AI搜索能颠覆广告的营收模式吗？

最近，AI搜索圈有两大热门话题：           

一个是，文心一言变成“文小言”，百度加码AI“新搜索”战场。

另一个是，一度鄙视广告业务的硅谷明星AI公司Perplexity，商业化方向有了新进展。           

事实上，Perplexity的商业化问题早在今年4月就被热议过一轮。

当时的报道还强调，Perplexity打算采用一种不同于传统横幅、弹窗、开屏广告的“品牌赞助”模式来保证用户体验。           

现在，Perplexity进一步公开了3种广告方式：即在页面上、回答中以及用户可能询问的“相关问题”旁边展示广告商和品牌信息。

虽然广告形式有所创新，但本质似乎与传统的谷歌、百度竞价排名相似，而且Perplexity收费还要比传统数字广告高5-25倍。    

这就不禁让人思考，如果AI搜索的尽头仍是广告，那些起步较慢的国内企业是否将面临更大的压力？尤其对初创企业来说，考虑到成本和收益的现实问题，发力垂类搜索是否会是一个更容易的选择？           

回答这些问题之前，有必要先把国内外做AI搜索的企业都过一遍。          

01 中国AI搜索还是慢了几拍

这一切还得从ChatGPT说起。

2022年11月30日，OpenAI推出了这款聊天机器人。           

两个月后，ChatGPT月活用户就突破了1亿，成为现象级应用。

它的爆火，不仅引发了百模大战，更点燃了搜索引擎圈的梦想烟火。           

短短3个月后，OpenAI的重要金主微软宣布上线集成 ChatGPT的新必应。

New Bing是业内最早布局AI搜索的一批，Perplexity也是。           

在ChatGPT推出前三个月，前OpenAI研究科学家Aravind Srinivas已经创立了Perplexity，定位AI搜索引擎，目前也是公认的AI搜索翘楚，连英伟达的黄仁勋都说它是“每天工作使用最高频的应用之一”。           

国外，新版本Bing与Perplexity开启了AI搜索的新纪元。

国内，最早入局的应该是昆仑万维。           

2023年8月发布天工AI搜索，从产品形态上，它更像是一个集合了AI搜索＋对话＋文生图＋Agent的超级助手。           

紧随其后的是，2024年初上线的秘塔AI搜索，被外界评价是模仿Perplexity最像的那一个，无论是在功能，还是主页“没有广告，直达结果”的界面设计上，都体现出了一种“中国式高效”。

据了解，Kimi爆火的那段时间，秘塔AI搜索的3月访问量同比翻了5倍，在总榜中的排名快速爬升，仅次于文心一言和Kimi。           

AI的兴起让新竞争者看到了赶超机会，同时也迫使传统搜索引擎加快AI技术的融合。           

今年2月末，360创始人周鸿祎在“预见AGI”的免费课上首次公布了360AI搜索。

5个月后，360AI搜索的用户访问量一度超越Perplexity AI，成为全球最大的AI原生搜索引擎。

AI搜索看似容易上手，但要在竞争中脱颖而出却非常困难。

微软使用ChatGPT重构必应搜索，一度引发颠覆谷歌搜索市场地位的猜想。只可惜，一年多过去，必应的市场份额只增长了0.83％。

谷歌松了口气，但也没闲着。

为了应对 Perplexity、新必应的挑战 ，今年5月，谷歌抢先发布了自己的AI搜索功能AI Overview。           

结果证明，只是将 Gemini 集成到搜索引擎中，添加些许 AI 功能是行不通的。

AI Overview最广为流传的段子是，你问：“芝士无法粘在披萨饼上”怎么办？它回答：“在馅料里加入八分之一杯的无毒胶水”。

又过了两个月，OpenAI半夜发布了名为SearchGPTAI搜索引擎，向谷歌发起进攻。

SearchGPTAI虽然还没有正式向公众开放，但粗略统计下，AI搜索这个赛道已经人满为患了。

不止大厂、初创企业，很多个人开发者都能做。

据报道，阿里前高管贾扬清用500行代码就写了一个AI搜索引擎；独立开发者「艾逗笔」花了一个周末就写了AI搜索ThinkAny。

似乎，AI搜索的门槛并不高，但这或许不是最重要的，问题关键在于：到底哪款产品更可靠更精准？

02 垂类搜索不止好用还“好做”？

还是以Perplexity为例。用户偏爱它的理由其实很简单：

就是觉得它提供了更专业、更可靠的信息源，更加适合新闻和学术界的搜索需求。

Perplexity拥有自己的搜索索引和排名系统，是有“炫耀”资本的。

但对许多缺乏内容数据的企业，尤其初创公司，仅依靠技术手段对公开信息进行重组，其实难以对传统搜索引擎构成威胁。

从这个角度出发，比起通用搜索，更多人都看好垂类搜索，用户也是。

科技工作者和学生在查找资料时，可能更倾向于使用秘塔科技的“文库、学术”服务，以快速获取大量结构化信息。

秘塔靠做法律起家。擅长知识整理与搜索，最近还上线了播客搜索，搜索质量也蛮高。devv自称为最懂程序员的AI搜索引擎，允许用户指定信息源，甚至连接到特定的Github仓库进行搜索。

