首先我想說的是，AI本身就是搜索引擎的主要工作原理，沒有AI你也找不出東西來。而且搜索本身也已經經過好幾次變革，比如APP化，這樣都沒死的話，也不存在被AI代替（它本身已經是AI了），不過是要換一種方式進行搜索，而最后被改變的，可能是其他的行業。

【資料圖】

我試用chatgpt的感覺就是，它變革了搜索與用戶交互的邏輯，類似于從電腦到APP這樣的。很多我們以前的套路可能需要改變。

AI搜索的內容是基于一問一答的，每次根據提問提供一個AI認為最可能的結果。你不滿意結果可以要求重新搜索，或者補充新的限制條件。這種模式適用的場合是已知我們要找什么，AI給你最有可能匹配的一個答案，你不滿意才換次優解。

現在舉個例子。本來我該用英語問，但是考慮到讀者理解，我用中文問一個簡單的問題。既然是美國的AI，那么對照對象也是美國的搜索，提一個美國的問題，要求搜索給我推薦5個紐約的景點：

傳統搜索一樣把推薦的5個景點列在上面，但是下面還有大量的其他內容。相比傳統搜索，AI就簡單粗暴了，直接給出了5個名字

看到這個結果有人會認為沒有區別嘛，下面的AIGC結果無非是沒有圖片和下面的引用資料，如果搜索引擎把這個AI整合進去，也可以給出這樣的結果。

但是接下來假設我不滿意這個答案，要求縮小范圍，給出更多的限制條件：

根據我的要求，AI對上一次搜索的結果做出了進一步篩選。注意這3個答案都是上一個答案中的。

傳統搜索就亂七八糟了，它不能完全理解NLP，也不能在上一次的結果里進一步縮小范圍。我已經測試無法把上面的問題直接搜索，那么換一些簡單點的關鍵詞：

說了要三個，三個，知道啥是“三”嗎？

當然，有人會說，搜索公司也可以做一個這樣的AI啊。

那么問題就來了：我既然已經要求縮小范圍了，如果搜索結果能夠根據我的要求，在前一次的搜索結果中縮小范圍，那下面那些亂七八糟的東西，還怎么生存呢？

在傳統的搜索模型里，假設我需要三個結果，實際上搜索會把所有相關的都推送給你，實際上下面的結果里面可能是： ABC;ABD;ABCD;BCD;ACD;ABCDEF…

用戶要翻大量的搜索結果，來確定他需求的結果。這期間，ABCDEF… 都會被用戶翻一遍，實際上CDEF… 等商家也有一定的機會。

如果要求AI明確“推薦三個最優解，用戶認為不合適再換”，假設AI推薦了ABC，用戶認為很滿意，那么DEFG… 根本沒有機會出現了。

假設用戶明確要求推薦最優唯一解，AI給出結果A，在A被用戶拒絕前，BCD…都沒有任何機會。也就是說AI不會有通常的長尾結果，除非用戶明確要求。

再來一個更具體和精確的案例。由于目前chatgpt在IT領域的結果相對比較可靠，我要求Chatgpt推薦一個技術方案，描述是這樣的：

要求推薦一款能實現某特定功能的軟件，其技術要求是……，要求不能是……。

結果AI馬上給我推薦了軟件A，下面是100字關于A的介紹（如功能、系統條件等），最后來了這么一句：能實現類似功能的還有BCD，功能略有不同，可以根據用戶的需要選擇…

顯然，如果A滿足了要求,BCD不會有機會的。但是如果放在傳統搜索里，ABCD在前三頁全都會出現，用戶可能都會去看一遍。

也就是說，就像是用APP代替網頁一樣，如果用AIGC推薦代替讓用戶從一堆垃圾里自己翻，對于行業而言，也是一個巨大的變革。在目前傳統交互中本身靠后的選項就不太會有機會的今天，在AI交互面前會變得毫無機會。

類似的邏輯，未來可能還會出現。GPT其實是提供了一種良好的交互界面，在相同的數據中，能夠更好的理解用戶的要求來尋找結果。類似于APP作為更好的交互界面代替了瀏覽器的大部分功能，這可能會有全新的商業模式和機會。

AI技術不難，GPT也不難，相信各家廠商都能很快造出來。但是造出來以后怎么用，會發生什么后果，目前都是未知的。如果這種交互方式顯著優于目前的交互形式，我們可能又會面臨一次投資機會？

關鍵詞： 搜索結果 也就是說 限制條件