Perplexity想取代Google,几乎不可能

AIGC动态3个月前发布 damoxingLab
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Perplexity想取代Google,几乎不可能

 

文章摘要


【关 键 词】 AI搜索信息处理技术创新搜索引擎用户体验

随着人工智能(AI)技术的不断进步,搜索业务领域也在经历着一场变革。Google搜索的体验虽然在逐渐下降,但新兴的AI工具如ChatGPTGoogleGeminiMicrosoftCopilot等正在迅速发展,预示着在线获取和处理信息方式的新时代即将到来。众多公司如PerplexityYou.com也在推出他们的下一代搜索产品,而GoogleBing也在大力投资AI,坚信AI是搜索领域的未来。传统的搜索结果页面,即十个蓝色链接的形式,将逐渐成为历史,取而代之的是直接回答用户问题的搜索结果。

搜索引擎的功能非常丰富,除了用于获取重要且不易获得的科学信息外,还有很多人用它来检查电子邮件、访问网站,甚至查询历史事实。事实上,Google每天要处理数十亿次各式各样的搜索请求。因此,对于所有渴望取代Google的公司来说,真正的挑战不在于它们检索信息的能力,而在于它们能否像Google一样全面高效。为了测试这些最新的AI产品,作者根据Ahrefs提供的数据,收集了Google上搜索频率最高的问题和查询,并将它们输入到不同的AI工具中进行测试。结果显示,在某些情况下,基于语言模型(LLM)的机器人实际上比Google的搜索结果页面更有用。但在大多数情况下,取代Google在网络中心的地位仍然非常困难。

搜索行业的人士通常会说,基本上有三种类型的搜索查询。最常见的是导航性查询,即用户输入某个网站的名称来访问该网站。在这方面,AI搜索引擎普遍不及Google。AI机器人倾向于先思考几秒钟,然后提供一些关于该公司的相关信息,而用户实际上只需要一个直接链接。有些AI工具甚至连直接链接都没有提供。在信息查询方面,用户希望了解一些具体的信息,而这类信息通常有一个明确的答案。例如,体育比分、当前时间或天气等。在这方面,搜索结果差异较大。对于实时信息,AI搜索引擎通常不太可靠,而Google不仅能提供准确信息,还常常会展示一个包含其他统计数据和信息的小部件,使其功能优于其他搜索引擎。

在处理一些更常见的信息查询时,所有测试的工具都给出了正确的答案。在很多情况下,用户实际上更偏好AI给出的回答,因为它们提供了一些有帮助的背景信息。然而,这些答案的可信度仍有待商榷。例如,关于一年有多少周的问题,GoogleYou.com给出了不同的答案。在探索性查询方面,这类问题没有唯一的答案,更像是一段学习旅程的起点。在这些情况下,AI搜索引擎有机会大放异彩。例如,当用户询问电锯的发明原因时,CopilotPerplexity提供了详细的答案和有用的链接,而Google的搜索结果则没有为用户做任何综合性解读。

AI搜索引擎的一个优点是它们提供的引用信息。平台如PerplexityYou.com正在改进将引用链接到其来源的方式,通常是以内联形式呈现,这意味着当用户遇到一个特别感兴趣的事物时,可以直接访问原始来源。尽管它们并不总是提供足够的来源,或总是将它们放置在恰当的位置,但这无疑是一个积极且有益的发展趋势。

在测试过程中,作者发现AI搜索引擎在处理一些特定问题时表现出色,例如截屏方法、食材替代品、咖啡比例和耳机防水等级等。这些信息通常被大量的广告和SEO内容所掩盖,而AI工具能够直接提取这些信息并直接呈现给用户。然而,在处理一些看似简单的问题时,如“看什么”,AI搜索引擎未能达到Google的效果。Google为此设计了一个特别的页面,展示了各种电影的海报和推荐,而AI搜索引擎则未能提供同样的效果。

从某种角度来看,这恰好总结了当前的状态。至少对于某些网络搜索,生成式AI可能比过去几十年的搜索技术要更为高效。但现代搜索引擎不仅仅是链接的集合,它们更像是微型操作系统,能够直接回答问题,内置有计算器、转换器、航班选择器等各种工具,只需简单点击一两下,就能引导用户到达目的地。根据这些数据,大多数搜索查询的目标并非开启一段信息探索之旅,而是快速获取一个链接或答案,然后立即退出。目前,基于LLM的系统还是太慢,难以与Google竞争。

最关键的问题不仅仅在于技术,更在于产品设计。包括Google在内的每家公司都相信,AI可以帮助搜索引擎更好地理解问题并处理信息,这已是行业共识。但Google能否在AI公司将聊天机器人转变为更加复杂、多功能的工具之前,重新设计其结果页面、商业模式以及信息呈现、总结和展示的方式?十个蓝色链接不再是搜索的终点,一个全能的文本框也不是解决方案。搜索无处不在,一切都与搜索相关。要击败Google,光靠一个聊天机器人远远不够。

原文和模型


【原文链接】 阅读原文 [ 2986字 | 12分钟 ]
【原文作者】 AI大模型实验室
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★☆☆☆

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