两层一层呢是他在这个就是及时发起的这个推理的过程里面去检索的这个信源那信源那边怎么去干预它

还有一层呢就是刚才我提到的那个企业主的老板他所想的我能不能直接投到大模型训练的这个预料库里面去所以这是两层的这个逻辑我估计未来的产业呢可能也会围绕这两层来去做但是现在很显然是在最上层就是我今天信息源比如说我今天用同讯的原榜那我公众号的内容会很重要那我今天如果用其他的一些这个搜索引擎的时候他可能会就他的不同信源是不一样的

对然后看他们调取的这个数据接口但这里面还有一个很有意思的事情就是新的 AI 的这个搜索引擎厂商他往往没有像传统的谷歌呀百度那么强大的一个原本的这个数据库就是搜索爬取的数据库他可能会去采买一些搜索数据接口那采买数据接口的时候这个采买的这一方这个接口这一方提供的还有这个中间的影响其实可能也是中间可能会被市场化掉的其中一个点

对当然这个它跟那个就是用户和企业就是广告主和最终的内容消费者之间肯定还是会有这个其实会有一点点博弈的对但是大致就是刚才讲的在上层的数据核心源做优化和在底层的这个大模型投位这一侧做优化以在这个衍生的这一整套的那就内容的生产和发布啊等等这些对这是我能想到的啊当然还有一个点我觉得未来 AI 搜索引擎

他会出一个适配于 AI 搜索这种形态的广告流量的形态但是现在大家其实还没有找到我觉得其实还是在演进大家也在试图寻找一个更好的一个方法那你怎么知道他是用什么逻辑在搜索呢因为我是几个网站一起打开比如说 DeepSeek 我也用它做搜索但是他好像是他会先搜一堆东西然后他会开始思考

他的思考过程是告诉我的但是他的搜索的逻辑他是不告诉我的或者说他其实根本没有搜索的逻辑他就是关键字比倍然后像夸克的话我之所以在用夸克的话是他会把他的搜索思考逻辑打开就是说我这帅我应该去搜哪些东西然后第一步第二步第三步第四步然后用 chat gpt 的话他也不会告诉我他的搜索逻辑但是他有一点好他会告诉我他的那个

research 的逻辑他不是 deep search 他是 deep research 嘛他会 search 完了之后他比如说说哎这个搜索的东西我觉得不太对我我我会调整一下这个调整一下他会告诉我但是一开始的那个 plan 他好像也不会告诉我所以你你如果要搞这个的话你会怎么去知道人家的那个搜索逻辑是什么我觉得是这样啊就是刚才讲的比如说像我我观察到那个像 deep think 还有其他的一些他们就是这种我们称之为叫新形态的流量的或者新形态 AI 搜索的这些入口啊他们

目前因为我了解到的应该是没有之前像百度啊等等这么大的一个爬虫的体系他们把这个所以一般来讲我认为他们是去买的借口

就是买的搜索接口而且国内其实有几家公司做的还不错那这些搜索接口呢其实来自于应该是传统搜索引擎就是比如说我买的实际上背后是某一家搭厂的这个搜索结果然后我把它再投位到这个里面去所以呢它背后应该用的还是传统的关键词匹配然后得到了相关的信息但是它那个推理链的过程它会在它的大模型端给它完成掉传统搜索引擎优化目前还是有效的

但是再往深一层呢 AI 搜索的这个时代以后这些流量起来了就是应用领域也会变得越来越强他们会不会自荐然后他们会不会去基于类似未来的这种 MCP 的能力然后其他的一些网站或者说其他的这些这个比如说机构我随便举个例子比如说今天我想去搜我要去哪住然后住酒店那未来也许

携程可能会提供一个 MVP 的这种服务然后呢我这个 AI 搜索引擎的这个代理跟这个就是相当于是这种未来的这种携程平台他们之间进行了这样的一个一个对话那这个时候的结果可能会就是拖出原本这种传统搜索引擎再往前走

所以我其实刚才讲的就是我们想做这块事但是现在目前还没有充分的展开是因为整个形态还没有展开变化只是说目前处在一个关注阶段我们现在做的还是相对传统的服务人类的网站 APP 以及相关的这个搜索的逻辑优化然后再伸展脑袋往那边看一看哦将来那块可能有这个生意我要做什么样的准备那这样

反过来讲的话就是你刚刚提到比如说携程携程已经很厉害我肯定他肯定很厉害我们之前创业是被他踩在地上摩擦就做经验九云客家的时候他肯定很厉害但是哪怕厉害到他这样那你刚刚也讲到巨头嘛比如说豆包元宝夸克他们三家如果搞的话那其实理论上来讲的话携程还是一个低频应用但是这几家都是 MAU 肯定是过亿的嘛

那你过亿的这种 MAU 的应用去加上一个低频的比如说我可以帮你订酒店就帮你把行程也规划好这感觉就比较好嘛对吧或者说我帮你全网搜索然后再帮你评一个价格啊什么的然后我帮你 deep search 加上 agent 帮你把这些东西都搞定了结合你的偏好什么你要做哪个仓位有没有

哪家航空公司你有卡都帮你搞定了感觉感觉携程啊像甚至于像京东这一这一档位都会很艰难呀因为入口在重新构建嘛但是人家掌握了那个更高频的那个使用的 app 在人家手里的话你这个毕竟不管你买东西也好订机票也好毕竟是低频的嘛然后又没有多难对吧你 mcp 了的话那入口就没了那你之后肯定不赚钱吗那怎么办

这个问题我还仔细想过假如说我们就拿高频的互联网的量入口和低频的这种就是垂直场景的一个服务来看的话我们看比如说在携程的这个场景下它其实是有很多酒店很多民宿的我今天我要去出去旅行的时候我其实比如说我的一个非常个性化的需求就是我要能带狗或者说包括我家小朋友想要游泳池

然后那我再去做我的整个行程规划的时候我以前的做法是我要打开每个酒店看它点开它的那个携程里面那个很小的一个框允不允许宠物入住有没有充电桩

因为我每次是开电车出行我要酒店要有充电桩然后酒店最好有游泳池然后又是那个能带狗的对所以这个其实是我很个性化的需求那作为我个体呢其实我我畅想一下如果在 AI 的这个时代呢其实应该把我个体的家庭的画像和我个体的需求装到一个个人的知识库里面去

然后呢当我要发起旅行需求的时候我通过一个互联网超级入口因为这时候我要的不仅仅是一个酒店怎么住我可能还要景点怎么玩可能还要怎么吃就是我会有一个完整的一个需求那相当于是我在某一个入口的或者说超级 APP 上有一个入口那这个入口呢把我的知识把我的家庭场景载入进去以后然后这个入口代表或者说这个代表我个人的 agent

他去各家平台里面跟那些去对话那这个时候呢跟以往传统形态的搜索比如说携程他会有一独特的优势比如说我现在已经有了 500 万家酒店然后甚至他到房间级的或者说到他很细的一些知识库包括历史的评价和我的这个类似的这种评价那装进去然后呢那甚至有可能我觉得这有点难

就是携程有可能会给每一家民宿或者每一家酒店建立起他的一个那个知识库也好或者说一个小的一个不知道怎么讲小的大脑也好或者小的这个 agent 也好然后进行一个对话进行一个机器间的可能是

就是达到可能几十万级的几十万层次的这种量级的一个快速的一个磋商砍盘然后形成这样一个结果所以我觉得携程其实它应该不会特别艰难因为从它那一侧呢它有很多酒店嘛酒店你之前你做过那个你也知道去谈的话其实那些要搞定那群人其实还是很不容易的

然后流量那一侧呢他仍然可以遵循他卖流量的这个方法只是说他的流量形态磋商机制以前我们的交易匹配机制是我今天一个关键词发起然后我去去形成结果现在呢可能是一个这个我的一个请求发出去然后形成一个结果但是的确有可能会出现从前面的高维入口就是高高频次高高场景的这种入口

他去往下游去倾吞因为反正没关系我现在我也可以给酒店提供这个 A 进制服务我也可以给酒店提供这个新的形态的这种能力然后你们这些酒店全都上到我直接上到我的这个大厂的入口上你这个携程这边你就可以不用管了

但我想这里面还是有很多人服务的一些点我觉得应该还是一个所以是一个很巨大的很恐慌的一个变局我觉得可能未来会是这样的你一边说的时候我就一边打开几个网站把你的要求就是模拟了一个你的这个要求说我要去长沙玩七天要带狗要有充电桩要游泳池

