虎嗅 02月27日
没想到,我轻松干预了DeepSeek的搜索结果
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AI搜索正带来信息分发革命,用户体验提升且有新商机,但也存在一些问题。如网页阅读量可能减少,新商业规则尚未形成等。

🎧AI搜索可直接给出明确完整答案,提升用户体验

💡近期发布、观点鲜明等内容更影响AI大模型答案

📉多数人使用AI搜索后可能不点击参考文章,影响阅读量

🌊AI搜索做SEO是新的流量蓝海,商业规则待形成

刚刚,我忽然感受到,我和DeepSeek之间的相互作用,是如此直接和紧密。

我用DeepSeek搜索:“好用的AI耳机是什么样的”,结果它给我的回答,竟让我似曾相识!

在答案中,它首先提到,好用的AI耳机核心要具备“精准翻译与跨语言交流”的功能,然后列举了两个场景:

DeepSeek 给出的回答|图片来源:DeepSeek截图

这段描述,和我前几天写的一篇文章《“9块9”的中国AI耳机,疯狂收割老外》非常相似。文章主要介绍了AI翻译耳机在海外爆火,很受多元种族群体欢迎,“翻译”属于被忽视的刚需。

于是,我点开DeepSeek答案后面的参考文献2和12:

文献 2 和 12 是同一篇文章的内容,只是被不同网站转载|图片来源:DeepSeek 截图

结果发现,这不就是我前几天自己写的首发于极客公园公众号的文章嘛。

我创作的内容,竟然又反作用于自己。

DeepSeek为了回答问题,一共搜索了50个网页,最终挑出了3个重要网页(【2】【12】【9】)的内容来整合出答案,其中文献2和12是被转载到不同网站的同一篇极客公园的文章。

那么,为何这篇文章会被视为这个问题的最核心的参考文献?

我回过头仔细去看了一下DeepSeek的思考过程,发现了端倪:

DeepSeek 的深度思考过程,网页 2 和网页 10 也是同一篇内容|图片来源:DeepSeek

原来,我在自己的文章当中多次使用了类似于“核心在于其满足了多元的移民聚集地区群体的刚需”、“他们需要AI翻译功能”等等解读用户需求的语句。显然,这些明确的对用户需求的解读、结论影响到了大模型的判断

文献9是另一篇重要的核心参考文章,它的标题是《双十二耳机选购指南》,来自于网站“什么值得买”,文章的内容详细介绍了智能交互、AI助手对于消费者的帮助。

《“9块9”的中国AI耳机》与《双十二耳机选购指南》这两篇文章的发布时间都不算久,而且它们还有几个共同的特点:

1. 比较深度,文章篇长,在3000字左右;

2. 对用户、市场需求的解读篇幅较多,而且都给出了十分明确的判断;

3. 正文内容与“好用”、“AI”相关度较高;

不过,这依旧没办法得出DeepSeek搜索、解答问题的规律。

于是,我将同样的问题抛给了接入DeepSeek的腾讯元宝。结果,它给出了全然不同的答案,但这也让我们距离发现规律更近了一步。

在答案中,它首先提到好的AI耳机核心要有“深度思考模型支持”,这与DeepSeek官网给出的优先级截然不同:

腾讯元宝整合网页内容给出的答案|图片来源:腾讯元宝

另外,它最后还推荐了4款AI耳机:

接入了DeepSeek的腾讯元宝给出的AI耳机产品推荐|图片来源:腾讯元宝

可以看到,腾讯元宝在回答中多次优先推荐“WISHEE AI耳机”。巧合的是,他们的团队我刚好认识。

这是一个很酷的初创团队,不过他们的预算多用在研发方面,市场推广几乎还没有开始,知道他们的人极少,产品目前的销量也仅仅只有1000台左右。

可以说,他们的市场预算、影响力显然没有办法和华为、小米、索尼、科大讯飞、韶音等知名耳机品牌相提并论。

然而,就是这样一个曝光极少的初创品牌,却在AI给出的答案里,力压众多大牌,被放在了第一位

很难理解这是为什么。

于是,我去翻看了一下元宝的思考过程,发现文献1和7、8贡献了很大力量。

元宝 DeepSeek 的思考过程|图片来源:腾讯元宝

文献1是一篇自媒体解读WISHEE AI产品的公众号文章,阅读量并不高;文献7和8是介绍WISHEE AI产品的新闻通稿,正文内容相同、标题不同,分别发布在了两个不同的门户网站上。

在一众网页和公众号中,最终胜出、被元宝引用的8篇参考文献。可以感受一下文献1、7和8的标题|图片来源:腾讯元宝

可以说,主要就是这3篇文章,让元宝DeepSeek大模型认定了WISHEE AI是更符合问题的答案。

那么,仔细看了这3篇文章后,我发现了它们的共同点:

1. 他们的文字措辞都给出了很明确的判断,比如,“更是一个不断进化的真正意义上的AI智能体”、“在DeepSeek加持下......更理解用户的需求、爱好、生活习惯、情绪等”、“WISHEE AI耳机作为AI硬件无论是产品定位、体验以及个性化服务上都可以作为一个代表产品拿来与更多人分享”等等;

2. 都是近期发布;

3. 文章论述完整,都详细解读了AI耳机的市场趋势、产品功能特色、如何解决用户问题等要点。而且与AI相关内容的篇幅占比极高。

到了这一步,DeepSeek如何挑选内容信源作为参考资料的规律逐渐明朗。但“好用的AI耳机是什么样的”这样的问题还是稍显复杂,干扰因素也比较多。

于是,我打算换个更简单、没那么商业的问题:“介绍一下媒体编辑作者苏子华”。我在极客公园公众号上发表过多篇文章,有些文章也被其他公号或者门户网站转载。那么,AI搜索会如何根据这些文章来定义“苏子华”呢?

