多年以前，百度、谷歌等就在開始做智能搜索，但彼時(shí)的智能搜索只是對(duì)搜索結(jié)果的簡(jiǎn)單整理歸納，效果并不如人意。當(dāng)前AI爆火，在AI的加持下，搜索會(huì)不會(huì)更強(qiáng)大一些呢？其實(shí)并不是，至少當(dāng)前AI搜索的使用方式，并不理想。比如說(shuō)，正文作者分享的這些案例。

本文會(huì)從一個(gè)360AI搜索的負(fù)面案例切入，討論三個(gè)大問(wèn)題：

1、為什么AI搜索產(chǎn)品成了共識(shí)

2、AI搜索產(chǎn)品的演進(jìn)方向猜測(cè)

3、AI搜索產(chǎn)品的核心體驗(yàn)及影響因素

全文約15000字，看不完記得收藏~~

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最近在使用360AI搜索的時(shí)候遇到一個(gè)比較嚴(yán)重的產(chǎn)品設(shè)計(jì)問(wèn)題，非常影響體驗(yàn)。

在360AI搜索首頁(yè)，和普通搜索產(chǎn)品類似，有信息流和今日熱搜兩個(gè)模塊。

昨天偶然看到一條熱搜是【工資四千月工作300h】，這個(gè)標(biāo)題確實(shí)很吸引人，所以作者打開了這條熱搜想看看詳細(xì)信息，結(jié)果打開的頁(yè)面內(nèi)容是這樣的：

標(biāo)題和內(nèi)容完全對(duì)不上！

原因也簡(jiǎn)單，360AI搜索使用了大模型能力對(duì)輸入的信息進(jìn)行了處理，而不是點(diǎn)擊這條熱搜新聞直接打開一個(gè)鏈接。

按照傳統(tǒng)的搜索引擎的做法一般是把關(guān)鍵詞“月薪4000工作300小時(shí)”匹配到各個(gè)新聞網(wǎng)站，然后用戶打開新聞網(wǎng)站查看詳細(xì)內(nèi)容。

360這里應(yīng)該是只把熱點(diǎn)新聞的標(biāo)題傳給模型處理工作流了，結(jié)果出現(xiàn)了這么個(gè)驢頭不對(duì)馬嘴的結(jié)果。（可能是出于節(jié)約成本的做法，傳標(biāo)題和傳全部正文消耗的token可能是百倍，不過(guò)后續(xù)的測(cè)試好像又推翻了這個(gè)猜測(cè)）

這里面的體驗(yàn)問(wèn)題不止一個(gè)，挨個(gè)分析一下：

1、新聞信息是否適合用大模型處理后呈現(xiàn)？

用大模型處理新聞信息優(yōu)點(diǎn)非常明顯，能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量新聞內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)和提取關(guān)鍵點(diǎn)，節(jié)省用戶的時(shí)間。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)也能減少對(duì)人工編輯和記者的依賴，降低成本。

但問(wèn)題是：用戶讀新聞時(shí)一定需要節(jié)省時(shí)間嗎？類比一下看網(wǎng)絡(luò)小說(shuō)可能更容易理解，某著名網(wǎng)文凡人修仙傳也可以用一句話總結(jié)出來(lái)：韓立（主角）經(jīng)過(guò)千年修行終于渡劫成功飛升仙界，全書完。這里的小說(shuō)完全可以類比具有娛樂(lè)屬性的新聞，不巧的是在所有新聞的被閱讀量占比中，娛樂(lè)新聞遠(yuǎn)多于嚴(yán)肅新聞。

當(dāng)內(nèi)容的細(xì)節(jié)被模型處理后丟失時(shí)，內(nèi)容是否還能引起用戶消費(fèi)的興趣是一個(gè)比較重要的問(wèn)題。還以360AI搜索來(lái)說(shuō)，處理前后的新聞分別是這樣的：

入口：

處理后：

處理前：

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_27930855（原文較長(zhǎng)，感興趣朋友用這個(gè)鏈接看看，也可以直接看下面的結(jié)論）

以作者閱讀處理前后的新聞的主觀感受來(lái)說(shuō)，閱讀原文體驗(yàn)更好，原因大概在于幾點(diǎn)：

1）文風(fēng)：不同類型的新聞肯定會(huì)使用不同的文風(fēng)，這種新聞和政務(wù)新聞和UC震驚部的新聞肯定文風(fēng)都不一樣，但現(xiàn)在的AI搜索產(chǎn)品顯然還沒(méi)有做到根據(jù)不同新聞?lì)愋褪褂貌煌奈娘L(fēng)來(lái)形成最后直面用戶的內(nèi)容，因此文風(fēng)一定程度上影響了閱讀體驗(yàn)。

2）多媒體信息：原文中存在不少動(dòng)圖，有的鏈接中還有視頻，但經(jīng)過(guò)模型處理的新聞只有文字，多種媒體類型的信息對(duì)閱讀的影響很大，在信息協(xié)同接收、情感傳遞、情緒影響等方面都會(huì)影響閱讀體驗(yàn)。

現(xiàn)在有的AI搜索產(chǎn)品已經(jīng)可以做到讀多種媒體信息，但很顯然還沒(méi)有任何一款產(chǎn)品能做到輸出多模態(tài)信息（準(zhǔn)確的說(shuō)是可以但很貴，某視頻生成模型的生成5秒的視頻成本在1.5元左右）。

3）信息與場(chǎng)景的匹配錯(cuò)位：用戶可能是在午休時(shí)間悠閑的刷著網(wǎng)頁(yè)，但看到的確實(shí)更偏向工作內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化信息，情感投射一下就錯(cuò)位了，這種體驗(yàn)可能用戶講不清楚，但一定會(huì)明確的反應(yīng)在主觀感受上。

現(xiàn)在各家AI搜索產(chǎn)品都以結(jié)構(gòu)化的結(jié)果呈現(xiàn)方式作為賣點(diǎn)，但信息的呈現(xiàn)方式一定需要與場(chǎng)景匹配，也并非所有場(chǎng)景用戶的目的都是節(jié)省時(shí)間。

據(jù)說(shuō)360AI搜索已經(jīng)能夠識(shí)別4000種用戶意圖，聽起來(lái)很多，但以其目前覆蓋的用戶量和用戶使用時(shí)涉及到的場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，依然需要時(shí)間進(jìn)行跨量級(jí)的意圖積累。畢竟讀新聞都可以再細(xì)分成多種意圖~

以上是對(duì)這個(gè)小案例的第一方面體驗(yàn)分析，寫的比較長(zhǎng)可能讀者朋友已經(jīng)忘了問(wèn)題本身，我們把話題拉回來(lái)一下，面對(duì)下圖的這個(gè)問(wèn)題，第2方面的體驗(yàn)問(wèn)題是什么？

2、是輸入信息無(wú)主語(yǔ)時(shí)，模型是否應(yīng)該自主添加？

以上面的例子來(lái)說(shuō)，用戶想看【工資4000月工作300小時(shí)】的新聞，結(jié)果幫用戶算了一下“您的時(shí)薪是13.33元/小時(shí)”，話說(shuō)這是咋判斷出來(lái)主體是用戶的？這個(gè)【您】字問(wèn)題太大了。

這個(gè)例子只是略微有些負(fù)面體驗(yàn)，但萬(wàn)一哪天用戶打開的熱點(diǎn)新聞是“父親去世早全靠母親艱難撫養(yǎng)”怎么辦？到時(shí)候把主體默認(rèn)為用戶那負(fù)面體驗(yàn)可就太嚴(yán)重了。

即使不考慮這種極端的負(fù)面事件，例如“沖進(jìn)火場(chǎng)連救三人”這樣的新聞還是比較常見(jiàn)也比較容易上熱搜的。

長(zhǎng)此以往經(jīng)常被用戶看到主體與事件混亂的問(wèn)題，會(huì)影響用戶對(duì)整個(gè)產(chǎn)品所以提供信息的信任度，這對(duì)搜索產(chǎn)品太致命了。（目前用戶對(duì)AI搜索結(jié)果的信任也是個(gè)重要問(wèn)題，不過(guò)如何構(gòu)建信任這里不展開了，有機(jī)會(huì)再寫吧）

（這個(gè)問(wèn)題其實(shí)也呼應(yīng)第一點(diǎn)）

以上是對(duì)360AI搜索的這個(gè)小案例的體驗(yàn)分析，其實(shí)其他AI搜索產(chǎn)品也有類似的問(wèn)題，此處并無(wú)貶低360的意思，據(jù)作者所知360AI搜索的增速、迭代速度都非常牛逼。體驗(yàn)上也遠(yuǎn)超360其他產(chǎn)品…..

