谷歌新产品策略 - 谷歌推出由AI驱动的搜索新功能“网页指南”，其核心是通过排序结果和使用生成式AI重新构建传统的“10个蓝色链接”[1] - 网页指南功能在结果页顶部显示链接，并以有益的方式对链接进行分组，而不是直接展示AI总结的内容[1] - 该功能被视为介于传统搜索引擎与AI搜索之间的中间态产品，旨在同时满足出版商和用户的需求[13] AI搜索对行业的影响 - AI搜索将传统搜索的内容索引技术与大语言模型的推理能力结合，使用户无需在搜索结果中自行寻找信息[5] - AI搜索产品会从备选网页中汲取关键内容并生成摘要，这种模式对新时代网民更具吸引力[5] - AI搜索能主动回答用户问题并延伸思考相关因素，解决用户的潜在需求[7] 用户行为与流量分配变化 - 皮尤研究中心报告显示，带有AI概览的搜索结果页使用户点击其他网站的比率从15%几乎下降一半至8%[7] - 仅有1%的AI概览产生了对来源链接的点击，这否定了谷歌关于AI体验能为内容创造更多被发现机会的说法[9] - 当AI概览直接提供信息时，用户不再需要点击链接，导致出版商的网站流量受损[9][11] 商业模式与利益冲突 - 用户不再点击链接中断了谷歌通过URL将流量分发至出版商网站，并由出版商通过广告变现的传统商业模式链条[11] - 谷歌推出网页指南被视为对出版商联合向监管机构投诉的妥协姿态，身处反垄断漩涡的公司需要做出让步[13] - 广告展示次数下降但变现率大致保持不变，其代价由出版商承担，因为其网站广告失去展示对象[11]

近日，国际数据公司（IDC）正式发布了《AI搜索产品评估，2025》研究报告。报告从用户数据、产品 性能、技术能力三个维度，对通用搜索产品进行评测。在产品性能方面，阿里巴巴旗下应用夸克以4.8 分位列第一。 ...

AI搜索市场格局与用户行为转变 - AI搜索正在快速取代传统搜索，ChatGPT月活用户超10亿，每日使用量达25亿次，逼近谷歌的140亿搜索量 [1] - Google AI搜索已占搜索结果的13%，消费行为根本性改变，用户从自主检索转向直接向AI提问购买建议 [1] - 产品若未出现在AI答案中则可能在用户心中不存在，被提及则可能成为增长最快渠道 [1] AEO优化策略框架 - 需明确目标提示词分类：33%必须赢下的核心提示词、33%竞争激烈但有机会的关键词、33%实验性新提示 [2][5] - 不同答案引擎行为差异巨大，ChatGPT与Perplexity的域名引用重合率仅11% [7] - 应优先聚焦受众重要平台（如ChatGPT、Google AI Overview），制定专属策略后再扩展 [9] 内容创作与结构化优化 - 需创作权威具体的内容，例如详细对比20种跑鞋的构造材料而非泛泛而谈舒适度 [10] - 对比类清单内容占比32.5%（5770万次引用），博客观点类占9.91%（1760万次） [20][23] - 减少使用图片，优先采用HTML表格（因AI识别精准），必须用图时需添加详细ALT文本 [21] 社交媒体与可信度建设 - Reddit占ChatGPT和Perplexity引用域名6%，为最高引用来源 [14] - 建议通过品牌或匿名身份在Reddit相关话题发帖，客观对比竞争者产品更易被引用 [17] - 用户生成内容（Reddit/LinkedIn/YouTube/Quora）和利基博客是有效的可信度放大器 [10][13] 效果评估与动态调整 - AI搜索多为零点击行为，需关注目标关键词提及频率而非点击量 [22] - 引用域名漂移现象显著，近一半域名在月度监测中发生变化 [24] - 建议每周检查引用情况，因LLM优化、上下文学习及个性化推荐机制持续增强 [24] 行业影响与平台动态 - Profound平台获2350万美元融资，估值超1亿美元，专攻AI可见度监测与优化 [1] - AI答案引用内容类型分布：其他类39.35%（6972万次）、社区论坛3.36%（595万次）、新闻2.1%（372万次） [20][23] - 行业竞争核心转向"谁能出现在答案里"，可能成为消费品牌下一波增长最快渠道 [25]

