ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอุตสาหกรรมการค้นหา AI เชิงสร้างสรรค์

ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี generative AI, เครื่องมือค้นหากำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งและค่อยๆ พัฒนาเป็นเครื่องมือการผลิตอัจฉริยะ. การเพิ่มขึ้นของการค้นหา AI แบบสร้างสรรค์ได้นำพื้นที่การเติบโตใหม่มาสู่อุตสาหกรรมเครื่องมือค้นหา. ในขณะที่เครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมอาศัยการจับคู่คำหลักอย่างมากเพื่อแสดงชุดลิงก์ที่เกี่ยวข้องให้ผู้ใช้เห็น, การค้นหา AI แบบกำเนิดกำลังขัดขวางโมเดลนี้. ไม่เพียงแต่มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความหมายและบริบทเท่านั้น, แต่ยังสามารถสร้างคำตอบที่ถูกต้องได้โดยตรงอีกด้วย, มอบประสบการณ์การค้นหาที่ไม่เคยมีมาก่อนและสะดวกสบายแก่ผู้ใช้. ในบทความนี้, เราจะมาแนะนำรูปแบบผลิตภัณฑ์, หลักการทางเทคนิค, และรูปแบบการแข่งขันทางการตลาดของการค้นหา generative AI, และวิเคราะห์แนวโน้มและความท้าทายในการพัฒนาในอนาคต.

ภาพรวมผลิตภัณฑ์การค้นหา AI เจนเนอเรชั่น

ในวิวัฒนาการของเครื่องมือค้นหา, ผู้ใช้ได้ย้ายจากการค้นหาพีซีไปเป็นการค้นหาแอพมือถือ, และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีแบบจำลองขนาดใหญ่ในปัจจุบันได้เปลี่ยนการค้นหาให้เป็นแบบเปิด, กำเนิดอัจฉริยะ Q&กระบวนการโต้ตอบและหลายรอบ, ซึ่งได้ปรับปรุงการโต้ตอบและความฉลาดอย่างมาก. เครื่องมือค้นหาแบบเดิมมีข้อจำกัดในแง่ของความถูกต้องของผลลัพธ์, ความเข้าใจบริบทของผู้ใช้, การอัปเดตตามเวลาจริง, และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี generative AI. เข้าสู่ขั้นตอนการค้นหา generative AI, การค้นหาคำนึงถึงผู้ใช้เป็นหลัก, เน้นการทำความเข้าใจจุดประสงค์ในการค้นหาอย่างแม่นยำ, และมุ่งมั่นที่จะบรรลุการประมวลผลงานแบบ end-to-end ได้อย่างราบรื่น, ด้วยฟังก์ชันต่างๆ เช่น ความเข้าใจเชิงความหมาย, คำแนะนำส่วนบุคคล, การเรียกค้นข้ามโมดอลและข้ามภาษา, และการสร้างเนื้อหา.

ประเภทหลักของผลิตภัณฑ์ค้นหา generative AI ได้แก่:

หนึ่งคือการค้นหาทางอินเทอร์เน็ต. การค้นหาทางอินเทอร์เน็ตเป็นรูปแบบสำคัญของเครื่องมือค้นหา AI เชิงสร้างสรรค์, ซึ่งค้นหาข้อมูลสาธารณะจำนวนมากบนอินเทอร์เน็ตเป็นหลัก. เครื่องมือค้นหาดังกล่าวรวมถึงเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมเวอร์ชันอัปเกรด, เช่น ไป่ตู้ (Baidu Search AI Discovery Edition), ไมโครซอฟต์ (นิวบิง), Google (กวี). ในเวลาเดียวกัน, และยังครอบคลุมถึงแอปพลิเคชันการค้นหา AI ที่เป็นนวัตกรรมใหม่บางส่วนตามการสนทนาอีกด้วย, เช่น Perplexity AI และ Myta AI, ซึ่งยังคงดึงดูดผู้ใช้ผ่านคุณสมบัติที่เป็นนวัตกรรมผ่านการบูรณาการเทคโนโลยีและประสบการณ์ผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง, และพยายามท้าทายตำแหน่งของเครื่องมือค้นหาแบบเดิมๆ.

