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      AI會消滅搜索嗎?

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      一邊是谷歌Gemini 3高調入局,AI獨角獸爭相涌入,將AI搜索視為最鐘愛的賽道;另一邊卻是馬斯克“AI將消滅搜索”的驚人斷言。

      搜索——這個互聯網世界的第一入口,為何同時成為必爭之地與即將消亡之物?本文將深度拆解AI搜索如何從信息分發進化為服務撮合,5000字揭示萬億級信息服務革命的未來。



      戰略轉向:藍色鏈接正在消融

      今年3月,美國AI搜索公司、人工智能獨角獸企業Perplexity發布了一則極具沖擊力的廣告:《魷魚游戲》主演李政宰再次陷入一場生死游戲。他被困于一間急速降溫的密室,必須秒回電腦的刁鉆提問才能自救。面對難題,他本能地打開一個名為“Poogle”的傳統搜索引擎,然而,得到的回復卻是一行行藍色的網頁鏈接。絕望襲來之際,李打開Perplexity,立刻得到一段完整、準確的答案,危機立時解除。

      這則廣告直指用戶在信息爆炸和認知過載的焦慮下,對傳統搜索引擎在信息檢索效率、內容可信度和使用體驗維度日漸急迫的升級需求。

      這套延續了二十多年的關鍵詞和鏈接的模式,曾定義了互聯網的信息入口和商業基石。

      如今,入口正在被AI重新定義。新舊動能正在交替的信號,從一組對比數據可見端倪:一方面,谷歌搜索引擎全球市場份額10年來首次跌破90%(Statcounter,2024年10月);另一方面,ChatGPT已覆蓋全球約10%的成年人口,周活躍用戶數突破7億。根據a16z8月榜單分析,包括ChatGPT、Perplexity在內的全球最受歡迎的10款消費級AI應用,8款都具有搜索功能。



      圖表一:專用搜索、社交應用和AI對話機器人市場占用率

      來源:Search Engine Market Share Worldwide,Nov 2024 - Nov 2025,Statcounter,AI繪圖



      產品形態:人機交互顯現新形態

      傳統搜索引擎的核心價值主張在于提供信息索引與鏈接分發服務。根據用戶體驗和信息檢索研究中的一般性觀察,在傳統搜索引擎中,用戶平均需要訪問3-5個網頁頁面才能完成單次信息檢索任務,搜索詞優化往往需要2-3輪迭代。人工智能技術與搜索引擎的深度融合正在重構這一底層邏輯,推動搜索引擎從鏈接分發向智能決策助手的價值躍遷。

      第一,對話式交互重新定義搜索的入口和體驗。

      基于大語言模型(LLM)的AI搜索引擎,憑借對自然語言的深刻理解與多輪對話的上下文記憶能力,徹底改變了用戶意圖的挖掘與呈現方式。它不再被動地羅列鏈接,而是主動完成多源信息的檢索、比對與整合,將結果直接升維為即用答案。

      例如,用戶以日常問句發起查詢,便能直接喚起AI生成的摘要(AIOverviews),從而規避了在網頁間反復跳轉的繁瑣。騰訊元寶、ChatGPT等內置聯網搜索的AI應用,不僅能提供附帶溯源鏈接的精準回答,更允許用戶在對話中持續追問,實現信息的深度探索。

      市場的熱烈反響驗證了這一模式的巨大潛力:AI搜索新貴Perplexity憑借革新的對話界面,至2025年中期月活用戶已突破3000萬;谷歌在其25年一季度財報中披露,其AI概覽功能每月服務超15億用戶。這一趨勢表明,對話式交互對話式交互已不再是錦上添花的差異化功能,而是新一代搜索引擎的標準配置。

      第二,多模態理解打破信息交互的維度邊界。

      當前的AI搜索早已超越純文本的束縛,全面支持語音、圖像乃至視頻的輸入與輸出。這一技術演進極大地拓寬了搜索引擎的應用疆域,使其影響力從傳統網頁端,向移動設備乃至各類AI硬件終端無縫滲透。

      谷歌Lens的商業化成功便是多模態搜索市場潛力的最佳注腳:用戶通過簡單拍照即可完成視覺搜索,截至2024年底,其月度視覺查詢量已飆升至200億次,廣泛應用于商品比價、動植物識別、實時翻譯等多元場景。同樣,在知識管理領域,騰訊Ima等工具能夠對文檔圖片進行深度語義檢索,將搜索的觸角延伸至私有數據。

