编辑 | 伊风
出品 | 技术栈（微信号：blog51cto）
回到一年前， Perplexity 可能没想到自己押宝的这条赛道如今挤满了人。
毕竟，直到今年 4 月，这家 AI 搜索的领头羊才刚刚迈入 10 亿美元俱乐部。
然而就在上周，谷歌和 OpenAI 前后脚发布了新的 AI 搜索功能，大有打擂台的硝烟味。一下子，所有注视着 AI 发展的目光都吸引过来了。紧接着，Meta 也被报道要来搜索领域“分蛋糕”了。
这背后的原因无非有二：一方面，是搜索太赚了，被苹果说给钱也不用的微软 bing，仅 3% 的市场份额，就能赚到180 亿的广告收入，而且是低边际成本、高毛利率，做成了就躺着数钱；另一方面，AI 这条“鲶鱼”，让大家看到了搜索重新洗牌的机会。
领导 Bing 的微软 CEO 纳德拉曾经说，搜索引擎是互联网中最难攻破的市场，绝大多数用户都不会更改他们的默认搜索引擎。
这话真被奥特曼听进心坎里了，在浏览器搞了个插件， 直接把谷歌的搜索框屏蔽掉。
紧接着，Perplexity 也跟进了这个趋势，申请成为你搜索的“第一顺位”。
看来，原生 AI 搜索想要取谷歌而代之的野心，装都不装了！
但是，想要战胜霸主谷歌，从搜索的版图里存活下来，不是一场轻松的事情。
1.强如谷歌，为什么也不能在壁垒上“躺赢”
2023 年，纳德拉出席谷歌反垄断案庭审，只因他是最懂谷歌有多难“杀”的人。
在微软Bing（必应）推出15年之后，谷歌依然是无可撼动的搜索霸主——在全球搜索市场的份额高达 90% 以上。
作为先行者，谷歌积累了深厚的竞争壁垒，将试图挑战他的人斩于城墙之下。
前者决定了谷歌一骑绝尘的搜索体验。作为搜索引擎最大的护城河，为了“占据”足够多的数据，谷歌每日处理的网页数以亿计，且一刻不停地抓取、索引和整理这些信息。自建的索引库造价高昂，谷歌每爬取 1000 万个网页需要投入百万级预算，“烧钱”指数足以让中小玩家望而却步。
而后者则保障了谷歌商业模式的运转。作为主导的搜索引擎，谷歌拥有更多用户规模和数据。这意味着在谷歌投放的竞价广告能获得足够的曝光和更精确的定向分发效果。自然有更多广告主愿意为谷歌“投币”。
然而，壁垒不只是谷歌能走向垄断的全部。
“如果这些网络效应如此重要，那就无法解释谷歌在推出时，是如何战胜规模更大、用户数据量更多的搜索引擎，从而成为霸主的。” 亚马逊公共政策（EUPP）负责人Jordi Casanova，在他的研究中指出，谷歌的真面目更贴近“创新的先行者”，而非“懒惰的垄断者”。
回顾谷歌多年前“超车”前任霸主 Excite（注：1995年上线的搜索引擎，在90年代末期一度最流行的门户网站之一） ， PageRank 算法的诞生功不可没。这一算法由谷歌联创 Larry Page和 Sergey Brin 发明，使得搜索的相关度得到巨大跃升。
反观当时风头正盛的 Excite，似乎对这项技术创新不屑一顾。Larry 回忆说，他和 Sergey 曾经差点把 Google 卖给了 Excite，当时他和 Sergey 一起给 Excite CEO 做演示，打开了两个浏览器窗口，一个是 Google，另一个是 Excite，然后他在两个搜索引擎中输入了同样的文字，Google 成功地返回了相关链接，而 Excite 没有。但是，Excite 的人看了之后，却说是因为 Larry 的搜索词不准确。Larry 回答，“我只是个用户，我没有犯错。”
即使稳居“老大哥”之位多年后，谷歌在研发也丝毫不敢懈怠。
从数据来看，2023 年，谷歌（390 亿美元）和微软（260 亿美元）之间的研发费用差额为足足 130 亿美元，即谷歌的费用比微软高出 50%。Jordi Casanova 还对两家公司的研发支出做了定性研究，发现谷歌的大部分研发费用都用于搜索服务，而微软则不然，综合下来，谷歌搜索远比必应的投入“财大气粗”得多。
就像若干年前的 PageRank 算法一样，AI技术再一次将搜索引擎推向了“十字路口”。
