AI搜索能顛覆廣告的營收模式嗎?
在人工智能搜索領域,AI搜索技術的發展正在改變傳統的搜索和廣告營收模式。本文探討了AI搜索的商業化路徑,并討論了AI搜索在提供精準搜索結果和用戶體驗方面的潛力,供大家參考。
最近,AI搜索圈有兩大熱門話題: ? ? ? ? ??
一個是,文心一言變成“文小言”,百度加碼AI“新搜索”戰場。
另一個是,一度鄙視廣告業務的硅谷明星AI公司Perplexity,商業化方向有了新進展。 ? ? ? ? ??
事實上,Perplexity的商業化問題早在今年4月就被熱議過一輪。
當時的報道還強調,Perplexity打算采用一種不同于傳統橫幅、彈窗、開屏廣告的“品牌贊助”模式來保證用戶體驗。 ? ? ? ? ??
現在,Perplexity進一步公開了3種廣告方式:即在頁面上、回答中以及用戶可能詢問的“相關問題”旁邊展示廣告商和品牌信息。
雖然廣告形式有所創新,但本質似乎與傳統的谷歌、百度競價排名相似,而且Perplexity收費還要比傳統數字廣告高5-25倍。 ? ?
這就不禁讓人思考,如果AI搜索的盡頭仍是廣告,那些起步較慢的國內企業是否將面臨更大的壓力?尤其對初創企業來說,考慮到成本和收益的現實問題,發力垂類搜索是否會是一個更容易的選擇? ? ? ? ? ??
回答這些問題之前,有必要先把國內外做AI搜索的企業都過一遍。 ? ? ? ? ?
01 中國AI搜索還是慢了幾拍
這一切還得從ChatGPT說起。
2022年11月30日,OpenAI推出了這款聊天機器人。 ? ? ? ? ??
兩個月后,ChatGPT月活用戶就突破了1億,成為現象級應用。
它的爆火,不僅引發了百模大戰,更點燃了搜索引擎圈的夢想煙火。 ? ? ? ? ??
短短3個月后,OpenAI的重要金主微軟宣布上線集成 ChatGPT的新必應。
New Bing是業內最早布局AI搜索的一批,Perplexity也是。 ? ? ? ? ??
在ChatGPT推出前三個月,前OpenAI研究科學家Aravind Srinivas已經創立了Perplexity,定位AI搜索引擎,目前也是公認的AI搜索翹楚,連英偉達的黃仁勛都說它是“每天工作使用最高頻的應用之一”。 ? ? ? ? ??
國外,新版本Bing與Perplexity開啟了AI搜索的新紀元。
國內,最早入局的應該是昆侖萬維。 ? ? ? ? ??
2023年8月發布天工AI搜索,從產品形態上,它更像是一個集合了AI搜索+對話+文生圖+Agent的超級助手。 ? ? ? ? ??
緊隨其后的是,2024年初上線的秘塔AI搜索,被外界評價是模仿Perplexity最像的那一個,無論是在功能,還是主頁“沒有廣告,直達結果”的界面設計上,都體現出了一種“中國式高效”。
據了解,Kimi爆火的那段時間,秘塔AI搜索的3月訪問量同比翻了5倍,在總榜中的排名快速爬升,僅次于文心一言和Kimi。 ? ? ? ? ??
AI的興起讓新競爭者看到了趕超機會,同時也迫使傳統搜索引擎加快AI技術的融合。 ? ? ? ? ??
今年2月末,360創始人周鴻祎在“預見AGI”的免費課上首次公布了360AI搜索。
5個月后,360AI搜索的用戶訪問量一度超越Perplexity AI,成為全球最大的AI原生搜索引擎。
AI搜索看似容易上手,但要在競爭中脫穎而出卻非常困難。
微軟使用ChatGPT重構必應搜索,一度引發顛覆谷歌搜索市場地位的猜想。只可惜,一年多過去,必應的市場份額只增長了0.83%。
谷歌松了口氣,但也沒閑著。
為了應對 Perplexity、新必應的挑戰 ,今年5月,谷歌搶先發布了自己的AI搜索功能AI Overview。 ? ? ? ? ??