      語音交互在駕駛、烹飪等特定場景下展現出不可替代的優越性,并為老年人、視障人士等群體跨越了數字鴻溝。這種與生俱來的普惠性,不僅彰顯了技術的社會價值,更從根本上引爆了潛在用戶的巨大增長空間。

      第三,搜索價值躍升為任務執行和交易撮合。

      AI搜索的終極目標,是將用戶的思考直接轉化為行動,通過深度整合搜索行為與后續操作,構建從決策到執行的無縫價值閉環。在這條被AI全面激活的價值鏈上,多模態理解能力將不同形態的數據統一嵌入,實現跨模態的檢索與生成;而強大的上下文記憶則讓AI擺脫了孤立的單次響應,成為能夠提供連續決策支持的智能參謀。

      未來,搜索引擎將不再滿足于提供鏈接,而是通過調用海量的服務API,直接幫助用戶完成訂票、預約、購物等具體任務。亞馬遜推出的AI購物助手Rufus,便是這一趨勢在電商領域的有力實踐,它能將模糊的購物需求轉化為精準的商品推薦,并貫穿訂單追蹤的全流程。歸根結底,AI正在賦予搜索完成“最后一公里”交易的能力,這預示著一個萬億級的服務撮合市場的開啟。

      第四,搜索正在內化為信息服務的通用能力。

      AI搜索的部署形態正經歷一場深刻變革,它不再是孤立的應用,而是作為一種基礎能力被廣泛嵌入社交、電商、辦公等多元場景,形成了分布式的入口矩陣。這一趨勢標志著搜索正從一個需要用戶主動訪問的目的地,轉變為一種隨需調用的通用服務。

      首先,內嵌的搜索能力極大地提升了平臺的用戶體驗與數據資產價值。微信搜一搜整合了生態內的圖文、視頻與服務,讓用戶在社交場景中即可完成信息獲取與服務消費的閉環。微軟365Copilot則將搜索與辦公場景深度融合,能依據檢索指令自動生成PPT、整理紀要,將信息直接轉化為生產力。其次,AI搜索通過個性化算法,能將用戶意圖與平臺商業化目標進行精準匹配。小紅書便是典型案例。小紅書COO曾表示,超過三分之一的用戶將搜索作為開啟應用的第一動作,使平臺成為了生活決策的重要入口。通過化身于無形,AI搜索正在最大化其在數字經濟中的杠桿效應,成為驅動各類應用智能化升級的核心引擎。



      圖表二:信息過載時代AI搜索的功能特征和價值迭代

      來源:騰訊研究院自研,AI繪制



      市場格局:四條路線齊頭并進

      2024年以來,AI搜索市場可謂風起云涌,創新異常活躍。根據技術底蘊、市場站位與戰略選擇的差異,分野出四類演進路線。

      路線一——大象轉身:傳統搜索引擎漸進式升級

      以谷歌、微軟Bing、百度為代表的傳統搜索引擎,在保持原有產品架構的基礎上,逐步引入AI生成能力,作為對核心搜索體驗的增強。

      這一路線的核心能力包括海量數據積累、成熟的廣告變現體系以及既有用戶基礎。技術成熟度方面,AI生成能力已基本部署,但在答案準確率、來源標注、商業模式適配等方面仍處于優化階段。谷歌AIOverview剛推出時那場著名的“公關災難”便是最好的注腳。在Perplexity諷刺“Poogle”的廣告中,計算機提出的問題之一是“如何讓奶酪更好地粘在披薩上?”。當時谷歌AI Overview給出了用膠水粘住披薩的錯誤答案。

      路線二——破局原生:AI原生搜索引擎顛覆式重構

      該路線的代表是是以Perplexity、OpenAI為代表的AI原生搜索引擎。從產品設計之初,就以對話式AI為核心提供以直接答案為主要形態的搜索服務,這與傳統搜索引擎以鏈接列表為核心的形態有顯著區別。這類產品通常以簡潔的對話界面和清晰的信息來源標注為特點。

      對話式交互設計、AI答案生成與用戶體驗優化是AI原生企業贏得用戶心智的法門。但擴大索引的數據和服務的覆蓋范圍、提升答案的準確率與實時性同樣重要。商業上,由于大模型推理成本較高,這類公司正在積極探索可持續的商業模式,例如付費訂閱服務。同時,傳統廣告模式面臨潛在沖擊,訂閱制、API服務、數據授權、電商分成等新模式正在探索中。

