AI搜索能颠覆广告的营收模式吗?

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在人工智能搜索领域,AI搜索技术的发展正在改变传统的搜索和广告营收模式。本文探讨了AI搜索的商业化路径,并讨论了AI搜索在提供精准搜索结果和用户体验方面的潜力,供大家参考。

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。

主笔 / 脱落酸 文章架构师 / 毛自聪 出品 / 巨头财经

本文由人人都是产品经理作者【巨头财经】,微信公众号:【巨头财经】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

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  1. AI搜索正在深刻影响广告营收模式,但其颠覆性尚待观察。AI通过精准投放和个性化内容提升广告效果,为广告主带来更高ROI。然而,广告营收仍高度依赖用户体验与广告平衡,且AI搜索技术普及和市场竞争激烈。因此,AI搜索虽有望改变广告行业格局,但全面颠覆传统营收模式仍需时日。

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  2. AI商业化付费的目标从效果变成数据

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