本文系基于公開資料撰寫，僅作為信息交流之用，不構成任何投資建議

10月28日，The Information報道稱，Meta正在研發自己的“AI驅動搜索引擎”，以減少對谷歌和微軟Bing搜索的依賴。Meta的搜索，將通過生成式AI對用戶輸入的關鍵詞或者prompt進行摘要和總結。

10月29日，在最新一季財報中，谷歌披露AI 概覽在其搜索引擎用戶中大受歡迎，并將擴展到 100 個新國家，覆蓋 10 億人。它已經將搜索廣告擴展到概覽，這是其強勁盈利報告背后的因素之一。

10月31日，OpenAI發布AI搜索產品SearchGPT，給生成式AI搜索風口又添了一把火。

11月5日，AI搜索創業公司Perplexity AI就敲定了2024年的第四輪融資，估值達到90億美元。很難說不是OpenAI的動作，給了Perplexity投資人吃了一顆定心丸。至此，Perplexity在1年的時間內估值翻了3倍。要知道2024年初其估值僅為5.2億美元，六月底達到了30億美元，到了10月底估值就已經來到了90億美元。

行業頭部企業頻繁的動作讓我們警覺：AI搜索，難道將是生成式AI時代最重大敘事？

01

命題背景與分析框架

今年2月份，美國著名調研機構Gartner發布分析報告，由于生成式AI和AI agent的興起，將使得傳統搜索引擎流量在2026年下降26%——從2023年生成式AI正式進入主流視野到2026年，不過短短4年時間。

這份研究背后的機制，目前無從得知。但就我們分析發現，生成式AI搶奪搜索引擎的用戶群，解決傳統搜索引擎所承接的用戶需求，是實實在在發生的。

記得2023年Chatgpt剛出來的時候，周圍一種朋友同事驚呼，簡直比百度和谷歌好用多了！這句話不知道Pichai和李彥宏聽到會不會脊背發涼。

剛剛接觸Chatgpt等一類AI Chatbot的時候，相信大多數人都是用于解決日常Question&Answer一類的需求，隨后逐漸用于辦公輔助、寫作靈感、外語學習、翻譯等等。

隨著生成式AI越來越普遍，用戶中不懂和不關注技術的普通用戶成為主流。根據我們的觀察，推測用戶中60%以上是不太懂得prompt技巧的用戶。他們輸入給AI的提示詞prompt，與輸入給搜索引擎的關鍵詞是沒有本質差別。對于這樣的用戶，AI Chatbot就是搜索引擎的替代品。

不僅如此，AI Chatbot在一般性問題上的友好程度和快捷程度，已經展現出替代搜索引擎的潛力了。至少我們曾經使用搜索引擎進行的100個搜索需求，現在有10個左右都可以被生成式AI所解決——而這，可能就是Gartner那篇分析報告26%的邏輯基礎。

而隨著AI技術的發展，曾經備受詬病的幻覺和胡編問題，已經在解決的路上了。

我們如何判斷一個受到追捧的新興萌芽，最終是否會成為參天大樹——正如巨頭紛紛押注的AI搜索，是否會成為一個媲美傳統搜索引擎的新的現金牛行業？

針對這個命題，我的研究分為2個階段：一、找到一個分析對象，二、運用常識去分析這家公司。

很幸運，AI搜索領域存在很好的觀察樣本。這個尚在起步階段的行業內，我們所獲取的幾個觀察對象，很清晰的很為了2類，其一生成式AI巨頭為了補全自己的產品矩陣而做AI搜索，如Meta、谷歌和OpenAI的搜索；另一類AI搜索垂直企業——Perplexity。

在AI搜索這個相對垂直的賽道，Perplexity屬于最早一批入局的通吃玩家，其技術方向、產品動作和商業模式可以定義這個賽道未來的走向，引領其他玩家的腳步。

02

以Perplexity為標本，深度解析AI搜索

1.用戶體量

Perplexity公開的數據不多，我們的研究方式是根據多家外媒報道和Similar Web、七麥等第三方數據平臺，綜合起來進行用戶量等關鍵指標的預估。

首要指標是搜索查詢量。

據報道，2024年8月份Perplexity每月處理約2.3億個搜索查詢，到了10月份每月處理查詢量增長到了4億次，過去12個月內Queries量增長了8倍。

其次用戶量。

從Similar Web的數據來看，Web端周訪問量在1600~1900萬之間，月訪問量在7200萬左右。

而移動APP端，根據Perplexity提供給廣告商的Pitch Deck，8月份累積下載量為200萬次，Daily Queries per DAU為7.5次，結合月搜索查詢量數據，粗略推斷其DAU為170萬左右，其中55%的DAU屬于web活躍用戶，45%用戶活躍在移動端。

2.商業模式

訂閱

Perplexity提供免費的搜索查詢服務，但如果用戶對當前的搜索結果不滿意，可以選擇其他模型重新生成答案，但部分高級模型需要開通Pro版本來使用，目前每月20美元。

2024年10月，根據《華爾街日報》報道稱其年化收入約為5000萬美元，這部分收入幾乎全部來自訂閱。

僅靠訂閱產生的千萬美元量級的收入，顯然和90億美元的估值不相匹配。Perplexity還需要開拓更多收入方式，或者深耕AI搜索廣告，來向投資人證明自己值得。

Perplexity計劃在四季度上線廣告業務，并且已經給廣告代理機構發出了Pitch Deck。

通過解讀這份文檔，我們發現Perplexity當前的廣告業務模式還比較簡單和基礎，從廣告展示方式到給廣告主提供的數據看板都透露著一股“實驗性質：

Perplexity的廣告展示位集中在結果展示頁Answer page上，點位主要有Answer page takeover、Sponsored "Related Question" below answer、Sponsored media alongside answer、Additional branded explanatory text、這4個點位都是圍繞用戶搜索結果的summary展開。