      路線三——生態營造:超級應用生態整合

      該路線的代表是微信等擁有海量用戶和自有內容生態的平臺。通過將AI搜索功能作為平臺服務的一部分,與自身生態內的內容與服務進行深度整合。例如,微信“搜一搜”可以檢索公眾號、小程序、視頻號等生態內信息。

      騰訊高管在三季度財報會中展望微信AI化戰略藍圖,明確表示“微信最終會推出一個AI智能體”,依托微信內容生態、社交生態和商業生態,讓用戶在生態內即可完成從需求理解到服務交付的全流程。

      路線四——垂直深耕:服務驅動一體化執行

      該路線的代表是聚焦于特定業務場景的垂直平臺,例如電商與生活服務、地圖、旅游等,目標是提供從信息檢索到服務執行的一體化解決方案。例如,在地圖應用中搜索“餐廳”,AI不僅能提供信息,還能結合實時路況、用戶評價,并直接連接到預訂、點餐或打車等后續服務。在旅游應用中,AI可以根據用戶的模糊需求,直接生成包含交通、住宿和景點推薦的可執行方案。

      這一路線的核心優勢在于深厚的垂直領域數據積累、對特定場景下用戶意圖的精準理解以及與線下服務的執行整合能力。技術成熟度與特定領域的數字化程度相關,因此在電商、本地生活等場景應用較為成熟。

      未來,這些路線之間可能會出現更多的交叉與融合,例如傳統搜索引擎投資AI原生公司,平臺之間進行數據與服務的聯動,共同推動搜索服務向更智能、更場景化的方向演進。



      產業版圖:解鎖萬億市場

      信息服務無疑正迎來一次升級:AI的影響正沿著搜索引擎本身,向上游的數據源、中游的技術服務,以及下游的應用場景系統性傳導。

      上游:可信信息源的價值重構

      AI模型對高質量、結構化、可溯源數據的需求,顯著提升了第一方數據的資產價值。第一方數據,即由平臺直接生產或用戶直接貢獻的原生內容,因其在真實性、時效性與可信度上的優勢,成為AI訓練的關鍵生產要素。

      社區平臺的UGC(用戶生成內容)正成為核心資產。以Reddit為例,其平臺沉淀了大量真實的用戶評價、專業討論和消費決策內容。2024年,谷歌與Reddit達成數據授權協議,以獲取其內容訪問權,用于AI模型訓練和搜索結果優化。此案例清晰地表明,在AI時代,由真實用戶生成的討論、評價和經驗分享等“信任資產”,其商業價值正變得可量化。

      知識生產機構的角色亦在發生轉變。新聞媒體、學術期刊等權威信息源,正從過去依賴搜索引擎導流的模式,轉向探索向AI平臺授權內容的新型合作關系。OpenAI等模型公司與多家主流媒體的授權談判,既有達成合作的案例,也存在因版權問題而產生的法律糾紛。這表明,內容生產方正在重新評估其原創內容的資產屬性——它不僅是吸引讀者的媒介,更是驅動AI生成答案的核心原料。

      中游:營銷范式向奪取AI心智轉移

      傳統數字營銷的核心方法論——搜索引擎優化(SEO),其底層邏輯正因AI搜索的出現而面臨結構性調整。過去,優化的核心是提升特定頁面在搜索結果列表中的排名。

      答案引擎優化(AEO, Answer Engine Optimization)正成為新的行業關注點。與SEO追求排名不同,AEO的核心目標是使內容被AI采納為答案的直接來源。這要求內容策略進行相應調整:從側重關鍵詞密度,轉向提供結構化、權威性、可引用的高質量信息;從優化頁面標題,轉向優化內容的邏輯性、完整性與來源可信度。例如,一篇關于“如何選擇嬰兒奶粉”的文章,其優化方向將更側重于提供清晰的對比表格、引用權威機構建議和整合真實用戶反饋,以提升被AI模型采納為可靠信源的概率。

