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“滿屏”的Perplexity,5人小團隊為何還要做一款AI搜索引擎?

搜索引擎的機會主要在垂類場景和 ToB,而下半年搜索引擎賽道的融資新聞中,通用搜索引擎的占比依然不那么高。

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對話嘉賓:Hika AI 核心創(chuàng)始人浪仔,豁如

對話背景:AI 搜索賽道中,Perplexity.ai 11 月的網(wǎng)站訪問量短暫超過了1億,目前仍有 9000 萬+,Google、微軟等傳統(tǒng)搜索引擎巨頭也開始在自己的產(chǎn)品中融入 AI 功能。而除此之外,很多中小開發(fā)者都面向垂類場景,或者基于差異化來開發(fā)搜索引擎。本次與 AI 搜索引擎 Hika AI 的開發(fā)者進行交流,我們希望探究中小開發(fā)者開發(fā)搜索引擎的動機、對用戶需求的觀察與差異化的理解,以及對成本和商業(yè)化的思考。

編者按:本文來自微信公眾號 白鯨出海(ID:baijingapp),作者:張凱然,編輯:殷觀曉,創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

2023 年,浪仔在一個創(chuàng)業(yè)者知識分享群里認識了豁如,擁有相似教育背景和大廠工作經(jīng)歷的兩人,順理成章地成了朋友,作為兩個 AI 產(chǎn)品的發(fā)燒友,又在做事方法和認知上有些共識,兩人決定在AI賽道開始創(chuàng)業(yè)。

2024 年初,豁如又拉來其他志同道合的朋友,組成了一個 5 人小團隊,浪仔來負責產(chǎn)品設計,豁如及其他成員主攻技術(shù),ALL IN AI 創(chuàng)業(yè)。11 月下旬,經(jīng)過接近一年的開發(fā)與產(chǎn)品打磨,他們的AI搜索產(chǎn)品 Hika 開始測試,12 月底正式公開上線。(網(wǎng)址:hika.fyi)

賽道很單一,AI 搜索產(chǎn)品,都是“換殼版 Perplexity”

白鯨出海:兩位創(chuàng)始人都是 AI 產(chǎn)品的深度用戶,也深度使用了多款產(chǎn)品,決定創(chuàng)業(yè)時,團隊為什么會將主攻方向確定為 AI 搜索引擎呢?

浪仔:首先 AI 搜索的討論度在行業(yè)內(nèi)一直很高,是一條很熱門的賽道,而且 AI 搜索也是我最常用的 AI 產(chǎn)品,我對這個產(chǎn)品類型的理解也更為深刻。與傳統(tǒng)搜索相比,AI 搜索能給用戶帶來更大的體驗差異,或者說升級。

但是,我認為目前市面上的 AI 搜索產(chǎn)品的形式都比較單一,整體來講,所有 AI 搜索產(chǎn)品都是“換殼版 Perplexity”,我覺得我們能做出不一樣的東西,所以就選了 AI 搜索這個方向。

白鯨出海:作為 AI 搜索領域的“龍頭”,Perplexity 單月訪問量已經(jīng)上億,今年內(nèi)就融資 4 輪,估值已經(jīng)超過了 90 億美元,它算是定義了 AI 搜索的產(chǎn)品形態(tài)。那么,您認為目前 AI 搜索的產(chǎn)品,還能再去改進或者說差異化的是哪里?

浪仔:就我的理解,問題有三個,大模型沒那么聰明、搜索圖片體驗不好、用戶對感興趣的內(nèi)容無法深入。

大模型的不聰明體現(xiàn)在兩點,一是目前AI搜索的準確率不是那么高,出現(xiàn)幻覺問題的頻次依然較高,大模型對正確信息的篩選能力還有待升級。二是大模型無法給出符合用戶需求的個性化答案,就拿旅游舉例,同樣都是搜索美食,有人喜歡重口味一些,有人喜歡清淡一些,但 AI 搜索給出的推薦卻一個樣。

圖片與鏈接方面,這是很多 AI 搜索都會有的模塊。傳統(tǒng)引擎對圖片模態(tài)有著較強的數(shù)據(jù)和技術(shù)積淀,我在 Google 搜索,它能給到我成百上千的圖片供我選擇。但在 AI 搜索引擎中,雖然大模型可以通過理解問題去配圖,但是呈現(xiàn)的圖片數(shù)量不僅少,大多數(shù)情況下也與回答文不對題,失去輔助理解的意義。