给我推荐几个酒店 Google 是直接没回答我所以我不知道他的那个 summary 是什么时候可以激发出来他是直接就还是帮我拆成了关键词在搜索 DeepSeeker 查了但是他是把应该是把这个词丢到了搜索引擎里面然后他就说现在我要帮他看然后我得仔细看看用户提供的搜索结果看看哪些酒店符合要求然后他就一个一个一个一个网页去看说那些酒店是不是符合要求他应该是看了 47 个网页然后给了

推荐酒店的一个名单给了 5 个酒店然后跨客的话他就会说我是怎么办为了帮用户解决这个问题我准备通过这些步骤来收集信息检索长沙同时具备宠物友好充电桩和游泳池的酒店名单然后的话搜索各酒店周边景点分布交通便利性以及 7 日行程的匹配度对比不同区域酒店的价格区间房型适配性和预定政策

查询酒店对宠物的体型限制额外收费和宠物服务配套探索充电设施的实际使用情况然后他根据这些的话然后再给了一个所以他甚至于就是帮我把行程也给规划了

但是如果我从他这边看的话会觉得至少在信息层面他们好像也摘了携程的信息携程的信息应该爬也爬到了所以至少在那个入口这边他要抢的话好像也是可以抢的我看一下还多给了一张地图但是什么都没有给他给了两个推荐但是没有给任何的原因但是他给了一张地图显得比较 fancy 但是字就很少

为什么我觉得是数据源的问题吧蔡奇平有海外的这些引擎基本上我觉得在语言跟这个数据源上可能差距还是比较大像你刚才说的那个场景我觉得就核心还是说是不是真的能够把一个高质量数据源接进来假如在中国你要做这个跟旅行相关的那是不是能够把携程的数据源准确的接入进来可能是效果好坏的一个

核心因素那可能 ChaiGB 它可能就只能接什么 Bookings 啊或者怎么样它可能里面有的酒店可能也许只有三家五家在一个

非一线程式的话可能就不会有很好的效果对他推荐的是让我在 booking 定我自己的体会是说 AI 搜索这个机会在重新向巨头收拢感觉国内应该没有机会向海外再出个 Pepelacity 已经基本上会收敛到头部的这些夸克元宝豆包这些我甚至觉得这些也不能叫搜索

这些其实大家的终极场景都是从不同的角度变成了一个 forced assistant

全能 Agent 按照你说数据的话那最后就比如说杂设数据是真的是私有的那百度他们家因为他们家买了有携程股票呢那他们家的那个可能就比如说刚刚这种订酒店的可能是还是百度百度那个 Agent 好像就搜的比较到位一点然后元宝可能搜公众号比较到位一点自己也可能搜散视频比较到位一点然后夸克的话就说他是阿里的嘛那搜商品买东西

那你这样的话就可以各家各分一块了每一家都有自己的牛逼之处我觉得某种程度上有可能是这样的对吧但是我觉得这个还是取决于不是产品体验真的能做得好吗比方说今天大家始终在国内对吧大家都觉得百度好像不太行对吧这个其实并不是说百度是不是有这个数据你这样做搜索的百度第一个是百度的确在很多数据上被挡住了嘛

比如电商的数据当年可能十几年前百度迄今没有办法抓到淘宝的数据了今天应该他也没有办法抓到可能京东也许还能抓到一点但是你想拼多多的数据啊什么

抖音类的数据啊我就百度也拿不到那创业公司就更拿不到了呀那这些的话就是不管我要做个我要做个搜索引擎我要做个浏览器的话其实还蛮难去 PK 竞争的我觉得比较有意思的一点是这个其实我最早是不太有 AI 搜索的但是慢慢怎么会有 AI 搜索呢就是因为

大模型的幻觉太多了最早下的是疯狂用搜索的对吧就是你作为一个技术人员你遇到个问题就会搜搜了可能他就带你去别人的文章或者 SafeGoFlow 然后 TryGPT 或者比较好的这些模型千万这样的模型出来之后呢你就会很多问题其实你就不会去问搜索引擎了你就直接问 AI 了

对吧那什么会去问搜索引擎呢那个时间只有在那个我们称之搜索里叫 Navigation Query 的时候就是说我要搜一下这公司的官网那我默认还是会切去搜索引擎的

大量的问题问 AI 你会发现下一个问题就是你发现 AI 它也有它不可信的问题就是它有很多幻觉有人问你一个什么某一首诗是谁写的你会发现 AI 经常也会有错比方说你想问说我想分析一下现在市场上阿里的股价跟亚马逊的股价的对比你可能会有错然后通常你问完 AI 还在拿着 AI 的答案

打开搜索引擎去确认然后在这个场景下你会发现太麻烦了就开始采用一开始就拍 Plexi 现在国内你可能就跑去用比方说因为我是一个

就是生产力差点会比较多可能我就跑去问夸克我其实不太因为我不太用手机都有手机端但是我很少人家豆包在我的心智中它是个手机端的一个聊天应用所以我也没有装所以就会去用就用这些浏览器的应用去检索然后检索完那就是越来越多的这个搜索它其实不只是一个搜索它其实有很多 context

就很多时候我是希望在我当前这个浏览的上下文里快速做检索这个呢就是你会看到一些新的海外的产品又带来了一些不一样的体验就是很多时候其实我想要的并不是说我要打开一个浏览器打开一个窗口想明白我是搜索了现在我的感觉是说大家都在把聊天搜索啊知识管理啊或者各种工具整合在一个应用里

今天你这个应用很难叫它是搜索还是浏览器了我不知道你们有没有关注过海外最近有一个前一阵有个 APP 叫 DIA 就是 DIA 就是那个 RARQ 出的浏览器对对对它号称作为一个浏览器对吧但是你今天打开它的浏览器你的感觉它的那个浏览器默认的入口其实是个聊天窗口你会发现说其实 Chat 跟搜索两个事情已经在

逐渐的合二为一嘛乃至更多的功能其实在逐渐的合二为一我觉得浏览器因为我们其实看到了就是像 Public Access 里 Traumet 然后那个 EI 然后我刚刚试了 Fellow 其实大家都在做浏览器嘛你刚刚提到的一个点我觉得是很重要的浏览器的一个点就是它其实知道我的很多阅读行为

就我上什么网站其实理论上来讲他是可以更了解我的因为很多时候我觉得 AI 他不是蠢他是他不够了解我对吧他如果了解我比如说我是什么风格的话他推荐的应该更准一点所以他拿到这部分数据其实也是对于他给我更好的帮助有他给我说的话就可以更精准嘛

比如说他发现我举个例子哪怕都是讲要学 AI 如果他发现我阅读的都是那些小白网站那他跟我讲道理的时候就可以搜索更偏向于科普向的东西给我推的更讲话更浅白一点如果他发现我天天在翻论文对吧他其实知道这个信息的

他知道我天天在翻论文的话他应该就直击重点告诉我一些更技术向的东西更牛逼的东西所以的话其实或者说我比如说我经常在这边比如说刚刚说长沙的酒店什么的我会天天在长沙的很多东西在搜在看的话他其实就知道我我是懂这个地方的你就不会给我推游客了

所以很多东西我会觉得说其实大圆模型脑子里面的东西其实信息已经足够多了但是它其实有一部分知识是它不知道我到底在什么情况但是如果你掌握 OS 层但最牛逼就是你掌握 OS 这一层如果不掌握 OS 这一层好像最好的一层就是轮眼器这一层那你其实你做的推荐你做的 search 你给的结果就是会更好呀

那你有自己学浏览器包的老东西对因为或者你认为浏览器本身就是一个新的 OS 吧就像 Google 原来卖过 Chromebook 对吧它其实就是 Chrome 就是个 OS 吧包括就就就网网倒退 30 年为什么微软要跟当时的 Netscape 能够掐起来就是大家会觉得它是一个你百分之日常 90%使用电脑时候的入口吧使用 PC 的时候的入口吧对

就今天你用 PC 其实不管是说你上网站看电影看视频其实都是在用浏览器我觉得一个很典型的是它带来的一个有意思的挑战是说过去两年其实我们看到了很多浏览器插件

然后很多人都在做浏览器插件用一个一个插件去解决各个场景的问题但这些功能是不是都会被浏览器给做了对吧所有做浏览器插件的其实都是摸石头过河然后莫妮卡摸着他们的头过河就把他们集成进去很多插件做的功能做的翻译这个功能对吧那为什么这个功能不应该是浏览器自带的呢现在已经是自带的了现在各个浏览器里面都自带了这个功能只是做的好不好

我记得很多都做了把这个内容 summarize 一下对吧这个显然也应该是一个浏览器自带的功能对吧第三个就是我看到这篇文章我想把这一段框一下然后搜一下那显然也应该是个浏览器自带的功能并且那个搜索引擎就应该是浏览器自己的对吧它就是个 AI 搜索的功能