      部分營銷服務商已開始提供針對AI搜索的內容優化服務,這標志著內容營銷的重心,正從流量獲取轉向信任建立。

      下游:用戶體驗與場景深度整合

      在新交互入口層面,瀏覽器、AI硬件等載體正在探索新的搜索發起方式。集成了AI能力的瀏覽器,允許用戶在地址欄內直接完成問答、總結等操作,這在一定程度上繞過了傳統搜索引擎,形成了去中心化的搜索模式。同時,以Meta Ray-Ban智能眼鏡為代表的AI原生硬件,通過視覺問答等功能,將搜索從一種主動的屏幕交互行為,轉變為一種被動的、情境感知的響應,拓展了搜索服務的物理邊界和應用場景。



      結語:

      有限注意力時代,回歸信任與體驗

      其實,早在2008年就有人預見了這場變革。

      時任谷歌搜索產品和用戶體驗副總裁的瑪麗莎·梅耶爾(Marissa Mayer)在谷歌官方博客發表了一篇題為《搜索的未來》的文章。她在文中提出了一個引人深思的問題:搜索引擎會成為過去時嗎?未來的搜索又會是什么模樣?梅耶爾發現了一個痛點——盡管她在谷歌從事搜索工作已有9年多,但當時的搜索引擎仍是“90%的解決方案”。她判斷,剩余10%的問題將需要付出最大的努力,甚至需要數十年甚至上百年。

      梅耶爾不僅將搜索技術比作“17世紀的物理學或19世紀的生物學”,還提出了未來搜索的三大方向:模式多樣化(例如用語音、圖片、手勢搜索,而非僅限關鍵詞)、媒體豐富化(結果包含視頻等多種形式)、個性化(例如根據地理位置、搜索歷史、興趣偏好提供定制化結果)。事實上,谷歌搜索近年更提出了一套評估搜索質量的核心理論框架——EEAT,從Experience(內容創作者的真實經驗)、Expertise(內容的專業度)、Authoritativeness(內容的權威度)、Trustworthiness(用戶是否信任所呈現的信息)打造更好的搜索引擎。



      圖表三 搜索引擎演變

      來源:公開資料整理,AI繪制

      以AI搜索為代表的信息服務正在翻開新的一頁。

      從梅耶爾對未來的遠見,到谷歌E-E-A-T框架的提出,再到Perplexity等新興力量對答案引擎的探索,一個共同的信號愈發清晰:在信息過載的當下,用戶的核心訴求已從獲取信息悄然升級為解決問題。AI革新搜索,不僅僅是一次技術迭代,更是一場價值回歸——必須尊重人的有限注意力、回歸真實體驗、關切差異化訴求的關切。

      理解用戶心智變遷,將情緒價值與效率價值合二為一。互聯網的發展深刻演繹了從信息匱乏到信息過載的歷程。當稀缺資源從信息本身轉向用戶注意力時,信息服務的價值標尺便從找得到轉向了篩的準、信得過、用得好。提供可信、高效、優質的解決方案——這一本質在傳統搜索時代成立,在AI搜索時代愈發凸顯。

      堅守技術底線,構筑透明、公平、可控的治理邊界。AI搜索在提升效率與體驗的同時,也可能引發新的風險,例如結果不可解釋、幻覺問題導致錯誤信息傳播等、用戶信任流失等。技術底線不是限制創新,有在透明、公平、可控的倫理基石之上,AI才能真正贏得用戶的長期信賴。

      關注可持續的價值分配機制,讓平臺、品牌、創作者與開發者形成相互成就的正循環。內容創作者因其高質量的貢獻獲得應有回報,平臺因其卓越的服務贏得用戶與客戶,用戶因高效地解決問題而節省寶貴的時間與精力,廣告主則因精準的觸達而提升投資回報率。價值分配的公平性是生態系統得以長期繁榮的基石。

      這場變革為何來得如此迅猛?馬斯克甚至斷言“AI將替代搜索引擎”。直接驅動力來自于是營銷轉化的剛需。傳統搜索主要變現約 20%-30% 具有明確商業意圖的查詢;海量模糊、信息類的長尾需求難以轉化。AI 能讀懂這些長尾問題,例如“有寵物的家庭如何選掃地機器人?”,并把它們轉化為可推薦商品與服務的場景。由此,剩余 70%-80% 的非商業查詢被納入可變現的版圖,打開了一個巨大的增量市場。統計顯示,2024年全球搜索引擎市場價值為2047.6億美元,預計到2031年將達到4214.2億美元,預測期內復合年增長率為11.0%。這不僅是一個千億級的增量市場,更預示著一個由答案而非鏈接定義的新信息時代的到來。

      來源:騰訊研究院



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