我将这个问题分别抛给了微信的“AI搜索”和腾讯元宝,结果它们给出的回答里,我那没有存在感的个人公众号贡献了这个答案最重要的语料来源。我的个人公众号只发表过3篇文章,简单聊了聊日常生活观察和经历,阅读量寥寥。

但对于AI大模型来说,它构成了我的网络身份的重要组成部分,那是我在AI大模型眼中的样子。

也就是说,即便是被搁置在网络角落里的内容,在AI大模型遇到相关问题时,只要关联度足够高,大模型也会将它拾起,起到决定性作用。

微信的“AI搜索”给出的部分回答。辟谣一下,我暂时没当过科学家和总裁|图片来源:微信截图

因此,我们可以先总结一下:近期发布、观点鲜明、论述完整、正文关联度高的内容,更能够影响AI大模型给出的答案。这些内容甚至不必是由媒体大号、大V发表出来的,也不必具有很高的阅读量。

夸张些讲,我们作为普通个体也有机会,通过发布具有以上特征的文章,来影响DeepSeek给出的回答了。

我们不仅在使用AI,也在通过AI影响彼此。

新的“信息分发变革”?

我一方面为此感到兴奋,另一方面也嗅到了一些危机。

兴奋是因为,这是一场信息分发的革命,它正在我们眼前迅速进行着。它意味着更好的用户体验,和新的商机。

这场革命主要发生在两个层面:

交互和交付

过去,我们使用传统搜索引擎查阅资料,需要输入几个“关键字”,然后在众多网页链接中一一点开,寻找符合我们需求的信息碎片。

而现在,通过AI搜索引擎,我们输入的是一句话,一个问题,就可以直接得到一个明确完整且易懂的答案,而不是一大堆网页,免去了用户自己进行繁琐的信息筛选、整合的过程。而且,用户还可以继续追问,获得更多。

甚至,AI搜索支持用户通过语音、图片进行搜索,还会主动追问用户澄清需求。数据显示,AI搜索平均交互轮次达2.8次,比传统搜索高70%

体验过AI搜索的用户,几乎都会有一个共同的感触:

回不去了

回不去了,代表着用户的迁移,我就是这批用户中的其中一个。前不久,OpenAI的周活跃用户突破了4亿,DeepSeek App的下载量突破了1亿。

以上数据并不能完全说明AI搜索的影响力。得益于DeepSeek的开源,顶级的搜索功能不再是个别大厂的技术特权,它变得无处不在,融入在小红书、微信、知乎、元宝等不同新老App里。

可以预见,无论是ChatGPT、DeepSeek、Perplexity等独立App,还是融入在各个App里的DeepSeek,“AI搜索这一场景,距离成为人们主流的获取信息途径,只是时间问题。

而令人感到危机的是:网页消失在用户的视线中了。

解释一下,作为一个内容创作者,我会比较在意文章的阅读量。

而多数人使用AI搜索得到一个结果后,大概率不会去点击那些贡献了这个答案的参考文章。

因此,对于我来讲,这不仅意味着一个阅读量的损失,也是遗憾地错过了一位读者。

不过,这种转变对于广告商来说,或许是新的商机

“AI搜索”之上,新的流量蓝海

不少人都已经注意到了,针对AI搜索做SEO,可能是新的流量蓝海。

过去,要在搜索引擎里打广告,要通过竞价排名机制,广告主对关键词出价,用户搜索时优先展示高价广告,按点击付费。例如“贵州旅游”等热门关键词单次点击费用可达数十元。这类广告占搜索引擎收入70%以上。数据显示,谷歌2024年广告收入占比仍超60%。

从技术层面来说,传统引擎依赖关键词匹配、页面权重和链接分析,本质是统计学模型。而AI引擎是基于大模型实现语义理解,推理用户潜在需求,自动整合信息,并生成答案。

如今,因为DeepSeek刚刚带起大模型的普及,人们还没来得及在AI搜索里面打广告,一切相关的商业规则都还没形成。

这可能是一片巨大、多数人还未涉足的蓝海。

腾讯加码,微信在搜索栏鼓励用户下载 AI 大模型产品|图片来源:微信

新的技术范式,必将带来新的商业规则。从公开信息来看,有海外的公司已经抓住先机,最近在这方面做了一些尝试。比如,Brandtech Group公司开发了一款名为“Share of Model”的产品,来评估不同的模型如何评判品牌。从而,他们可以针对性地发布内容,来帮助品牌商维护好自己在AI眼中的形象。

在传统搜索上做SEO,相当于买下公路上的广告牌。而在AI搜索引擎中做SEO,相当于直接进入用户的购物车,免去“货比多家”的中间过程

过去,广告主在百度、谷歌上,主要是通过竞价排名的方式来获得曝光;而未来,可能是通过在微信、小红书、知乎、网站投放大量高质量内容的方式来获得推荐。

广告主不再是购买关键词,而是在争夺AI模型的“认知优先权”

波士顿咨询集团的一项研究表明,大约有28%的消费者经常使用AI大模型来推荐化妆品等商品。在此做个预测,AI大模型“种草”服务,未来或许会成为一派电商新势力。比如,Perplexity据传正打算推出一项“种草”服务,当用户提问后,它会在给出的答案之后,附带推荐商品、服务等等。

技术范式的迭代,让信息分发的逻辑变了,SEO的逻辑变了,影响消费者心智的方式变了。接下来,谁能掌控新一代消费者的决策路径?

建立在“AI搜索”之上的新商业生态,呼之欲出。

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