結果證明,只是將 Gemini 集成到搜索引擎中,添加些許 AI 功能是行不通的。
AI Overview最廣為流傳的段子是,你問:“芝士無法粘在披薩餅上”怎么辦?它回答:“在餡料里加入八分之一杯的無毒膠水”。
又過了兩個月,OpenAI半夜發布了名為SearchGPTAI搜索引擎,向谷歌發起進攻。
SearchGPTAI雖然還沒有正式向公眾開放,但粗略統計下,AI搜索這個賽道已經人滿為患了。
不止大廠、初創企業,很多個人開發者都能做。
據報道,阿里前高管賈揚清用500行代碼就寫了一個AI搜索引擎;獨立開發者「艾逗筆」花了一個周末就寫了AI搜索ThinkAny。
似乎,AI搜索的門檻并不高,但這或許不是最重要的,問題關鍵在于:到底哪款產品更可靠更精準?
02 垂類搜索不止好用還“好做”?
還是以Perplexity為例。用戶偏愛它的理由其實很簡單:
就是覺得它提供了更專業、更可靠的信息源,更加適合新聞和學術界的搜索需求。
Perplexity擁有自己的搜索索引和排名系統,是有“炫耀”資本的。
但對許多缺乏內容數據的企業,尤其初創公司,僅依靠技術手段對公開信息進行重組,其實難以對傳統搜索引擎構成威脅。
從這個角度出發,比起通用搜索,更多人都看好垂類搜索,用戶也是。
科技工作者和學生在查找資料時,可能更傾向于使用秘塔科技的“文庫、學術”服務,以快速獲取大量結構化信息。
秘塔靠做法律起家。擅長知識整理與搜索,最近還上線了播客搜索,搜索質量也蠻高。devv自稱為最懂程序員的AI搜索引擎,允許用戶指定信息源,甚至連接到特定的Github倉庫進行搜索。
釘釘則專注于搜索用戶在平臺內的聊天記錄、文檔、會議、日程、知識庫等,提供了一種不同于抓全網的AI搜索體驗。
在這里,你不會問,國內外做AI搜索的企業有哪些?你會去搜:什么時候,在什么群,說過要請誰,喝過多少回咖啡等等這種細致信息。
Repotify也很具體,專注財報研報,滿足投融資用戶需求;還有Genspark,是以Sparkpage為內容核心切旅游和商品方向。 ? ? ? ? ? ? ??
它被看好的最主要原因是:內容呈現類似于小紅書上的筆記,都是結構化和分類明確的,方便用戶快速找到所需信息。
還是那句,用戶并不關心企業使用了什么模型,他們只關心是否好用。
因此,反應速度和精準性才是搜索服務脫穎而出的關鍵。
就像很多人覺得小紅書達芬奇AI搜索強,是出于這樣一種認知:在原本就最優質的(旅游、美食、美妝、寵物、健身)垂域內容里搜索,自然也最容易得到優質的答案。
所以說,內容型產品,比如微信讀書有AI問書、知乎有“知乎直答”、抖音豆包、騰訊元寶等,通過整合自身平臺的優質內容,也能在AI搜索領域發揮優勢。
騰訊元寶整合了公眾號的數據;知乎直答專注知乎社區面向偏專業、科普類用戶…
當然了,盡管外界期待AI搜索不僅能改變傳統搜索的信息展示方式,還能解決AI對話信息滯后和幻覺問題。
但實際上,通用AI搜索在正確性和滿足特定需求方面仍有局限。嚴格意義上的垂類搜索,大多也只有5-7成功力。
AI 尚未出現互聯網時代的殺手級應用,與此同時卻不得不面對一個更為嚴峻的“生存”問題。
03 除了賣廣告還能怎樣賺錢
這是一場看不到終點的長跑,技術變現之路道阻且長。 ? ? ? ? ??
知名隱私搜索引擎DuckDuckGo,堅持無廣告狀態3年,最終還是和微軟合作推出了廣告。
Perplexity也已經妥協。
過去,Perplexity曾在官網宣稱:“搜索信息應該是一種直接、高效的體驗,不受廣告驅動模式的影響?!?
