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Le changement est arrivé plus tard que prévu.

Depuis l’émergence de ChatGPT fin 2022, le search est considéré comme le premier marché à être remodelé, mais il faudra attendre 2024 pour que le search inaugure les changements attendus.

Récemment, OpenAI a officiellement annoncé qu'elle rejoindrait le domaine de la recherche d'IA, rendant encore plus vivante la piste de recherche d'IA déjà encombrée. À l’étranger, les sociétés de recherche d’IA émergentes telles que Microsoft Bing, Google AI Overviews et Perplexity continuent de se concentrer davantage sur la recherche d’IA. Au niveau national, MiTa Technology, Kunlun Wanwei(300418.SZ, cours de l'action 26,55 yuans, valeur marchande 32,696 milliards de yuans)Après avoir percé le marché de la recherche, le géant de la recherche traditionnelle Baidu et le « nouveau venu dans la recherche » Quark ont ​​également ajouté des fonctions d'IA à leurs produits respectifs.

Selon les experts du secteur, il est encore difficile pour la recherche IA de véritablement changer le modèle de la recherche traditionnelle. La plus grande contrainte actuelle de la recherche par IA est peut-être « les données » : les données déterminent la qualité de la recherche, ce qui à son tour affecte l'expérience utilisateur, et l'expérience utilisateur est en fin de compte liée à la migration et à la rétention des utilisateurs.

Récemment, Huang Chaoqiang, consultant en produits d'IA, a déclaré dans une interview avec un journaliste du "Daily Economic News" que les produits de recherche d'IA en sont encore à leurs débuts. D'une part, les produits sont principalement au niveau du texte, et il y en a très peu. peu d'ajouts multimodaux ; commercial Au niveau culturel, l'écologie de l'investissement et du financement est beaucoup moins prospère qu'à l'étranger.

Jusqu’à présent, la question de savoir si le marché silencieux a réellement introduit de nouvelles variables reste un point d’interrogation.

De « aller au restaurant » à « commander des plats à emporter », les recherches IA peuvent être à la fois « longues » et « courtes »

ChatGPT remplacera-t-il les moteurs de recherche ?

Cette question, qui semble un peu « dépassée », a été le premier sujet très discuté après l'explosion de ChatGPT sur le marché fin 2022. Le marché des moteurs de recherche, resté silencieux pendant de nombreuses années, est entré en collision avec la nouvelle technologie percutante d'avant. le changement se produit, écoutez l'histoire. Les gens sont déjà entrés tôt dans la salle et attendent.

Mais la piste de recherche est devenue vraiment encombrée plus d'un an plus tard.

Avec plus d'un an d'attente pour remodeler le paysage de la recherche, OpenAI a finalement annoncé récemment le lancement de l'outil de recherche d'IA SearchGPT ; avant cela, le géant des moteurs de recherche traditionnels Google avait lancé AI Overviews et annoncé qu'il couvrirait 1 milliard d'utilisateurs. d'ici la fin de l'année ; la société Perplexity prend de l'ampleur. On rapporte que les revenus mensuels et l'utilisation de l'entreprise ont été multipliés par sept depuis cette année. Huang Renxun a même déclaré sans ambages qu'il utilisait le produit « presque tous les jours ». ".

Sur le champ de bataille national, Kunlun Wanwei a lancé « Tiangong AI Search » en août 2023, devenant ainsi la première entreprise nationale à lancer officiellement une application de recherche d'IA ; MiTa Technology a lancé MiTa AI Search « de manière menaçante » en mars 2024. « Secret Tower AI Search » mensuellement. les visites ont augmenté de 500 % d'un mois à l'autre ; MainFunc, cofondé par l'ancien PDG de Xiaodu Technology, Jing Kun, et l'ancien CTO de Xiaodu, Zhu Kaihua, a lancé le produit de recherche d'IA Genspark. Quark a récemment annoncé une mise à niveau vers la « Super Search Box » ; " et a lancé un service d'IA unique centré sur la recherche et basé sur l'IA. Baidu, le « grand frère » des moteurs de recherche nationaux, choisit d'avoir des assistants et des agents IA intégrés que les utilisateurs peuvent appeler à tout moment. Lors de l'appel aux résultats du premier trimestre de cette année, Robin Li a déclaré qu'environ 11 % des résultats de recherche étaient calculés à l'aide de la technologie d'intelligence artificielle générative.