因?yàn)樽髡呤亲鲇脩趔w驗(yàn)工作的，所以還是習(xí)慣從體驗(yàn)的角度評(píng)價(jià)產(chǎn)品。

一、為什么AI搜索產(chǎn)品成了共識(shí)

AI類產(chǎn)品這么多，為什么只有AI搜索各個(gè)大廠都在做？

目前在討論AI和產(chǎn)品時(shí)，有一個(gè)比較明顯的結(jié)論：AI更多是作為新技術(shù)、新能力參與到產(chǎn)品中，而用戶的需求并未發(fā)生本質(zhì)變化，所以要考慮的是如何用新能力解決為舊需求帶來(lái)新體驗(yàn)。

在接近一年半之前，阿里原CEO張勇就提出：所有應(yīng)用都值得用AI重做一遍，當(dāng)時(shí)作者并未理解其含義，現(xiàn)在看來(lái)其實(shí)也有需求不變，變的是實(shí)現(xiàn)方式的意思在里面。

AI搜索產(chǎn)品能成為共識(shí)，尤其是很多大廠的共識(shí)，當(dāng)然要從市場(chǎng)規(guī)模 、用戶需求場(chǎng)景數(shù)量、發(fā)展?jié)摿Φ确矫婵紤]。只有這些指標(biāo)都足夠大，才能讓各個(gè)大廠忍不住動(dòng)心下場(chǎng)。

對(duì)于這些下場(chǎng)指標(biāo)，看看谷歌、百度、360等公司答案就很明確了，不必多講，本文中作者主要想從用戶體驗(yàn)方面聊聊這個(gè)問(wèn)題。選擇這個(gè)角度的原因也正如上面所說(shuō)，用戶需求基本不變時(shí)，AI產(chǎn)品能取代傳統(tǒng)產(chǎn)品關(guān)鍵博弈點(diǎn)就是在用戶體驗(yàn)。

按作者的理解：功能只是代碼的結(jié)果，體驗(yàn)才是用戶的結(jié)果，是用戶視角下最直觀的指標(biāo)，是用戶很主觀的決定繼續(xù)使用或離開的原因。

下面是AI搜索產(chǎn)品和傳統(tǒng)搜索產(chǎn)品的體驗(yàn)對(duì)比：

要對(duì)比傳統(tǒng)搜索和AI搜索，首先要回到用戶使用搜索產(chǎn)品的目的。

當(dāng)用戶使用時(shí)，一定是帶有要解決的問(wèn)題過(guò)來(lái)的（好像是廢話，別急往后看），以完成一份產(chǎn)品分析為例，在傳統(tǒng)搜索產(chǎn)品中完整的鏈條大概是這樣：

根據(jù)用戶意圖復(fù)雜度的不同，一定會(huì)經(jīng)歷上述過(guò)程3-6個(gè)環(huán)節(jié)，以及極端情況下無(wú)搜索結(jié)果，問(wèn)題無(wú)法解決的情況。

由于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年的蓬勃發(fā)展和積累，以及數(shù)量龐大的用戶參與內(nèi)容建設(shè)的過(guò)程中，無(wú)結(jié)果的情況比較少了，但在一些較垂直的領(lǐng)域依然是對(duì)體驗(yàn)影響較大的問(wèn)題，例如作者經(jīng)常搜索人因工程與交互設(shè)計(jì)交叉領(lǐng)域相關(guān)的問(wèn)題，很多時(shí)候都找不到答案。

就像用戶體驗(yàn)的基礎(chǔ)是能解決問(wèn)題一樣，搜索產(chǎn)品的體驗(yàn)基礎(chǔ)是有答案。

傳統(tǒng)的搜索產(chǎn)品，由于其原理是先收錄千億數(shù)量級(jí)的網(wǎng)頁(yè)，當(dāng)用戶搜索時(shí)進(jìn)行匹配，所以只能在有答案的這部分場(chǎng)景下解決問(wèn)題，且只能在上述“需求從產(chǎn)生到解決的過(guò)程”中2-3個(gè)環(huán)節(jié)中發(fā)揮作用。

面對(duì)無(wú)結(jié)果的問(wèn)題，其實(shí)出現(xiàn)了不少優(yōu)秀的解法和產(chǎn)品。例如百度做了提問(wèn)產(chǎn)品，面對(duì)搜索結(jié)果需要用戶二次整合、答案質(zhì)量差等問(wèn)題，也有最佳答案、贊同數(shù)等設(shè)計(jì)。

甚至傳統(tǒng)搜索產(chǎn)品也很清楚自己只能解決上述完整流程中部分環(huán)節(jié)，也在向【搜索結(jié)果直接解決問(wèn)題】這個(gè)方向努力，例如在百度中搜索“2024年法定假日”，搜索結(jié)果頁(yè)面的第一條信息就可以直接解決用戶的問(wèn)題：

這種方案已經(jīng)無(wú)需用戶從結(jié)果列表中做選擇再點(diǎn)擊打開，但是這種做法一是需要人工識(shí)別場(chǎng)景做特殊處理，二是只能直接解決簡(jiǎn)單需求。三是與一些廣告和商業(yè)化的場(chǎng)景天然有矛盾（例如搜索優(yōu)酷，可能第一個(gè)結(jié)果“必須”是愛(ài)奇藝），所以整體上對(duì)用戶體驗(yàn)的提升很有限。

AI搜索產(chǎn)品由于其原理是使用預(yù)訓(xùn)練的大模型生成內(nèi)容，所以在無(wú)結(jié)果這部分長(zhǎng)尾需求中體驗(yàn)很好 ，而AI搜索產(chǎn)品最大的優(yōu)勢(shì)，則是在解決一個(gè)需求的完整流程中覆蓋了更多環(huán)節(jié)，并用AI技術(shù)代替一部分人腦的工作，向All in one方向的體驗(yàn)邁進(jìn)了一步。

詳細(xì)列舉AI搜索產(chǎn)品的體驗(yàn)優(yōu)勢(shì)如下：

1）能夠跨媒體、跨模態(tài)得到信息

跨媒體、跨模態(tài)得到信息意味著答案更準(zhǔn)確、知識(shí)庫(kù)更全面、專業(yè)領(lǐng)域答案效果更好。

舉個(gè)例子，如果我想知道‘XX書店有沒(méi)有座位’，傳統(tǒng)搜索引擎想回到這個(gè)問(wèn)題，幾乎必須依靠人類用戶參與回答才行，但AI搜索如果找到了一張此書店的圖片，則可以使用OCR、ASR技術(shù)去讀圖得到信息，這張圖片可能在傳統(tǒng)搜索時(shí)期就已經(jīng)存在，但當(dāng)時(shí)圖片內(nèi)的信息無(wú)法被利用起來(lái)，導(dǎo)致這個(gè)問(wèn)題只能由用戶進(jìn)行回答。這就是跨媒體得到信息輔助答案更準(zhǔn)確的簡(jiǎn)單案例。

在談?wù)揂I產(chǎn)品時(shí)，經(jīng)常提到多模態(tài)的概念，作者發(fā)現(xiàn)很多人都把媒體類型和模態(tài)類型搞混了，這里稍微明確一下：

文字、圖片、視頻是不同的媒體類型，這些媒體中包含的信息都可以通過(guò)視覺(jué)模態(tài)由人類接收。

圖片、聲音、味道是不同的模態(tài)類型，其中的信息須通過(guò)視覺(jué)、聽覺(jué)、味覺(jué)等不同模態(tài)由人類接收。

模態(tài)在人機(jī)交互過(guò)程的嚴(yán)格定義是：信息傳遞的通道。

信息能夠在不同的媒體類型和模態(tài)類型之間相互轉(zhuǎn)換的意義體現(xiàn)在搜索過(guò)程的輸入與輸出環(huán)節(jié)，也體現(xiàn)在知識(shí)總量的積累上。