AI搜索行业现状与趋势 - AI搜索已成为日常高频使用工具，但存在数据来源模糊、学术论点无依据、信息滞后等技术瓶颈 [1] - 微软Bing Search API停用事件暴露市场缺口，AI搜索从"边缘需求"升级为"核心基建"，需满足全球化服务、数据多样化、响应稳定性三大硬指标 [3][7] - 行业竞争格局类似云计算早期，大厂聚焦C端入口，创业公司面临高资金门槛（需投入数千万至上亿级资金）[8] 微软Bing战略调整动因 - 流量入口防御：API客户如Perplexity等AI Agent可能成为新流量入口，威胁Bing核心价值 [4] - 数据资源控制：实时数据是AI时代战略资源，微软通过限制API巩固信息主导权 [7] - 业务升级转型：转向"搜索+AI处理"捆绑式高客单价服务，增强客户粘性 [7] 小宿科技竞争优势 - **技术能力**： - 全球2800+边缘节点，支持35+语言，国内语种覆盖最全 [9] - 全文抓取、多模态检索、Agent场景化工具等深度优化能力 [10][15] - **商业模式**： - 定价仅为Bing API的1/3（5美元/千次请求 vs 15美元）[17] - 覆盖国内超50%头部AI原生应用，形成需求共创闭环 [16][22] - **基础设施**： - SkyRouter.ai模型聚合平台可接入100+大模型 [14] - 分布式网络覆盖北美、欧洲、东南亚，实现本地化合规+低时延 [14][20] 行业竞争壁垒分析 - **人才壁垒**：30+核心团队来自百度/360，具备千亿级数据处理能力，组建周期需1-2年 [14] - **技术壁垒**：需同时实现多语言支持、多模态检索、全球化合规等复合能力 [16] - **时间窗口**：小宿提前3个月布局，在Bing退场时快速承接流量 [19][20] AI搜索未来发展方向 - 评估标准变革：从人类点击率转向机器可处理的"反馈链优化" [22] - 市场重心转移：从C端流量争夺转向B端基础设施竞争 [22] - 基础设施价值凸显：AI企业隐性痛点（如实时数据获取、模型调用）催生新商业机会 [23]

行业趋势 - AI搜索市场规模预计2029年达3472亿元 未来五年保持20%以上增速 [7] - 搜索能力成为AI Agent必备技能 推动搜索从工具向全能助手跃迁 [7][16] - 传统搜索引擎深度整合AI功能 AI应用普遍接入联网搜索提升时效性 [8] 市场格局变动 - Bing Search API将于8月11日全面关停 不再接受新用户注册 [2] - 微软战略调整将搜索与Azure服务绑定 定价提升至15美元+/千次调用 [4][22] - 市场缺乏成熟替代方案 仅34%头部企业具备自研AI搜索能力 [19][22] 新兴竞争者分析 - 小宿科技推出智能搜索API 年收入已达2500万美元 [25] - 中文搜索基准超越国内主流厂商 英文表现达头部水平 [25][26] - 提供AI智能搜索和全文展示搜索两大核心功能 支持30+语言 [29][30] - 价格仅为Bing API的1/3 响应延迟P99<1秒 支持100+QPS并发 [32][34] 技术差异化 - 自研语义搜索引擎支持多模态查询 实现90%结构化输出 [38] - 全球部署2800个边缘节点 保障实时数据获取能力 [36] - 全文抓取+关键信息高亮 突破传统摘要式搜索限制 [30][38] 典型客户案例 - 昆仑天工智能体平台实现毫秒级知识检索 [39] - Mindverse虚拟人通过实时数据感知真实世界 [39] - 语鲸产品实现多语言跨平台信息结构化聚合 [42] 市场机会 - Agent Infra领域或诞生百亿美金级企业 [44] - 垂直领域专业化搜索需求激增 如法律/学术场景 [23][24] - ToB搜索API市场存在巨大空白 替代Bing生态空间达数十亿元 [20][25]