由于Perplexity作為AI搜索不同于谷歌搜索那樣套傳統的網頁抓取和排序展現，最終呈現多個網頁鏈接的方式。AI搜索結果基本為文字區塊展示，廣告的插入點很有限。處理不好可能會十分影響用戶體驗。

Perplexity當前開拓出的這結果點位在當前的產品設計來說，已經挖空心思了。但從文檔展示的廣告位來看，可能真的會影響用戶體驗。像如下圖的banner廣告還好，通過顯眼的“Ad”用戶可以識別出廣告：

但像是“Additional brandedexplanatory text”文字鏈廣告，識別難度就很大了，廣告混雜在正常的產品模塊中，誤點的概率很高。

Perplexity甚至沒有提供廣告的投放方式以及廣告計費方式，Perplexity對外宣稱四季度會上線廣告業務，首批開放15個行業。但我們近幾天的體驗還沒有觸發過廣告。

谷歌已經給傳統的搜索引擎廣告做了嚴格的標注和規范，要跳出這些條條框框并非易事，讓廣告主和代理商接受AI搜索的廣告模式就更加困難了。

而最難的是，Perplexity如何證明自己比谷歌更有性價比？

3.收入分成計劃

2024年6月Perplexity陷入了媒體的包圍圈，頻繁被各大網絡媒體巨頭投訴偷竊內容，為了解決內容來源問題，同時也為未來的商業化鋪路，2024年7月Perplexity發布了收入分成計劃。

分成模式為：每當用戶提出問題并且 Perplexity 通過在答案中引用出版商文章而產生廣告收入時，Perplexity 就會將收入的一定比例分享給內容提供商。反之即，如果用戶和供應商的內容互動無法產生收入時，則不需要分成。筆者估計這里的互動應該也是指未來的廣告點擊。

為了幫助出版商優化輸出內容，知道哪些內容是用戶歡迎的，Perplexity與 ScalePost.ai 合作為出版商提供引用內容的數據分析服務，類似SEO優化，從此內容生產者除了要應對谷歌的SEO規則外，又要同時為Perplexity打工了。

03

AI搜索何時能替代傳統搜索？

這幾天對Perplexity的案頭整理和分析，給我們一種很大的不確定感覺：

這種不確定一部分來自搜索引擎已經被谷歌和Bing定義的十分完美了，新的挑戰者并未完全推翻舊帝國的基本盤，從而要面對自己掀起來的風浪帶來的過度關注和批評。而Perplexity的應對過于簡單，況且舊帝國不會甘于被取代已經在自我更新的路上了。

AI搜索中的傳統玩家也是如此，谷歌同時要面對新谷歌和舊谷歌。已經上線的在搜索結果頁面呈現的AI overview并未帶來夸贊，反而因為Demini的模型效果不佳引來不少批評。

我們曾經在數日使用谷歌搜索的時候觸發了AI overview，感覺對于搜索結果的總結過于寬泛，從中得到的問題解答甚至不如自己多看幾條搜索結果的有獲得感。

OpenAI在生成式領域可以說一枝獨秀，其他大模型上線后都要和他比拼一番。SearchGPT初上線也是驚艷了一眾用戶。但別人視作命根的AI搜索，在OpenAI這里不過是一塊戰略補齊定位的產品。

以OpenAI目前的產品部署來看，搜索還無法成為重心。語音、視覺、模型迭代這些OpenAI立業之本還需要投入大量資金和人力。

AI搜索何時能革了傳統搜索的命？在我們看來，一兩年內希望不大，至少Perplexity是做不到的。

這當中首要問題就是技術實現，AI搜索和傳統搜索可能存在巨大的技術鴻溝，絕對不是把別人的網頁內容抓取過來，然后大模型跑一遍做一個總結就完成的。那樣的話，谷歌的Gemini早就起飛了。

搜索是一個生態，不僅包含提供搜索引擎的公司，還包括世界上每個網頁的主人——內容提供者，他們是否愿意和你合作，配合你的檢索規則來生產內容和優化自己的頁面？

傳統的搜索引擎早已設定了世界性的準則，它比法律或者聯合國憲章還具備通用性，要打破絕非1-2年能辦到，恐怕也不是一家能辦到。

從用戶角度來說，搜索引擎的結果通過頁面排序提供了內容質量和可靠性的排序，用戶只需要按照從上到下的順序依次點擊查看就行，用戶只負責自行判斷看到的內容是否符合自己的需求。

而AI搜索基本只給一個看起來“非常完備”的結果，但可靠性無法保證，用戶想要深入了解只能再次輸入關鍵詞或者點擊相關問題。這個過程用戶無法主導，過程是否順暢和滿足需求全部是AI一次性決定，答案和搜索需求是否匹配，要搜索幾次才能匹配，現在都很難說。

至少從目前來看，AI搜索取代傳統的搜索引擎還有較長路要走。但新的事物總是額外具備生命力，額外能獲得關注，額外能獲得人們的諒解就像人們能格外包容小孩子犯錯誤，所以AI搜索的玩家們趁著朝陽，勇敢去試錯吧。

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