根据 Gartner 的预测，到 2026 年，随着搜索营销的市场份额被人工智能聊天机器人和其他虚拟 Agents 所取代，传统搜索引擎的搜索量将下降 25%。
在如此压力之下，谷歌们当然也想全力冲刺 AI 搜索。但不同于以往的渐进式创新，谷歌想要“革自己的命”，真不容易。
2.谷歌、百度的AI搜索近况：概念上高歌猛进，行动中缓缓图之
“我对AI搜索保持乐观，因为人类的好奇心是无限的，在搜索这方面，谷歌比其他任何公司都能更深刻地理解这一点。” 谷歌CEO皮查伊如是说。
刚刚过去的第三季度，谷歌搜索部门的成绩单也许印证了皮查伊所言非虚：该部门收入增长了12%！
对于谷歌这样的庞然大物来说，其表现不可谓不强劲。在产品维度上，谷歌近期宣布 AI Overviews in Search 功能将继续向全球 100 多个国家和地区扩展，总计覆盖 10 亿月活用户。
然而，资本对 AI 会冲击谷歌核心业务的担忧仍未停止。
因为做 AI 搜索，谷歌总在两难之中：必须要拥抱AI，否则就会过时；必须不能过度，否则难以保障搜索结果的准确性与多年的商业模式不被 AI 破坏。
先来看内容方面，谷歌搜索的 AI Overviews 自推出时就风波不断。5月，该功能向美国用户推出时，出现了“加点无毒胶水让奶酪更好地粘在披萨上”、“建议每天吃一小块石头”、“奥巴马是第一位穆斯林总统”等一系列让人啼笑皆非的回答。
这些错误回答，或是因为模型幻觉，或是因为谷歌检索到了“美版贴吧”Reddit中的抽象帖子、洋葱新闻等等，将这些高点击的内容，不经核查地“吐”给了用户。
外媒毫不留情地批判谷歌该功能是“ garbage in garbage out ”。相比之下，Perplexity AI 为代表的原生 AI 搜索似乎靠谱得多。
在搜索结果的排名上，AI 的加入也使得原本就饱受诟病的搜索引擎优化（SEO）更混乱了。
欺骗谷歌的算法变得前所未有的容易。研究人员发现，使用引用、统计数据和以权威语气写作的内容，更容易被 LLM 生成的内容引用。在 YouTube 上，输入 “seo with ai” ，就能看到数十个教程。
此外，谷歌的 AI overview 可以直接将中小网站的内容重排为答案，让用户无需点击链接。这对于内容创作者来说，是一项沉重的打击：网站上的有机流量迅速减少，许多小型网站摇摇欲坠甚至直接“断更”。
AI 搜索是否会对谷歌的内容生态产生更大的负面影响，我们尚未可知。但是，皮查伊目前给出的“**”答案，似乎缺乏逻辑和数据，很难说服观众。
“而通过 AI Overviews，可以给人们提供更多背景信息，他们会更深层次地参与到问题的探讨中来，长期来看这无疑能够促进信息增长，带来更多内容和流量。”
从商业层面上，谷歌的搜索广告收入，占到公司总收入的一半以上，是妥妥的现金牛。而 AI 搜索从挑战巨头的那天起，直接颠覆了广告模式，主打起“没有广告”的概念。
当搜索变成生成式的 AI 问答，用户点击广告的机会势必断崖下跌，直接给自家的广告收入砍了一刀。
上图：谷歌进入AI 搜索时，也遵循了“惯例”
因此，即使 AI 搜索的用户体验更好，谷歌也万万不敢“全量上线”。
甚至，谷歌在10月底默默发了一篇 Gemini 功能加持搜索的 blog。但直到几小时后， OpenAI 抢先发布 AI 搜索后，主管产品的大佬 Logan 才在 X 上进行了宣传。
同样了压力也给到了国内搜索的老大，百度。
根据8月底，李彦宏在财报电话中的透露，百度的核心业务搜索中，已有18%搜索结果由AI生成，搜索首条结果回答了大约60％的查询。
但实际在百度搜索时，发现其仍在“含AI量”和“含广告量”之间挣扎。
当我们使用“豆包AI怎么搜题”时，并未出现 AI 总结，同时，高位排名中还出现了腾讯系竞品元宝的广告。
作为对比，使用kimi回答相同的问题，其结果则要直接、明晰得多。
