AI搜索行业竞争格局 - AI搜索新势力增长迅猛但用户留存面临挑战 字节跳动旗下豆包第三季度月活跃用户达到1.72亿 腾讯元宝上半年月活跃用户同比增长55.2% 但行业数据显示AI助手类应用首月用户流失率超过80% [1][3] - 传统搜索巨头谷歌和百度在AI浪潮下财务表现强劲 谷歌第三季度营收首次突破千亿达到1023.46亿美元 同比增长16% 其中AI相关收入达数十亿美元 百度AI收入增长超过50% [1][9] - 传统巨头通过产品重构巩固市场地位 百度将传统搜索框升级为“智能框” 支持超千字长文、图片及语音搜索 其70%的搜索结果包含AI内容 谷歌在美国的日活跃用户超过7500万 查询量翻倍 [7][9] 新势力AI搜索产品的特点与局限 - 新势力产品呈现“现象级”增长但功能模式较为单一 阿里千问、灵光等产品增速超越ChatGPT 但产品多为“对话+搜索”的套壳模式 缺乏独特的应用场景 [3][6] - 用户尝试多款产品后仍倾向于使用传统平台 用户反馈在查询专业问题时 老平台的结果更为可靠 [3] 传统搜索巨头的竞争优势 - 传统巨头拥有显著的市场份额和用户习惯优势 谷歌全球搜索市场份额超过90% 用户形成稳定的使用习惯 [11] - 传统巨头构建了深厚的“全栈AI能力”护城河 谷歌与百度自2016年起布局AI 现已形成从芯片、模型到应用的全链条自主能力 新玩家难以比拟 [11] - 传统巨头将AI能力深度融入企业级应用产生实际效益 百度推出的“一见智能协同助手”可将会议内容自动生成带责任人与时间节点的标准作业程序 某机械厂试点后检修物料准备速度提升30% 差错率下降 [13][14] 资本市场动向与行业展望 - 资本市场看好传统巨头在AI时代的表现 巴菲特旗下伯克希尔哈撒韦第三季度首次买入1785万股谷歌股票 市值43.4亿美元 使其成为第十大重仓股 高瓴资本同期增持百度 [9][16] - AI技术扩大了搜索市场的整体规模 行业竞争并非零和博弈 新势力争夺增量市场 传统巨头守住基本盘 形成百花齐放的局面 最终用户受益 [16]

AI搜索流量格局重构 - AI搜索正成为新的流量入口，用户习惯从“关键词搜索”转向“自然语言提问”，例如“附近靠谱的IT服务商有哪些”[1][4] - 传统搜索引擎优化难以覆盖AI的语义理解需求，生成式引擎优化成为企业触达AI用户的核心策略[4] - 若企业未布局生成式引擎优化，AI可能仅基于公开数据推荐竞品，导致品牌在AI对话中“隐形”[5] 生成式引擎优化核心价值 - 生成式引擎优化相当于企业在AI世界的“数字身份证”，通过业务词、场景词、问答词等多维度标签化向AI声明企业身份[1][6] - 业务词包括“云计算解决方案”、“智能客服系统”等，问答词包括“如何选择ERP服务商”、“XX行业Top3供应商”等[6][7] - AI优先推荐“可信数据源”，企业需通过生成式引擎优化将核心优势如专利、案例植入AI知识库，以强化竞争力[7] 生成式引擎优化落地策略 - 企业需分析用户提问场景，预判长尾问题如“性价比高的本地物流公司”，并在官网、社交媒体等渠道嵌入对应答案以实现语义覆盖[8] - 接入高权重平台如Google Business Profile、百度百科，可确保AI抓取信息时优先索引企业数据[9] - 通过监测AI推荐结果并测试ChatGPT等AI的回答，企业可针对遗漏领域补充内容，进行动态优化[10] 行业未来发展趋势 - 企业需构建AI友好的知识图谱，例如在常见问题解答页面嵌入结构化数据，便于AI提取并生成推荐理由，实现从“被搜索”到“被对话”的转变[13] - 生成式引擎优化需与线下服务如地理位置标记、私域流量如企业微信AI客服联动，形成全渠道协同的闭环体验[14] - 在AI主导的“无搜索框时代”，生成式引擎优化是企业抢占用户心智的基础设施[14]