例如上面提到的從圖片中獲取信息給予用戶答案的例子，同理的場(chǎng)景也可以是從音頻中得到得到答案提供給用戶，假如某AI搜索產(chǎn)品和喜馬拉雅這樣的音頻產(chǎn)品結(jié)合，就可以在喜馬拉雅龐大的音頻數(shù)據(jù)庫(kù)中得到無(wú)數(shù)專業(yè)領(lǐng)域的信息。

2）覆蓋的需求場(chǎng)景范圍更大

這一點(diǎn)要分兩方面理解，第一方面是普通用戶能使用自然語(yǔ)言描述要搜索的復(fù)雜問(wèn)題了，傳統(tǒng)搜索產(chǎn)品雖然也有高級(jí)模式，但易用性較差、用戶觸達(dá)率極低，如下圖是百度的高級(jí)搜索模式，大家覺(jué)得普通用戶有多少人用過(guò)？

作者自己曾經(jīng)參與的醫(yī)療產(chǎn)品中，也遇到過(guò)需要使用多字段條件判斷+維度關(guān)系+邏輯關(guān)系+多級(jí)括號(hào)來(lái)描述自然語(yǔ)言的例子，只能說(shuō)那個(gè)操作復(fù)雜度即使對(duì)專業(yè)交互設(shè)計(jì)師也非常費(fèi)勁，更別說(shuō)普通用戶了。

第二方面是基于大模型的各種能力，衍生出了新的使用場(chǎng)景，例如在360AI搜索中有大量用戶是使用該產(chǎn)品的生成能力、改寫能力來(lái)解決自己的需求。用戶對(duì)搜索產(chǎn)品的心智在隨著搜索產(chǎn)品能力邊界的擴(kuò)展而發(fā)生變化。

3）解決需求的鏈路變短，復(fù)雜度降低

AI搜索產(chǎn)品可以將多個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容聚合、總結(jié)并以結(jié)構(gòu)化的方式呈現(xiàn)出來(lái)，這在整體流程中這些環(huán)節(jié)中做到了提效

在這些環(huán)節(jié)，AI 顯著的提升了傳統(tǒng)搜索產(chǎn)品中信息分散在各處的問(wèn)題，是AI搜索產(chǎn)品在當(dāng)前階段與傳統(tǒng)搜索產(chǎn)品最大的區(qū)別之一。同時(shí)也在一定程度上減少了廣告的干擾。

未來(lái)各家一定會(huì)在AI搜索產(chǎn)品中加入廣告，具體時(shí)間取決于AI搜索產(chǎn)品的增速，相對(duì)于通用Chatbot，AI搜索產(chǎn)品在輸入輸出環(huán)節(jié)消耗的token更多，同樣輸入一句“產(chǎn)品設(shè)計(jì)原則”，AI搜索產(chǎn)品需要先拿到多個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容給到大模型，這個(gè)過(guò)程消耗的token可能是通用Chatbot的上百倍。面對(duì)這樣的成本，商業(yè)化是必然的結(jié)果。

在選擇網(wǎng)站-閱讀-更換網(wǎng)站-閱讀這些環(huán)節(jié)中，AI能力的加入顯著的使整個(gè)解決問(wèn)題過(guò)程的復(fù)雜度降低，用戶不再需要曲折的在各個(gè)網(wǎng)站之間跳轉(zhuǎn)、分辨、總結(jié)。這一點(diǎn)在腦力工作中的體驗(yàn)影響尤其大，能讓用戶更專注的完成工作。作者自己在寫作時(shí)就經(jīng)常因?yàn)橐橐粋€(gè)資料導(dǎo)致寫作思路中斷的問(wèn)題，就是因?yàn)椴橘Y料的過(guò)程曲折又冗長(zhǎng)，還得和整整兩屏廣告斗智斗勇。

4）信息呈現(xiàn)方式更多樣化

現(xiàn)在很多AI搜索產(chǎn)品的結(jié)果中都使用了思維導(dǎo)圖來(lái)顯示內(nèi)容結(jié)構(gòu)，有些還支持一鍵生成PPT，信息呈現(xiàn)方式的多樣化意味著在上述流程中的【二次加工】環(huán)節(jié)為用戶提供了更多支持。將完整流程中的更多環(huán)節(jié)的工作代替用戶完成了。

未來(lái)可能除思維導(dǎo)圖和PPT之外，常用的流程圖、拓?fù)鋱D、魚骨圖以及各種數(shù)據(jù)展示圖表可能都會(huì)根據(jù)意圖識(shí)別環(huán)節(jié)做出的判斷做匹配，或是支持以當(dāng)前結(jié)果生成不同圖示。

在本文開頭的360案例中也曾經(jīng)提到目前的答案基本是只有文字的，很多原文鏈接中的圖片、動(dòng)圖消失了，這非常影響閱讀體驗(yàn)，未來(lái)當(dāng)模型的理解能力繼續(xù)提升后，應(yīng)該也可以根據(jù)意圖和內(nèi)容做交叉判斷選擇保留更多媒體類型的信息。

5）更友好的廣告體驗(yàn)

傳統(tǒng)搜索產(chǎn)品的廣告顯示位置周邊的界面樣式是由第三方網(wǎng)站站長(zhǎng)決定的，所以廣告樣式和內(nèi)容樣式可能存在較大差異，廣告很明顯就能被辨別出來(lái)，突兀且生硬。

如下圖是微信公眾號(hào)文章中廣告（樣式不可控），和知乎官方廣告（樣式可控），大家看一下就能感受的到體驗(yàn)的差距。

而AI搜索產(chǎn)品的結(jié)果頁(yè)內(nèi)容是由自家的大模型生成的，內(nèi)容樣式也是自家完全可控可定制的，因此可以與廣告統(tǒng)一視覺(jué)樣式，帶來(lái)更好的轉(zhuǎn)化效果并降低對(duì)用戶的干擾。

6）結(jié)果更準(zhǔn)確、內(nèi)容質(zhì)量更高

這一點(diǎn)可以結(jié)合第1)點(diǎn)理解，傳統(tǒng)的搜索產(chǎn)品由于結(jié)果大部分由第三方網(wǎng)站提供，所以對(duì)內(nèi)容的準(zhǔn)確度無(wú)法控制，對(duì)內(nèi)容的質(zhì)量更加無(wú)法控制。

而AI搜索產(chǎn)品的原理決定了其結(jié)果更準(zhǔn)確，在用戶輸入搜索詞后，首先會(huì)由模型對(duì)問(wèn)題進(jìn)行改寫，例如搜索“2000元以下性能最強(qiáng)手機(jī)”，可能就會(huì)被改寫成“截止2024年7月，中國(guó)境內(nèi)銷售的2000元以下性能最強(qiáng)的手機(jī)”，由系統(tǒng)補(bǔ)全了用戶下意識(shí)知道但沒(méi)有寫明的那部分信息。問(wèn)題描述更準(zhǔn)確了，結(jié)果自然就更準(zhǔn)確了。

第二點(diǎn)原因則是現(xiàn)階段的AI搜索產(chǎn)品的結(jié)果并非單一來(lái)源，一般是經(jīng)過(guò)多個(gè)內(nèi)容來(lái)源聚合、對(duì)比、總結(jié)形成的，并且在選擇內(nèi)容來(lái)源的時(shí)候可能根據(jù)問(wèn)題類型選擇更靠譜的源頭，例如新聞?lì)愋畔⒖梢詠?lái)源于官媒、代碼類問(wèn)題可以來(lái)源于CSDN。（人真的會(huì)下意識(shí)省略那些默認(rèn)雙方都知道的信息，例如這段文字中的“第二點(diǎn)”這幾個(gè)字，其實(shí)我并沒(méi)有說(shuō)過(guò)“第一點(diǎn)”，但并不影響大家理解~）

同時(shí)，基于節(jié)省token和反饋速度方面的考慮，并不會(huì)把所有檢索到的結(jié)果（例如10000篇）全部傳遞給模型處理，而是選擇其中的幾個(gè)（例如10篇）作為源信息，那么在選擇這1000中選擇10篇時(shí)，可能就會(huì)按照來(lái)源網(wǎng)站、閱讀量、作者、互動(dòng)量、相關(guān)性等指標(biāo)進(jìn)行選擇。

最終從10000篇中篩選出了閱讀量更高、被贊同更多、來(lái)自某幾個(gè)知名專業(yè)人士的文章傳遞給了大模型，所以能夠在篩選過(guò)程中保障AI搜索產(chǎn)品的結(jié)果可能更加準(zhǔn)確、內(nèi)容質(zhì)量更高。

