10月28日,The Information报道称,Meta正在研发自己的“AI驱动搜索引擎”,以减少对Google和微软Bing搜索的依赖。Meta的搜索,将通过生成式AI对用户输入的关键词或者prompt进行摘要和总结。10月29日,在最新一季财报中,Google披露AI 概览在其搜索引擎用户中大受欢迎,并将扩展到 100 个新国家,覆盖 10 亿人。它已经将搜索广告扩展到概览,这是其强劲盈利报告背后的因素之一。
10月31日,OpenAI发布AI搜索产品SearchGPT,给生成式AI搜索风口又添了一把火。
11月5日,AI搜索创业公司Perplexity AI就敲定了2024年的第四轮融资,估值达到90亿美元。很难说不是OpenAI的动作,给了Perplexity投资人吃了一颗定心丸。至此,Perplexity在1年的时间内估值翻了3倍。要知道2024年初其估值仅为5.2亿美元,六月底达到了30亿美元,到了10月底估值就已经来到了90亿美元。
行业头部企业频繁的动作让我们警觉:AI搜索,难道将是生成式AI时代最重大叙事?
01
命题背景与分析框架
今年2月份,美国著名调研机构Gartner发布分析报告,由于生成式AI和AI agent的兴起,将使得传统搜索引擎流量在2026年下降26%——从2023年生成式AI正式进入主流视野到2026年,不过短短4年时间。
这份研究背后的机制,目前无从得知。但就我们分析发现,生成式AI抢夺搜索引擎的用户群,解决传统搜索引擎所承接的用户需求,是实实在在发生的。
记得2023年Chatgpt刚出来的时候,周围一种朋友同事惊呼,简直比百度和Google好用多了!这句话不知道Pichai和李彦宏听到会不会脊背发凉。
刚刚接触Chatgpt等一类AI Chatbot的时候,相信大多数人都是用于解决日常Question&Answer一类的需求,随后逐渐用于办公辅助、写作灵感、外语学习、翻译等等。
随着生成式AI越来越普遍,用户中不懂和不关注技术的普通用户成为主流。根据我们的观察,推测用户中60%以上是不太懂得prompt技巧的用户。他们输入给AI的提示词prompt,与输入给搜索引擎的关键词是没有本质差别。对于这样的用户,AI Chatbot就是搜索引擎的替代品。
不仅如此,AI Chatbot在一般性问题上的友好程度和快捷程度,已经展现出替代搜索引擎的潜力了。至少我们曾经使用搜索引擎进行的100个搜索需求,现在有10个左右都可以被生成式AI所解决——而这,可能就是Gartner那篇分析报告26%的逻辑基础。
而随着AI技术的发展,曾经备受诟病的幻觉和胡编问题,已经在解决的路上了。
我们如何判断一个受到追捧的新兴萌芽,最终是否会成为参天大树——正如巨头纷纷押注的AI搜索,是否会成为一个媲美传统搜索引擎的新的现金牛行业?
针对这个命题,我的研究分为2个阶段:一、找到一个分析对象,二、运用常识去分析这家公司。
很幸运,AI搜索领域存在很好的观察样本。这个尚在起步阶段的行业内,我们所获取的几个观察对象,很清晰的很为了2类,其一生成式AI巨头为了补全自己的产品矩阵而做AI搜索,如Meta、Google和OpenAI的搜索;另一类AI搜索垂直企业——Perplexity。
在AI搜索这个相对垂直的赛道,Perplexity属于最早一批入局的通吃玩家,其技术方向、产品动作和商业模式可以定义这个赛道未来的走向,引领其他玩家的脚步。
02
以Perplexity为标本,深度解析AI搜索
1.用户体量
Perplexity公开的数据不多,我们的研究方式是根据多家外媒报道和Similar Web、七麦等第三方数据平台,综合起来进行用户量等关键指标的预估。
首要指标是搜索查询量。
据报道,2024年8月份Perplexity每月处理约2.3亿个搜索查询,到了10月份每月处理查询量增长到了4亿次,过去12个月内Queries量增长了8倍。
其次用户量。
从Similar Web的数据来看,Web端周访问量在1600~1900万之间,月访问量在7200万左右。
而移动APP端,根据Perplexity提供给广告商的Pitch Deck,8月份累积下载量为200万次,Daily Queries per DAU为7.5次,结合月搜索查询量数据,粗略推断其DAU为170万左右,其中55%的DAU属于web活跃用户,45%用户活跃在移动端。
2.商业模式
订阅
Perplexity提供免费的搜索查询服务,但如果用户对当前的搜索结果不满意,可以选择其他模型重新生成答案,但部分高级模型需要开通Pro版本来使用,目前每月20美元。
2024年10月,根据《华尔街日报》报道称其年化收入约为5000万美元,这部分收入几乎全部来自订阅。
仅靠订阅产生的千万美元量级的收入,显然和90亿美元的估值不相匹配。Perplexity还需要开拓更多收入方式,或者深耕AI搜索广告,来向投资人证明自己值得。
广告
Perplexity计划在四季度上线广告业务,并且已经给广告代理机构发出了Pitch Deck。
通过解读这份文档,我们发现Perplexity当前的广告业务模式还比较简单和基础,从广告展示方式到给广告主提供的数据看板都透露着一股“实验性质:
Perplexity的广告展示位集中在结果展示页Answer page上,点位主要有Answer page takeover、Sponsored"Related Question"below answer、Sponsored media alongside answer、Additional branded explanatory text、这4个点位都是围绕用户搜索结果的summary展开。
由于Perplexity作为AI搜索不同于Google搜索那样套传统的网页抓取和排序展现,最终呈现多个网页链接的方式。AI搜索结果基本为文字区块展示,广告的插入点很有限。处理不好可能会十分影响用户体验。
Perplexity当前开拓出的这结果点位在当前的产品设计来说,已经挖空心思了。但从文档展示的广告位来看,可能真的会影响用户体验。像如下图的banner广告还好,通过显眼的“Ad”用户可以识别出广告:
但像是“Additional brandedexplanatory text”文字链广告,识别难度就很大了,广告混杂在正常的产品模块中,误点的概率很高。
Perplexity甚至没有提供广告的投放方式以及广告计费方式,Perplexity对外宣称四季度会上线广告业务,首批开放15个行业。但我们近几天的体验还没有触发过广告。
Google已经给传统的搜索引擎广告做了严格的标注和规范,要跳出这些条条框框并非易事,让广告主和代理商接受AI搜索的广告模式就更加困难了。
而最难的是,Perplexity如何证明自己比Google更有性价比?