En février de cette année, le cabinet mondial de recherche et de conseil Gartner a prédit que le volume de recherche sur les moteurs de recherche traditionnels pourrait chuter de 25 % d’ici 2026.

Dans quelle mesure la recherche IA est-elle différente des moteurs de recherche traditionnels ?

Les journalistes du « Daily Economic News » ont également recherché sur Baidu, Quark, MiTa et Tiangong AI le scénario de santé le plus courant : « Quels sont les symptômes du spondylolisthésis lombaire ? À en juger par les résultats, les résultats de recherche d'IA de Baidu et Quark sont profondément intégrés à leurs recherches traditionnelles respectives, et les résultats de recherche d'IA sont liés respectivement aux produits de contenu de Baidu Health et de Quark Health. De plus, à en juger par les résultats de recherche, Quark ne distingue pas clairement le contenu généré par l'IA des résultats de recherche traditionnels. Les résultats du moteur de recherche d'origine sont naturellement complétés après le contenu généré par le résumé de recherche de l'IA.

Tiangong AI et Secret Tower Search sont de nouveaux acteurs dans la recherche d'IA, et leurs méthodes d'affichage des informations sont quelque peu différentes de celles de Quark, Baidu, etc. Secret Tower Search et Tiangong AI Search ont ajouté les modes « concis », « amélioré » et « recherche » lors de la présentation des résultats de recherche, correspondant à des résultats de différents niveaux de détail. La recherche Secret Tower ajoute également des fonctions telles que la génération de documents de présentation et de présentation. Au niveau de la présentation des résultats, la Secret Tower répertorie également des résultats plus étendus tels que « les dernières méthodes de traitement » et les « stratégies d'amélioration de la qualité de vie ».

Il n’est pas difficile de constater que pour compenser la faiblesse relative des produits à contenu propre insuffisants, de nouveaux acteurs ont introduit davantage de fonctions d’IA et des affichages de résultats plus riches.

Feng Lei, ancien chef de produit de MiniMax Conch AI et directeur de l'auto-média de technologie d'IA "Orange Soda Shop", dans une interview avec un journaliste du "Daily Economic News", peut être décrit comme "va un restaurant pour manger » et « commander des plats à emporter à la maison ». La différence entre la recherche traditionnelle et la recherche IA. Il a déclaré que la recherche traditionnelle fournit une série de listes d'URL et que les utilisateurs trouvent du contenu via ces adresses ; tandis que la recherche par l'IA fournit des réponses directes, similaires aux services de plats à emporter, où vous pouvez attendre que l'IA vous livre à votre porte sans quitter votre domicile.

Feng Lei estime que le marché de la recherche est stable depuis longtemps et que la recherche par l'IA sera une nouvelle variable et une forme plus future, car elle omet les étapes intermédiaires et répond aux besoins rapidement et directement. Mais pour changer la structure du marché, la recherche IA doit progressivement compléter tous les scénarios de recherche précédents.

Quark a également mentionné dans une interview avec le « Daily Economic News » que la recherche n'est pas une nouveauté, et la recherche par l'IA n'est pas non plus une nouveauté. Selon Quark, le besoin de récupération, de création et de synthèse d'informations a toujours été le besoin principal des utilisateurs. La nouvelle expérience apportée par la recherche par IA peut mieux répondre aux besoins des utilisateurs et résoudre tous les aspects des problèmes pratiques. La recherche est l'entrée permettant aux utilisateurs d'obtenir des informations et répond aux besoins des utilisateurs en matière de recherche d'informations. Après avoir obtenu des informations, les utilisateurs ont encore besoin de traiter et de générer des informations.