第三是用戶對感興趣的部分無法深入。這個問題我是基于自身的體驗發(fā)現(xiàn)的,在搜索時,我除了想得到單個問題的答案,我還希望了解事情的其他方面,以求更全面的了解。但是 Perplexity 等產(chǎn)品,只會給我一個相對簡潔的“答案”,我很難去圍繞這個主題去了解與之相關(guān)的更多信息,我們稱之為“問題域”。雖然 Perplexity 在產(chǎn)品設計上也加入了“延伸問題”的功能,但在我看來仍然是不夠的。

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Perplexity 給出的內(nèi)容是相對簡潔的|圖片來源:Perplexity

人們在面對一個新事物時,都是從不同方面去了解事物,然后再組合成對事物的全面認知,而 Perplexity 卻只給一個答案,缺乏引導用戶思考的過程。

豁如:我補充一下,一是 AI 搜索產(chǎn)品只能給出比較常規(guī)的答案,并沒有很強的獨特性,給出的圖片也基本上是搜什么內(nèi)容就配什么圖片,比如搜蘋果手機,就給一張?zhí)O果手機的圖片,并不能幫助用戶理解。另外,所有 AI 搜索產(chǎn)品界面都很繁復,頁面上堆滿了文字、引用鏈接、圖片、追問問題等等,看到這樣的界面,我的使用意愿也大大降低了。

AI 搜索不是搜索?

白鯨出海:基于您之前說到的,Perplexity 在準確率、獨特性、個性化等等問題,Hika 怎么去優(yōu)化的?Hika 與 Perplexity 的核心差異點在哪里呢?

浪仔:如果說 Perplexity 給出的是定制化的套餐,那么 Hika 給出的內(nèi)容就是自助餐。對于我們來說,模型層面的優(yōu)化我們做不了,也不是我們所擅長的東西,取而代之,我們在產(chǎn)品設計上下了不少功夫。

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用戶可以通過“再多講講”和“再多問問”讓 AI 自行補充內(nèi)容或進行追問

Hika 首先會針對這個問題的幾個方面,給出一些相對簡潔的答案,供用戶“速覽”,幫用戶找到“關(guān)鍵詞”。然后,用戶在找到自己感興趣的關(guān)鍵詞后,再點擊“深入這段”,讓 AI 自行擴展信息,或由用戶主導進行追問。進一步交互的同時,用戶也把自己的意圖反饋給了 Hika,用戶也進一步接近了真相。

再輔以我們給到的邏輯圖和表格,用戶還可以捕捉到各個概念間的關(guān)系,基于此用戶可以繼續(xù)和 Hika 交互,“無限接近”答案。

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Hika 所謂的準確,不是絕對意義的準確,而是提供用戶需要的答案,我們不只是一個搜索產(chǎn)品,更是一個幫助用戶思考的“思維產(chǎn)品”。

白鯨出海:這么聽下來,Hika 主要的差異就在于通過點選交互和多輪追問,來幫助用戶用戶獲得所需要的答案。從我們的觀察來看,大多數(shù)一般用戶進行搜索的目的,只是單純地想要一個簡潔的答案。那么 Hika 定位的人群會比其他的 AI 搜索產(chǎn)品小一些嗎?

浪仔:首先,無論是過去還是現(xiàn)在,人們對知識/信息的渴求從來沒有變過,我覺得這種需求像吃飯睡覺一樣自然。雖然大多數(shù)用戶一般情況下都只需要一個簡單答案,但是,每個用戶在學習和工作中,總會面對相對復雜的問題,會有需要了解多元信息的情況。雖然目前,Hika 的產(chǎn)品形態(tài)可能指向的方向相對小眾,但我不覺得我們做的是一件小眾的事情。

另一個方面來說,其實現(xiàn)在 AI 搜索并不是真的在搜索,更像是在問答。如果說僅是搜索行為的話,谷歌這樣的傳統(tǒng)搜索引擎已經(jīng)可以滿足需求了,但是目前的 AI 搜索產(chǎn)品,在搜索信息之外又延伸了總結(jié)、追問等等環(huán)節(jié),AI 搜索只是將之前產(chǎn)品做不到的事情做到了,并以搜索的形式進行了呈現(xiàn)。如果從這個層面上說,Hika 談不上“小眾”。

白鯨出海:對于很多 AI 搜索產(chǎn)品來說,準確率都是一個很大的問題,而且 Hik a的定位可能還比其他 AI 搜索產(chǎn)品更深度一些。那么“大模型+公開信息”的組合能否滿足需求?在準確性方面,Hika 做了哪些技術(shù)層面的優(yōu)化呢?