就比如说看到刚刚我说的那个新闻的时候因为我看到就很嗨嘛所以看到的时候其实你说的那个就是这是不是真的然后这个东西就应该在旁边嘛对吧他就能够实时的跟我讲嘛所以就是今天比如说 X 里有这个功能是因为他就是他特别重视这个嘛就假新闻特别多对吧

按道理来讲最终它可能会变成浏览器的一个功能第二个就是我是觉得说搜索做的好呢某种程度上也能绕开数据的问题今天你讲搜索我们也可以叫它是 agent 吧就是我们之前的搜索的假设是是机器离线把这个数据我先采集好存起来了对不对其实说我这个搜索功能如果是人因为你携程当然可以不把数据给我不和我对接着当然是可以的但你不能

阻止一个消费者打开一个浏览器到你携程里面搜一下拿到结果做个对比这个事情你携程总不能阻止吧对吧对我在用那个我刚说我在用那个 Follow 就是这样的他动不动就说给我弹出了知乎的那个登录说来登录一下小红书登录一下我用你的账号去查

我想说你太狠了对啊对啊但这个如果你有一个默认的浏览器就可能更好你今天如果是比如说用 crum 在你在海外用 crum 你不需要再登录一下对不对啊对你就只需要授权说我允许你用就可以了但是现在你让我重新输入登录一下我心里面还是会咯噔一下但是你只是说反正我也知道你用户名密码对吧我浏览器早就保存了我现在只是让你授权这个时候你的心理门槛就小很多而且如果

它交互形式变成是一个像浏览器自动在后台开了很多 tab 页然后点一遍的这个过程如果是这么一个逻辑下的话其实数据本身也不会成为太大的门槛像你刚刚讲其实还提醒了我一点就是说除了那个公寓的数据之外其实个人数据也看哪边个人数据比较多嘛就比如说我的微信肯定知道我的聊天的我跟谁关系好这事比较多人际数据它比较多

然后像那个字节豆包他如果真的能打通的话他肯定对于我比如说喜欢看哪种哪种小姐姐跳舞他肯定比我自己还懂嘛像比如说夸克的话他就对于我网牌那边的知识库和那个我在淘宝哪里发钱

这个东西他也比较多嘛他其实能够大家都能够掌握到不同领域的数据然后就看哪部分数据最值钱然后他用这部分数据的话这个时候又是一层因为我之前被携程打过嘛我就站在创业公司的角度就会觉得你要面对大公司的话确实就很尴尬不仅那个数据源可能你拿不到以及这部分个体数据你可能也拿不到就很尴尬

对但是这个事情我觉得大家都会做就你刚才讲就是 Anthropic 它的那个上了测试之后很快就上了一个功能就是能把你的那个网盘就 Google Drive 连到账号上去

然后它的检索就会自带你的那个网盘里的这个内容了最近 OpenAI 好像也是可以连你的 Github 对的所以换个角度就是搜索怎么把这个上下文放进来其实也挺重要的因为你讲到电商我觉得就有一个很典型的场景就是不知道你

你没有遇到过这种场景吧就是你买了个东西别人跟你说很好你说要把它推荐给他但是呢这个东西就不是特别好描述这个我发现在比如说像买衣服这个会特别常见就比如我老婆买了个衣服她她推荐给她的朋友

它不像说我们今天买了个 MacBook 对吧你跟他说搜一下 MacBook 就能搜到下来买衣服这个东西你可能要比如说拍个照或者说是你要一些模糊的语言去描述这个时候换句话说这个我们叫 content 这个上下门或者你个人的这个知识库因为它这个知识库不一定是有益的不一定是说我把这个东西传到网牌是一份资料

它其实是大量的你的个人行为购入的东西它的价值其实也是高价值比如你买过的所有东西比如说我想推荐你去哪里玩也是一样的就是你如果是说能够把所有的这些账号都能够打通它就会能够起到一个更像一个 personal assistant 的作用对搜索获取信息是否后面的决策和行动吗

所以是前置条件那这里面的话就是这里面有没有什么创业机会呢在之前的时候我们做就是基于广告精准广告那个时代那时候大概是 2010 年那时候的一个时代了我们把一个人的在购物车里边的商品拿出来到广告位上进行重新定向当然这个是在网站的授权之下和用户的那个隐私协议授权之下

然后做精准印象然后基本上是 1 比 10 的这么一个效果原来可能点击率或者原来转化率是 1 的话那这种购物车级的总印象实际上是 1 比 10 那这个是比较底层的一个就是数据比较精准的时候它能带来广告的效果那如果从整个就是搜索今天我们是要做决策吧其实背后是要做决策其实今天我们可以看一下整个互联网上的搜索的行为有多少是流淌却了哪些决策

比如今天我是一个娱乐行为我可能不太会去搜索基本上就上下这样的翻滚就好了信息流但是我当我去购物的时候或者当我去做一些商业决策的时候等等这些我们会有这样的一些搜索行为我了解到的某一个现在国内比较大厂的他们大概电商类广告应该占了他们 50%的比例

所以呢其实那今天我今天要去购物或者我今天进行这个商品购买决策的这种搜索到底占了整个搜索形态的多少我猜啊可能没有一半比例但是也是很大的一个比例而且这部分价值其实是最高的然后在这个整个购物搜索这种形态之下呢其实我们今天用购买行为去做这个用户画像的回推这件事情啊

实际上是很有意思的比如说你在某一个地方收到过一个马桶比如说你在某一个房子里你买了一个马桶给这个房子那我认为你这个房子是你的因为一个正常的租客他不会去买一个马桶然后去装上

然后如果你买了一个宝马 2X3 的雨刮器我认为你有一辆宝马 2X3 然后你买了两个书包一个书包是蓝色的一个书包是红色的然后一个是小学鸡蛋用的一个是幼儿园用的我认为你有一个幼儿园的小男孩和一个小学鸡蛋的小女孩然后你买了一个科基的或者小型犬的狗粮

我认为你家里有一条科技圈其实一个人身上是可以被刻画出几千个标签的就刚才马斯在讲整个这个过程里面其实我在想我们历史的这个知识库知识库有两种一种是我们现在人类比如我告诉这个 AI 我有这些东西我要去做但是其实绝大多数人类是很懒的包括我自己在内我懒得去整理我这些东西我还要全告诉你

但是互联网的浏览行为购买行为是骗不了人的你连自己有时候你可能都会想为什么他会知道我的这种因为你在上一个周期你买过这个行为然后我推算出你下一个情况其实那算法可能比你还要了解你的算法

所以如果这么往回推的话那些大厂所拥有的数据资产就是在上一个时代的积累的数据资产和用户资产我认为是会在下一个时代是一个非常核弹级别的一个资产但是现在大家可能还没用啊比如说我今天在元宝上搜索它就基于我的搜索行为然后再基于数据简单做一下整合

我基于豆包他可能也没有用我的短视频的这个数据我基于夸克呢可能也没有基于这个购买行为这个地方实际上是一个个人端的数据非常强大的资产当然他要在用户的授权之下我对你进行一个完整的刻画你甚至在情人街买了几束花送给了几个地址我都知道那你想想这个对你的情感关系都有很深的了解这个是一个核弹级的

大厂的比如说像夸克比如上元宝他们的这些这种巨型的武器产

然后另外一点呢其实在之前大概在 2023 年年底的时候我做过一个那个 AI 助理的项目当时是帮助一家做脚踏开关的一个企业是工业级的当时我发现一个巨大的问题就是 AI 助理想回答清楚用户的问题幻觉这里面最大的一个问题就是大木屏本身有幻觉嘛但是高质量的数据源会降低幻觉问题的发生而现在通过普通的搜索引擎的接口去取得的这些数据呢它很弱

然后你要不然呢就是但是我们找了好些实习生帮忙去整理公控啊机电领域的数据去标注那个比如说这个罗姆外边的尺径是多少内部的尺径是多少然后我要找一个什么场景下但是今天如果在交易场景下就是如果我们今天想啊就是回过头来我们想到阿里这个因为

整个这个场景里边它后边是有商品交易链路的你的品牌今天想在这个地方卖货你就有可能如果你为了提高更高的品牌销量像阿里他其实是比如说我淘宝今天你想更好的卖货你把你这个商品比如说我刚才讲我们家那个

那个冰箱冰箱我忘了什么牌子了你们这个牌子的冰箱你想更好的卖货你把你这个冰箱的使用说明书给我传上来还有大量的这个用户评价本身已经在上面那个评价本身也是很有价值的内容然后完全可以生成这个品牌相关的内容当我后面再出问题的时候我完全可以拿着夸克

打开这个冰箱的这个问题或者拍上这个然后再简单口播描述一下它实际上是可以直接穿透到我所有的这个商品评价就是这个商品产生的这些评价常规的问题知识库再穿透到品牌那边给到的知识库

