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Il cambiamento è arrivato più tardi del previsto.

Dall’emergere di ChatGPT alla fine del 2022, la ricerca è considerata il primo mercato a essere rimodellato, ma sarà solo nel 2024 che la ricerca introdurrà i cambiamenti attesi.

Di recente, OpenAI ha annunciato ufficialmente che entrerà nel campo della ricerca AI, rendendo ancora più vivace il già affollato percorso di ricerca AI. All’estero, le società emergenti di ricerca AI come Microsoft Bing, Google AI Overviews e Perplexity continuano ad aumentare la loro attenzione alla ricerca AI. A livello nazionale, MiTa Technology, Kunlun Wanwei(300418.SZ, prezzo delle azioni 26,55 yuan, valore di mercato 32,696 miliardi di yuan)Dopo aver fatto irruzione nel mercato della ricerca, il gigante della ricerca tradizionale Baidu e il "nuovo arrivato" Quark hanno aggiunto anche funzioni AI ai loro rispettivi prodotti.

Secondo gli esperti del settore, è ancora difficile per la ricerca basata sull’intelligenza artificiale cambiare veramente il modello della ricerca tradizionale. Il più grande vincolo attuale della ricerca AI potrebbe essere rappresentato dai "dati": i dati determinano la qualità della ricerca, che a sua volta influisce sull'esperienza dell'utente, e l'esperienza dell'utente è in definitiva correlata alla migrazione e alla fidelizzazione degli utenti.

Recentemente, il consulente sui prodotti AI Huang Chaoqiang ha dichiarato in un'intervista a un giornalista del "Daily Economic News" che i prodotti di ricerca AI sono ancora in una fase molto iniziale. Da un lato, i prodotti sono per lo più a livello di testo, e ce ne sono molti poche aggiunte multimodali; commerciale A livello culturale, l'ecologia degli investimenti e dei finanziamenti è molto meno prospera che all'estero.

Se il mercato silenzioso abbia davvero introdotto nuove variabili potrebbe essere ancora un punto interrogativo.

Da “andare al ristorante” a “ordinare da asporto”, le ricerche AI ​​possono essere sia “lunghe” che “brevi”

ChatGPT sostituirà i motori di ricerca?

Questa domanda, che suona un po' "obsoleta", è stata il primo argomento molto discusso dopo l'esplosione sul mercato di ChatGPT alla fine del 2022. Il mercato dei motori di ricerca, rimasto in silenzio per molti anni, si è scontrato con la nuova tecnologia di grande impatto il cambiamento avviene, ascolta la storia La gente è già entrata presto nel locale e sta aspettando.

Ma il percorso di ricerca è diventato davvero affollato più di un anno dopo.

Con più di un anno di aspettative per rimodellare il panorama della ricerca, OpenAI ha finalmente annunciato di recente il lancio dello strumento di ricerca AI SearchGPT, prima che il tradizionale gigante dei motori di ricerca Google avesse lanciato AI Overviews e avesse annunciato che avrebbe coperto 1 miliardo di utenti; entro la fine dell'anno; avvio della ricerca AI L'azienda Perplexity sta guadagnando slancio. È stato riferito che le entrate mensili e l'utilizzo dell'azienda sono aumentati di sette volte da quest'anno Huang Renxun ha dichiarato senza mezzi termini che utilizza il prodotto "quasi ogni giorno ."

Sul campo di battaglia nazionale, Kunlun Wanwei ha rilasciato "Tiangong AI Search" nell'agosto 2023, diventando la prima azienda nazionale a lanciare ufficialmente un'applicazione di ricerca AI MiTa Technology ha lanciato MiTa AI Search "minacciosamente" nel marzo 2024. "Secret Tower AI Search" mensile; le visite sono aumentate del 500% su base mensile; MainFunc, co-fondato dall'ex CEO di Xiaodu Technology Jing Kun e dall'ex CTO di Xiaodu Zhu Kaihua, ha lanciato il prodotto di ricerca AI Genspark Quark ha recentemente annunciato un aggiornamento alla "Super Search Box". " e ha lanciato un servizio AI completo e incentrato sulla ricerca basato sull'intelligenza artificiale. Baidu, il “fratello maggiore” dei motori di ricerca nazionali, sceglie di avere assistenti e agenti AI integrati che gli utenti possono chiamare in qualsiasi momento. Nella dichiarazione sugli utili del primo trimestre di quest'anno, Robin Li ha affermato che circa l'11% dei risultati di ricerca sono stati calcolati utilizzando la tecnologia dell'intelligenza artificiale generativa.

