拆解Perplexity:搜索領域的超級黑馬,「谷歌殺手」是如何煉成的?

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在驚訝于Perplexity 30億美金估值的同時,以Perplexity為首的新銳搜索勢力,正試圖向Google、百度等老牌巨頭發起沖擊;與之相對的,隨著AI技術的引入,未來搜索格局將發生怎樣的變革,也成了業界最關心的話題。

若干年前,中文互聯網發展到頂峰的標志,是以BAT為首的超級明星公司的崛起,但誰能想到,到了AI大爆發的時代,最先受到猛烈沖擊的反而是搜索,盡管早前馬云曾放話AI電商將成為主流,但現實情況是,AI對搜索領域的沖擊要遠比對電商來的早得多。

最明顯的,由前OpenAI研究科學家Aravind Srinivas聯合幾位合伙人共同創辦的Perplexity,在沒有任何用戶基礎的情況下MAU(月度活躍用戶)超過千萬,而這僅用了短短不到兩年時間,與之相對的,它的身價也一路水漲船高,據The information 5月底的報道,眼下BVP正在牽頭對Perplexity 2.5億美元的投資,最新估值達30億美元,相當于1/10左右個百度。

作為傳統搜索引擎的升級品,Perplexity實質上是AI時代的產物,你可以把它理解成一個答案引擎,但它絕非只是大模型的“套殼”公司,它的核心技術是一個名叫RAG的檢索增強生成技術,通過RAG技術,Perplexity AI能夠實時搜索互聯網并提供準確的最新信息,并附有來自可靠來源的引用。

值得一提的是,這家公司規模還不足百人,但包括黃仁勛、貝索斯在內的業界大牛皆是Perplexity的忠實擁躉。按照黃仁勛的說法,Perplexity是他每天工作使用最高頻的應用之一,尤其是面向對專業度要求更高的搜索需求,比如“了解關于計算機輔助藥物研發”。

事實上,Perplexity并非個例,包括天工、秘塔等在內的都是近兩年剛崛起的新秀,反觀Google、百度在內的傳統搜索巨頭,盡管他們都嗅到了這場即將到來的危機,但吊詭的是,以百度搜索為例,盡管文心一言的推出曾在市場上引發過一波小高潮,但后續百度APP「用AI重做一遍」并沒有帶來二級市場的持續看好,股價從去年3月的最高點跌幅近1/5,以至于很多人開始思考,AI搜索的正確打開方式究竟是什么?

01「AI搜索」劇變始末

和大多數初創公司一樣,Perplexity源于一個產品創意,創始人Aravind Srinivas發現使用谷歌搜索常常給不了他想要的結果,而且搜索過程過于繁瑣,于是他決定自己打造一款能夠直接生成答案的搜索引擎,他想打造最世界上最好的研究助理。

Aravind Srinivas的想法與Denis Yarats(現任Perplexity聯合創始人兼CTO)不謀而合,兩位因相似的研究興趣與觀點結緣,分別獨立發表了在主題,論點,甚至在引文上都高度相似地論文,他們都認為未來的搜索應更高效。

但有意思的是,他們的想法并沒有得到投資人的支持,所以他們只好「曲線救國」,先把理念落地成一個to B的產品,一個從自然語言——SQL-2的轉換工具,據此設計的初代答案引擎也僅僅是在內部使用,用來搜索員工保險之類比較瑣碎的事情。

在當時來看,投資人不看好他們是有道理的,囿于谷歌的強大壟斷,如果一個人跟你提出要顛覆谷歌無異于癡人說夢。事實也的確如此,在Perplexity之前,包括Marc Andreessen、Ask Jeeves先后嘗試過做直接生成答案的搜索引擎,但最后都無疾而終,前者是大名鼎鼎美國網絡瀏覽器之父,Netscape Navigator瀏覽器就是他的杰作。

事實證明,Perplexity成立的時間是一個很妙的時間點。據Perplexity創始人Aravind Srinivas披露,早在2018年剛進入加州伯克利大學攻讀AI和深度學習方向的博士時,他就瞄準了LLM出色的語言“理解”能力,但他也同時坦言,2021年以前,他都沒法加入游戲,因為大語言的模型開發還未成熟,直到出現了Jasper這樣的初創公司,也有了像GitHub Copilot這樣從模型變成產品的例子。

這也意味著最燒錢的大語言模型基礎已經被Open AI、Anthropic這樣的頭部公司攻克的差不多了。而Perplexity需要做的,就是如何借助大模型打造一個新產品。

值得一提的是,Perplexity團隊的反應速度相當驚人,GPT3.5發布一周后,Perplexity AI就正式上線。更厲害的是,Perplexity不僅借助LLM實現了答案引擎的想法,還在這個基礎上用RAG技術優化了LLM幻覺問題,就如Aravind Srinivas所述,Perplexity并不是二者的替代,而是兩者的平衡點。

02「顛覆谷歌」的背后邏輯

外界容易忽略的是,谷歌布局AI 搜索并不算晚,甚至要比Perplexity早得多,甚至GPT系列模型的基礎訓練都是基于谷歌研發的Transformer架構,但谷歌卻未能在這場搜索劇變中占得先機,為什么?

