AI搜索，正在“断人财路”？

AI科技 2025年08月18日 14:20 0 aa

随着生成式人工智能应用的大发展、大开源、大蔓延，传统搜索引擎的生态圈正受到很大的冲击——人们使用搜索工具的习惯，以及围绕搜索引擎所展开的优化（SEO）、竞价排名、广告收入等业务都在经历变革。

前不久，交银国际发布了一篇关于百度二季度业绩预测的研报，主题就是“AI搜索变现仍在探索中，拖累广告收入”。

文中提到，预计2025年百度核心收入基本持平，运营利润同比下降29%。主要原因是百度正持续提高AI搜索内容的占比，预计今年2季度将超50%，而这可能会影响其传统搜索业务的广告收入，因为AI搜索业务的商业模式仍然“处于起步阶段”。

当然也可以说，百度“押注”AI搜索是深谋远虑，短空长盈的战略转型。

百度并不是唯一受影响的传统搜索业务大厂，在中国市场占比同样较高的微软必应（Bing）也正受到AI搜索的冲击。

今年8月11日，微软正式关闭Bing Search API，这意味着第三方机构付费调用必应搜索引擎应用，或者各类舆情分析数据的直接通道被关闭了。

这背后，很大程度上是AI搜索战火的延续，因为当前全世界很多知名的AI搜索初创企业正是依赖调用Bing Search API来实现搜索功能的。

这可能让正努力拓展AI搜索业务的微软，看到了某种“我的好东西被你拿去和我竞争”的问题，索性就切断了。

千万别小看了AI搜索，整个行业发展的速度非常快，后起之秀企业的竞争压力对老牌搜索企业来说同样不小。

根据国内AI搜索API重要供应商博查的官方统计，截至2025年3月，博查Search API日均调用量为3000万次。而其最大的竞争对手正是Bing Search API——2024年Bing Search API全球日均调用量为1.1亿次。

截至今年一季度末，博查承接着国内AI应用60%的联网搜索请求。

博查能够快速赶上的原因有三点：

一是价格只有行业巨头Bing的三分之一；

二是被深度求索（DeepSeek）等国内AIGC巨头采纳为个人用户对话框中“网页搜索”功能的供应商，乘上了国内AI大爆发的快车；

三是作为国内“自主可控”的企业，其数据安全性和涉外敏感性等风险，相较外国企业更低。

无论如何，传统搜索引擎巨头确实要小心自己的“财路”了，如果转型AI搜索出现失败，则中长期的盈利能力势必受到考验。

使用逻辑变了吗？

人们使用传统搜索引擎工具时候，往往通过对话框输入问题，并得到以相关性或者竞价排名方式反馈出来的结果（一系列含关键词的网站链接），进而点击探索，并做出个人判断到底哪一个“信源网站”最符合自己的需求。

基于最新大模型和AIGC技术的AI搜索的界面对话框形式大差不差，但和传统搜索最大的区别是，其结果往往已经蕴含一定的AI分析和智能判断，可以帮助用户相对减少个人判断这个结果到底是否符合自身需求或者是否是广告的烦恼。

简单理解就是，用户从输入问题到得到答案之间，可以借助AI的智能，减少被不符合需求信息或者广告信息“骚扰”的困扰。当然AI大模型也会出现“幻觉”和虚假回复的问题，但随着技术进步，这些问题大概率会逐步减少。

比如，当我在DeepSeek问道：“请找出10个介绍上海个人旅游最好的网站。”

姑且不论最后的结果到底如何，其首先反馈给我的“思考过程”（部分内容见下图）就看上去比较科学和严谨，并且我感觉是较少受到“广告”的侵扰。

用IBM一篇研究文章的观点来归纳，AI搜索引擎相对传统搜索引擎的优势在于：

（1）提升用户体验：通过提供精准、个性化的结果，减少了查找相关信息所需的时间和精力。

（2）处理复杂查询：能够解读细微或多层查询，对于寻求详细答案的用户来说，这些不可或缺。

（3）处理大型数据集：擅长分析海量数据，这对于医疗保健、金融和零售等行业至关重要。

（4）提供实时洞察：通过实时数据处理，能够帮助用户更快地做出决策。

（5）支持自动化：支持工作流程中的自动化，例如植入智能体的搜索应用。

从技术模式上说，传统搜索引擎依靠基于关键词的索引来将用户查询与相关结果进行匹配。虽然这种方法可扩展且对于简单搜索来说非常有效，但它也存在局限性。结果通常千篇一律，个性化程度极低。此外，传统搜索引擎可能无法处理非结构化数据或复杂的对话式查询。