百度推出AI搜索应用Tizzy AI - 百度推出AI搜索应用Tizzy AI 定位为AI智能搜索产品 主要功能包括AI搜索 影视和短剧 [1] - 应用界面高度简洁 无广告 搜索框支持文字及语音搜索 提供自动模式和深度模式两种搜索方式 [3][6][15] - 影视功能通过AI搜索全网播放源 不直接提供内容 短剧模块包含热播榜 上新榜及题材筛选功能 [8][11][15] 与同类产品对比 - 对比产品包括AI抖音 夸克 纳米AI搜索 Tizzy AI与夸克采用极简设计 AI抖音和纳米AI搜索界面相对繁杂 [16] - Tizzy AI功能聚焦AI搜索 影视和短剧 AI抖音侧重AI搜索和短视频 夸克和纳米AI搜索提供更多AI功能如生图 写作及智能体服务 [19] - 近30天夸克日投流素材量达数万组 AI抖音和纳米AI搜索日投流几百组 Tizzy AI未监测到付费投流 [20][23][25] 竞争策略与市场定位 - 无广告模式解决传统搜索广告多的痛点 但与其他AI搜索产品相比无明显特殊优势 [26] - 影视功能作为免费看片工具存在版权合规风险 短剧模块面临字节旗下红果免费短剧等产品的竞争压力 [27] - 百度依靠AI与搜索领域历史积累 在AI搜索赛道仍是重要竞争者 [27][28]