3.收入分成计划
2024年6月Perplexity陷入了媒体的包围圈,频繁被各大网络媒体巨头投诉偷窃内容,为了解决内容来源问题,同时也为未来的商业化铺路,2024年7月Perplexity发布了收入分成计划。
分成模式为:每当用户提出问题并且 Perplexity 通过在答案中引用出版商文章而产生广告收入时,Perplexity 就会将收入的一定比例分享给内容提供商。反之即,如果用户和供应商的内容互动无法产生收入时,则不需要分成。笔者估计这里的互动应该也是指未来的广告点击。
为了帮助出版商优化输出内容,知道哪些内容是用户欢迎的,Perplexity与 ScalePost.ai 合作为出版商提供引用内容的数据分析服务,类似SEO优化,从此内容生产者除了要应对Google的SEO规则外,又要同时为Perplexity打工了。
03
AI搜索何时能替代传统搜索?
这几天对Perplexity的案头整理和分析,给我们一种很大的不确定感觉:
这种不确定一部分来自搜索引擎已经被Google和Bing定义的十分完美了,新的挑战者并未完全推翻旧帝国的基本盘,从而要面对自己掀起来的风浪带来的过度关注和批评。而Perplexity的应对过于简单,况且旧帝国不会甘于被取代已经在自我更新的路上了。
AI搜索中的传统玩家也是如此,Google同时要面对新Google和旧Google。已经上线的在搜索结果页面呈现的AI overview并未带来夸赞,反而因为Demini的模型效果不佳引来不少批评。
我们曾经在数日使用Google搜索的时候触发了AI overview,感觉对于搜索结果的总结过于宽泛,从中得到的问题解答甚至不如自己多看几条搜索结果的有获得感。
OpenAI在生成式领域可以说一枝独秀,其他大模型上线后都要和他比拼一番。SearchGPT初上线也是惊艳了一众用户。但别人视作命根的AI搜索,在OpenAI这里不过是一块战略补齐定位的产品。
以OpenAI目前的产品部署来看,搜索还无法成为重心。语音、视觉、模型迭代这些OpenAI立业之本还需要投入大量资金和人力。
AI搜索何时能革了传统搜索的命?在我们看来,一两年内希望不大,至少Perplexity是做不到的。
这当中首要问题就是技术实现,AI搜索和传统搜索可能存在巨大的技术鸿沟,绝对不是把别人的网页内容抓取过来,然后大模型跑一遍做一个总结就完成的。那样的话,Google的Gemini早就起飞了。
搜索是一个生态,不仅包含提供搜索引擎的公司,还包括世界上每个网页的主人——内容提供者,他们是否愿意和你合作,配合你的检索规则来生产内容和优化自己的页面?
传统的搜索引擎早已设定了世界性的准则,它比法律或者联合国宪章还具备通用性,要打破绝非1-2年能办到,恐怕也不是一家能办到。
从用户角度来说,搜索引擎的结果通过页面排序提供了内容质量和可靠性的排序,用户只需要按照从上到下的顺序依次点击查看就行,用户只负责自行判断看到的内容是否符合自己的需求。
而AI搜索基本只给一个看起来“非常完备”的结果,但可靠性无法保证,用户想要深入了解只能再次输入关键词或者点击相关问题。这个过程用户无法主导,过程是否顺畅和满足需求全部是AI一次性决定,答案和搜索需求是否匹配,要搜索几次才能匹配,现在都很难说。
至少从目前来看,AI搜索取代传统的搜索引擎还有较长路要走。但新的事物总是额外具备生命力,额外能获得关注,额外能获得人们的谅解就像人们能格外包容小孩子犯错误,所以AI搜索的玩家们趁着朝阳,勇敢去试错吧。