公司业务动态 - 浙文互联全新研发的生成式引擎优化智能体「HochiGEO」已正式上线 [1] - 该产品聚焦于“AI搜索”领域 [1] - 产品旨在助力大模型时代的搜索引擎优化 帮助品牌信息精准触达目标用户 [1]

公司战略与产品发布 - 谷歌最新AI模型Gemini 3正式上线并首日集成至搜索引擎，标志着公司AI战略全面落地 [1] - 为应对ChatGPT的竞争，谷歌迅速合并DeepMind与Brain实验室以集中资源打造Gemini系列，并推动生成式AI融入搜索、YouTube等核心产品 [4] - 凭借完整技术栈（用户矩阵、研发团队、云基础设施），谷歌快速追赶，Gemini 3的推出获得行业好评 [4] 市场竞争与用户心智 - ChatGPT的先发优势使其成为AI“代名词”，谷歌在用户心智争夺上面临挑战 [4] - eMarketer预测，明年谷歌搜索广告市场份额将首次跌破50%，至2026年降至48.9% [4] 行业规则与网络生态影响 - AI搜索模式（如AI概览摘要直接呈现答案）改写行业规则，导致出版商流量下滑，皮尤研究显示相关链接点击量降幅达47% [4] - 业内担忧内容创作者无法获利将影响网络生态健康，并可能危及谷歌AI训练的信息来源 [4] - 谷歌称AI搜索带动查询量增长，可抵消广告点击下滑的影响，但未回应关于生态补偿的方案 [4]

核心观点 - 抖音搜索生态已从“启发式搜索”迈向“贯通式搜索”，成为品牌全域增长的关键引擎，其搜索GMV年同比增长55% [1][8] - 搜索经营的核心在于做好内容经营、搜索词经营和搜索承接三大板块，以承接用户从“心动”到“得到”的全链路决策路径 [2][9][11] - 未来趋势包括AI搜索份额提升、搜索结果双列化强化首屏价值，以及品专产品升级，助力品牌构建一体化经营中枢 [2][8] 用户行为洞察 - 抖音用户平均每月搜索达100次，形成“主动搜”与“看后搜”结合的独特生态，90%的用户在泛刷30秒内主动发起搜索 [1][12] - 用户搜索行为更主动、精准，72%的用户在精搜阶段仅停留首屏，搜得越精准转化效率越高，搜索商品转化效率高于其他场景12% [1][12] - 搜索用户群体更年轻、消费力更强，聚焦新一线城市，18-23岁人群TGI指数达419，高消费人群TGI指数为195 [13] - 用户搜索内容关注新品、爆品及生活场景相关品类，如童装童鞋、食品健康、3C数码等，且搜索行为具有明显节点特征 [14] - 大促前15天“广搜→精搜”流量环比增长210%，超过75%的消费者购买前有搜索行为，24小时决策周期内搜索转化效果显著 [15] 搜索经营路径 - 内容经营需结合热点与细分场景，通过种草视频等范式激发看后搜，借力热点事件和情绪共鸣提升播放与互动，如案例播放数达860万次 [2][21][22] - 搜索词经营需分层运营广搜词、精搜词等，搭配小蓝词等组件提升互动转化，非品牌词为未聚焦单一品牌的用户提供方向指引 [2][11] - 搜索承接方面，首屏流量价值显著，品专能让CTR和CVR大幅提升，进店率可增加33倍，通过商品卡、店铺、直播间等实现站内外转化 [2][11] 行业场景与节点策略 - 不同行业需采取差异化策略，电商、本地生活、线索等五大场景可通过适配工具提升转化 [2] - 节点经营关键，大促节点可借助曝光产品和热榜联动品专冲高GMV，情绪节点侧重星推搜直全链路种草，平销期则需常态化运营 [2] - 玉容初、木柯诗等品牌通过星搜一体、明星营销等策略，实现了搜索流量与销量的双重增长 [2] 未来趋势 - AI搜索将加速演进，其在搜索广告中的份额将大幅提升，搜推联动可加速消费决策 [2][8] - 搜索结果双列化让品专首屏拦截价值进一步强化，品专的产品、玩法和权益升级，以及归一化售卖等新策略将助力品牌构建一体化经营中枢 [2]