以上6點(diǎn)是AI搜索產(chǎn)品在用戶體驗(yàn)上的優(yōu)勢(shì)，下面繼續(xù)聊聊作者猜測(cè)的AI搜索產(chǎn)品未來(lái)的演進(jìn)方向。

二、AI搜索產(chǎn)品的演進(jìn)方向

為了得到更靠譜的結(jié)論，依然從搜索的流程開始分析，傳統(tǒng)搜索產(chǎn)品的流程可以簡(jiǎn)單示意為：

結(jié)合AI后在各個(gè)環(huán)節(jié)可做的事情如下：

1）輸入階段：擴(kuò)充輸入方式

目前傳統(tǒng)搜索引擎基本支持了文字搜索和語(yǔ)音搜索，少數(shù)非廣域搜索產(chǎn)品還支持了以圖片搜索。

這里要注意一點(diǎn)是：作者覺(jué)得單純的使用語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字輸入問(wèn)題并不能定義成語(yǔ)音搜索，這樣的做法只是改變了文字的輸入形式，但沒(méi)有改變信息總量，語(yǔ)音模態(tài)信息中的非文字信息沒(méi)有被整合進(jìn)query。

未來(lái)則會(huì)提升已有搜索方式的可用性，如準(zhǔn)確度提升、用時(shí)減少。同時(shí)基于用戶輸入信息做補(bǔ)全、糾錯(cuò)和問(wèn)題推薦（問(wèn)題推薦應(yīng)該已經(jīng)有產(chǎn)品上線了）

再之后可能會(huì)對(duì)這些搜索方式進(jìn)行擴(kuò)充，支持更多的媒體類型，例如動(dòng)圖和視頻，讀取其中的信息形成query。

但這并不酷！對(duì)人機(jī)交互的過(guò)程改變也非常有限，如果想再進(jìn)一步則需要打破固有的思維，為什么搜索一定需要以用戶主體輸入信息呢？

輸入過(guò)程完成可以變手動(dòng)為自動(dòng)，或者說(shuō)輸入環(huán)節(jié)可能會(huì)在整個(gè)搜索流程中被透明化。

想一想當(dāng)我們閱讀一篇“super黃的AI文章”時(shí)，如果結(jié)合具體用戶的歷史閱讀信息、當(dāng)前的閱讀進(jìn)度，在某個(gè)段落的停留時(shí)長(zhǎng)等信息，就極有可能判斷出用戶對(duì)這個(gè)段落中的某個(gè)名詞含義有些模糊，此時(shí)如果直接將這個(gè)名詞的含義顯示出來(lái)。就做到了輸入階段的透明化（自動(dòng)化）。

當(dāng)然這種階段的產(chǎn)品可能短時(shí)間不會(huì)出現(xiàn)，還是需要結(jié)合用戶的一些簡(jiǎn)單行為做判斷，例如豆包中以劃詞搜索作為過(guò)渡方案。

在人機(jī)交互中，一般可以用行為來(lái)判斷意圖，要做到自動(dòng)化的輸入過(guò)程則需要更大量的獲知用戶的環(huán)境信息，例如用戶看到的界面包含什么信息，用戶所處的環(huán)境包含什么信息，同時(shí)結(jié)合大量歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)下特征數(shù)據(jù)就一定有可能判斷出用戶想問(wèn)的問(wèn)題。

舉一個(gè)生活中的例子，一個(gè)5歲的小朋友讀課文，遇到了一個(gè)【貔】字，同時(shí)小朋友的聲音停止了，那么一款智能課本產(chǎn)品在得知閱讀進(jìn)度、生僻字字庫(kù)、聲波消失等信息后，非常有可能直接告訴小朋友：這個(gè)字念pi，而不是需要小朋友主動(dòng)詢問(wèn)。這就做到了搜索過(guò)程中輸入環(huán)節(jié)的透明化（或者叫自動(dòng)化/被動(dòng)化）。

在AI技術(shù)的具體應(yīng)用上，意圖識(shí)別是非常重要的一部分能力，而意圖識(shí)別準(zhǔn)確率的前提有一方面是多模態(tài)交互，準(zhǔn)確的說(shuō)是人機(jī)交互過(guò)程中人對(duì)機(jī)的多模態(tài)信息輸入。

信息的來(lái)源和模態(tài)變多了之后總量一定會(huì)變多，那么在已知條件變多后，解題準(zhǔn)確率（產(chǎn)品判斷用戶意圖的準(zhǔn)確率）一定會(huì)提高。

就像人與人對(duì)話中語(yǔ)言文字只占信息總量的一半左右。多模態(tài)交互解決了之前無(wú)法被機(jī)器接收到的那部分信息的問(wèn)題，能從信息源上提升意圖識(shí)別的準(zhǔn)確率。（這是AI搜索后續(xù)直鏈其他服務(wù)的基礎(chǔ)）

不過(guò)這還只是把【模態(tài)】限制在了【人類信息通道類型】的范圍內(nèi)，對(duì)機(jī)來(lái)說(shuō)，可能不是【多模態(tài)】而是【超模態(tài)】，人僅有五感模態(tài)，但機(jī)器安裝傳感器器后則可以有更多種信息通道如陀螺儀、GPS、紅外信號(hào)、人類無(wú)法感知到的電磁波、聲波……

所以從底層來(lái)說(shuō)機(jī)的信息通道數(shù)量可以遠(yuǎn)超人，那么解決了中間層的算力和算法之后，意圖識(shí)別準(zhǔn)確率很大概率可以達(dá)到人的水平，變意圖識(shí)別的下一階段就是我們剛剛提到的意圖預(yù)測(cè)（智能課本獲知多個(gè)信息后預(yù)測(cè)了小朋友不會(huì)讀貔這個(gè)字）。

意圖預(yù)測(cè)的意義就非常重要了，它可以變給出反饋為主動(dòng)服務(wù)。這才是對(duì)人機(jī)交互過(guò)程的重要改變。此處作為一名交互設(shè)計(jì)師，真誠(chéng)的點(diǎn)贊榮耀手機(jī)發(fā)布會(huì)中人機(jī)交互那部分內(nèi)容，非常酷！

稍微有點(diǎn)跑題，拉回來(lái)：以上這一小段是作者對(duì)AI搜索產(chǎn)品未來(lái)演進(jìn)方向的猜測(cè)。除此之外可能在情感理解和跨多語(yǔ)言方面也會(huì)有更多意義此處就不展開了。下面繼續(xù)說(shuō)查詢階段。

2）查詢階段：結(jié)合其他信息

目前的AI搜索在用戶輸入完成后，一般會(huì)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行改寫，使其更精準(zhǔn)或覆蓋更多用戶可能需要的信息，例如把“RAG”改寫成“RAG是什么意思”，甚至改寫成“RAG在AI搜索產(chǎn)品中的具體含義”。

這樣一來(lái)就通過(guò)查詢階段的改寫進(jìn)一步提升的輸入信息量，可以找到更加精準(zhǔn)的信息。

這一點(diǎn)涉及到的技術(shù)問(wèn)題，作者懂得不多，但基于“問(wèn)題描述的越清楚答案就越精準(zhǔn)”這一原理，作者猜測(cè)改寫的進(jìn)一步做法是融合更多信息，而不只是對(duì)用戶在本次使用中輸入信息的修改擴(kuò)展。

融合更多信息指的是融合用戶的個(gè)人信息、過(guò)去查詢過(guò)的問(wèn)題、復(fù)制行為、寫作數(shù)據(jù)等等很多方面的歷史行為數(shù)據(jù)，再與用戶本次輸入的信息做融合判斷來(lái)獲取結(jié)果。

其實(shí)在現(xiàn)階段一些內(nèi)容平臺(tái)、電商網(wǎng)站的推薦算法已經(jīng)非常精準(zhǔn)了，往往我們正需要的內(nèi)容/商品都會(huì)被主動(dòng)推薦過(guò)來(lái)，這就是因?yàn)檫@些平臺(tái)掌握了大量用戶的數(shù)據(jù)。

而AI搜索產(chǎn)品掌握的用戶數(shù)據(jù)類型和總量可能沒(méi)有電商產(chǎn)品那么多。所以為了提升搜索準(zhǔn)確度，作者猜測(cè)未來(lái)各個(gè)大廠可能會(huì)努力實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，但僅以當(dāng)下的搜索產(chǎn)品商業(yè)模式來(lái)說(shuō)，各個(gè)大廠還沒(méi)有足夠的利益能夠驅(qū)動(dòng)達(dá)成這個(gè)目標(biāo)。