Nel febbraio di quest’anno, la società globale di ricerca e consulenza Gartner ha previsto che il volume di ricerca sui motori di ricerca tradizionali potrebbe diminuire del 25% entro il 2026.

Quanto è diversa la ricerca AI dai motori di ricerca tradizionali?

I giornalisti del "Daily Economic News" hanno anche cercato su Baidu, Quark, MiTa e Tiangong AI lo scenario sanitario più comune: "Quali sono i sintomi della spondilolistesi lombare?" A giudicare dai risultati, i risultati della ricerca AI di Baidu e Quark sono profondamente integrati con le rispettive ricerche tradizionali e i risultati della ricerca AI sono collegati rispettivamente ai prodotti di contenuto di Baidu Health e Quark Health. Inoltre, a giudicare dai risultati di ricerca, Quark non distingue chiaramente i contenuti generati dall'intelligenza artificiale dai risultati di ricerca tradizionali. I risultati del motore di ricerca originale vengono naturalmente integrati dopo il contenuto generato dal riepilogo della ricerca dell'intelligenza artificiale.

Tiangong AI e Secret Tower Search sono nuovi attori nella ricerca AI e i loro metodi di visualizzazione delle informazioni sono leggermente diversi da Quark, Baidu, ecc. Secret Tower Search e Tiangong AI Search hanno aggiunto le modalità "conciso", "potenziato" e "ricerca" quando si presentano i risultati della ricerca, corrispondenti a risultati con diversi livelli di dettaglio. La ricerca della Torre Segreta aggiunge anche funzioni come la generazione di documenti di presentazione e di presentazione. A livello di presentazione dei risultati, la Torre Segreta elenca anche risultati più estesi come "gli ultimi metodi di trattamento" e "strategie per il miglioramento della qualità della vita".

Non è difficile vedere che, per compensare la relativa debolezza dell’insufficienza dei propri prodotti di contenuto, i nuovi attori hanno introdotto più funzioni di intelligenza artificiale e visualizzazioni dei risultati più ricche.

Feng Lei, ex product manager di MiniMax Conch AI e manager della tecnologia self-media AI "Orange Soda Shop", in un'intervista con un giornalista del "Daily Economic News", può essere descritto come "andando a un ristorante dove mangiare" e "ordinare da asporto a casa". La differenza tra la ricerca tradizionale e la ricerca AI. Ha affermato che la ricerca tradizionale fornisce una serie di elenchi di URL e gli utenti trovano contenuti attraverso questi indirizzi, mentre la ricerca basata sull’intelligenza artificiale fornisce risposte dirette, simili ai servizi da asporto, dove puoi aspettare che l’intelligenza artificiale consegni a casa tua senza uscire di casa.

Feng Lei ritiene che il mercato della ricerca sia stabile da molto tempo e che la ricerca basata sull'intelligenza artificiale sarà una nuova variabile e una forma più futura, perché omette passaggi intermedi e soddisfa le esigenze in modo rapido e diretto. Ma per cambiare la struttura del mercato, la ricerca basata sull’intelligenza artificiale deve completare gradualmente tutti gli scenari di ricerca precedenti.

Quark ha anche affermato in un'intervista al "Daily Economic News" che la ricerca non è una cosa nuova, e nemmeno la ricerca basata sull'intelligenza artificiale è una cosa nuova di zecca. Dal punto di vista di Quark, la necessità di recupero, creazione e riepilogo delle informazioni è sempre stata l’esigenza principale degli utenti. La nuova esperienza portata dalla ricerca AI può soddisfare meglio le esigenze degli utenti e risolvere tutti gli aspetti dei problemi pratici. La ricerca è l'ingresso per gli utenti per ottenere informazioni e soddisfa le esigenze degli utenti per il recupero delle informazioni. Dopo aver ottenuto le informazioni, gli utenti hanno ancora bisogno di elaborare e generare informazioni.