浪仔:Hika 的設計思路是找到一個適合 AI 改造同時又兼具普適性的問題場景,這類問題不是一句話就可以解決的簡單問題,也不是需要引用大量專業(yè)論文的深度難題,而是介于兩者之間,相對復雜、又比較高頻(工作,學習,愛好等等)的問題,這類問題靠公開信息是可以解答的。而大模型主要負責呈現(xiàn)有邏輯的答案,但是如何給大模型更多的角度,讓它的答案更符合用戶需求,這其實又回到了上面說的產(chǎn)品設計層面。

豁如:大模型的幻覺是目前做 AI 搜索必然會遇到的問題,所以我們只能盡量規(guī)避這個問題??偟乃悸肥牵?strong>盡量給 AI 提供高質(zhì)量的信息源。目前,我們會給不同的信源(網(wǎng)站)進行可信度的評分,減少可信度低的網(wǎng)站的搜索權(quán)重。

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此外,Hika 內(nèi)部也討論過很多方案,比如針對每個答案塊加入一個“反思”過程,Hika 會再調(diào)用一次 AI 搜索,來驗證之前呈現(xiàn)的答案,然后將驗證的結(jié)果以“置信度”的形式呈現(xiàn)在旁邊,告訴用戶這段內(nèi)容在多大程度上是可信的。但是這個功能目前只是設想,還在討論當中。

白鯨出海:我們感覺,目前愿意使用 Hika 都是好奇心比較強,對信息準確度要求比較高的用戶,Hika 的用戶對錯誤信息是不是比一般用戶更難接受一些?引入核查機制會不會付出很高的人力成本?

豁如:目前來看的話,比較準確的信源基本都能靠人力列舉出來,比如維基百科、主流新聞網(wǎng)站等等,再加上有大模型的幫助,我們是可以比較高效地去標注信源的,不會消耗很多時間。

浪仔:無論哪類用戶,只要感知到了錯誤的出現(xiàn),都會有不好的體驗。傳統(tǒng)搜索引擎其實不存在這個問題,因為它只管提供信息,用戶承擔辨析信息的任務。但 AI 搜索做了總結(jié)和分析這一步,就需要對信息準確度負責,這是 AI 搜索行業(yè)共通的問題。

要徹底解決準確度問題,要等到大模型技術(shù)的進一步發(fā)展,但就現(xiàn)實而言,我覺得可以讓用戶也參與進來,比如加入一些給輸出內(nèi)容打分的功能和上面提到的“置信度”功能,可以更好地幫助用戶使用 AI 搜索。

白鯨出海:這樣理解下來,我們通過交互去部分解決準確的問題,以及幫助用戶更深入去理解一個事物,之前提到的圖片搜索和個性化內(nèi)容,我們有什么解決方案嗎?

浪仔:圖片是信息的一種形式,我們可能會考慮將其作為輸入模態(tài)來加入 Hika 中,用戶可以通過上傳圖片來與 Hika 互動;而個性化內(nèi)容的基礎,則是對用戶的行為進行更深度地洞察與分析,這一部分,Hika 團隊仍在還在學習當中。

白鯨出海:目前 Hika 已經(jīng)開放測試了,幾個內(nèi)測群也都爆滿,目前的用戶反饋如何?未來有什么產(chǎn)品迭代的計劃或者方向?

浪仔:大家對于 Hika 的接受程度其實超過我們的預期,有的用戶認為能夠通過Hika看到一個答案或者一個問題的整體脈絡,而且能夠獲得一些啟發(fā)和靈感。我們未來會增強 Hika 的信息豐富度和層次性,讓用戶在 Hika 中獲得更多信息,并讓 AI 能夠更智能地給出符合用戶需求的內(nèi)容。

中小開發(fā)者能不能“碰瓷”AI 搜索引擎?