所以作者的觀點(diǎn)是：AI搜索產(chǎn)品的商業(yè)模式和數(shù)據(jù)積累/互通可能會(huì)協(xié)同促進(jìn)，如果AI搜索產(chǎn)品的答案中能夠?yàn)橛脩敉扑]更精準(zhǔn)的收費(fèi)服務(wù)/商品，為廣告主帶來(lái)更高的轉(zhuǎn)化和營(yíng)收，則現(xiàn)在的數(shù)據(jù)持有者有可能將掌握的數(shù)據(jù)提供給AI搜索產(chǎn)品。（當(dāng)然也可以是數(shù)據(jù)主擴(kuò)展業(yè)務(wù)自己做個(gè)同類產(chǎn)品）

具體的使用過(guò)程還有很多細(xì)節(jié)需要協(xié)商，例如數(shù)據(jù)是否是直接可見(jiàn)的還是只提供特征等等。

3）輸出階段：擴(kuò)充輸出方式

輸出的方式同樣包括不同的模態(tài)、媒體、形式還有文件類型，目前各個(gè)產(chǎn)品支持腦圖和PPT，未來(lái)應(yīng)該會(huì)支持流程圖、魚骨圖….來(lái)覆蓋更多用戶需求。

用戶voice

同時(shí)對(duì)已支持形式的精細(xì)化改進(jìn)也非常重要，例如目前只支持將答案中的腦圖作為圖片下載，其實(shí)無(wú)法滿足用戶編輯修改的需要，如果能生成xmind源文件或支持在網(wǎng)頁(yè)中對(duì)腦圖進(jìn)行修改也非常有意義。

包括PPT的排版形式、精美程度其實(shí)目前的AI搜索產(chǎn)品都還做的比較弱，如果和Gamma這樣的產(chǎn)品對(duì)比，算是被按在地上摩擦了，即使和國(guó)產(chǎn)的比格PPT相比，也有很大差距。

面對(duì)創(chuàng)作場(chǎng)景，生成與內(nèi)容相關(guān)的配圖也是很需要的能力，在把非常長(zhǎng)的答案內(nèi)容如何分割、提取與圖像相關(guān)的關(guān)鍵詞，以及保證全文中配圖視覺(jué)風(fēng)格一致都是要考慮的問(wèn)題。

以上說(shuō)的是輸出階段支持不同的媒體形式，下面說(shuō)輸出不同模態(tài)：

以文字形式輸出和以聲音形式輸出可以滿足不同的使用場(chǎng)景，例如當(dāng)用戶設(shè)備的距離稍大時(shí)，視覺(jué)模態(tài)就無(wú)法幫助用戶有效接收信息。

在多任務(wù)場(chǎng)景中也可以使用不同模態(tài)的信息接收通道來(lái)獲得更好的協(xié)同體驗(yàn)，使用戶可以把更多精力集中在主任務(wù)。

舉個(gè)例子現(xiàn)在很多人都有使用雙顯示器的需求，主要就是為了解決多任務(wù)協(xié)同的問(wèn)題，這種方式相對(duì)于使用聲音通道進(jìn)行多任務(wù)協(xié)同更適合需要更多時(shí)間理解內(nèi)容的場(chǎng)景，如果只是想獲取一個(gè)簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)，完全可以用語(yǔ)音操控“小愛(ài)同學(xué)，幫我查一下百度2024年?duì)I收數(shù)據(jù)”并以聲音的形式接收直接寫到文章里，避免多界面切換帶來(lái)的割裂感。

再進(jìn)一步，輸出階段還需要考慮到用戶對(duì)信息的儲(chǔ)存和分享等需求，甚至可以做多內(nèi)容關(guān)聯(lián)輔助用戶后期再查找等需求。

按作者的理解，對(duì)信息的儲(chǔ)存最好能與筆記產(chǎn)品關(guān)聯(lián)起來(lái)，最好能做到無(wú)縫導(dǎo)入筆記，并與相關(guān)話題產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。最簡(jiǎn)單的做法可以是提取相同關(guān)鍵詞形成標(biāo)簽，可以按標(biāo)簽篩選內(nèi)容。

對(duì)于分享的需求則需要考慮分享的渠道、分享的排版精致化、分享時(shí)添加用戶需要的信息（如加入作者的ID、自媒體名稱甚至聯(lián)系方式等等），以減少用戶的二次加工。

4）瀏覽結(jié)果階段：千意千面

這一階段是現(xiàn)在各個(gè)AI搜索產(chǎn)品重點(diǎn)發(fā)力的部分，主要使用大模型的總結(jié)能力和文生圖能力為用戶帶來(lái)更聚合、更清晰、結(jié)構(gòu)化的結(jié)果瀏覽體驗(yàn)。

但也同樣存在問(wèn)題，上面曾經(jīng)*·37-提到閱讀娛樂(lè)新聞的場(chǎng)景就不適合使用結(jié)構(gòu)化、總結(jié)后的信息進(jìn)行展示。

所以作者猜測(cè)當(dāng)未來(lái)的AI搜索模型能夠識(shí)別出更多種、更細(xì)致的用戶場(chǎng)景和意圖后，在界面呈現(xiàn)上會(huì)根據(jù)不同的場(chǎng)景和意圖做出對(duì)應(yīng)的界面樣式。

目前結(jié)構(gòu)化的結(jié)果顯示方式只適合閱讀場(chǎng)景中專業(yè)知識(shí)閱讀的細(xì)分場(chǎng)景，對(duì)于搜索產(chǎn)品來(lái)說(shuō)覆蓋的場(chǎng)景數(shù)量太多了?？磩　⑾螺d文件、尋址等等場(chǎng)景都需要更細(xì)致更個(gè)性化的界面設(shè)計(jì)，甚至如尋址這種場(chǎng)景都不需要界面設(shè)計(jì)，當(dāng)對(duì)尋址意圖的判斷準(zhǔn)確率夠高之后，完全可以在用戶搜索【優(yōu)酷】時(shí)直接打開該網(wǎng)站。

從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，千意千面的面完全可以不限制在頁(yè)面樣式上，包括整體流程都可以根據(jù)意圖做出區(qū)別。屆時(shí)結(jié)合上述其他猜想，可能搜索的流程會(huì)變得面目全非：

如果不從業(yè)務(wù)角度考慮的話，還可以根據(jù)用戶的審美對(duì)頁(yè)面設(shè)計(jì)中的字體、顏色、布局等很多其他視覺(jué)樣式做出個(gè)性化呈現(xiàn)。同樣可以成為體驗(yàn)提升的一部分，但要注意視覺(jué)統(tǒng)一性、品牌性與個(gè)性化之間的平衡。

5）結(jié)果復(fù)用與社區(qū)化

目前AI搜索產(chǎn)品的成本依然較高，按super黃與360負(fù)責(zé)AI業(yè)務(wù)的VP梁先生的博客公開的數(shù)據(jù)是每次搜索在0.2元左右。

粗糙的這個(gè)成本的構(gòu)成視為輸入和輸出階段消耗的token，那么對(duì)于類似的相似度達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)的問(wèn)題完全可以使用相同的答案。這樣可以降低輸出階段token消耗的成本。

對(duì)于相似但不達(dá)標(biāo)的問(wèn)題，之前已經(jīng)生成的回答依然可以作為信息源參與新問(wèn)題的結(jié)果生成，此時(shí)上一個(gè)問(wèn)題生成的結(jié)果相當(dāng)于把多篇內(nèi)容提煉出與此問(wèn)題匹配度更高的內(nèi)容，可能同樣可以節(jié)省一部分token消耗。

當(dāng)結(jié)果生成后，部分場(chǎng)景有可能用戶會(huì)對(duì)結(jié)果內(nèi)容進(jìn)行再次優(yōu)化，如果此時(shí)能夠引導(dǎo)用戶將自己人工修改后的信息作為公開內(nèi)容，允許被其他用戶訪問(wèn)，那么就可以將內(nèi)容沉淀下來(lái)，形成內(nèi)容社區(qū)，最終把內(nèi)容社區(qū)產(chǎn)品與AI搜索產(chǎn)品融合。