C’è poca differenza nelle capacità del modello richieste e la barriera rimane la scala dei dati.

Diversamente dall’impressione esterna, la ricerca basata sull’intelligenza artificiale può essere una cosa con barriere basse.

Il 25 gennaio, l’ex dirigente di Alibaba Jia Yangqing ha rilasciato una demo sulla sua piattaforma social, utilizzando meno di 500 righe di codice Python per implementare un motore di ricerca conversazionale basato sull’intelligenza artificiale. Il consulente di prodotti AI Huang Chaoqiang ha fornito un esempio dell'utilizzo di Bing o dell'API di Google per ottenere risultati di ricerca, utilizzando l'ingegneria Prompt (parola suggerita) o SFT (Supervised Fine-Tun-ing) per la messa a punto e quindi lasciando che il modello di grandi dimensioni venga generato di conseguenza. Secondo il contenuto, questo processo in realtà non ha molte barriere in natura.

Un insider di una società di ricerca ha anche ammesso in un'intervista con un giornalista del "Daily Economic News" che quando confrontiamo diversi prodotti di ricerca AI, in realtà non stiamo confrontando le capacità del modello, perché le capacità del modello tecnico richieste per la ricerca AI non sono molto diverse. Alla fine, la chiave per determinare la qualità dei prodotti di ricerca AI risiede nelle capacità del prodotto stesso. È proprio come se tutti possano acquistare chiodi e martelli sul mercato, se riescono a creare prodotti di alta qualità mostra il divario tra le aziende. Questo tipo di La ragione del divario risiede nelle capacità del prodotto.

Ciò significa che nella concorrenza della ricerca basata sull’intelligenza artificiale, almeno finora, la costruzione di barriere continua ancora secondo le regole delle tradizionali barriere su scala di mercato dei motori di ricerca.

In passato, i motori di ricerca, come i portali di informazione, erano in grado di ottimizzare continuamente gli algoritmi e migliorare la pertinenza e l’accuratezza dei risultati di ricerca raccogliendo e analizzando enormi quantità di dati di ricerca degli utenti per un lungo periodo di tempo. L’accumulo di dati costituisce un’importante barriera competitiva perché è difficile per i nuovi operatori ottenere la stessa quantità e qualità di dati in un breve periodo di tempo. Nel corso del tempo, gli utenti formeranno abitudini di utilizzo e lealtà verso un particolare motore di ricerca e questa persistenza rende difficile per gli utenti passare ad altre piattaforme. Questo tipo di fedeltà degli utenti è diventata una barriera difficile da superare per i concorrenti.

"I dati validi sono il primo principio." Feng Lei crede ancora che, sia che si tratti di ricerca o di ricerca tramite intelligenza artificiale, padroneggiare i dati migliori può costituire una barriera. I nuovi operatori devono trovare alternative a questi dati relativamente privati. E chiunque sia in grado di fornire dati di qualità superiore e di alto valore avrà maggiori opportunità.

La ricerca basata sull’intelligenza artificiale è ancora lontana dal diventare un “disgregatore” per il mercato della ricerca esistente e rimodellare il settore della ricerca, e la restrizione più grande potrebbe risiedere nei “dati”. I dati determinano la qualità dei risultati di ricerca, che a sua volta influisce sull'esperienza dell'utente, e l'esperienza dell'utente è correlata alla migrazione e alla fidelizzazione degli utenti finali.

L’integrazione è una tendenza, ma la ricerca basata sull’intelligenza artificiale non è temporaneamente in grado di scuotere il mercato

Ma alcune persone credono che la nascita della ricerca basata sull’intelligenza artificiale non sia destinata a sovvertire o sostituire i motori di ricerca tradizionali.

I professionisti delle società di ricerca sopra menzionate ritengono che l'attuale struttura del settore sia ancora molto stabile. I dati accumulati attraverso la ricerca a lungo termine costituiscono un fossato e non possono essere sostituiti da aziende che iniziano da zero nella ricerca AI.

