AI搜索战争：子弹飞到哪里了？_风闻

本文系基于公开资料撰写，仅作为信息交流之用，不构成任何投资建议

10月28日，The Information报道称，Meta正在研发自己的“AI驱动搜索引擎”，以减少对谷歌和微软Bing搜索的依赖。Meta的搜索，将通过生成式AI对用户输入的关键词或者prompt进行摘要和总结。

10月29日，在最新一季财报中，谷歌披露AI 概览在其搜索引擎用户中大受欢迎，并将扩展到 100 个新国家，覆盖 10 亿人。它已经将搜索广告扩展到概览，这是其强劲盈利报告背后的因素之一。

10月31日，OpenAI发布AI搜索产品SearchGPT，给生成式AI搜索风口又添了一把火。

11月5日，AI搜索创业公司Perplexity AI就敲定了2024年的第四轮融资，估值达到90亿美元。很难说不是OpenAI的动作，给了Perplexity投资人吃了一颗定心丸。至此，Perplexity在1年的时间内估值翻了3倍。要知道2024年初其估值仅为5.2亿美元，六月底达到了30亿美元，到了10月底估值就已经来到了90亿美元。

行业头部企业频繁的动作让我们警觉：AI搜索，难道将是生成式AI时代最重大叙事？

01

命题背景与分析框架

今年2月份，美国著名调研机构Gartner发布分析报告，由于生成式AI和AI agent的兴起，将使得传统搜索引擎流量在2026年下降26%——从2023年生成式AI正式进入主流视野到2026年，不过短短4年时间。

这份研究背后的机制，目前无从得知。但就我们分析发现，生成式AI抢夺搜索引擎的用户群，解决传统搜索引擎所承接的用户需求，是实实在在发生的。

记得2023年Chatgpt刚出来的时候，周围一种朋友同事惊呼，简直比百度和谷歌好用多了！这句话不知道Pichai和李彦宏听到会不会脊背发凉。

刚刚接触Chatgpt等一类AI Chatbot的时候，相信大多数人都是用于解决日常Question&Answer一类的需求，随后逐渐用于办公辅助、写作灵感、外语学习、翻译等等。

随着生成式AI越来越普遍，用户中不懂和不关注技术的普通用户成为主流。根据我们的观察，推测用户中60%以上是不太懂得prompt技巧的用户。他们输入给AI的提示词prompt，与输入给搜索引擎的关键词是没有本质差别。对于这样的用户，AI Chatbot就是搜索引擎的替代品。

不仅如此，AI Chatbot在一般性问题上的友好程度和快捷程度，已经展现出替代搜索引擎的潜力了。至少我们曾经使用搜索引擎进行的100个搜索需求，现在有10个左右都可以被生成式AI所解决——而这，可能就是Gartner那篇分析报告26%的逻辑基础。

而随着AI技术的发展，曾经备受诟病的幻觉和胡编问题，已经在解决的路上了。

我们如何判断一个受到追捧的新兴萌芽，最终是否会成为参天大树——正如巨头纷纷押注的AI搜索，是否会成为一个媲美传统搜索引擎的新的现金牛行业？针对这个命题，我的研究分为2个阶段：一、找到一个分析对象，二、运用常识去分析这家公司。

很幸运，AI搜索领域存在很好的观察样本。这个尚在起步阶段的行业内，我们所获取的几个观察对象，很清晰的很为了2类，其一生成式AI巨头为了补全自己的产品矩阵而做AI搜索，如Meta、谷歌和OpenAI的搜索；另一类AI搜索垂直企业——Perplexity。

在AI搜索这个相对垂直的赛道，Perplexity属于最早一批入局的通吃玩家，其技术方向、产品动作和商业模式可以定义这个赛道未来的走向，引领其他玩家的脚步。

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以Perplexity为标本，深度解析AI搜索

1.用户体量

Perplexity公开的数据不多，我们的研究方式是根据多家外媒报道和Similar Web、七麦等第三方数据平台，综合起来进行用户量等关键指标的预估。

首要指标是搜索查询量。据报道，2024年8月份Perplexity每月处理约2.3亿个搜索查询，到了10月份每月处理查询量增长到了4亿次，过去12个月内Queries量增长了8倍。

其次用户量。从Similar Web的数据来看，Web端周访问量在1600~1900万之间，月访问量在7200万左右。而移动APP端，根据Perplexity提供给广告商的Pitch Deck，8月份累积下载量为200万次，Daily Queries per DAU为7.5次，结合月搜索查询量数据，粗略推断其DAU为170万左右，其中55%的DAU属于web活跃用户，45%用户活跃在移动端。

2.商业模式

订阅

Perplexity提供免费的搜索查询服务，但如果用户对当前的搜索结果不满意，可以选择其他模型重新生成答案，但部分高级模型需要开通Pro版本来使用，目前每月20美元。2024年10月，根据《华尔街日报》报道称其年化收入约为5000万美元，这部分收入几乎全部来自订阅。

仅靠订阅产生的千万美元量级的收入，显然和90亿美元的估值不相匹配。Perplexity还需要开拓更多收入方式，或者深耕AI搜索广告，来向投资人证明自己值得。

广告

Perplexity计划在四季度上线广告业务，并且已经给广告代理机构发出了Pitch Deck。通过解读这份文档，我们发现Perplexity当前的广告业务模式还比较简单和基础，从广告展示方式到给广告主提供的数据看板都透露着一股“实验性质：