行业格局与市场规模 - AI搜索领域呈现百度、阿里、字节三足鼎立格局，三大巨头以不同技术路径和生态策略争夺主导权 [2][3] - 截至2025年2月，中国AI原生应用市场月活跃用户前三名为DeepSeek(1.9亿)、豆包(1.1亿)、腾讯元宝(0.4亿) [3] - 2024年全球AI搜索市场规模突破280亿美元，中国成为全球增长最快的区域 [3] - 行业分化为三大阵营：通用型搜索、垂类搜索与Chatbot类产品，竞争路径分别为"通用产品拼生态、垂直产品拼领域、Chatbot拼场景" [3] 主要参与者战略布局 - 百度通过"芯片、框架、模型、应用"四层架构全栈布局，2024年7月进行十年来最大搜索改版，将搜索框升级为"智能框" [5][8] - 百度移动搜索结果页中AI生成内容占比从4月的35%迅速提升至7月的64% [3] - 字节采用产品矩阵打法，通过几十款应用形成生态协同，CapCut月活4.35亿，豆包月活2.24亿构成核心引擎 [6] - 字节火山引擎占据中国公有云大模型市场份额46.4%，为AI产品提供技术支撑 [6] - 阿里将AI搜索能力深度整合到夸克应用，打造超级入口，形成"云计算+模型+应用"的三层架构 [6][8] - 腾讯元宝双端月活5431万，但其视频剪辑应用秒剪月活仅73.56万，与字节CapCut的4.66亿月活存在显著差距 [7] 垂直领域差异化竞争 - 360等玩家选择垂直领域深耕，在财税与企业安全领域将大模型技术深度融入业务场景 [7] - 360开发合同智审功能，仅需几十秒完成合同初审，准确率达90%以上 [7] - 垂直领域机会依然存在，通用大模型在特定领域深度理解上仍有不足 [7] 商业化模式探索 - 夸克摒弃传统广告模式，通过网盘会员订阅、AI文档处理等增值服务变现，年费定价99元至158元 [10] - 百度文库AI功能月活跃用户超9000万，日活跃用户年同比增长230%，付费用户超4000万 [12] - 豆包通过API授权、B端合作、广告分成和API调用等方式构建多元收入体系 [13] 技术演进与未来展望 - AI搜索从信息检索工具转变为企业决策与个人效率提升的核心基础设施 [2] - 到2027年，中国智能终端普及率将超过70%，为AI搜索提供更广阔硬件入口 [16] - AI搜索竞争是用户习惯、商业模式和生态协同的综合较量 [17]