钉钉则专注于搜索用户在平台内的聊天记录、文档、会议、日程、知识库等，提供了一种不同于抓全网的AI搜索体验。

在这里，你不会问，国内外做AI搜索的企业有哪些？你会去搜：什么时候，在什么群，说过要请谁，喝过多少回咖啡等等这种细致信息。

Repotify也很具体，专注财报研报，满足投融资用户需求；还有Genspark，是以Sparkpage为内容核心切旅游和商品方向。               

它被看好的最主要原因是：内容呈现类似于小红书上的笔记，都是结构化和分类明确的，方便用户快速找到所需信息。

还是那句，用户并不关心企业使用了什么模型，他们只关心是否好用。

因此，反应速度和精准性才是搜索服务脱颖而出的关键。

就像很多人觉得小红书达芬奇AI搜索强，是出于这样一种认知：在原本就最优质的（旅游、美食、美妆、宠物、健身）垂域内容里搜索，自然也最容易得到优质的答案。

所以说，内容型产品，比如微信读书有AI问书、知乎有“知乎直答”、抖音豆包、腾讯元宝等，通过整合自身平台的优质内容，也能在AI搜索领域发挥优势。

腾讯元宝整合了公众号的数据；知乎直答专注知乎社区面向偏专业、科普类用户…

当然了，尽管外界期待AI搜索不仅能改变传统搜索的信息展示方式，还能解决AI对话信息滞后和幻觉问题。

但实际上，通用AI搜索在正确性和满足特定需求方面仍有局限。严格意义上的垂类搜索，大多也只有5-7成功力。

AI 尚未出现互联网时代的杀手级应用，与此同时却不得不面对一个更为严峻的“生存”问题。

03 除了卖广告还能怎样赚钱

这是一场看不到终点的长跑，技术变现之路道阻且长。           

知名隐私搜索引擎DuckDuckGo，坚持无广告状态3年，最终还是和微软合作推出了广告。

Perplexity也已经妥协。

过去，Perplexity曾在官网宣称：“搜索信息应该是一种直接、高效的体验，不受广告驱动模式的影响。”

然而，现在最后那句“不受广告驱动模式的影响”已被删掉。CEO Shevelenko甚至表示：“广告一直是我们打造优秀业务的一部分。”

纯粹“提供精准、以用户为中心的答案”的理想确实美好，但回到现实，盈利是必然跨越的门槛。

成本相对较低且固定的传统搜索，几乎都在靠广告挣钱。这种商业模式非常简单高效。

AI搜索只给答案，拒绝列出链接植入广告，这意味着所有流量都留在了自己的平台。

用户体验是相当好的，但怎么赚钱呢？尤其对于 AI 产品。

不同于过去多数互联网产品，边际递增有可能是递增的。

面对高昂的开发成本和持续的运营费用，风险投资的现金储备终究有限。仅凭免广告和注重隐私的卖点难以跟巨头竞争。

因此不难看到，to C业务狂飙大半年的Kimi，也发力B端了。2024年8月，Kimi母公司月之暗面商业化动作有了两大重要进展。

一个，为了吸引更多开发者使用Kimi的服务，上下文缓存存储费用直降50%。另一个，发布Kimi企业级API，为企业用户提供更高等级的数据安全保障和并发速率。

除了API服务，目前的AI搜索平台主要通过提供订阅服务盈利。

Perplexity就是这样的例子。

秘塔搜索和天工AI搜索也一样，提供了不同级别的会员订阅服务，从简洁版到深入/增强版和研究版，逐步提供更详细的搜索量和答案。

Repotify一登陆，就会有会员订阅服务指引；           

阿里夸克，搜索内容以“简洁、准确”著称，如果想体验网盘、扫描、学习等垂直功能还有免费和会员两种模式，用户可以根据自己的使用场景决定；企业通过会员制度获得收入，用户摆脱广告的骚扰。

这种模式看似双赢。然而值得注意的是，搜索引擎市场竞争激烈，用户有很多免费或低成本的选择，受限于用户接受度，转向付费会员模式可能需要改变用户长期以来的使用习惯。

此外，从依赖广告的免费模式转向以订阅为核心的经济模式，需要企业进行根本性的转变，包括收入结构、成本控制和用户体验的重新设计。

除了广告、订阅和提供企业级服务之外，AI搜索企业还可以通过交易分成、数据分析与咨询服务等方式实现营收。

例如，用户在搜索旅游信息时，搜索引擎可以直接帮助用户完成酒店预订，并从中获得佣金。

再比如AI搜索企业可以利用其技术能力为企业提供数据分析和咨询服务，帮助企业更好地理解市场趋势和用户需求。

尽管AI搜索企业正在尝试多样化的商业模式来实现盈利，但目前看来，卖广告仍然是营收的最佳解决方案。

04 AI搜索不会只是答案引擎

如果大模型的尽头是广告，那么如何做好用户体验与广告的平衡，可能是所有AI搜索企业下一阶段要克服的挑战。

除此之外，回到AI搜索本质，仍是跨越三道难关：足够高的准确性、足够低的成本和足够成熟的商业模式。

当然还有比搜索更大的事，那就是，随着更深层次的答案，更深入的研究力量，你能够问出以前不能问的问题。

Perplexity CEO Aravind Srinivas，将这总结为“知识发现”。他认为，Perplexity的目的不是取代谷歌，AI搜索的方向既不是搜索也不是答案引擎，而是发现，满足用户的好奇心。

在国内，kFind，一个以提出古怪问题著称的AI搜索工具，似乎也在朝着这个方向前进。

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