此外，在商业考虑上，百度也在寻找未来的广告形式。
“智能体+搜索”是李彦宏看好的搜索重构方向，用户提出问题后，由合适的智能体为用户提供问答交互。现在，广告主本身就可以成为智能体。例如，在“面包”的检索结果中，比较靠前的位置出现了“北京新东方烹饪学校”智能体。
进入该智能体后，相当于与一位 AI 客服展开对话。
上图：课程内容为该智能体的推荐问题
3.AI搜索新星，也在趟谷歌的商业路
谷歌战胜 Excite 的故事，深深鼓舞了一位印度籍年轻人，他把“用户永远不犯错”视为人机交互的最基本原则。他就是创建了“世界首个对话式搜索引擎” Perplexity 的 Aravind Srinivas。
在创办 Perplexity 之前，他在谷歌和 OpenAI 都从事过研究工作。有人戏称 Perplexity 为谷歌和 OpenAI 的“孩子”。
作为 AI 搜索的领头羊，Perplexity 成为资本的宠儿。今年已经完成 3 轮融资的 Perplexity，还在寻求新一轮 5 亿美元融资，将估值推升到 80 亿。
不过，只靠订阅制的 Perplexity 是难以为继的。
Aravind Srinivas 向来直言不讳：不管我们怎么批评谷歌，过去 50 年里最伟大的商业模式就是点击广告。这是一个非常好的商业模式，利润率高达 80%。
由此可见，AI 搜索拥抱广告只是时间的问题。此外的问题，便是 AI 搜索将以什么形式呈现赞助商的广告。
事实上，Perplexity 从今年 4 月起就开始向用户打“预防针”，计划在服务中整合广告。
在最新的采访里，Srinivas 表示，他们计划在年底前推出广告。而且，“Google 的方式不同，Perplexity 的 广告理念是绝不影响答案的质量 ”。
他解释说：用户对那些由赞助商付费加入的链接已经感到厌倦。无论是通过传统链接形式还是 AI 格式的赞助链接，本质上都是在通过竞价来吸引用户点击。
而 Perplexity 将广告插入在“推荐问题”而非广告中。赞助的推荐问题可以引导用户，了解他们的品牌。上线广告后，Perplexity 将在一系列推荐问题中呈现“1-2”个赞助问题。
Srinivas 保证说，“这仅限于具有明确商业意图的查询。”
“例如，用户可能会搜索‘我是网球初学者，想买个球拍，需要了解球拍的面大小、力量和旋转等因素。’系统会提供分析和一些潜在品牌推荐，比如 Wilson 或 Head 作为针对这种需求的赞助问题。这样一来，我们既不损害用户信任，也给广告主提供了展示机会。”
上图：“什么牌子的洗衣机最好”答案后的推荐问题
据报道，Perplexity 已经在与耐克和万豪数家顶级品牌进行谈判。作为试水广告的开始，Perplexity 瞄准了高端品牌。
Aravind Srinivas 表示：如果广告与消费者强相关，并且来自优质品牌，那么它们就会非常有用，很多人会根据这些广告进行购买。
按照原计划，Perplexity 年底会进行展示广告的测试，以评估其效果。
但是，OpenAI 亲自下场做搜索，使得该赛道竞争愈发猛烈，不知道会不会因此打乱 Perplexity 接入广告模式的步伐。
4.大模型，可以乘上搜索的快车吗？
李彦宏说，生成式 AI 与搜索是天作之合。
搜索引擎因为信息的丰富而诞生出来，成为我们利用信息、对抗信息爆炸的手段。
20世纪末，谷歌曾经用算法的改进，将结果的相关性大幅提升。
20多年过去了，人们每天接收的信息从以前的几百 MB，到如今的34GB。我们需要新技术的加持，以屏蔽掉“无法承受之重”的信息噪音。
而 AI 搜索，恰逢其时，可以大浪淘沙，为用户提供一个经过整理的唯一答案。
无论是谷歌顺利“兼容”了 AI，还是 AI 时代的公司乘上了商业化的快车，都有待时间的检验。
唯一确定的是，搜索的领域，真的变天了。
参考链接：
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