1. 引言
这篇文章的观点源于我最近查看博客数据时的发现。从四月份开始，我注意到博客后台的访问来源中多了很多AI搜索引擎。起初我并没有太在意，只是把它当作一种类似小众网站的推荐渠道。但到了6月份，情况有了变化。我发现来自Perplexity、Kimi和Coze等AI网站的访问量已经超过了百度搜索。这时我才开始重视起这个现象。
我的博客内容主要涉及AI和软件相关话题，文章中的英文和中文内容都经过AI润色和校对。由于我本身从事谷歌搜索引擎优化相关的工作，所以在写文章时，我会把很多SEO方法融入内容中。因此，我的文章基本都是对搜索引擎友好的。
但这些因素并不能完全解释为什么会有相当多的读者通过AI渠道进入我的网站。这个现象引发了我的思考，促使我深入探讨AI搜索引擎在信息传播中的新角色。
2. 从微小变化洞察行业大趋势
自Bing推出AI增强搜索功能以来，AI搜索是否会取代传统搜索的讨论在搜索引擎优化（SEO）行业中愈发热烈。这个讨论并非空穴来风，从StatCounter的全球统计数据中，我们可以清晰地看到这一趋势正在美国桌面搜索市场中逐步显现。
具体来看，谷歌的搜索份额从2023年10月开始呈现缓慢但明显的下滑趋势。数据显示，谷歌的市场份额从2023年中旬的近80%逐步降至2024年6月的73%左右。这个看似微小的变化实际上反映了搜索市场格局的重要转变。
与此同时，Bing的市场份额则呈现出稳步增长的态势。从2023年10月到2024年6月，Bing的份额从约11%上升到13%左右。虽然增幅不大，但这种持续的增长趋势值得关注，很可能与其推出的AI增强功能有直接关联。
值得注意的是，虽然图表中没有直接显示其他AI搜索工具的数据，但我可以推测，谷歌失去的部分市场份额可能被这些新兴的AI搜索工具所吸收。这一现象印证了AI技术正在逐渐改变用户的搜索习惯和偏好。
3. AI搜索的崛起：新时代的到来？
而伴随着Perplexity公司的新一轮融资以及OpenAI最新推出的Search GPT，我们不难推断出一个未来：AI搜索将会在某些层面颠覆某些市场，或者占领一部分传统搜索引擎的生存空间。这一趋势引发了我们对搜索行业未来的深度思考。
时间线
2022年11月30日：OpenAI发布ChatGPT
- OpenAI发布ChatGPT，为AI驱动的搜索功能奠定了基础，具有先进的问题回答能力。
2023年2月7日：微软推出新版Bing
- 微软推出新版Bing，集成了ChatGPT技术，正式开启了AI增强搜索的时代。
2023年3月：Perplexity AI完成初始融资
- Perplexity AI完成初始融资，估值2.1亿美元。
- 融资金额：2550万美元。
- 这笔融资表明，投资者对专注于AI搜索的初创公司Perplexity充满信心。
2023年6月：Anthropic推出Claude 2.0
- Anthropic推出Claude 2.0，增强了长文本处理能力。
- 虽然不是专门的搜索工具，但Claude改进的长文本处理能力为AI辅助信息检索提供了新的可能性。
2023年12月：Perplexity AI完成B轮融资
- Perplexity AI完成B轮融资，估值5.2亿美元。
- 融资金额：7370万美元。
- 这轮大规模融资进一步证明了AI搜索市场的巨大潜力。
2024年4月23日：Perplexity AI通过C轮融资跻身独角兽行列
- Perplexity AI完成C轮融资，估值达到10亿美元。
- 融资金额：6270万美元。
- 这轮融资标志着Perplexity跻身独角兽行列，进一步巩固了其在AI搜索市场的地位。
2024年7月25日：OpenAI正式推出Search GPT
- OpenAI正式推出Search GPT，加强其在搜索领域的地位。
- 这标志着OpenAI正式进入AI搜索市场，预示着搜索格局可能发生重大变化。
传统搜索引擎会被生成式AI取代吗？
过去，人们搜索主要是按照关键词来进行。而AI搜索能够识别用户的意图，从而帮助用户更精准地查询信息。这种转变可能会深刻影响搜索行业的未来。
现代互联网用户的很多习惯实际上都是受搜索引擎影响而形成的。大多数人使用搜索引擎的目的是为了获取信息，但传统搜索引擎无法真正理解人类查询背后的意图。因此，用户往往会将复杂的需求简化为几个关键词，比如将”我想买一个150毫升容量的保温杯，价格在多少比较合适”这样的需求简化为”水杯、价格、150ml”等特征词。
这种简化虽然适应了传统搜索引擎的工作方式，但也限制了用户表达更复杂、更精确需求的能力。
而过去的这些谷歌广告策略和SEO就是基于关键词和排名衍生而来的，例如某个关键词的结果有多少个页面，其中排名前3的就能带来大量的流量。这种关键词模式也影响到了现代社交媒体的设计，例如标签（tag）系统。
这种深入骨髓的关键词思维不仅塑造了用户行为，还影响了整个数字营销和内容创作生态：
- 内容创作：作者们倾向于使用高搜索量的关键词来增加内容的曝光率，有时甚至会牺牲内容质量。
- 网站结构：网站的架构和导航往往围绕关键词展开，而不是用户的实际需求或逻辑思路。
- 广告投放：Google AdWords等平台的兴起直接源于关键词竞价模式，这极大地影响了企业的营销策略和预算分配。
- 用户行为分析：大数据分析往往集中在关键词趋势和点击行为上，而忽视了用户的深层次需求和意图。
- 社交媒体算法：社交平台的内容推荐算法在很大程度上依赖于关键词和标签，这有时会导致信息茧房效应。
AI搜索的出现可能会改变这种状况：
- 自然语言查询：用户可以用完整的句子甚至段落来表达他们的需求，不再需要刻意选择关键词。
- 意图识别：AI可以理解查询背后的真实意图，例如区分”水杯价格”是想买水杯还是在做市场调研。
- 上下文理解：AI可以考虑用户的搜索历史、位置、时间等因素，提供更加个性化的结果。
- 多轮对话：用户可以通过多次交互来逐步明确和精炼他们的需求，而不是一次性输入所有信息。
作为一个搜索引擎优化的从业者，我也不禁思考：过去的SEO和SEM行业实际上就是建立在搜索引擎的基础上，可以说没有搜索引擎就没有SEO。那么，按照这样的趋势来看，未来是否会出现一种面向大模型的优化策略？
这个问题引发了我们对搜索行业未来的更多思考：
- AI搜索如何改变用户的搜索行为？
- 传统SEO策略在AI搜索时代是否还有效？
- 如何为AI搜索引擎优化内容和网站结构？
- 面向大语言模型的新型优化策略会是什么样的？
在下一篇文章中，我们将深入探讨生成式引擎优化（GEO）的概念及其原理。我们将详细分析GEO如何不同于传统的SEO，以及它如何利用AI和大语言模型的能力来优化内容。我们还会讨论实施GEO的具体策略，包括如何调整内容创作、网站结构和用户体验以适应AI搜索引擎的需求。通过这些内容，我们将为读者提供一个全面的视角，帮助他们理解并适应这个快速evolving的领域。敬请期待我们的下一篇文章：AI时代从SEO到生成式引擎优化 – 下