Il y a peu de différence dans les capacités requises du modèle, et l’obstacle reste l’échelle des données.

Contrairement à l’impression extérieure, la recherche par l’IA peut être une chose avec de faibles barrières.

Le 25 janvier, Jia Yangqing, ancien cadre d'Alibaba, a publié une démo sur sa plateforme sociale, utilisant moins de 500 lignes de code Python pour mettre en œuvre un moteur de recherche conversationnel IA. Huang Chaoqiang, consultant en produits d'IA, a donné un exemple d'utilisation de Bing ou de l'API de Google pour obtenir des résultats de recherche, en utilisant l'ingénierie Prompt (mot d'invite) ou SFT (Supervised Fine-Tun-ing) pour un réglage fin, puis en laissant le grand modèle sortir en conséquence. Conformément au contenu, ce processus ne présente en réalité pas beaucoup de barrières par nature.

Un initié d'une société de recherche a également admis dans une interview avec un journaliste du « Daily Economic News » que lorsque l'on compare divers produits de recherche d'IA, nous ne comparons pas réellement les capacités du modèle, car les capacités techniques du modèle requises pour la recherche d'IA ne sont pas très différentes. En fin de compte, la clé pour déterminer la qualité des produits de recherche d’IA réside dans les capacités des produits eux-mêmes. Même si tout le monde peut acheter des clous et des marteaux sur le marché, la capacité de créer des produits de haute qualité montre l’écart entre les entreprises. Ce genre de La raison de l'écart réside dans les capacités du produit.

Cela signifie que dans la concurrence de la recherche IA, du moins jusqu'à présent, la construction de barrières continue à suivre les règles des barrières à l'échelle du marché des moteurs de recherche traditionnels.

Dans le passé, les moteurs de recherche, en tant que portails d'informations, étaient capables d'optimiser en permanence les algorithmes et d'améliorer la pertinence et l'exactitude des résultats de recherche en collectant et en analysant des données de recherche massives d'utilisateurs sur une longue période. L’accumulation de données constitue un obstacle concurrentiel important car il est difficile pour les nouveaux entrants d’obtenir la même quantité et la même qualité de données dans un court laps de temps. Au fil du temps, les utilisateurs développeront des habitudes d'utilisation et de fidélité à un moteur de recherche particulier, et cette rigidité rend difficile pour les utilisateurs de passer à d'autres plates-formes. Ce type de fidélité des utilisateurs est devenu une barrière difficile à franchir pour les concurrents.

"De bonnes données sont le premier principe." Feng Lei continue de croire que, qu'il s'agisse de recherche ou de recherche par IA, la maîtrise des meilleures données peut constituer un obstacle. Les nouveaux entrants doivent trouver des alternatives à ces données relativement privées. Et quiconque sera en mesure de fournir des données de meilleure qualité et de grande valeur aura de plus grandes opportunités.

La recherche par IA est encore loin de devenir un « perturbateur » du marché de la recherche existant et de remodeler le secteur de la recherche, et la plus grande restriction réside peut-être dans les « données ». Les données déterminent la qualité des résultats de recherche, ce qui à son tour affecte l'expérience utilisateur, et l'expérience utilisateur est liée à la migration et à la fidélisation des utilisateurs finaux.

L'intégration est une tendance, mais la recherche IA est temporairement incapable de secouer le marché

Mais certaines personnes pensent que la naissance de la recherche par l’IA n’a pas pour but de renverser ou de remplacer les moteurs de recherche traditionnels.

Les praticiens des sociétés de recherche mentionnées ci-dessus estiment que la structure actuelle du secteur est encore très stable. Les données accumulées grâce à la recherche à long terme constituent un fossé et ne peuvent pas être remplacées par des entreprises qui partent de zéro dans la recherche par IA.

Le seuil est-il élevé pour la recherche IA ?