然后这样的话呢其实就形成了一个可能是一个服务最终是个服务的购买就是不是不是买了这个冰箱的某个原件是买了一个这个谁修这个冰箱的一个服务或者说就是冰箱本身的某个一个配件我觉得其实大厂在这个里面尤其像爱里这种他在里面他能做的事情就就是他是可以用飞轮来去驱动用交易来去驱动后面的这些品牌把这个知识库给传上来的

这个其实也是上一个时代当时华老师禁止爬虫就写了爬虫协议禁止爬虫来爬我的数据因为他其实在那个时代已经看到了数据资产的价值我想在下一个时代的时候像这些巨头所拥有的用户资产也好数据资产也好

它可能会变得更加好用在知识库的这种加持之下大模型加持之下会形成非常大的这么一个优势但是从创业公司角度来说其实你看我们现在做这个就是比如说你今天你要生成这个广告投放的物料

在这个垂直场景下我对垂直的 procilumar 然后去做垂直的一些就大的你们做吧我们不跟你们玩了我们在你们巨头身位中间我们找一点你们都需要的然后中间又可以跨平台的这种场景然后呢我们剪点小的我们就是你们看不上的我们先做然后也许呢就是可能找到一个身位

我觉得可能是大的巨头之间和小的创业公司之间小创业公司肯定还是有机会的因为现在大的巨头他要去做进化整个新形态的整个流量的

这个流量形态都会发生巨大的变化他们先把那个适配掉然后我们在小的这里面帮你偏转加碗这个也是一个机会吧会有启发就是你刚刚提到一个词我觉得很就之前我确实没在这个角度想过你讲到的其实商业变现的飞轮嘛他掌握的这个这部分最值钱嘛那刚好我这两天我看了另外一家公司的一个分析是那个美国的 open evidence

他是做医疗的但是他跟传统的那些医疗的 AI Agent 不一样就是他不走那个医院采购体系他是 PLG 的是给医生免费用的但是他就他会帮你查那种就是各种病怎么治啊然后那种那种疑难杂症的报告啊各种专业数据库相当于专业数据库吧或者相当于订单员那些东西然后都是 AI 的但是他会在里面查广告哈哈

对定向医疗广告而且是合规的因为他们不不图 C 他们是图医生这是合法的就然后是直接插说你哎你你在查这个病啊这个对应两篇论文然后这个药吃了

所以他的那个那个 cpm 客单价是巨高的然后他是可以靠这个来补贴他的那个商业所以他推的很快因为他不需要走医院采购流程医生可以自己用然后他靠那个那个就可以把飞轮件去所以刚刚我也在想说因为我们刚刚在聊几个巨头嘛其实说白了就是 deep search 这个东西对于巨头来讲

因为其实本质上来讲就是我们三个人说不定都能做出来就是没有那么难了对对这个东西你只要做出来这个东西就是好坏而已但是这里面有一个问题就是他其实用户用一次亏一次钱嗯对他可能你如果真的 deep search 你要真的看 100 个网页然后还帮他去 research 一下然后再做一下深度的话可能几分钱一毛钱就出去了

那还是很吓人的商业的那个闭环不够的话其实你是在背后比如说腾讯好了其实是有也是我觉得腾讯要死命做也是能做的但是真的是划不来的一件事情你把它做得那么好比如说你做到 100 分需要花一毛钱做到 80 分只要花一分钱那大家肯定选一分钱的方案吗

但是如果我是这边的那个 CPM 是足够高的我的商业模式是足够清晰的这边比如说都是跟购物相关的决策那这个时候其实我是可以通过我在里面烧更多的钱来推出更好的服务的

所以这样子的话其实就有可能他的体验是更好的其实是因为我在背后多烧了十倍的 token 那这样子打下去就更难了是我提过个数据啊就是 Google 的广告大概 75%的点击是 shopping 这个品位的

就是我们所谓的叫电商或者零售就是它不达到 75%的点击大概应该 50%的收入是从 shopping 食物的商品这个品类里来的如果你要说从商业化的角度如果今天你要在搜索里拿收入就是最大的一个品类就是电商就以阿里为例嘛对吧就是阿里它其实是主要我就做一个电商但是它的收入可能比通用搜索的百度的收入还要高其实核心原因还是说在商业化的角度来讲商业化的角度

shopping 可能是一个最大的入口是一个最大的收入来源然后你倒过来你看这是 OpenAI 最近不也在干这个事吗包括 Peptex 之前也试过这个事当然我觉得 Peptex 这个事干的不算成功但是我觉得不算成功未必是这件事情本身不成功它也有很多你对这个领域有多深入的了解

以及是说又电商还是一个相对比较深比较重的环节了对所以我觉得如果是从商业化的角度来讲它最终是会跟一定会跟购物这件事情绑定的说话你们有人想过什么做 AI 搜索这件事情因为这个有技术含量嘛我是肯定不想你们应该也想过错了我们去年做过一个 AI 搜索的产品我们现在也在做一个当然都在海外哈

我们内部叫他搜索但是面向消费者的时候没有特地强调他是个是不是一个搜索那你觉得现在比如说我们提到搜索因为现在大家都会往前面加词嘛都是 deep 搜索搜索嘛深度搜索你觉得现在这种 AI 搜索的 deep 搜索跟之前的搜索最大的区别是什么呢或者设计这种产品它本质上其实需要把以前什么概念给放弃掉

它的体验上有什么重大的不一样呢我觉得有两个重大的不一样第一个是 deep 搜索它其实变成了一个叫多步搜索我觉得现在市场上搜索有几类产品大家都叫搜索或者很多人都叫 deep 搜索或者搜索我觉得第一个叫 deep 的原因国内都叫 deep 的原因是因为 deep thick 我觉得国内大家都一定要带上是个深度或者怎么样是为了

因为 DeepThink 火了之后带上深度这个名字会比较好听在海外呢其实大家都没有叫它 DeepThink 对吧海外一般叫它 Search 就是 Search 你如果去看打开 Perseverance 也叫 DeepSearch 好多家叫 DeepSearch 的 DeepSearchDeepResearchDeepSearch 比如 Perseverance 我现在打开 Perseverance 界面它两个功能一个就叫 Search 一个就叫 Research 它其实没有硬加一个 Deep

我一直以为他们两个就是这个然后那个拆 GPT 也是 search 跟 deep research 就是海外其实没有特地强调他是不是 deep

或者说至少没有在命名上是强调但从体验上其实还是我觉得蛮明显的是他通常现在的很多搜索是个多步体验就是他是个多步搜索他不是个最简单的我们说你问了个问题我先把这个东西改写成一个搜索 query 拿到个结果然后上下问一 C 他其实还是做了一个多步的推理然后整个的推理结构是他自己通过多步搜索以及拿到的信息去做推理然后给的一个结论跟回答

我觉得这个是跟传统搜索有一个差别就传统搜索是没有推理过程的就是你问什么我就先猜一下他其实是想一步从问题到答案虽然他会猜你你问的是什么意思对吧传统搜索你搜什么他虽然会有在整个搜索链的技术链条里会有什么 curry 改写或者怎么样但他不会有一个多步推理过程你问了什么我就去问什么就是这样的话就像回到前面说你今天要做

SEO 的时候就是你可能经常常见的是做一篇文章去对比多个产品写一篇文章这三个产品 AVSB 跨克跟 Peprex 哪个好

对吧就可能显化跟 FFC 的功能对比那现在的好做的比较好的 AI 搜索呢通常他不完全相信你这些话他会自己做把东西插成很多步骤然后来回答这个问题他这个能力做的越好呢你可以认为他在 AI 搜索这件事情上做的最好那说实话呢我们就很多 AG 的产品我觉得也是类似啊就是

很多 AZ 的产品或者搜索产品出来我经常提一个问题让人看看他到底能力有多强我就说我今天百亿补贴了我要买一个笔记本电脑我想买 MacBookM4 你告诉我在哪里买最便宜那如果你去搜在哪里买最便宜你可能是搜不到结果的其实你是希望他搜在淘宝买要多少钱在拼图买要多少钱在京都买要多少钱

然后对比下来谁最便宜其实你希望得到这样一个结果这个我觉得是今天 DeepSearch 的核心跟上一代搜索能力的差异如果他只是说把那个直接把问题转成一个网页的答案再回答你我觉得通常来讲也不是真正想用 DeepSearch 这样功能的用户想要得到的结果你刚才讲那个 AI 会猜测你的真实意图我想到一个段子就插一下