傳統(tǒng)的搜索產(chǎn)品結(jié)果來(lái)源大多是第三方網(wǎng)站，所以搜索產(chǎn)品雖然是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)重要的流量入口，但也只能做做賣流量賣廣告的生意。其原因就是因?yàn)閮?nèi)容不是自己的，商業(yè)鏈路到搜索結(jié)果這一步就停了。

而AI搜索產(chǎn)品如果能將內(nèi)容完成沉淀，形成類似小紅書、知乎這樣的內(nèi)容社區(qū)則對(duì)產(chǎn)品天花板是一次巨大的提升。

簡(jiǎn)單來(lái)講，搜索產(chǎn)品一般是有需求才使用，而內(nèi)容社區(qū)產(chǎn)品則是有事沒(méi)事都可以逛一逛。

例如用戶喜歡看冷笑話，現(xiàn)在這個(gè)時(shí)間常規(guī)的路徑一般是在某內(nèi)容社區(qū)關(guān)注了冷笑話類博主，而不是在百度搜索“冷笑話”。

第二意味著用戶留存。內(nèi)容本身就是消費(fèi)品，更可以在kol與消費(fèi)者之間進(jìn)行連接，兩方面都是留存的關(guān)鍵。其實(shí)內(nèi)容消費(fèi)產(chǎn)品的留存能力也不必多說(shuō)，想想抖音和小紅書就知道了~

有些傳統(tǒng)的筆記產(chǎn)品也是這個(gè)思路，希望能把用戶創(chuàng)作的高質(zhì)量筆記授權(quán)后公開顯示，基于大基數(shù)的用戶量形成內(nèi)容社區(qū)，為筆記類產(chǎn)品突破天花板，變工具型產(chǎn)品為社區(qū)型產(chǎn)品。例如印象筆記就有源于筆記產(chǎn)品內(nèi)容板塊的獨(dú)立的【識(shí)堂】產(chǎn)品。

對(duì)AI搜索產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，由于其創(chuàng)作內(nèi)容更簡(jiǎn)單，在內(nèi)容全面性和大眾領(lǐng)域的內(nèi)容質(zhì)量也能達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)，所以想按這個(gè)思路發(fā)展是更有機(jī)會(huì)的，最重要的是可以把自家消耗大量算力產(chǎn)出的內(nèi)容沉淀下來(lái)，產(chǎn)生2次-N次被消費(fèi)的價(jià)值。

通觀全篇，其實(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在AI搜索產(chǎn)品的各個(gè)環(huán)節(jié)，輸入環(huán)節(jié)可以結(jié)合用戶個(gè)性化數(shù)據(jù)把問(wèn)題改寫的更清楚準(zhǔn)確，匹配環(huán)節(jié)可以找到更多信息源，輸出環(huán)節(jié)決定了答案準(zhǔn)確度和內(nèi)容質(zhì)量，搜索后服務(wù)環(huán)節(jié)甚至可以有突破搜索產(chǎn)品天花板的機(jī)會(huì)。

由此可見(jiàn)數(shù)據(jù)是AI搜索產(chǎn)品（甚至所有AI產(chǎn)品）的最重要競(jìng)爭(zhēng)壁壘之二，另一方面毫無(wú)疑問(wèn)是模型能力。

形成社區(qū)/搜索融合形態(tài)的產(chǎn)品后，更重要的意義是商業(yè)方面實(shí)現(xiàn)更多模式的收入構(gòu)成，對(duì)于自家不涉及的業(yè)務(wù)依然可以像傳統(tǒng)搜索產(chǎn)品那樣出售流量變現(xiàn)，對(duì)于自家涉及的業(yè)務(wù)，完全可以變賣流量為賣產(chǎn)品，拿到更多利潤(rùn)。

從這一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，AI搜索產(chǎn)品對(duì)規(guī)模越大、涉及業(yè)務(wù)越多的公司重要程度就會(huì)越高。再加上新一代流量入口的屬性，作者認(rèn)為AI搜索產(chǎn)品是大廠必爭(zhēng)之地。

6）從搜索產(chǎn)品到全部產(chǎn)品

上面的5點(diǎn)我們討論的基本是AI搜索作為獨(dú)立搜索產(chǎn)品的演進(jìn)猜測(cè)，但搜索+AI的能力其實(shí)可以體現(xiàn)在任何需要搜索功能的產(chǎn)品中。

如筆記產(chǎn)品，用戶積累了10年的筆記內(nèi)容在查找和關(guān)聯(lián)時(shí)都是比較困難的問(wèn)題，在相關(guān)內(nèi)容聚合方面也非常需要AI能力。如果把AI能力加入之后可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的搜索、模糊搜索、基于筆記內(nèi)容的問(wèn)答等等。

同樣的，對(duì)電商產(chǎn)品的搜索過(guò)程，基于對(duì)搜索關(guān)鍵詞的改寫可以做到更精準(zhǔn)的商品匹配，于公司而言可以在企業(yè)級(jí)知識(shí)管理產(chǎn)品中發(fā)揮作用，對(duì)特定行業(yè)可以做科研文獻(xiàn)快速查找。

因此作者認(rèn)為，廣義的AI搜索產(chǎn)品可能不是獨(dú)立產(chǎn)品，而是在眾多類型產(chǎn)品的查找場(chǎng)景中發(fā)揮作用。

搜素的本質(zhì)是人的信息需求，而AI搜索的未來(lái)形態(tài)會(huì)分成兩種主要場(chǎng)景：

一種是基于已有直接可用信息的匹配，另一種主要場(chǎng)景是基于非直接可用內(nèi)容的聚合+生成。

三、AI搜索產(chǎn)品的核心體驗(yàn)

嘮叨了這么多，其實(shí)AI搜索產(chǎn)品的核心體驗(yàn)已經(jīng)很清晰了，按照用戶路徑的順序來(lái)說(shuō)依次是：

輸入體驗(yàn)、反饋速度、結(jié)果質(zhì)量、接收體驗(yàn)、搜索后服務(wù)，下面依次詳細(xì)介紹其影響因素：

1）輸入體驗(yàn)

輸入體驗(yàn)，首先指支持輸入的媒體/文件類型，文字、圖片、音頻、視頻、動(dòng)圖、文檔、鏈接….支持的類型越多則用戶的操作自由度越高、能覆蓋的場(chǎng)景越多，還可以減少輸入限制導(dǎo)致的用戶手動(dòng)轉(zhuǎn)換格式的成本，所以支持輸入的媒體/文件類型越多體驗(yàn)一定越好。

輸入體驗(yàn)的第二方面是非文字信息理解能力，例如的當(dāng)用戶使用語(yǔ)音方式搜索時(shí)是否能從語(yǔ)速、音量、停頓等其他方面獲取更多信息，使這些信息與語(yǔ)音轉(zhuǎn)化成文字的信息融合起來(lái)形成更準(zhǔn)確的輸入Query。

第三方面是問(wèn)題轉(zhuǎn)寫能力，同樣影響著輸入Query質(zhì)量，例如用戶輸入的是“12400f和12490f相比”被轉(zhuǎn)寫為“對(duì)比12400f和12490f兩個(gè)CPU，兩者在性能和功耗、游戲體驗(yàn)等方面相比哪個(gè)好”其實(shí)可以更完善的描述問(wèn)題并更多更準(zhǔn)確的答案。輸入體驗(yàn)并非指用戶輸入的體驗(yàn)，而是指從用戶輸入直到將query信息輸入到模型這一過(guò)程的整體影響。

2）反饋速度

反饋速度由索引庫(kù)、模型效率、算力、服務(wù)器性能、網(wǎng)速、需要反饋給用戶的數(shù)據(jù)量等指標(biāo)決定。

索引庫(kù)是一個(gè)包含產(chǎn)品信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，其特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以提升查詢效率，使查詢過(guò)程不需要掃描整個(gè)數(shù)據(jù)就能找到相關(guān)結(jié)果，對(duì)于復(fù)雜條件的查詢，也能做到更高效的完成。因此索引庫(kù)效率越高反饋時(shí)間越短。

模型效率則在輸出環(huán)節(jié)決定了結(jié)果內(nèi)存的生成速度，不同模型生成內(nèi)容的速度可能有明顯的快慢之分，因此模型效率同樣影響反饋速度。反饋速度越快則用戶能得到結(jié)果信息越快，體驗(yàn)越好。