Perplexity的广告展示位集中在结果展示页Answer page上，点位主要有Answer page takeover、Sponsored “Related Question” below answer、Sponsored media alongside answer、Additional branded explanatory text、这4个点位都是围绕用户搜索结果的summary展开。

由于Perplexity作为AI搜索不同于谷歌搜索那样套传统的网页抓取和排序展现，最终呈现多个网页链接的方式。AI搜索结果基本为文字区块展示，广告的插入点很有限。处理不好可能会十分影响用户体验。

Perplexity当前开拓出的这结果点位在当前的产品设计来说，已经挖空心思了。但从文档展示的广告位来看，可能真的会影响用户体验。像如下图的banner广告还好，通过显眼的“Ad”用户可以识别出广告：

但像是“Additional brandedexplanatory text”文字链广告，识别难度就很大了，广告混杂在正常的产品模块中，误点的概率很高。

Perplexity甚至没有提供广告的投放方式以及广告计费方式，Perplexity对外宣称四季度会上线广告业务，首批开放15个行业。但我们近几天的体验还没有触发过广告。

谷歌已经给传统的搜索引擎广告做了严格的标注和规范，要跳出这些条条框框并非易事，让广告主和代理商接受AI搜索的广告模式就更加困难了。

而最难的是，Perplexity如何证明自己比谷歌更有性价比？

3.收入分成计划

2024年6月Perplexity陷入了媒体的包围圈，频繁被各大网络媒体巨头投诉偷窃内容，为了解决内容来源问题，同时也为未来的商业化铺路，2024年7月Perplexity发布了收入分成计划。

分成模式为：每当用户提出问题并且 Perplexity 通过在答案中引用出版商文章而产生广告收入时，Perplexity 就会将收入的一定比例分享给内容提供商。反之即，如果用户和供应商的内容互动无法产生收入时，则不需要分成。笔者估计这里的互动应该也是指未来的广告点击。

为了帮助出版商优化输出内容，知道哪些内容是用户欢迎的，Perplexity与 ScalePost.ai 合作为出版商提供引用内容的数据分析服务，类似SEO优化，从此内容生产者除了要应对谷歌的SEO规则外，又要同时为Perplexity打工了。

03

AI搜索何时能替代传统搜索？

这几天对Perplexity的案头整理和分析，给我们一种很大的不确定感觉：这种不确定一部分来自搜索引擎已经被谷歌和Bing定义的十分完美了，新的挑战者并未完全推翻旧帝国的基本盘，从而要面对自己掀起来的风浪带来的过度关注和批评。而Perplexity的应对过于简单，况且旧帝国不会甘于被取代已经在自我更新的路上了。

AI搜索中的传统玩家也是如此，谷歌同时要面对新谷歌和旧谷歌。已经上线的在搜索结果页面呈现的AI overview并未带来夸赞，反而因为Demini的模型效果不佳引来不少批评。

我们曾经在数日使用谷歌搜索的时候触发了AI overview，感觉对于搜索结果的总结过于宽泛，从中得到的问题解答甚至不如自己多看几条搜索结果的有获得感。

OpenAI在生成式领域可以说一枝独秀，其他大模型上线后都要和他比拼一番。SearchGPT初上线也是惊艳了一众用户。但别人视作命根的AI搜索，在OpenAI这里不过是一块战略补齐定位的产品。

以OpenAI目前的产品部署来看，搜索还无法成为重心。语音、视觉、模型迭代这些OpenAI立业之本还需要投入大量资金和人力。

AI搜索何时能革了传统搜索的命？在我们看来，一两年内希望不大，至少Perplexity是做不到的。

这当中首要问题就是技术实现，AI搜索和传统搜索可能存在巨大的技术鸿沟，绝对不是把别人的网页内容抓取过来，然后大模型跑一遍做一个总结就完成的。那样的话，谷歌的Gemini早就起飞了。

搜索是一个生态，不仅包含提供搜索引擎的公司，还包括世界上每个网页的主人——内容提供者，他们是否愿意和你合作，配合你的检索规则来生产内容和优化自己的页面？

传统的搜索引擎早已设定了世界性的准则，它比法律或者联合国宪章还具备通用性，要打破绝非1-2年能办到，恐怕也不是一家能办到。

从用户角度来说，搜索引擎的结果通过页面排序提供了内容质量和可靠性的排序，用户只需要按照从上到下的顺序依次点击查看就行，用户只负责自行判断看到的内容是否符合自己的需求。

而AI搜索基本只给一个看起来“非常完备”的结果，但可靠性无法保证，用户想要深入了解只能再次输入关键词或者点击相关问题。这个过程用户无法主导，过程是否顺畅和满足需求全部是AI一次性决定，答案和搜索需求是否匹配，要搜索几次才能匹配，现在都很难说。

至少从目前来看，AI搜索取代传统的搜索引擎还有较长路要走。但新的事物总是额外具备生命力，额外能获得关注，额外能获得人们的谅解就像人们能格外包容小孩子犯错误，所以AI搜索的玩家们趁着朝阳，勇敢去试错吧。