這還得從傳統搜索引擎的賴以生存的商業模式「競價排名」開始談起,但到了AI時代,Perplexity所定義的搜索邏輯里,信息排序的流程被省略,直接給出答案,但谷歌的收入恰恰來自讓人們點擊和瀏覽鏈接,賺取廣告費,同時打造數據飛輪,優化搜索排名。

采用AI 搜索意味著推翻自己的搜索模式,顛覆搜索模式給用戶更好的體驗不是難點,但一下子推翻長期以來鑲嵌其中的商業模式才是最難以抉擇的,起碼就目前來講,在搜索引擎上的廣告業務依舊是谷歌的核心收入來源,根據它的2023年財報,其廣告業務營收2378.6億美元,在總營收中占比77.4%。

另一個被外界飽受詬病的,是關于傳統搜索引擎的復雜性。搜索引擎說到底就是信息處理工具,過去的使用路徑大致如此:輸入信息需求——信息篩選與排列——信息選擇與整合——需求滿足,只有當用戶搜索需求被滿足了,人們的決策與行動才能進一步展開,由此而衍生的類似知乎問答、小紅書種草大多是這樣的邏輯,但現實情況是,信息過載,這個現象從上世紀80年代就成常態了,互聯網帶來信息指數級增長,生成式AI又升一個量級。

反觀Perplexity AI,它本質上就是一款信息處理工具,關鍵能力在于,最大程度上縮短了滿足信息需求的路徑,可以說,Perplexity的顛覆性也源于改變人們信息搜索習慣的潛力,而一旦當人們習慣了一步得到答案,就沒有耐心去翻閱無數條夾雜廣告的藍色鏈接了。

某種程度上,Perpelxity的用戶活躍數量與使用量的急劇增長,恰恰證明了用戶習慣改變的迅速。根據新眸調查,今年1月,Perplexity的月活躍用戶已經增長至1,000萬,訪問量達到4500萬次,總搜索量超5億次,較2023年增長了20,512%,這種爆發式增長讓Perplexity成為一級市場的當紅炸子雞。

03 誰將主導下一次搜索革命?

去年以來,相繼有類似的AI 搜索軟件推出,甚至有自己的大模型支持,比如必應和國內的百度,還有專門做搜索引擎的天工、秘塔等等。

如果說Bing、百度等老牌搜索巨頭迎戰AI 搜索的態度還算積極,那谷歌看上去就非常敷衍,僅僅是將王牌大型AI模型Gemini集成到搜索引擎中,直接在搜索頁面開頭添加了摘要,也就是AI Overviews,以直接回答問題。

但打破用戶習慣的產品往往是重寫邏輯,而不是利用AI對原產品縫縫補補,處理不當反而會消耗原有用戶的信任。谷歌的AI overviews推出不到一周,便因為沒認出毒蘑菇、建議用戶吃石頭、把膠水加到披薩上,招到用戶吐槽。

這些缺乏常識的答案看似是大模型幻覺問題,背后其實是搜索的召回精度問題。谷歌的召回技術依舊依靠網頁索引,這一套在信息排序上管用,但與內容相關度和準確度無法保證;在自己的強勢領域搜索上,谷歌的邏輯開始吃力起來。就如美國證券分析師丹·艾布斯·韋德布什所述,“這是在谷歌搜索服務的壓倒性優勢上出現的裂痕。”

無獨有偶,高度依賴中國本土市場的百度,也面臨著與谷歌相似的境遇。國內的AI 搜索產品使用前三名只有360是從傳統搜索引擎升級而來,天工 AI與秘塔AI均是全新的產品;盡管百度借助文心一言重構了搜索引擎,但AI 搜索的答案只占11%,依舊高度依賴著傳統搜索的使用慣性。

這將不可避免的涉及到一些大廠之間的競爭。比如在社交媒體微博上的搜索,用戶大概率想是了解熱點事件,并加入討論;在小紅書上搜索更多是為了查找攻略、測評等經驗性信息;高德等地圖軟件上的搜索是為了導航等等;也就是說,用戶需求劃分更加細致的平臺時代,早就瓜分走了一部分通用類搜索引擎的市場。

換句話說,有關搜索的革命并不是因為AI 搜索才開始的,它只是加速傳統搜索式微的一支關鍵力量。AI 搜索的本質還是AI Agent,通過搜索解決去用戶各種各樣的問題,因此,無論是平臺內嵌還是專門的搜索引擎,AI 搜索的形態一定是和他匹配的服務相輔相成的,按照這個邏輯,搜索的真正的代際變革才剛剛開始。

作者:羅錦雯,編輯:桑明強

本文由人人都是產品經理作者【新眸】,微信公眾號:【新眸】,原創/授權 發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于 CC0 協議。

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