算力（用戶可用部分）直接影響了生成速度，算力在不同時(shí)間的需求量會(huì)有明顯差距，例如工作時(shí)間的需求量一定大于夜晚時(shí)段，在需求峰時(shí)可考慮結(jié)合收費(fèi)方式為付費(fèi)用戶帶來(lái)更好的體驗(yàn)，或采用其他對(duì)企業(yè)有益的用戶引導(dǎo)給與用戶優(yōu)先使用權(quán)，kimichat在幾個(gè)月前就試水了打賞機(jī)制讓付費(fèi)用戶在高峰時(shí)段能優(yōu)先使用算力。

對(duì)于閑時(shí)算力，同樣可以預(yù)先生成用戶可能需要的內(nèi)容或一些長(zhǎng)尾問(wèn)題，當(dāng)用需要時(shí)直接顯示處理，以提高反饋速度。

同樣的服務(wù)器性能、網(wǎng)速也會(huì)事實(shí)上對(duì)反饋速度有較大影響，但兩個(gè)方面也適用于傳統(tǒng)搜索產(chǎn)品，非AI搜索產(chǎn)品獨(dú)有的體驗(yàn)影響因素。

需要反饋給用戶的數(shù)據(jù)量這一指標(biāo)是作者認(rèn)為需要優(yōu)化的重點(diǎn)，例如當(dāng)用戶搜索【喬布斯在哪一年創(chuàng)立了蘋果公司】，可能用戶只是需要一個(gè)具體的年份信息，而不需要非常多的長(zhǎng)篇大論，把蘋果公司和喬布斯的各種信息全部輸出一遍對(duì)用戶來(lái)說(shuō)可能是沒(méi)有意義的信息。輸出這些信息的過(guò)程中既消耗了token增加了成本又影響力反饋速度。

某些場(chǎng)景下甚至可以沒(méi)有輸出信息，例如尋址場(chǎng)景用戶的最終目的就是打開一個(gè)網(wǎng)站，那么沒(méi)有搜索結(jié)果頁(yè)面直接打開某網(wǎng)站是既低成本又短路徑的優(yōu)秀體驗(yàn)。

3）結(jié)果質(zhì)量

結(jié)果質(zhì)量由索引庫(kù)數(shù)據(jù)量、信息源選擇規(guī)則、信息源總量、模型質(zhì)量、輸入query信息量、問(wèn)題理解準(zhǔn)確度等指標(biāo)決定。

索引庫(kù)數(shù)據(jù)量越大，則匹配過(guò)程能找到回答用戶問(wèn)題的信息總量就越多，就涵蓋更多用戶所需的答案。

信息源選擇規(guī)則影響了用于傳遞給模型的信息質(zhì)量，面對(duì)同樣的問(wèn)題，如果選擇了百度問(wèn)答中的答案作為信息源頭或使用知乎作為信息源頭對(duì)結(jié)果質(zhì)量的影響可想而知。

當(dāng)然信息源選擇并非簡(jiǎn)單選擇從百度獲取信息還是從知乎獲取信息，一般來(lái)說(shuō)對(duì)于專業(yè)領(lǐng)域的問(wèn)題可以從各種垂直網(wǎng)站獲取專業(yè)信息質(zhì)量更好。對(duì)于普通問(wèn)題，則可能會(huì)從內(nèi)容的相關(guān)性、瀏覽量、作者身份、內(nèi)容互動(dòng)量、內(nèi)容發(fā)布時(shí)間…等很多維度的指標(biāo)進(jìn)行選擇，總體原則就是希望通過(guò)各種直接的或間接的指標(biāo)抽象判斷出內(nèi)容質(zhì)量，將內(nèi)容質(zhì)量較好的一部分文章傳遞給模型進(jìn)行總結(jié)和結(jié)構(gòu)化加工。那么很容易理解信息源選擇規(guī)則越合理結(jié)果質(zhì)量越好、用戶體驗(yàn)越好。

模型質(zhì)量則在答案信息傳遞進(jìn)模型后發(fā)揮作用，面對(duì)同樣的輸入信息各家的模型生成的答案可能會(huì)有很大不同，此時(shí)自然是模型質(zhì)量越高結(jié)果質(zhì)量越高、體驗(yàn)越好。

同時(shí)模型質(zhì)量的一部分指的是對(duì)自然語(yǔ)言的理解能力，面對(duì)用戶輸入的問(wèn)題能否做到準(zhǔn)確理解含義，明白用戶需要的是什么，此處不得不再提一下360AI搜索，當(dāng)我搜索“老虎圖片”的時(shí)候，居然不能直接定位到圖片結(jié)果，而是給我顯示了這樣的結(jié)果頁(yè)面：

首先頁(yè)面主題居然用文字給我描述了兩個(gè)圖片，然后給我推薦了老虎的其他相關(guān)信息，同時(shí)右上角的引導(dǎo)我點(diǎn)了十幾秒還是關(guān)不掉，體驗(yàn)糟透了。

對(duì)問(wèn)題的準(zhǔn)確理解影響了后續(xù)流程如何推進(jìn)，再舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，當(dāng)我輸入“優(yōu)酷”的時(shí)候，是應(yīng)該給我介紹一下優(yōu)酷公司的信息還是應(yīng)該直接給一個(gè)跳轉(zhuǎn)鏈接？

輸入query信息量是被模型處理前的信息量，此信息量越大一般結(jié)果質(zhì)量會(huì)越好，但會(huì)存在一個(gè)臨界值，超過(guò)此臨界值后信息量的增加對(duì)結(jié)果質(zhì)量?jī)?yōu)化將變得很有限，同時(shí)考慮到輸入類token的成本問(wèn)題、模型處理所需時(shí)間問(wèn)題，也不能將所有相關(guān)信息全部輸入給模型。需要界定一個(gè)合理數(shù)值，這也印證了數(shù)據(jù)源選擇規(guī)則的重要性。

4）接收體驗(yàn)

接收體驗(yàn)由可輸出的媒體/模態(tài)/格式類型、UI界面、二次加工時(shí)間、廣告體驗(yàn)等指標(biāo)決定。

可輸出的媒體類型和格式越多對(duì)用戶需求的覆蓋度越廣，屬于有和沒(méi)有的區(qū)別，省去了用戶二次轉(zhuǎn)換的時(shí)間，這方面的體驗(yàn)的影響不必廢話。

可輸出的模態(tài)則略有不同，例如在駕車場(chǎng)景中，一定是以聲音模態(tài)輸出更符合該場(chǎng)景下用戶能接受的方式。在辦公室場(chǎng)景中則視覺(jué)模態(tài)更好。

所以支持不同模態(tài)的輸出一是匹配不同場(chǎng)景用戶適合接收信息的方式，二是多模態(tài)協(xié)同可以進(jìn)一步提升信息傳遞的效率。

視覺(jué)模態(tài)接收信息的效率可以是聽覺(jué)的百倍以上，但聽覺(jué)模態(tài)具有被動(dòng)性、注意力敏感性、環(huán)繞性等特點(diǎn)。

被動(dòng)性指信息可以被動(dòng)的由人進(jìn)行接收，相比于視覺(jué)信息更不易被遺漏，注意力敏感性指聲音的變化能更快速的被用戶感知，環(huán)繞性指信息來(lái)源的位置可以由人周邊360°發(fā)起，都可以被人接收到。

基于視覺(jué)模態(tài)和聽覺(jué)模態(tài)的不同特點(diǎn)，多模態(tài)融合的方式可以各取其所長(zhǎng)，幫助用戶同時(shí)處理多任務(wù)及各種場(chǎng)景下更輕松的接收信息。（多模態(tài)交互涉及的內(nèi)容極多，可能需要另一篇萬(wàn)字長(zhǎng)文才能完全解釋清楚，這里不多展開了）

上面略微展開了一下信息以不同模態(tài)的特點(diǎn)，下面繼續(xù)說(shuō)UI界面對(duì)接收體驗(yàn)的影響。

UI界面是發(fā)展時(shí)間最長(zhǎng)，被研究最深入的視覺(jué)通道信息傳遞方式，而視覺(jué)通道是人類90%以上接收信息的方式，因此單獨(dú)把UI界面作為影響接收體驗(yàn)的因素之一。

廣義的UI設(shè)計(jì)包括排版、文字、圖形、動(dòng)效、交互方式及其二級(jí)屬性，由于人類從外界獲取信息最主要的途徑就是視覺(jué)模態(tài)，所以UI界面是接收體驗(yàn)中非常重要的一部分。