公司营收表现 - 第三季度AI业务收入同比增长超50%，其中智能云基础设施收入42亿元，AI应用收入26亿元，AI原生营销服务收入28亿元（同比增长262%）[1] - 第三季度总营收与核心收入均同比下降7%，主要受在线营销收入减少影响，该部分收入153亿元（占总营收近一半），同比下降18%[1] - 在线营销收入从2024年开始连续多个季度处于下滑状态[1] AI业务战略布局 - 公司通过猎户座AI引擎展示让AI搜索成为底层系统的野心，并推进发布慧播星数字人、GenFlow3.0、超级小度、百度伐谋及to B产品百度一见等创新应用[1] - 大模型和云基础设施增长明确稳定，但AI创新应用需更多时间扩大规模，目前难以抵消在线营销收入下降[2] - AI原生营销收入（如数字人、商家智能体）对入口有强依赖，AI搜索成为决定业务走向的最大变量[2] AI搜索战略转型 - 在线营销收入下降源自搜索对流量分配能力的丧失，部分受其他平台挤压，部分为转型AI搜索的代价[2] - 公司尝试从搜索引擎转向AI引擎，成为AI时代的任务实现中枢，旨在理解复杂需求、融合多元信息、交付完整价值[2] - 猎户座AI引擎具备任务中枢雏形，通过智能框、文心助手或搜索AI API接收需求，在数字人、智能体和MCP生态辅助下交付结果[3] 搜索技术演进 - 搜索被定义为容纳技术的壳，其本质随技术进步变化，从获取信息、内容消费扩展到任务执行[4] - 新时代搜索分为三个维度：需求多元化个性化复杂化、信息检索与服务触达深度融合、交付体验从链接变为丰富结果（如文字答案、AI生成视频、数字人回答、直接下单）[5][6] - 猎户座AI引擎作为任务实现中枢，依赖文心大模型、蒸汽机视频模型等基础模型能力及多智能体架构[6] 行业竞争格局 - 搜索框与AI助理对话框界限模糊，搜索能力正被AI助理内化[8] - 公司及Google均采取两条腿走路策略：在原有网页搜索融合AI能力，同时推出独立AI助理产品（如Google Gemini、公司文心助手/文心一言）[8] - 阿里近期调整AI to C业务，上线千问APP打造个人AI助理，体现行业向AI助理内化搜索的趋势[9] 技术架构与商业化 - 猎户座AI中枢更复杂，涉及多模态融合、复杂需求拆解规划执行、记忆能力构建，首条结果富媒体化覆盖率已达70%[11] - 多智能体架构包含组织生成Agent、需求规划Agent、任务调用Agent，记忆系统通过长短记忆分离形成用户属性记忆[11] - 商业化测试初显成效：AI搜索中电商组件双11日交易额峰值近600万元，面向广告主的智能体日均营收超2500万元，已启动数字人直播测试[12] - 搜索AI API开放策略已有625家厂商通过智能云接入，三星、荣耀、vivo等主流厂商AI助手使用其AI搜索能力[12]

公司产品与技术 - 秘塔AI搜索是国内最早由创业团队上线的AI搜索产品 [1] - 产品在知识的索引、整理及输出上保持优异体验 得益于团队的计算机和法律从业背景 [1] - 公司推出「深度研究」模式 该模式试图打开搜索规划算法的「黑箱」 在分析搜索过程中呈现动态「问题链」 使复杂问题的研究过程清晰可见 [4] 行业合作与技术整合 - 公司与MiniMax Speech合作 在新产品「今天学点啥」中应用其技术 使「塔子老师」的知识讲解拥有悦耳自然的声线 [2] - 公司在MiniMax M2模型开源后第一时间试用并部署 [2] - 公司深度研究模式背后有MiniMax M2模型提供的推理能力以及强大的交错思维链能力支持 [3] - MiniMax M2是一款专为顶尖Coding和Agentic能力而生的模型 致力于在提供优秀性能的同时提供最优价格 [4]