Il estime que, d’une part, il semble que la recherche par l’IA puisse être construite en empruntant simplement des index d’informations et en ajoutant un modèle. Mais en réalité, une fois l'index ou la source d'information bloqué, le produit sera immédiatement affecté. D'un autre côté, la recherche n'est pas aussi simple que la possibilité d'indexer des informations. La recherche réelle nécessite une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs grâce à l'accumulation à long terme d'habitudes de recherche des utilisateurs. Dans le même temps, les utilisateurs ont déjà formé des habitudes d'utilisation fixes pour la fonction de recherche, et la possibilité que de nouveaux produits utilisent la fonction de recherche pour tirer parti des utilisateurs est presque nulle.

Il devient de plus en plus difficile de convaincre les utilisateurs de télécharger une nouvelle application. Pour les nouveaux arrivants, la recherche par l'IA n'a pas encore réussi à remplacer la recherche traditionnelle, et les nouveaux produits n'ont pas encore atteint l'expérience utilisateur des recherches et des habitudes quotidiennes réelles. Il est impossible de s'attendre à ce que les utilisateurs téléchargent une nouvelle application uniquement pour la fonction de recherche AI.

La recherche par l'IA et la recherche traditionnelle ne sont pas une relation de vie ou de mort. Selon les praticiens de l'industrie de la recherche mentionnés ci-dessus, la recherche par l'IA peut résoudre des problèmes difficiles à afficher et à résoudre efficacement dans la recherche traditionnelle. Ce n'est qu'en combinant les deux que l'on peut parvenir à un résultat parfait. solution à construire.

L'intégration de la recherche traditionnelle et de la recherche IA est une tendance inévitable. Huang Chaoqiang estime qu'à en juger par la promesse de Google de couvrir 1 milliard d'utilisateurs d'ici la fin de l'année, cette question est irréversible. La raison de cette irréversibilité réside dans la manière dont les besoins des utilisateurs peuvent être mieux satisfaits : si les utilisateurs peuvent être satisfaits d'une seule réponse, pourquoi. devrions-nous ? Donner dix liens aux utilisateurs ?

Pour les nouveaux entrants, s’ils souhaitent modifier la structure actuelle du marché, l’essentiel est de savoir comment répondre plus profondément aux besoins des utilisateurs.

Actuellement, pour un contenu de connaissances spécifique, la recherche IA peut directement intégrer et afficher des connaissances pertinentes, et même les présenter aux utilisateurs sous plusieurs dimensions. La richesse de son contenu dépasse de loin celle de la recherche traditionnelle. Il s'agit d'une direction de développement claire. Afin de répondre aux besoins des utilisateurs à un niveau plus profond, il est nécessaire de comprendre en profondeur la véritable intention de l'utilisateur. Cela repose uniquement sur les questions soulevées par les utilisateurs dans la recherche par IA, et il est cependant difficile de porter des jugements précis. combiné avec des appareils mobiles ou des navigateurs, etc. En combinant des technologies secondaires pour obtenir des données utilisateur plus riches, nous pouvons saisir plus précisément les besoins spécifiques des utilisateurs. En outre, outre l'intégration des informations, vous devez également déterminer si des services peuvent y être intégrés ou comment mieux répondre aux attentes des utilisateurs en matière de présentation des informations.

Pour les nouveaux joueurs, une autre voie révolutionnaire vient des tentatives de recherche dans les champs verticaux. Outre les tentatives de recherche générale par l'IA, certaines recherches par l'IA axées sur des domaines verticaux ont également commencé à attirer l'attention du marché. Par exemple, dans le domaine du commerce électronique, Amazon et Alibaba International ont lancé successivement des outils de recherche pour le commerce électronique.

Les forces anciennes n'ont pas voulu se laisser renverser et ont commencé à intégrer de nouvelles formes. De nouveaux acteurs se développeront de manière décisive sur de nouvelles voies. Dans le nouveau domaine de la recherche par l'IA, tout est encore plein de possibilités et d'inconnues.

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