排版的方式?jīng)Q定了用戶獲取信息的先后順序、視覺(jué)壓力，文字的字體決定了獲取信息的難易程度（如草書和楷書）和美觀的感受，圖形可以更直觀的表達(dá)信息并附帶情感，動(dòng)效可以引導(dǎo)用戶的注意力使視覺(jué)焦點(diǎn)始終位于目標(biāo)信息，交互方式可以讓用戶更自然的得到隱藏信息、多環(huán)節(jié)信息。

舉個(gè)例子如token生成速度對(duì)UI界面的影響，現(xiàn)在很多Chatbot的生成答案時(shí)都是一個(gè)token一個(gè)token顯示到用戶界面上的，這種方式造成了很強(qiáng)烈的動(dòng)態(tài)效果，會(huì)對(duì)用戶注意有嚴(yán)重干擾，影響信息接收效率。

目前token生成速度的價(jià)格差異主要體現(xiàn)在廠商定價(jià)階段，作者查了一下沒(méi)看到根據(jù)生成速度定價(jià)的廠商，從反饋速度的體驗(yàn)來(lái)說(shuō)，一定是結(jié)果生成的越快越好，但可以稍微控制一下顯示到界面上的間隔時(shí)間。

一般首次等待時(shí)間在2秒內(nèi)不會(huì)造成用戶流失，后續(xù)可以考慮生成一段內(nèi)容后一次性顯示到界面上，避免界面頻繁變化。（想一想垃圾網(wǎng)站上不停跳動(dòng)的小廣告應(yīng)該可以感受到類似的體驗(yàn)~）

二次加工時(shí)間則受到前面講過(guò)的可輸出的媒體/模態(tài)/格式類型、結(jié)果質(zhì)量等因素影響，用戶難免遇到搜索結(jié)果無(wú)法直接在其他場(chǎng)景（如各種匯報(bào)）中使用的情況，此時(shí)對(duì)內(nèi)容的二次加工時(shí)間非常影響體驗(yàn)。

例如對(duì)思維導(dǎo)圖的編輯是可在線編輯還是需下載后編輯，對(duì)生成的圖片能否局部修改等等，二次加工所需時(shí)間越長(zhǎng)則體驗(yàn)越差。

廣告體驗(yàn)則是繞不過(guò)去的話題，AI搜索產(chǎn)品必定需要進(jìn)行商業(yè)化以覆蓋成本，前文中曾提到過(guò)視覺(jué)樣式對(duì)廣告體驗(yàn)的影響，如下圖：

除視覺(jué)樣式外，廣告內(nèi)容能否與用戶屬性匹配同樣重要，當(dāng)廣告內(nèi)容恰巧是用戶所需內(nèi)容，并與用戶的消費(fèi)能力相符時(shí)，甚至可以實(shí)現(xiàn)整體正向的廣告體驗(yàn)。

如果整體生態(tài)、合作廣告主規(guī)模足夠大，將廣告內(nèi)容無(wú)形融合到答案內(nèi)容將會(huì)是未來(lái)廣告形態(tài)的重要變化。

現(xiàn)階段基于關(guān)鍵詞的廣告最大的體驗(yàn)問(wèn)題是非用戶所需，即用戶需要的東西與廣告推薦的東西不匹配，導(dǎo)致了廣告信息影響了用戶找到、閱讀正確的目標(biāo)信息。

如果用戶搜索的目標(biāo)是“AI課程”，那么即使出現(xiàn)賣課的廣告也不會(huì)影響用戶體驗(yàn)，因?yàn)檫@正是用戶所需的。如果再能夠保證課程質(zhì)量（廣告對(duì)應(yīng)的商品質(zhì)量）則體驗(yàn)更佳。而保證廣告對(duì)應(yīng)的商品質(zhì)量的基礎(chǔ)就是上方提到的各作廣告主規(guī)模足夠大，有篩選的基礎(chǔ)。

5）搜索后服務(wù)

搜索后服務(wù)的體驗(yàn)由服務(wù)范圍、搜索-服務(wù)融合度、服務(wù)-意圖匹配度、服務(wù)路徑長(zhǎng)度、信息記憶、廣告體驗(yàn)等指標(biāo)決定。

服務(wù)范圍指搜索到相關(guān)信息后，能否接近一站式的繼續(xù)解決需求，例如搜索北京旅行攻略，能繼續(xù)預(yù)定去北京的機(jī)票/酒店/旅行團(tuán)。搜索iphone15能在結(jié)果頁(yè)中馬上下單購(gòu)買。

這方面的體驗(yàn)與前文中提過(guò)的數(shù)據(jù)互通、AI搜索產(chǎn)品融合等話題相關(guān)，顯而易見(jiàn)的是AI搜索后服務(wù)能提供的服務(wù)范圍越大，則路徑越短、操作越簡(jiǎn)、體驗(yàn)越好。

在搜索后服務(wù)的流程中，傳統(tǒng)方式是在各個(gè)大廠的平臺(tái)切換，用戶路徑較長(zhǎng)并且需要在不同產(chǎn)品中多次輸入賬號(hào)/密碼/地址….等很多信息，操作復(fù)雜度很高還有詐騙風(fēng)險(xiǎn)。

AI搜索產(chǎn)品如果能融合其他業(yè)務(wù)，則可以更接近一站式的完整解決需求，而不是將需求分解到多個(gè)公司的多個(gè)產(chǎn)品中完成。如旅行場(chǎng)景就可以把搜索攻略與機(jī)/酒/團(tuán)等需求一次性解決。這就是搜索-服務(wù)融合度的意義。

而服務(wù)-意圖匹配度則還是強(qiáng)調(diào)的意圖識(shí)別準(zhǔn)確率的問(wèn)題，當(dāng)某大廠覆蓋的業(yè)務(wù)范圍極廣，那么能否把各業(yè)務(wù)與用戶搜索的意圖精準(zhǔn)對(duì)應(yīng)就成了影響商業(yè)轉(zhuǎn)化和體驗(yàn)的重要因素。

服務(wù)路徑長(zhǎng)度上面也舉過(guò)例子，當(dāng)用戶的目的是打開一個(gè)網(wǎng)站，那么沒(méi)有搜索結(jié)果頁(yè)面直接打開某網(wǎng)站是既低成本又短路徑的優(yōu)秀體驗(yàn)。沒(méi)有必要非給用戶一個(gè)結(jié)果頁(yè)面上面有個(gè)網(wǎng)站入口，還需要再點(diǎn)擊一次。不過(guò)這個(gè)具體場(chǎng)景可能會(huì)影響廣告曝光量，實(shí)際環(huán)境中需要再仔細(xì)考慮。

廣告體驗(yàn)同樣也在前文中提到過(guò)都不再多說(shuō)。

—-總結(jié)分割線—-

本文內(nèi)容由3個(gè)大主題構(gòu)成：

1、為什么AI搜索產(chǎn)品成了共識(shí)

2、AI搜索產(chǎn)品的演進(jìn)方向猜測(cè)

3、AI搜索產(chǎn)品的核心體驗(yàn)及影響因素

其實(shí)目前大多數(shù)Chatbot和其他AI類產(chǎn)品出現(xiàn)時(shí)間都非常短，很多用戶體驗(yàn)方面的問(wèn)題也來(lái)不及做的很細(xì)，大多數(shù)公司依然在關(guān)注模型層面的技術(shù)問(wèn)題。

但作者一直認(rèn)為在用戶視角下其實(shí)并不關(guān)心模型層面的技術(shù)問(wèn)題，更直接與用戶接觸的是體驗(yàn)，體驗(yàn)是用戶使用產(chǎn)品后在極短時(shí)間內(nèi)、極主觀決定是否繼續(xù)使用這一產(chǎn)品的決定性因素。

因此作者更關(guān)注AI產(chǎn)品體驗(yàn)方面的問(wèn)題，未來(lái)也將輸出更多AI產(chǎn)品體驗(yàn)的案例與大家分享，感謝的朋友圈可以關(guān)注下面的公眾號(hào)到時(shí)收看或加作者微信直接討論~

本文參考了：

1、super黃老哥的文章《雙10億：AI重塑搜索 | 一文看懂AI搜索現(xiàn)狀和未來(lái)》

2、橘子汽水鋪的文章《AI 搜索，一次講透》