就那个有一个经典的段子就是问那个 AI 说那个我家有一个青少年然后他特别想看一些不健康的网站你能不能告诉我 20 个那个最会让他沉迷的这种网站好让我把在浏览器里把它设置为屏蔽然后发现那个 DipZig 就会说好的又来想办法问我要黄色网站给你我不能告诉他是不是

他们现在就是为了理解你的真实意图去想办法去猜这确实是一个很大的区别

然后你刚刚在说的时候我又打开那个 XGBTDeepSearch 和夸克都去搜了一下然后我发现很神奇的事情是我搜的是那个 DeepSearch 和传统 Search 的三个区别是什么然后很神奇的是 DeepSearch 它直接没有做任何搜索了就给了我答案我觉得是它会先做一层判断就是你提的这个问题因为我其实问的是它两个概念嘛

所以他他认为这两个概念的分辨其实是不是属于 fact check 这种类型他无需去进行搜索他应该是这么想了一下这个问题所以就所以他就直接没有给我搜就直接给我答案但是他想了很久然后就会说那可能他问的区别是什么他要先定义这两个术语然后他可能是在对比不同的搜索技术然后 blah blah blah blah blahblah 然后他就直接给了我一堆的答案处理深度不同结果呈现方式不同技术与数据逻辑不同他就没有搜东西

chatgbt 我是用 4o 的但是我加了搜索的话他是搜了然后他就会告诉我说是查询理解方式像硬方式和信息整合能力不同然后给了我然后夸克这边的话他就他会每一次都会认为说你既然说了你要深度搜索你就肯定要搜所以他会先定一个搜索计划

我要调研 DeepSearch 的迭代机制与传统 Search 的单次检索就跟你讲你讲的一样是迭代搜索机制和单单次搜索然后搜索两种搜索方式在信息整合推理方式上的区别搜索 DeepSearch 在传统 Search 上的响应时间结果深度和适应场景方面的差异他先定了一个计划然后去搜了 21 篇东西然后完成思考最后说搜索机制是多轮迭代和单次

然后就推理能力是深度逻辑分析和信息整合啊或 VS 信息整合输出形式是结构化报表 VS 信息列表然后给了一个给了一个报告所以还挺挺不一样的然后这边的话你会发现说他有点像以前第一次用那个 deep seek 的感觉就是你会发现他勤勤恳恳的在自己思考然后他他讲的第一点其实跟你讲的那个点就很像

对问多次的单次嘛最大的区别可能就是这个吧我的起点是这个因为我们当时也做过一些我们其实还有这样的产品在线上但没有放在海外在用就是说如果是个简单问题其实你不太需要

AR 搜索我换句话说这样讲今天你就说常见的比如 navigation 类的 query 我想找一下什么某个网站的首页我想找一下夸克在哪里可以下载其实你也不需要思考也不需要什么整合综合通常你想要你希望它调动深度搜索能力通常是就是你其实是往往是说我们也偷懒我们也没想好这事情应该怎么下手

然后就交给 AI 小助手说那你要不帮我想一想吧我想到我早几天在极客上发了一篇东西那个不过我不是用 deep search 我是用 deep research 的一个方法我除了为了抵抗幻觉之外要用 deep searchdeep research 还有一个我用的需求是我其实很多时候不是要他给我答案我是需要更多的可能性的激发所以我确实是需要原始链接的

大部分的 AI 比如说我们在做新的东西比如说新的一个产品设计的时候其实它的答案往往是不够好的是没有用的但是我确实需要它帮我搜东西但是传统的像百度搜出来的东西实在是不行我会用 deep research 然后让它比如说这个领域帮我找到比如说 100 个 KOL 然后以关于这个我感兴趣的话题的他们的最鲜明的观点和文章然后我就浏览这 100 个

留下这 100 个之后的话我会点开中间可能有七八个是我特别感兴趣的我就会点开那七八篇原文

然后我看看的时候我就开始做摘抄把一段一段的话抄到一个那个文档里面然后抄完之后的话呢我会对着那个 get 笔记因为 get 笔记它的那个语音识别还可以然后我对着 get 笔记就说我看到这段话我的想法是什么就把这段话我为什么摘抄下来然后他我觉得他哪里好然后就随口讲一下他会把它整理成那个通顺的文档

然后我再把这些通顺的文档统统一的再重新发给那个 AI 然后说这些是我的一些感觉然后你照着这个方向再帮我做一次 Bif research 然后再帮我去把类相关的那个知识再重新整理成一份报告再搜到更多的这些这个方向的东西

然后他就会比较理解我想往哪个方向走了要不然的话他就是完全散的嘛就相当于有点往复的在用东西第一次用 deep searchdeep research 其实是为了快速的获取更多的信息源然后让他有一个相当于一个减速然后让我点进去

然后的话呢我会好的东西拆出来相当于让他看到说 100 个里面我选了哪 8 个以及我选了哪些条相当于做 future out 吧类似于让他知道我在想往哪个方向想然后再让他去深层次的再做一层相当于除了他的所谓多步迭代他的 search 的多步迭代之外的话我人肉的再加了一层那个多步迭代让他跟我 line 到一起我也会这样子来使用对就一种比较奇怪的一个用法

你们在用 AI 搜索有什么奇怪的用法吗我听完你这个我觉得就是说其实这个时候你不是在把它当个搜索用吧一天来讲搜索的概念已经比

在有 AI 之前那个 Google 那个搜索概念其实已经不太一样了你今天可以给他一个非常开放的命题所以我一直觉得他比较像一个 PA 就是他像一个 Personal Assistant 然后你交给他是个任务但是呢他也不一定全都能完成然后完成了一部分之后呢相当于你找了一个实习生帮你调研了一堆资料他给你讲了一遍你抽出你想要的然后就是在这个过程中你冲到了一个超级 AI 做了一下

分析跟总结然后又扔给 AI 下一个小的任务实习生汇报了然后我在过程中不断的 PUA 他然后告诉他说第三页这个点不错第七页给我删掉然后什么什么的你都没有理解我其实是要在这个方向上把它 PUA 半个小时然后说好你回去重做我分享一下其实刚才马斯说的我最近因为在写我们自己公司的商业计划因为前段时间我们已经开始

第一阶段已经差不多了现在开始往第二阶段走然后我因为是产品经理出身其实我写商业计划尤其是每次写到我那个要就是整个商业计划书它整个撰写的时候其实是我在写产品那一块或者写那个用户需求价值这块我总是能写得很好

但是到了这个什么投资回报比然后融资阶段等等就是相对比较偏财务和那你让 AI 写它可能打货了对你看这个时候就来了我其实不是把 AI 当一个实习生用了我是把它当一个大佬在用了比如说我要写一个商业计划说我会告诉他我的整个思路我这提示词可能会有个 500 字左右我用夸克然后来去把整个的这个思路输入进去输入进以后看那个整个我应该怎么怎么做

他那段其实比他下面那个出来那个结果对我来说还要有用所以其实我一个是把他当大佬用一个是把他当就是这种灵感胶囊在用就是这个大佬其实带着我在思考因为他里面其实已经训练出来这个今天作为一个 FA 他应该怎么考虑作为一个 VC 他怎么考虑作为一个 GP 怎么考虑这个问题

然后我会来观察这里面然后他白货的这个结果你会觉得太离谱了这个数肯定达不到但是他那个框架其实是够我用了但是在这个框架之下我会再去修正他就是这个时候你说把他当实习生也好或者当大佬也好反正一个不太可靠的大佬我会再用他再进行一次修正就是

到每个环节再修正再修正再修正当然里面也会去就为了避免换接问题我会再去点开里面那个每一个那个网页的链接看看他的那个信源是来自于哪里这个信源因为有些可能是自媒体的有些可能是这个相对比较权威的一些一些信源对然后再结合我自己的东西反正就东拼西凑

但是比以前写这个商业计划书的效率要或者说叫体验要轻松多因为起码有一个就是不太靠谱但是又相对专业的大佬在旁边你可以随时对他进行这个

这样的一个使用然后结合当然刚才你有一点我觉得就讲到我觉得非常重要的一个地方就是如果互联网上的信源或者说历史的数据历史的文章没有一个新的定义新的文章或者说准确的这种信息你用 AI 它得到的结果那一定是前人没有的一个比如我今天要定义一个 AI 营销生产力交易平台这个东西之前没有

然后但是他会根据这个词的温度然后去推测嘛去弄这些东西但是你会发现那里面基本上都是都是有问题的因为之前没有人定义过它但是如果是你要是写口水话比如说之前我也观察过就是就我其实之前我们帮助过某一家这个做 AI PPT 就是一家企业在推广就他那个已经形成商业飞了就非常赚钱 AI PPT 是 AI 领域里面