AI时代搜索的根本性变革 - AI搜索是动态、流式、可追问的过程，一个复杂任务可能引发多轮、数十次检索，与传统人类"一次性"静态检索截然不同[4][6] - AI搜索需求呈现三大变化：需要多语言内容索引构建、权威性重要性大幅提升、需要更完整的长摘要内容返回而非短摘要[6][7] - 评价标准从人类搜索的"黄金前三条"点击率转向AI搜索的"全员及格线"，要求前10条甚至前50条结果整体质量高，覆盖全面且无虚假内容[8][9] - 搜索能够有效解决大模型的幻觉问题和数据时效性局限，成为AI应用必备能力[4][6][11] 小宿科技的业务定位与市场前景 - 公司定位为AI Agent基础设施提供商，主要业务包括智能搜索和内容读取两大块，服务国内超过一半头部AI原生应用[1][10][11] - 智能搜索基于自研搜索引擎，拥有千亿规模数据索引库，通过语义理解和召回排序技术为AI提供优化结果[12] - 内容读取功能像"AI时代的浏览器"，能深度解析网页并将内容转化为干净格式如Markdown或纯文本[12] - 预计Token消耗量将以十倍、百倍甚至千倍速度增长，AI替代人类重复劳动比例将从当前0.01%大幅提升[11][41] 不同AI应用场景的搜索解决方案 - 办公类Agent需将复杂指令拆解成多个关键词，进行关系分析和结果聚合，而非简单将全部prompt丢给搜索[15][16][17] - 通用AI Agent需要一次性获得50条包含长摘要的结果，保证数据格式适配性，满足深度研究需求[12][20] - 金融、学术等垂直行业需解决公开数据质量参差不齐问题，通过站点指定和垂类搜索优化保证内容权威性[23][24] - AI硬件产品需平衡成本与响应速度，采用动态摘要技术和系统优化实现毫秒级响应，控制token消耗[28] 搜索技术路线与质量把控 - 在多数场景下搜索准确性比速度更重要，向量检索入手门槛低但上限有限，语义理解对多义理解和消歧更关键[4][29][30] - 通过算法能力保证时效性，如通过站点特征发现高热hub页，监测机制发现热点线索，而非简单高频监测[31] - 数据清洗采用自动化为主的方式，基于低质关键词、数据源、向量相似度等多维度提高数据纯度，必要时结合人工审核[39] - 针对AI生成内容污染问题，通过黑名单、白名单等机制剔除低质信息，保证给模型的结果真实有效[42][43] 竞争优势与行业洞察 - 与国内外竞品相比优势在于多语种支持、内容质量头部水平、性价比更高，有客户将90%搜索流量从Tavily切换过来[34] - 模型成本远高于搜索成本，多搜索几次来提升内容质量比减少搜索次数更经济[4][35] - 搜索未来将作为Agent的重要工具，随着Agent渗透率从当前十万级日活提升，搜索需求将同步增长[41] - 推荐良性GEO策略，通过提供高质量内容获得曝光，而非采用黑帽手段污染生态[44][45]

搜索行业演变与用户需求变迁 - 过去20年中文搜索技术持续迭代，从2001年填补空白到2019年ERNIE语义模型上线，核心是对用户需求的深度满足[2] - 用户搜索需求发生质变，从单纯信息检索转向希望一次搜索获取完整结果，如规划旅行或构思创意内容[2] - 传统搜索“只给原料不给成品”的碎片式供给已无法匹配用户的整体性需求[3] 传统搜索在AI时代的核心瓶颈 - 传统搜索缺乏复杂推理与任务闭环能力，难以应对需要多步逻辑推理的问题[6] - 传统搜索以“信息为中心”导致用户需手动完成“信息整合-逻辑推理-得出结论”全过程，复杂需求场景下效率低下[6] - 用户搜索行为改变，越来越多消费者通过评论区、社区帖子等UGC内容“确认”选择，而非依赖搜索引擎结果[6] 百度猎户座AI引擎的重塑与创新 - 百度猎户座作为AI引擎，通过对信息、工具、富媒体内容、服务的统一链接与深度融合，重新定义AI搜索[3] - 重塑搜索包含三大方向：重塑底层系统将搜索引擎变为AI引擎、重塑产品交互让机器更人性化、重塑搜索边界实现从“找内容”到“创内容”的飞跃[7] - 该系统基于多智能体框架，具备规划与执行能力，可调用AI API和MCP生态等资源完成复杂任务[11] AI搜索的范式迁移与产品交互 - 搜索范式从“信息检索”迁移至“任务解决+内容创造”，百度APP搜索结果以图片、视频、直播等富媒体形态直接满足需求[9] - 以带娃出游为例，用户输入模糊需求后，系统通过多智能体协作完成景点筛选、路线规划、服务预订等全流程，无需切换APP[14] - 系统新增记忆功能记录用户偏好，并提供AIGC能力将出游攻略一键转为短视频，实现从“消费者到创作者”的转变[19] 技术开放、生态构建与行业竞争格局重塑 - 百度猎户座全面开放，企业和开发者可简单接入调用其原生能力，快速打造专属AI应用[20] - 百度搜索已接入超3.5万项MCP服务，涵盖地图、票务、酒店、电商等领域，通过大模型规划调度实现“搜索结果触发交易”的闭环[21] - 搜索行业竞争核心从用户数、搜索量等规模指标，转变为技术开放程度、生态伙伴数量和应用创新能力[22] - 百度已与三星、荣耀、vivo等主流手机厂商合作，并为625家厂商通过百度智能云提供搜索API，构建行业技术底座[22]