报告公司投资评级 - 买入（维持） [2] 报告的核心观点 - 25Q2百度核心广告业务受AI搜索改造等影响可能承压，预计该季度广告业务营收同比下滑16.3%；百度萝卜快跑领跑全球Robotaxi行业，UE有望于2028年回正，25年Q1订单量同比增长75%至144万次；生成式AI及大语言模型推动公司智能云业务快速增长，25Q1云服务收入同比增长42%，预计25Q2增速同比20%以上；下调公司业绩预测和目标价，2025 - 2027年营收分别同比增长-5.2%、4.4%、4.8%，non - gaap净利润分别为197.41亿、220.37亿、240.33亿元，得出DCF估值结果下调公司目标价至95.15港币，维持“买入”评级 [7] 根据相关目录分别进行总结 盈利预测与估值 |项目|2024A|2025E|2026E|2027E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |营业收入（百万元）|133,125|126,265|131,853|138,172| |同比（%）|-1.1|-5.2|4.4|4.8| |归母净利润（百万元）|23,760|18,324|20,200|22,172| |同比（%）|17.0|-22.9|10.2|9.8| |每股收益-最新股本（元/股）|8.6|6.7|7.3|8.1| | P/E（倍）|10.9|14.1|12.8|11.7| [2] 市场数据 |项目|数值| | ---- | ---- | |收盘价(港元)|85.6| |一年最低/最高价|73.25/119.4| |市净率(倍)|0.81| |流通股市值(百万港元)|235,414.3| |每股净资产(港元,LF)|98.1| |资产负债率(%,LF)|36.1| |总股本(百万股)|2,750.2| |流通股(百万股)|2,750.2| [6] 公司分季度业绩拆分和预测 - 2025 - 2027年百度核心业务营收分别为981.9亿、1,032.3亿、1,085.9亿元，同比分别为-6.2%、5.1%、5.2%；核心业务在线营销服务营收分别为618.0亿、611.9亿、605.7亿元，同比分别为-15.3%、-1%、-1%；核心业务云服务营收分别为267.2亿、320.6亿、378.3亿元，同比分别为22.2%、20%、18%；爱奇艺营收分别为289.2亿、294.4亿、304.3亿元，同比分别为-1.0%、1.8%、3.4%；营收合计分别为1262.6亿、1318.5亿、1381.7亿元，同比分别为-5.2%、4.4%、4.8%；归属于母公司股东利润分别为183亿、202亿、222亿元；Non - Gaap净利润分别为197亿、220亿、240亿元 [8] 公司资本成本假设与百度DCF估值 |假设|数值| | ---- | ---- | |无风险利率Rf|1.50%| |市场预期回报率Rm|10.00%| |第二阶段年数（年）|5| |第二阶段增长率|2.00%| |永续增长率(可参考CPI)|1.00%| |DCF估值|现金流折现值|价值百分比| |第一阶段|95,380.90|25.75%| |第二阶段|108,867.34|29.39%| |第三阶段（终值）|166,203.15|44.87%| |企业价值AEV|370,451.39| - | |加：非核心资产|0.00|0.00%| |减：带息债务(账面价值)|63,022.00|17.01%| |减：少数股东权益|19,992.00|5.40%| |股权价值|287,437.39|77.59%| |除：总股本(股)|2,750,167,168.00| - | |每股价值(港元)|95.15| - | [9] 百度萝卜UE模型预测 |项目|2025E|2026E|2027E|2028E|2029E|2030E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |单车年均收入（元）|87,600|104,430|131,387|159,158|208,507|260,172| |单车年均成本（元）|130,199|134,603|138,616|117,593|107,450|98,409| |单车年均毛利润（元）|-42,599|-30,173|-7,229|41,565|101,057|161,763| [10] 百度集团三大财务预测表 |项目|2024A|2025E|2026E|2027E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |销售收入（百万元）|133,125|126,265|131,853|138,172| |销售成本（百万元）|66,102|65,405|67,904|70,468| |销售和管理费用（百万元）|22,133|18,940|19,778|21,279| |财务费用（百万元）|-6,214|-2,496|-2,491|-2,596| |净利润（百万元）|24,175|18,644|20,553|22,559| |归母公司股东的净利润（百万元）|23,760|18,324|20,200|22,172| |EBITDA（百万元）|42,929|29,857|36,362|43,697| |NOPLAT（百万元）|42,502|41,408|39,004|40,917| |Non - Gaap净利润（百万元）|27,002|19,741|22,037|24,033| |每股收益(元)|8.64|6.66|7.35|8.06| |每股净资产(元)|95.86|102.52|109.86|117.93| |每股经营现金流|7.72|17.62|18.08|20.54| |ROIC(%)|12.43|11.25|11.27|11.06| |ROE(%)|9.01|6.50|6.69|6.84| |毛利率(%)|50.35|48.20|48.50|49.00| |销售净利率(%)|18.16|14.77|15.59|16.33| |资产负债率(%)|33.70|31.22|31.05|29.81| |收入增长率(%)|-1.09|-5.15|4.43|4.79| |净利润增长率(%)|12.19|-22.88|10.24|9.76| | P/E|10.88|14.11|12.80|11.66| | P/B|0.98|0.92|0.86|0.80| [12]