然而,現在最后那句“不受廣告驅動模式的影響”已被刪掉。CEO Shevelenko甚至表示:“廣告一直是我們打造優秀業務的一部分。”
純粹“提供精準、以用戶為中心的答案”的理想確實美好,但回到現實,盈利是必然跨越的門檻。
成本相對較低且固定的傳統搜索,幾乎都在靠廣告掙錢。這種商業模式非常簡單高效。
AI搜索只給答案,拒絕列出鏈接植入廣告,這意味著所有流量都留在了自己的平臺。
用戶體驗是相當好的,但怎么賺錢呢?尤其對于 AI 產品。
不同于過去多數互聯網產品,邊際遞增有可能是遞增的。
面對高昂的開發成本和持續的運營費用,風險投資的現金儲備終究有限。僅憑免廣告和注重隱私的賣點難以跟巨頭競爭。
因此不難看到,to C業務狂飆大半年的Kimi,也發力B端了。2024年8月,Kimi母公司月之暗面商業化動作有了兩大重要進展。
一個,為了吸引更多開發者使用Kimi的服務,上下文緩存存儲費用直降50%。另一個,發布Kimi企業級API,為企業用戶提供更高等級的數據安全保障和并發速率。
除了API服務,目前的AI搜索平臺主要通過提供訂閱服務盈利。
Perplexity就是這樣的例子。
秘塔搜索和天工AI搜索也一樣,提供了不同級別的會員訂閱服務,從簡潔版到深入/增強版和研究版,逐步提供更詳細的搜索量和答案。
Repotify一登陸,就會有會員訂閱服務指引; ? ? ? ? ??
阿里夸克,搜索內容以“簡潔、準確”著稱,如果想體驗網盤、掃描、學習等垂直功能還有免費和會員兩種模式,用戶可以根據自己的使用場景決定;企業通過會員制度獲得收入,用戶擺脫廣告的騷擾。
這種模式看似雙贏。然而值得注意的是,搜索引擎市場競爭激烈,用戶有很多免費或低成本的選擇,受限于用戶接受度,轉向付費會員模式可能需要改變用戶長期以來的使用習慣。
此外,從依賴廣告的免費模式轉向以訂閱為核心的經濟模式,需要企業進行根本性的轉變,包括收入結構、成本控制和用戶體驗的重新設計。
除了廣告、訂閱和提供企業級服務之外,AI搜索企業還可以通過交易分成、數據分析與咨詢服務等方式實現營收。
例如,用戶在搜索旅游信息時,搜索引擎可以直接幫助用戶完成酒店預訂,并從中獲得傭金。
再比如AI搜索企業可以利用其技術能力為企業提供數據分析和咨詢服務,幫助企業更好地理解市場趨勢和用戶需求。
盡管AI搜索企業正在嘗試多樣化的商業模式來實現盈利,但目前看來,賣廣告仍然是營收的最佳解決方案。
04 AI搜索不會只是答案引擎
如果大模型的盡頭是廣告,那么如何做好用戶體驗與廣告的平衡,可能是所有AI搜索企業下一階段要克服的挑戰。
除此之外,回到AI搜索本質,仍是跨越三道難關:足夠高的準確性、足夠低的成本和足夠成熟的商業模式。
當然還有比搜索更大的事,那就是,隨著更深層次的答案,更深入的研究力量,你能夠問出以前不能問的問題。
Perplexity CEO Aravind Srinivas,將這總結為“知識發現”。他認為,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,而是發現,滿足用戶的好奇心。
在國內,kFind,一個以提出古怪問題著稱的AI搜索工具,似乎也在朝著這個方向前進。
主筆 / 脫落酸 文章架構師 / 毛自聰 出品 / 巨頭財經
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題圖來自Unsplash,基于 CC0 協議。
AI搜索正在深刻影響廣告營收模式,但其顛覆性尚待觀察。AI通過精準投放和個性化內容提升廣告效果,為廣告主帶來更高ROI。然而,廣告營收仍高度依賴用戶體驗與廣告平衡,且AI搜索技術普及和市場競爭激烈。因此,AI搜索雖有望改變廣告行業格局,但全面顛覆傳統營收模式仍需時日。
AI商業化付費的目標從效果變成數據