最直接赚钱而且已经形成商业费轮的一个机会这点让这是个结论因为每每帮一次他们推广转发的效果都能够他们再进行再一次的赚钱然后再看这里边啊就是你会发现其实今天用户会搜家长会 PPT 该怎么写啊叫家长会汇报 PPT 该怎么写很明显的是一个

家长要去那个参加家长会了可能要去写个汇报就这种口水化包括那里面就生成这些东西其实是非常好用的就是因为有很多个家长的数据在这里然后很多个家长的对你会发现这个用这个东西其实就是有人会把它当成一个就是的

就我刚才讲的大老级的这个顾问有的是当上一个实习生有的是这种就是口水化但是很通用的很这种这样的常规的一些内容的生成对这个其实取决于当前这个领域它是一个已经比较多数据然后也比较在线化能够搜索到然后整个那个结构也比较清晰还是说你在一个非常前沿的领域但是没有这块的太多的数据对我觉得是这样的一个用法

你刚讲到那个上一计划书到时候你如果是 AI marketing 要融资的话我们可以聊一下我可以把计划书就是经过这种不靠谱的 AI 大佬和我的这个我发给你看一下因为

你用 AI 把它那个变加了很多口水画然后我再把它丢到 AI 里面说请把他的那个核心要因给抽取出来然后你刚刚讲到商业计划书我突然想到有另外一个我用那个 deep search 的一个真实的场景也是在商业计划书但是不是不是让他编口水画反倒是让他编真实的东西

我最近在顾问硅谷的一个 AI 公司然后他们都是字节系的人然后就发现字节系的同学有一个非常大的优点是他们做任何事情他们第一步是收集情报就是他们讲所有的事情都会说我去搞点数据

然后我去查一下什么什么什么东西然后你就会发现他们就是我们经常会拍的拍脑袋想到一个点子然后像我这种会讲道理的人就会讲出一个什么人类的未来就是这个方向的道理对吧就会就会开战但是他们就会说哎那这个哪些数据是可以参考的有哪些行业数据哪些产品值得去看一下有哪些什么东西可以去搞一下

他们会很在意就是商业情报这个东西然后我受到他们启发就强制性在自己比如说我们孵化区也会有很多项目就会强制性有一个流程就是去搜索相关的产业情报最简单的产业情报其实就是用 deep search 和 deep search 做的我举一个虚构的例子比如说我们要在东南亚推一个完全虚构的例子就是东南亚推一个手机壳比如说它是藏传佛教的

然后的话他手机壳背后是电子墨水瓶显示藏传佛教的比如说每日经文啊假设是这么一个东西那如果我们就会开始做嘛对吧就是开始什么 MVP 什么的但是实际上你如果丢到 deep searchdeep research 里面的话你会发现说你就说我要做这么一个东西告诉我所有可以给我借鉴的历史上发生过的类似产品他们的情况成败去他们交过的学费全部给我搜一遍

然后他自己会去想什么叫做跟你相关然后这个时候有的时候打开了我的眼界就比如说我刚刚举的这个例子的话他可能会在东南亚找到他可能会找第一个他不光是东南亚他会去找别的国家第二个的话呢他会去想说你这个产品它属于哪些类它可能属于宗教类他又会把各种宗教类相关产品都看一下然后第二个呢他除了手机壳之外他会把所有的饰品类的都看一下

然后他还会认为他可能是跟屏幕相关他会把所有的屏幕相关看一下然后他又会是你们是每日经文他就会把那种类似于那个 motivation 啊什么圣经 bible daily quote 啊像 verse 啊 daily verse 这种 app 也去帮你看一下

所以他相当于会把你的产品的维度比如说打开成十个维度然后这十个维度上他每个再发散一下然后他再帮你去做搜索然后再把这些相关的比如说三年前有一个什么什么产品他死掉了他原因是什么你就会发现啊或者说哦几年前有一个什么产品火了然后然后他当时火的那个点是打中了你会得到很多启发

所以的话我也会用那个 deep search 来做这种相当于大规模的但是是发散性的这种商业情报收集然后换不同的角度让他去搞然后每次他搞了 100 个可能里面也就三个是有用的但是那三个就真的很有用就是你会你会去自己在让让他说那你深度研究一下这家公司他起来不起来 pulling 说干嘛每一步发生了什么他的历史时间线是发生了什么就都都是有帮助的

突然想到还有这么个用法所以你要做的这个东西说不定也可以交给他然后你把你的商业 BP 给他你让他把所有可以已经帮你交过学费的那些先烈或者先被全部找出来一下可以抄一下我

我是这样我接下来说的这个主意可能就顺着你刚才那个点讲可能是一个很危险的一个可以落方法是这样的就是我其实也会研究商业情报但是我研究商业情报的最好的方法是招聘今天其实很多人他会去投机理简历的时候其实很多同学包括今天早晨我还接到一个同学电话

他说我老师我以前这个项目的那个数据能写到哪里我说你大致就写到什么程度比如说某普普互联网教育公司你做过什么什么但是你不要写更细你不要提人家品牌名字你不要把人家的真实数据给转化出来其实今天如果你比如说我们在招聘的时候我们通过首先我们讲合法来源得到的这些简历然后你去把精品的这些

简历如果他们有投递的话你得到了你这个信息其实是有一个非常深的情报的一个研究我有很多决策都是这么做的比如说我今天想建一个大规模的爬虫体系然后我就看就找了很多这些人去聊当然我们可能有确实有这个需求也有这个人的需求我们要招嘛

但是其实你会发现国内有十家公司都在做这个东西然后他每家公司大概的他的历年收入情况等等就是我突然在想就是因为我们原来人类去阅读这件事情的这个这个速度啊其实是很慢的但是如果像未来比如说我把这些东西我都丢到快课的网盘里面去然后呢我的文档啊我快速的总结总结这件事情其实它是没问题的像一把刀一样反正你今天你是用来

去砍人还是用来去这个剁菜那个都是这个用户用自己用的一个用法但是

但是的确有大规模的这种信息的采集然后文档的收集建立商业情报也好这个品牌的相关的一些东西也好当然我刚才讲的就是那不合理不合规很危险的用法可能会有人但是也是瞎讲啊我们不会错的啊就是有人发送这种虚假的招聘启示然后呢他去以很高薪的职位去收取这些简历然后获得竞争对手的情报然后把它再整理出来

这样商业情报的整理和刺探会变得非常的

高效率甚至可以做成一个自动的 A 型车然后自动的去收集这些信息去发送每日的每月的这么一个竞争的一个情况这个还是我这边呼应你一下讲一个完全合理合法的我们自己的做法因为说实在的就是很多的对那个行业里面的数据的话其实还是要比较高层一点的人有些在市场上比如说通过 boss 直聘啊什么的就比较难找到嘛

那这个时候的话呢就是我们反倒发现说通过小红书是可以找到的很神奇 linkin 可以找到一些小红书可以找到一些那这个时候的话呢我们会组织一些闭门的 meetup 闭门会议然后就大家针对一个专题我们会来进行讨论比如说我们曾经就讨论过宗教类的讨论过文生饰品的然后讨论过那个音频类的

那一次然后发现说第一个就是如果你自己有一个话题比如说 notebook.com 那当时是很火嘛然后我做了一个深度分析我来分享了然后还有些时候其实我们也没有什么主菜就完全是靠大家但是好像大家现在也挺想跟人家深度交流一个专定向话题的所以那个去挖人也没有那么难找人

然而然后找到的人的话他们其实对于自己公司的数据分享也是很保守的但是他们都非常慷慨的在分享别的公司甚至于上次那个有公司就把另外一家公司的营销的啊我还各种数据全部在那上面全部说了当然是一个闭门会议嘛所以就没有道德问题但是邀请的人都是我们严格审核的都是不错的要不然就是科学家要不然就是公司里面确实是指导很多事情的实践的创业者

对然后我们试下来好像还不错然后最近我也会继续做这种 meetup 然后我们现在在在一个很奇怪的有点像西部世界的方向上有了一些兴趣但是这这次的话呢我就先可能会找一个特别大牌的人

他也很有兴趣然后我就打算也就挂鸡毛当令箭就只要跟对方说是可以跟他聊我相信大家就会跟我聊不一定但是就是那些科学家但是只要说跟他那个人会出现我觉得这些人就都会过来然后我们就也有旗子然后组 meetup 每次组五六个人然后就可以 meetup 这样子也是可以收集信息情报的

但你刚刚提醒了我就是说不定我们找人我们找人之前还是用比较传统的方法同时他在小红书上去搜在 linkin 上去找但是我刚刚在想说是不是可以用那个 deep search 来找