相比之下，AI搜索引擎使用高级算法来分析上下文、意图和语义。它们能够通过使用向量嵌入（将文本或图像等数据转换为供机器学习使用的数字数组）等技术来提供高质量的结果。它们还使用语义搜索系统（能够理解含义，而不仅仅是关键词），该系统能使AI搜索引擎更适合处理细致入微的查询、后续问题和动态数据环境。

这里面对传统的搜索企业来说，又引申出一个更大的问题：“在竞价排名或者搜索露出优化”商业模式不变的前提下，传统搜索引擎如果充分转变成AI搜索，则几乎是要“自己革自己命”，后续如何赚到钱是一个亟待解决的问题。

当前传统搜索引擎正在大力整合AI的技术服务，比如在搜索结果的最前端提供人工智能驱动的关键结果摘要，或者另起炉灶直接做一个新的AI对话应用，并植入在传统主页显眼的位置，将部分传统搜索用户的流量导向自家的AI搜索。

此外，搜索引擎优化 (SEO) 的本质也正在发生变化。内容创作者现在必须考虑AI大模型是如何解读上下文、相关性和用户意图的，而不是仅仅关注关键词密度和反向链接等策略。

随之而来的是，Al搜索排名优化（GEO）业务正在兴起，传统SEO服务商或者从业者如果不及时转型，这部分“财路”也危了。

GEO成新赛道

GEO大致可以看作SEO的AI时代变体，就是一种利用AI搜索的内在规则，优化品牌（或者网站链接等）在AI搜索反馈结果中出现频率和重点提及的服务。

简单讲，比如当我在AI搜索上询问一些问题的时候，某些非常明确的网站或者APP可能被AI大模型基于算法和流程选中，出现在结果中。这就让我有机会去了解这些网站或者APP，从而起到类似“广告”的效应。

这听上去是比较玄乎的，如何去影响各个AI大模型的判断呢？但其实国内外开展这项业务的公司并不在少数，而且很多宣传案例其实都体现出成功率挺高的。

举例来说，中小型GEO企业，往往会研究各个AI搜索或者大语言模型的“习性”，比如不同品牌的大模型喜欢优先调用特定平台上的内容（如微信公众号、今日头条、百家号等）中的内容，并以 #主题作为标签来引用。那么这些GEO企业就重点在这些平台上发布相关内容，争取被大模型早日抓取。

还比如，某些大模型喜欢优先引用具备机构背书的权威性报告或者文件中的内容，那么GEO就会去找一些所谓的行研机构发布各类白皮书或者研究报告，寻求植入。

甚至有些GEO机构还会用AI生成很多并不准确的内容去试图影响AI搜索引擎的反馈结果，以AI内容影响AI大模型的判断，造成一些“虚假信息”的道德问题和潜在的法律风险。

实话讲，要知道成功的GEO企业到底如何操作的是非常难的，因为涉及核心商业机密。

不过，并不是所有的GEO企业都在用最合乎道德以及毫无法律风险的策略，这点势必会引起监管部门以及各大AI龙头企业的警觉和后续举措。

尾声

QuestMobile最新数据显示，截止到2025年6月，AI搜索引擎、AI综合助手两个赛道的月活跃用户规模分别达到6.85亿、6.12亿，在AI所有应用市场中遥遥领先。

种种迹象都表明AI搜索将会在不远的未来替代传统搜索引擎的功能，那些无法及时转型，无法找到新商业模式的相关企业将面临重大风险。

就好比我作为财经专栏的作者，如果后续搞不清楚什么样的文章和视频内容会被AI搜索重点吸收、推荐和展示，无法及时做出变化，那么后续一旦微信搜搜全面实现AI化，我就要吃大亏了。

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