首先我想说的是，AI本身就是搜索引擎的主要工作原理，没有AI你也找不出东西来。而且搜索本身也已经经过好几次变革，比如APP化，这样都没死的话，也不存在被AI代替（它本身已经是AI了），不过是要换一种方式进行搜索，而最后被改变的，可能是其他的行业。

【资料图】

我试用chatgpt的感觉就是，它变革了搜索与用户交互的逻辑，类似于从电脑到APP这样的。很多我们以前的套路可能需要改变。

AI搜索的内容是基于一问一答的，每次根据提问提供一个AI认为最可能的结果。你不满意结果可以要求重新搜索，或者补充新的限制条件。这种模式适用的场合是已知我们要找什么，AI给你最有可能匹配的一个答案，你不满意才换次优解。

现在举个例子。本来我该用英语问，但是考虑到读者理解，我用中文问一个简单的问题。既然是美国的AI，那么对照对象也是美国的搜索，提一个美国的问题，要求搜索给我推荐5个纽约的景点：

传统搜索一样把推荐的5个景点列在上面，但是下面还有大量的其他内容。相比传统搜索，AI就简单粗暴了，直接给出了5个名字

看到这个结果有人会认为没有区别嘛，下面的AIGC结果无非是没有图片和下面的引用资料，如果搜索引擎把这个AI整合进去，也可以给出这样的结果。

但是接下来假设我不满意这个答案，要求缩小范围，给出更多的限制条件：

根据我的要求，AI对上一次搜索的结果做出了进一步筛选。注意这3个答案都是上一个答案中的。

传统搜索就乱七八糟了，它不能完全理解NLP，也不能在上一次的结果里进一步缩小范围。我已经测试无法把上面的问题直接搜索，那么换一些简单点的关键词：

说了要三个，三个，知道啥是“三”吗？

当然，有人会说，搜索公司也可以做一个这样的AI啊。

那么问题就来了：我既然已经要求缩小范围了，如果搜索结果能够根据我的要求，在前一次的搜索结果中缩小范围，那下面那些乱七八糟的东西，还怎么生存呢？

在传统的搜索模型里，假设我需要三个结果，实际上搜索会把所有相关的都推送给你，实际上下面的结果里面可能是： ABC;ABD;ABCD;BCD;ACD;ABCDEF…

用户要翻大量的搜索结果，来确定他需求的结果。这期间，ABCDEF… 都会被用户翻一遍，实际上CDEF… 等商家也有一定的机会。

如果要求AI明确“推荐三个最优解，用户认为不合适再换”，假设AI推荐了ABC，用户认为很满意，那么DEFG… 根本没有机会出现了。

假设用户明确要求推荐最优唯一解，AI给出结果A，在A被用户拒绝前，BCD…都没有任何机会。也就是说AI不会有通常的长尾结果，除非用户明确要求。

再来一个更具体和精确的案例。由于目前chatgpt在IT领域的结果相对比较可靠，我要求Chatgpt推荐一个技术方案，描述是这样的：

要求推荐一款能实现某特定功能的软件，其技术要求是……，要求不能是……。

结果AI马上给我推荐了软件A，下面是100字关于A的介绍（如功能、系统条件等），最后来了这么一句：能实现类似功能的还有BCD，功能略有不同，可以根据用户的需要选择…

显然，如果A满足了要求,BCD不会有机会的。但是如果放在传统搜索里，ABCD在前三页全都会出现，用户可能都会去看一遍。

也就是说，就像是用APP代替网页一样，如果用AIGC推荐代替让用户从一堆垃圾里自己翻，对于行业而言，也是一个巨大的变革。在目前传统交互中本身靠后的选项就不太会有机会的今天，在AI交互面前会变得毫无机会。

类似的逻辑，未来可能还会出现。GPT其实是提供了一种良好的交互界面，在相同的数据中，能够更好的理解用户的要求来寻找结果。类似于APP作为更好的交互界面代替了浏览器的大部分功能，这可能会有全新的商业模式和机会。

AI技术不难，GPT也不难，相信各家厂商都能很快造出来。但是造出来以后怎么用，会发生什么后果，目前都是未知的。如果这种交互方式显著优于目前的交互形式，我们可能又会面临一次投资机会？

关键词： 搜索结果 也就是说 限制条件