让他帮我去比如说我就告诉他说我其实是需要我要做这个领域然后我对这个领域感兴趣然后我现在要做小型的闭门会然后我可以邀请哪些人能不能帮我去思考哪些人是值得我去聊的然后比如说帮我找到 100 个这样的人你自己去思考说哪些人是适合的因为我们自己的思考会有局限吧

到其他家的那个内部流程他不放出来夸克是放出来的像夸克他就会自己去想一遍说那哪些人可能适合嘛然后我应该在哪里去找嘛他可能就说可能不见得是在找红书是吧那可能是在别的地方他去找然后他找完之后给我一 list 那我这样子再去一个一个可能还是得靠人去当然最后如果他能用 agent 帮我约就更好那这样子我搞 meetup 也是可以来做商业情报

对然后就是也不一定要的是情报有的时候我们要的也是 insight 一方面是为了挖人你以后要不要创业啊对吧很胜口味去要创业的话要不要钱再问你一个问题啊就是就假设是你在创业就是在做一个搜索的话那现在有什么机会吗刚刚感觉跟吴凯聊下来的话会觉得说其实

没什么奇怪第一个我觉得先不要去做尝试做通用搜索我觉得通用搜索肯定是没有机会的

就是我觉得国内国外都没有机会就换句话说就像 Pipelacity 其实今天已经涨得很大了我觉得机会也不是很大那对你从市场看机会就几个嘛海外可能 Pipelacity 抢了一个先发它可能但是我觉得往后怎么做其实也挺难回答的那我们看到几类一类是在做通用搜索的很多在做小渔种或者说独特的国家

做什么日海呀做什么中东呀那你说你要做中国的通用 AI 搜索美国的通用 AI 搜索我觉得是没有啥机会的第二个呢就是我的结论也是不要把搜索当成是个单独的问题所以我称之为说搜索其实是过去这个科技时代带来的一个很强的能力嘛

所以你一旦到垂直的场景我觉得其实有很多融合了搜索能力的场景是有价值的最近有人做了一个产品我觉得也挺有意思的叫 DeepWiki 他是干什么呢他是说你有一个代码库你有个程序的代码库他帮你根据这个代码库帮你写一套 Wiki 的文档

帮助你能够理解这个代码库代码库是一个例子啊那你可能也有一个比方说医疗的数据库或者怎么样它其实是利用了上下文信息加传输

垂直的上亚文信习家 AI 的能力生成了一些有价值的内容方便人去理解或者阅读但这个呢通常是比如 DeepWiki 它通常是针对比方说写代码这件事我觉得一旦到很多垂直场景比如你到法律这件事情其实是大量的工作也是搜索在哈维呀或者说其他的一些比如说密塔他们也做了这个法律写作的工作本质上它是我背后有一个垂直的巨大的知识库

我需要针对我的问题能在知识库里检索出相关联的可能是案例文书或者法条然后来回答这个问题你只要找到一个有足够高价值的垂直领域其实你能把这个事做出来我觉得就有机会假设你今天要装修你家的

布置你家的书房今天的一个通路搜索是不是一次能帮你解决的非常好其实很难的如果你做一个垂直细分的搜索你有可能是能够做好的那可能布置一下书房这个问题太小众了那我觉得对于一个女生来说我应该买什么衣服适配我个人的

身材肤色工作它其实也是个 deep search 的功能未来有可能通用的也有可能把这些领域给吃掉但是阶段性的这个是时间和机会可能是在的一旦阶段性这个时间和机会在你最后是有可能像像我们刚才说携程它背后有它的数据跟商家对不对它最后能把这个位置占住我看到的其实大家在做搜索其实大家本质上都在避开

真正的巨头吧就没有人在中国市场说我要做个通用搜索就是来硬钢夸克的没有人在美国市场说我就是来做个通用搜索我今天就是要硬钢一下 Google 的我感觉现在没有人在干这个事或者这样讲我觉得搜索也好浏览器也好其实都在逐渐的变向一个

变成一个 agent 只是说这个 agent 中搜索是个非常重要的能力记忆跟找资料知识的这个能力其实还有一个思路就是怎么把它给用起来嘛也不一定是竞争性的思路我其实这周在做一个实验就是把它用起来这周不是那个 notebook LM 可以输出中文了吗然后我就让那个助理的话他开了两个新的播客的号然后其中一个是叫做 100 个优秀 AM

AI 产品还是 AI 创业公司我忘了然后就开了一个新的播客如果我要做这种播客比如说那里面可能有一集就是黑镜它是怎么做起来的 AI 产品对吧如果是我们自己来做我们可能就要先研究黑镜我们就会去搜索然后搜索完了我们会要点开号我们去先定搜索策略比如说先定搜索黑镜搜索什么 startup 搜索它为什么成功然后去找

然后找完之后我们要去阅读阅读完了我们要做笔记做完笔记我们两个还要约个时间还要聊聊完我们还要录音还要麻烦严格去剪辑然后再上传然后再做对吧这是原来的流程但现在的话我让那个助理在做的事情其实就是就直接在那个夸克里面就搜说比如说黑镜是怎么做起来的

他就会去把它拆成说哎为了他你要了解这个你就会要去检索黑镜早期市场方法论包括 fiber 什么服务测试用户访谈评次与涨化机制我要调研其核心技术架构演进我要去分析病毒传播具体策略我要去查询融资线我要去探索当前 AR blah blah blah blah

他就会讲一堆这种他就会定一个计划定完计划之后他会看 97 篇文章然后基于中间 19 篇我也不知道他为什么要删掉那些可能是质量不好然后他就会生成一篇长文然后生成一个报告然后这个时候不光是他生成报告然后他还会把那个来源的信息放在那个网页的右边

然后这样子来用的话呢我就会让让他说那你就把进行报告完整的贴给 notebook lm 然后呢你再在那个全部来源里面的话挑一些也贴给 notebook lm 就相当于把那个综合的信息和一部分优质信息源都贴给 notebook lm 然后在 notebook lm 里直接生成那个那个 audio summary 嘛就是生存播客嘛然后这样子一期播客就做好了

然后试了一下效果还蛮好的对对对我们现在已经做了几期了但是那个账号好像还卡在这我估计等我们上线的时候这个播客也就不可以就上线了应该一天更新个时期没有什么问题吧对但是如果是我们做这幅轨道做到什么时候去但是现在的话就相当于他把从你的选题到如何制定搜索的方法到去搜到去看去内化去研究这些东西全做完了嘛你就一半的事情交给帕克去做

然后做完之后你再把这一堆东西取过来剩下一般东西丢给 Google 的 notebook LLM 去做然后中间人在做浇水然后把它给黏起来然后就整体上来讲也不是要竞争策略而是说哎那既然这边两头现在都是免费的嘛对吧那我就把这两头免费的都用起来然后我就可以大量的生产内容

我觉得这就会带来下一个问题就是对 AI 搜索的难度又提升了因为互联网上 AI 申请的内容又大幅度增加了那比如说我们在做那个播客的话就是关于黑镜是怎么做起来的啊这样一个播客那原本的话你就是要去搜一堆关于黑镜的知识嘛那你鬼知道怎么搜就会搜黑镜啊什么成功秘籍然后什么创业路径你就只能这样搜嘛就是真正知道该怎么搜东西的人有好的一个搜商的人其实挺少

但是你如果是直接把它丢到夸克里面他就会自己去把它排出一个框架说我会先搜黑镜的早期市场方法论包括什么 Fiverr 服务测试用户防误频次反馈转化机制其实这就是一个搜索的能力是一种高的很高的一种搜索商我的意思是这样就以前我们讲要有智商有情商对吧

但是现在其实很多解决问题原来就是靠搜索引擎嘛你搜一下说有些人就是搜得到有些人就是搜不到答案但是所以以前有一种说法说你找一个人他搜搜伤比较高这个人解决问题能力就比较强但是现在其实有了这个现在 AI 搜索之后呢其实你对这个能力要求变低了因为你 AI 搜索引擎本身有高搜伤你可能给他那个

非常模糊或者宏观的问题它其实就能够把它变成一个搜索计划对吧你就像马斯刚才说的这个黑剑说我们要去找他他是怎么做起来的对吧这其实是个很宏观的问题你说你像搜索引擎里你说黑剑是怎么做起来的你基本上只能看到 PR 文章或者说你找不到文章

但是现在的 AI 搜索呢因为它能就是交互迭代的去搜这些问题嘛所以通常来说它会说它会列个计划说那我先去看说黑镜的流量来源是在哪里它是什么时候开始活起来的然后它这个用了哪些这个增长的手段可能综合拿了 20 篇文章然后最后给你一个结论

但是把这个一个宏观问题拆成这个多个具体的搜索计划,然后总结这个能力,其实是这轮 AI 产品一个比较独特能力吧,就相当于原来对人的这个搜商的要求,转成了对这个工具的搜商要求。这样就是我们原来的这个搜索引擎啊,因为比如说以前我经常很垃圾的跟我老婆说,我说你看我能搜到你搜不到,