ประการที่สองคือการฝังการค้นหาไว้ในแพลตฟอร์ม. การค้นหาในแพลตฟอร์มเป็นเครื่องมือค้นหา AI ทั่วไปอีกประเภทหนึ่ง. โดยปกติจะมีอยู่เป็นโมดูลการทำงานของแพลตฟอร์มและได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อค้นหาข้อมูลส่วนตัวภายในแพลตฟอร์ม. ข้อได้เปรียบหลักของเครื่องมือค้นหาประเภทนี้คือสามารถใช้ข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้จำนวนมากได้, การตั้งค่า, บันทึกการค้นหาในอดีตและข้อมูลอื่น ๆ ที่รวบรวมโดยแพลตฟอร์มเพื่อให้ผู้ใช้ได้รับผลการค้นหาที่ปรับแต่งเอง. ตัวอย่างเช่น, Leonardo da Vinci แห่ง Xiaohongshu ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อวิเคราะห์ผู้ใช้’ การตั้งค่าและความต้องการ, เพิ่มประสิทธิภาพผลการค้นหา, และให้คำแนะนำเนื้อหาที่ถูกต้อง.

ประการที่สามคือการค้นหาภายในองค์กร. การค้นหาภายในเป็นศูนย์รวมของเครื่องมือค้นหา AI เจนเนอเรชั่นในแอปพลิเคชันระดับองค์กร. ส่วนใหญ่จะเกี่ยวข้องกับข้อมูลภายในขององค์กร, เช่นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเช่นเอกสาร, อีเมล, รายงาน, ฯลฯ. ข้อมูลนี้มักมีความสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจและการตัดสินใจ, แต่เนื่องจากมีปริมาณมากและรูปแบบที่หลากหลาย, วิธีค้นหาแบบเดิมมักประสบปัญหาในการแยกและใช้ข้อมูลนี้อย่างมีประสิทธิภาพ. ผ่านความเข้าใจเชิงลึกและการประมวลผลข้อมูลเหล่านี้, การค้นหาด้วย AI สามารถช่วยให้พนักงานดึงข้อมูลที่ต้องการจากข้อมูลภายในขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น, จึงช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและคุณภาพการตัดสินใจ.

หลักการทางเทคนิคที่สำคัญ

เทคโนโลยีหลักของเครื่องมือค้นหา AI เจนเนอเรชั่น ได้แก่ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (เอ็นแอลพี), การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง, และกราฟความรู้. เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้ AI เข้าใจความหมายของข้อความค้นหาได้, ก้าวข้ามขีดจำกัดของการจับคู่คำหลัก, และให้คำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้นแก่ผู้ใช้ผ่านการเชื่อมโยงตามบริบท. โดยดำเนินการในหลายขั้นตอน:

1. ทำความเข้าใจจุดประสงค์ของการค้นหา: ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจจุดประสงค์ของข้อความค้นหาของผู้ใช้อย่างแม่นยำ และทำลายข้อจำกัดของการจับคู่คำหลักแบบเดิม.

2. การดึงและการประมวลผลข้อมูล: โดยการเข้าถึงแหล่งข้อมูลจำนวนมาก, รวมกับกราฟความรู้หรือฐานข้อมูล, ข้อมูลที่เกี่ยวข้องสามารถกรองออกได้อย่างรวดเร็ว.

3. สร้างคำตอบ: ผสมผสานกับเทคโนโลยี generative AI บนโมเดลขนาดใหญ่, สรุปผลลัพธ์ของคำถามและสร้างคำตอบเป็นภาษาธรรมชาติแทนที่จะเป็นรายการลิงก์ธรรมดา.

4. คำแนะนำส่วนบุคคล: ปรับแต่งผลการค้นหาในแบบของคุณตามพฤติกรรมในอดีตของผู้ใช้, การตั้งค่า, และบริบท.

เครื่องมือค้นหา Generative AI มอบโซลูชันการค้นหาที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำโดยการบูรณาการเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมเข้ากับเทคโนโลยีการทำความเข้าใจความหมายของ AI อย่างลึกซึ้ง, การรวมแหล่งข้อมูลเฉพาะโดเมนและฐานข้อมูลดัชนี, และใช้ความสามารถในการสร้างแบบจำลองขนาดใหญ่, โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับคำถามที่ซับซ้อน. ความสามารถในการแข่งขันหลักอยู่ที่คุณภาพและปริมาณของข้อมูล, และฐานข้อมูลดัชนีที่สร้างขึ้นเองถือเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องและทันเวลาของเนื้อหา, ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงความแม่นยำของการค้นหา AI เชิงสร้างสรรค์.