必应中国市场份额崛起 - 必应在中国PC端搜索市场份额达40.23%，连续12个月保持第一 [2][4] - 中国贡献必应全球访问流量的28.25%，超越美国成为第一大市场 [6] - 过去5年必应中国用户数量激增12倍，微软累计投入近千亿美元 [3][6] AI技术驱动搜索变革 - 新必应基于GPT-4模型，集成Copilot功能，半年内实现超10亿人次对话 [13][15] - Copilot通过多轮对话精准定位用户意图，广告点击成本下降44% [16][17] - 必应全球市场份额从2020年6.14%提升至2025年12.21%，谷歌同期从87%降至79.10% [11] 商业化与生态协同 - 必应广告年收入达125.8亿美元，微软整体广告业务同比增长59%至200亿美元 [17][19] - 微软中国广告业务4年内营收增长40倍，中小企业开户门槛降低 [17][19] - 深度整合Windows 11、Microsoft 365和Edge浏览器，增强用户黏性 [22] 本土化创新与产品力 - 必应中国提供本地优化中文版和国际版，界面简洁广告克制 [10] - 必应天气预报连续两年获评全球最准确，并推出30天AI预测模型 [10] - 高考专题入口等本土化功能贴近市场，搜索奖励机制可兑换盒马、天猫商品 [9][10] 行业竞争格局演变 - 中国互联网巨头（字节、腾讯、百度、阿里）重金押注AI搜索 [6] - 谷歌推出Gemini 2.0驱动的AI Mode，传统SEO模式面临挑战 [21] - Perplexity等AI新秀及中国本土DeepSeek加入竞争 [20][23] 未来增长潜力 - 企业级场景突破显著，Bing Chat Enterprise植入Microsoft 365工作流 [10][11] - 中国生态成为微软价值新锚点，技术迭代与商业化构建独特优势 [23] - 移动端尚未突破，但PC端办公场景随Windows 11普及仍有空间 [11][23]

广告收入预测 - 百度下半年广告收入可能继续承压[1] - 广告收入拖累可能比之前预期更大[1] - 第二季度核心广告收入预测下调6.1%[1] - 第三季度核心广告收入预测下调8.9%[1] 营业利润预期 - 第二季度核心营业利润预期下调21%[1] - 第三季度核心营业利润预期下调24%[1] - 利润率较高的广告收入负面影响更大[1] 评级与目标价 - 花旗维持百度买入评级[1] - ADR目标价从138美元上调至140美元[1] 行业背景 - 百度快速提升AI搜索能力[1] - 广告支出情绪低迷[1]

秘塔AI搜索新功能DeepResearch 核心功能升级 - 秘塔AI搜索推出"深度研究"(DeepResearch)功能，取代原有的简洁/深入/研究三种模式，提供更专业的分析能力[5][6][7] - 功能设计具有游戏化交互体验，通过可视化界面展示AI的思考过程，包括token消耗量(324911)、信源数量(540)、调研时间(8.1分钟)等实时数据[23][25][43] - 采用多链式问题分析框架，将复杂问题拆解为可追踪的节点网络，明确标注结论待完善/检索中/需验证等状态[34][35][45] 行业应用案例 - 外卖行业分析： - 准确识别京东/美团/淘宝外卖大战本质为"高频打低频"的战略对抗，美团通过高频业务切入电商低频市场形成降维打击[54][55] - 生成超万字深度报告，包含四大章节的纵向(10年行业发展)与横向(三家公司对比)分析，严格遵循用户提出的横纵分析法[16][18][53] - 网红现象研究： - 仅凭"红姐"关键词自动关联抖音/B站/微博内容，分析TOP10二创视频完播率，输出包含10个网络梗的万字报告[76][80][86] - 展示完整信息溯源路径，包括视频链接跳转、原文悬浮窗预览等交互功能[46][49][61] 产品差异化优势 - 报告质量达到OpenAI DeepResearch水平，但免费用户每日可获得100搜索额度(每次消耗20-30额度)，付费用户年费179元享500额度/日[68][70] - 独创互动研究报告生成功能，自动将长文本转化为可视化网页，支持用户自定义信源偏好管理[63][64][67] - 严格区分浅度/深度研究模式，坚持功能成熟度达标后才正式推出，报告长度控制在1万字上限[94][97] 技术实现特点 - 突破传统AI黑箱模式，通过神经网络式节点连线展示信息关联过程，支持全屏模式下的细节追溯[41][42][45] - 信源处理能力覆盖文字/视频等多模态内容，右侧信息栏可直接跳转原始材料或调用讲解功能[61][49] - 语义理解精准度极高，能根据模糊指令(如"红姐")自动扩展搜索维度，避免误判关键信息[77][80]