那很多时候呢其实就是在传统搜索引擎里面我们使用的实际上是关键词的一些技巧

那这时候可能比如说本身你如何去对你的问题进行一个关键词的描述还有一些很细的一些用法比如说我要加上双引号然后在各个关键词之间就是有时候我会很嘚瑟的去表演啊你这个你看我这个关键词和这个关键词按的在什么什么并且打开高级搜索我要限定在哪些网站里边啊比如说这个 site 是什么什么网站我得到一个结果就是可能在这个时候呢我的

这个搜索的智商分数可能是 30 分然后这个不太会用的这些朋友们可能他们 5 分 10 分其实但那个 5 分 10 分基本上是满分 100 分的话基本上是绝大多数人的一个能力了很多人就是只是会搜一个非常简单的关键词他们其实没有一个很完整的一个如何使用搜索引擎因为我比如我会去研究搜索引擎它是怎么一个工作原理然后甚至知道哪些网站会更靠谱

这是传统速存器普通人和会用它的人这中间可能会有一个很大的一个差距但是现在像夸克这种这种 AI 速存器出来以后啊它实际上是把原来的这种

呃我这 30 分已经都给打趴了可能直接干到 100 分甚至 300 分去了因为他其实是一个首先是一个多步搜索他会规划整个完整的框架他会把你原来的这个整个能力啊给你建立起一个分析体系然后再分布去搜索他实际上是有点像将原本部分人的高搜商给他去平权掉了让搜索的这种搜索能力平权到每一个使用这个 ai 搜索的这个用户的手里所以

现在大家得到的答案和得到的一个信息的总结都差不多了对我理解这个实际上是新的 AI 搜索引擎给到的这个普通的这个用户的一个高搜索商的一个能力

这是我的一个理解对啊对啊对啊播客其实我们最近也做了一些那个内部孵化了一个小小东西也在做一些播客的一些尝试但这个就是个 demo 就会比如说你给他提一个问题比如说他提一个关于 deep deep search 的问题然后他会一边跟你讲但是他会引用各种播客的内容帮你拼成一篇播客

就比如说我们讲完这一期然后老在说 deep search 他又会把我们的话比如说引用了一段那个吴凯老师的话说 deep search 怎么样然后他又会说可是有人事实反对意见的然后再引用了另外一段因为 poke 引用了那一段话然后把它拼起来是音频版的 publicity

也做了个这种 demo 的产品然后如果用这种方法的话理论上来讲你一个晚上也是可以出一万个博客只是有没有价值现在创造价值比较难做出东西实在是太容易了对就刚才那个垂直搜索领域其实还是有创业机会的就这里边我稍微再补充一点我看到的一个信息就是就拿我们广告营销行业里面来讲现在非常直接的有几个一个是电商就是电商广告一个是游戏广告

还有一个是短剧的广告就这三大块

电商因为占了 50%以上的整个的广告的一个情况所以其实会有很多人去搜电商的广告素材就我今天是一个电商广告的一个比如我是卖大米的或者我是卖羊毛衫的或者说我今天我不管我要卖什么我就先看谁火了谁火了以后我去搜这一块内容然后再来跟他进同样的货其实是有一批人在这么干的就白白电商他们就是先看什么内容火了

然后我要去把这个内容通过各种方式变成我的内容当然不完全是说我要把它搬过来而是我要去进行这个结构的防写啊内容的这个等等然后在因为我们中国的这个供应链真的是太太强大了你想要什么东西都有

所以呢他们有一批人在做这个事情就光这个叫广告素材的这个搜索和匹配这件事原来用的是传统形态嘛但是其实他那个匹配他里面的比如画面呀内容啊其实还是蛮蛮难的一个事情那 AI 呢加了以后现在其实我没看到有还没看到但这块其实就在原本传统的素材搜索场景下以电商为例应该最少养活了

五到六家吧做素材搜索的这样的公司一年大概营收应该在一个亿左右但是某些公司呢可能前段时间比如小红书前段时间就把夏门某公司给告了就是因为他爬数据就是就是他他爬了这个红书的数据然后他再去卖啊

但本质上呢其实他爬了数据以后他是为了更好的这个提供搜索的服务嘛再去下载素材然后再去做素材的二次的生成游戏也一样也是一样的一个一个生态也可能也是几个亿的盘子然后有几家公司在那啊

去分然后短剧也是一样所以你能看到每一个垂直领域里边啊他基本上他把他前面的这种啊叫素材的广告素材的这个获取再到生成再到分发再到整个投放他形成个小闭环了然后哎

哎这个商业场景就就让起来了然后哎呀加持以后呢会让整个素材的这个就这这个小币环的搜索会变得更加的快当然这个里面也有一些这种数据数据上的一些风险问题当然其实跟刚才那个号数讲的是类似的但是他那个场景会更好一点那个法院嘛把

法律文书啊包括历史的判例啊等等这些东西就像每一个人可能都拥有一个螺旋老师的这个能力其实会在垂直的这个领域但我觉得像夸克还有其他这些大厂他们做的产品啊他们有可能会再加上一些比如说今天我要做品牌分析

然后可能我检索了一些数据然后我再有一些品牌比如他的卖点啊他的什么这个消费者的需求啊痛点啊什么还有一些什么上位词下位词啊等等这些东西他可以做成一个垂直的智能体然后去服务这个场景所以其实创业公司从垂直往上走然后那个大厂呢把这个大的这个盘子吃完以后他们可能也会移动市场的形态

可能是跟其他的这种开发者一起那要不然呢就是自己全吃干妈净但我觉得反正如果我们看下来就是阿里的这个生态目前应该还是比较因为我原来从里面出来就是还是比较开放它是以一个生态的方式就可能会有更多的这种机会释放给比如说今天写商业计划书这个智能体的开发就交给 MAS 了你们大家可以做这个事情对写这个法利这块可能就交给浩叔了

我觉得可能会是这么一个演进的一个状态这是关于 AI 搜索商业这块的一个感受像你刚刚讲的那种搜索还有一个就是跟现在的不太一样的地方就是它是更主动积极的

这有些时候其实我不是在搜牛仔裤我是在搜最近有哪个牛仔裤的广告比如说效果特别好有什么值得抄所以他得理解这个东西到底要去找啥以及他每过三个小时可能就得去找一找然后把它给弄回来

他衡量的那个最终那个数据它是不一样的比如他要看人家这个这个广告的销量怎么样点击率怎么样评论数量怎么样然后从这里面去进行排序那这里面的话其实价值就更大但是它就相当于前前后后都要打通所以这样子确实就不

不是一个通用搜索做的事情,通用搜索也可以做了,他也可以帮我比如说比如说我在那个 CHAT GPT 里面也设了一个 task 是让他去比如说比如说假设就假设我最近比较关心工业的 AI 的话,我是可以让他去每天搜索一下 36 克有没有工业 AI 的最新文章,有的话他告诉我一次这是可以做到的,但是做不到你说的那么细的事情,所以

垂直好像确实是可以再做深一点就在我刚才讲的广告投放市场里面它是一个开放竞争的一个情况如果今天你的数据比别人晚了一点哪怕就晚了一个小时你用的这个数据可能就最终的转化效果就被别人拿走了所以大家会无限追求有点类似像股票高频量化交易里面无限追求跟交易所之间对接 0.1 秒

就是谁离交易所最近谁能最快的把这个广告交易订单给他那个股票这订单给他下掉然后去赚取这里面的套利就是广告其实本质上它就是个流量套利行为所以在这个场景里面是有很多这种特性的也就是垂直肯定会还是能让我们小公司有口饭吃的好的呀那个是我们今天主要就聊聊聊搜索嘛然后我们自己也会用也会考虑这边有没有创业机会然后最后感谢吴凯老师留了个光明的尾巴哈哈

过程当中讲着讲着就是说数据也是大肠油然后个人数据也是大肠油但是讲着讲着说我们垂直做透一点对你看我最近都去看工业了对吧已经躲到多垂的地方去这些还是有戏的然后大家也可以多用一用 deep search 的功能包括你看我去

用这么荒谬的方法做播客都开始试起来了对所以还是会有蛮多的用法的可以把它都试起来试起来试起来搞起来那今天就这样子然后下次接着再聊大家那个记得关注 AI 炼金术我推荐给朋友们对对对你朋友如果是做 AI 的然后搞产品的多创业的反正都推荐给他吧对吧推荐 AI 炼金术可以多赚钱谢谢吴凯老师

然后欢迎大家订阅收听 AR 连结束拜拜