白鯨出海:搜索引擎本身是 “大流量且頭部效應明顯”的賽道,在海外,Google 占了 90% 以上的市場份額,在國內(nèi),百度也有 70%+的市場份額,對于中小開發(fā)者來說,你們希望在這條賽道上找到哪些機會?

浪仔:我認為 AI 時代才剛剛開始,模型能力也沒到很完善的地步,目前尚未出現(xiàn)一個已經(jīng)獲勝的 Killer App,一切都還存在變數(shù),這是行業(yè)發(fā)展層面的機會。

而在產(chǎn)品層面,AI 搜索產(chǎn)品目前還是一個相對新鮮的賽道,目前的產(chǎn)品設計也相對單一,但是單一并不代表著它的產(chǎn)品設計就是正確的。對于 Hika 而言,我認為與用戶交互是 Hika 的一個特色,而伴隨后續(xù)模型能力的提升,這種交互方式也會發(fā)生變化,很有可能大大提升用戶體驗,并短時間內(nèi)快速擴大用戶規(guī)模。

但另一方面,要在 AI 搜索賽道站穩(wěn)腳跟,難度確實也相當大。因為所有的產(chǎn)品基本都使用的是相同的底層大模型,不同產(chǎn)品的差異點就體現(xiàn)在前端的呈現(xiàn),但產(chǎn)品設計是沒有正確答案的,誰也不知道哪種設計是最符合用戶需求的。這對我們是挑戰(zhàn),但也是機遇。

白鯨出海:目前 Hika 的成本情況如何?未來有什么商業(yè)化計劃嗎?

豁如:成本方面的話,基本上是可控的。最主要成本的就是調(diào)用模型和搜索引擎的API的費用,我們目前申請了微軟的創(chuàng)業(yè)者計劃,可以為我們負擔一部分成本,而未來我們會積極地尋找一些大模型廠商進行合作,盡量讓成本處于可控的狀態(tài)。

浪仔:商業(yè)化路徑的話,我的設想基本上是兩個方向。一是搜索引擎的傳統(tǒng)商業(yè)化模式——廣告變現(xiàn),但相比傳統(tǒng)廣告純粹宣發(fā)的作用,我們可以通過設計一些推薦機制,為用戶提供更有價值的信息,也幫廣告主更精準地觸達合適的用戶。未來流量起來之后,這是一個可行的方案。

另一個方向其實就是在流量起來之后,用戶本身也會出現(xiàn)分層的情況,對于不同的用戶,我們可以提供不同的功能,來進行變現(xiàn)。比如有用戶用 Hika 來做深度研究或者寫論文,我們就可以給這個用戶配最好的模型,提供更高質(zhì)量的信息,并向用戶收費。

但我們的產(chǎn)品仍處于早期階段,這些商業(yè)化路徑還處于構(gòu)想的階段。

寫在最后

目前的 AI 搜索引擎市場,我們曾經(jīng)在《半年融資 12.8 億美金,以為沒什么機會的賽道,瘋狂融資》選題中進行過觀察, 2024 年上半年,全球各大搜索引擎總共融資 12.8 億美金,但面向大眾的通用搜索引擎的融資還不到 1 億美金(算上 Perplexity),搜索引擎的機會主要在垂類場景和 ToB,而下半年搜索引擎賽道的融資新聞中,通用搜索引擎的占比依然不那么高。

就通用搜索引擎賽道看,“玩家”大概有幾類,一是 Google、微軟等傳統(tǒng)搜引擎玩家,二是像國內(nèi)的秘塔,國外的 Perplexity 這樣的少數(shù)明星創(chuàng)企,而中小開發(fā)者做通用搜索引擎,看似是最沒有機會的一種組合。

但是從浪仔和豁如兩位創(chuàng)始人的講述來看,目前 Perplexity 仍存在不少問題,產(chǎn)品模式也并沒有定型,這個不確定性就是包括中小開發(fā)者在內(nèi),所有“玩家們”的機會,但怎么切入、又怎么將搜索引擎做成一個大眾產(chǎn)品,依然充滿挑戰(zhàn)。

本文為專欄作者授權(quán)創(chuàng)業(yè)邦發(fā)表,版權(quán)歸原作者所有。文章系作者個人觀點,不代表創(chuàng)業(yè)邦立場,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。如有任何疑問,請聯(lián)系editor@cyzone.cn。

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