La soglia per la ricerca AI è alta?

Egli ritiene che, da un lato, sembra che la ricerca basata sull’intelligenza artificiale possa essere costruita semplicemente prendendo in prestito indici di informazioni e aggiungendo un modello. Ma in realtà, una volta bloccato l'indice o la fonte delle informazioni, il prodotto ne risentirà immediatamente. D'altra parte, la ricerca non è semplice quanto avere la capacità di indicizzare le informazioni. La ricerca reale richiede una comprensione approfondita delle esigenze degli utenti attraverso l'accumulo a lungo termine delle abitudini di ricerca degli utenti. Allo stesso tempo, gli utenti hanno già formato abitudini di utilizzo fisse per la funzione di ricerca e la possibilità che nuovi prodotti utilizzino la funzione di ricerca per sfruttare gli utenti è quasi pari a zero.

Sta diventando sempre più difficile convincere gli utenti a scaricare una nuova app. Per i nuovi arrivati, la ricerca basata sull'intelligenza artificiale non è ancora riuscita a sostituire la ricerca tradizionale e i nuovi prodotti non hanno ancora raggiunto l'esperienza utente delle ricerche e delle abitudini quotidiane reali, "It è impossibile aspettarsi che gli utenti scarichino una nuova APP solo per la funzione di ricerca AI."

La ricerca AI e la ricerca tradizionale non sono una relazione di vita o di morte Secondo i professionisti del settore della ricerca sopra menzionati, la ricerca AI può risolvere problemi che sono difficili da visualizzare e risolvere in modo efficiente nella ricerca tradizionale. Solo combinando i due si può raggiungere la perfezione piano da costruire.

L’integrazione della ricerca tradizionale e della ricerca AI è una tendenza inevitabile. Huang Chaoqiang ritiene che, a giudicare dalla promessa di Google di coprire 1 miliardo di utenti entro la fine dell'anno, questa questione sia irreversibile. La ragione dell'irreversibilità risiede nel modo in cui le esigenze degli utenti possono essere meglio soddisfatte: se gli utenti possono essere soddisfatti con una risposta, perché dovremmo? Fornire agli utenti dieci collegamenti?

Per i nuovi entranti, se vogliono cambiare l’attuale struttura del mercato, il nocciolo della questione è come soddisfare più profondamente le esigenze degli utenti.

Attualmente, per contenuti di conoscenza specifici, la ricerca AI può integrare e visualizzare direttamente la conoscenza rilevante e persino presentarla agli utenti da più dimensioni. La ricchezza del suo contenuto supera di gran lunga quella della ricerca tradizionale. Per soddisfare le esigenze degli utenti a un livello più profondo, è necessario comprendere a fondo la vera intenzione dell'utente. Ciò si basa solo sulle domande poste dagli utenti nella ricerca AI ed è difficile, tuttavia, formulare giudizi accurati combinato con dispositivi mobili o browser, ecc. Combinando tecnologie collaterali per ottenere dati utente più ricchi, possiamo cogliere con maggiore precisione le esigenze specifiche degli utenti. Inoltre, oltre all'integrazione delle informazioni, è necessario considerare anche se i servizi possono essere integrati al loro interno o come soddisfare meglio le aspettative degli utenti nel modo in cui le informazioni vengono presentate.

Per i nuovi giocatori, un'altra direzione rivoluzionaria arriva dai tentativi di ricerca nei campi verticali. Oltre ai tentativi di ricerca generale sull’intelligenza artificiale, anche alcune ricerche sull’intelligenza artificiale focalizzate su campi verticali hanno iniziato ad attirare l’attenzione del mercato. Ad esempio, nel campo dell’e-commerce, Amazon e Alibaba International hanno lanciato successivamente strumenti di ricerca per l’e-commerce.

Le vecchie forze non volevano essere sovvertite e hanno iniziato a integrare nuove forme. Nuovi giocatori si svilupperanno in modo decisivo lungo nuovi percorsi. Nella nuova arena della ricerca dell'IA, tutto è ancora pieno di possibilità e incognite.

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