การเปรียบเทียบระหว่างกระบวนการค้นหาแบบเดิมกับกระบวนการค้นหาแบบ AI

กลไกพื้นฐานของการค้นหา generative AI นั้นขึ้นอยู่กับ “การดึงข้อมูลรุ่นที่ปรับปรุงแล้ว” (เศษผ้า), ซึ่งผสมผสานการดึงข้อมูล API ของเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมและฐานข้อมูลดัชนีที่สร้างขึ้นเอง, and uses large models to read and summarize content to directly provide user answers. ในปัจจุบัน, generative AI search products mostly rely on traditional search engine APIs as Internet data support, but not all traditional search engines have open interfaces, and most startups use Bing’s external interfaces, such as Perplexity, Secret Tower, Chain Enterprises, ฯลฯ, and domestic companies such as Baidu and 360 do not open API interfaces. ในเวลาเดียวกัน, APIs such as generative large models such as ChatGPT are used for inference and generation, semantic understanding, triage, and process design of problems are carried out according to different business scenarios, and the most suitable size model for each scenario or process is selected for inference or generation, เช่น 360 AI search has 9 large model calls. สตาร์ทอัพการค้นหาด้วย AI ส่วนใหญ่จะมีแหล่งข้อมูลและดัชนีอยู่ในสาขาเฉพาะของตนเองเพื่อเพิ่มความแตกต่างในการแข่งขัน. ตัวอย่างเช่น, พ็อดคาสท์และห้องสมุดของ Secret Tower AI, 360 ได้ปรับปรุงฐานข้อมูลดัชนีการค้นหาเดิม, ฯลฯ.

แนวการแข่งขันในตลาด

ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์อย่างต่อเนื่อง, “AI กำเนิด + เครื่องมือค้นหา” ได้กลายเป็นเส้นทางใหม่, และการแข่งขันก็ทวีความรุนแรงมากขึ้น. มีผลิตภัณฑ์และแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายเกิดขึ้นในตลาดเครื่องมือค้นหา, ก่อให้เกิดระบบนิเวศทางอุตสาหกรรมที่มีชีวิตชีวา. ผู้เข้าร่วมแต่ละคนเข้าใกล้จากระดับที่แตกต่างกันและมุ่งมั่นที่จะครอบครองสถานที่.

ผู้จำหน่ายเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม: ด้วยการบูรณาการเทคโนโลยี AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์การค้นหาแบบเดิมๆ, และอาศัยความได้เปรียบในด้านเทคโนโลยี, ข้อมูล, และทุน, they will expand their competitive advantages in the field of generative AI, and at the same time occupy an important position in the AI search market. Microsoft integrated ChatGPT with search engines to launch the “New Bing”, which for the first time demonstrated the application practice and development prospects of generative AI in the field of search. Baidu launched Wenxin Yiyan and integrated it into its search service.

Large model manufacturers: Entered the field of search with generative AI technology, launched tools that combine conversation and search, and relied on strong technical capabilities to provide core algorithm support for AI search. ตัวอย่างเช่น, OpenAI’s AI search tool SearchGPT can access information from the Internet in real time, โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูลที่ทันเวลาและถูกต้องมากขึ้น. ด้านมืดของดวงจันทร์เปิดตัว “คิมิ ดิสคัฟเวอรี่ ฉบับ”, เมื่อผู้ใช้ป้อนคำสำคัญหรือคำถามเพื่อค้นหา, หน้าหลักจะแสดงคำตอบสรุปที่สร้างโดย AI, และทางด้านขวาของหน้าคือ “ค้นหาเว็บ” คอลัมน์, ซึ่งแสดงที่มาของหน้าเว็บทั้งรูปภาพและการอ่านแบบ AI.

ผู้จำหน่ายอินเทอร์เน็ต: อาศัยรากฐานและข้อดีของการใช้งานที่ลึกซึ้ง, พวกเขาได้ปรับใช้การค้นหา AI เชิงสร้างสรรค์อย่างเข้มข้น, และแอปพลิเคชั่นจำนวนมากได้เปิดตัวบริการที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาด้วย AI อย่างใกล้ชิด. ตัวอย่างเช่น, ผลิตภัณฑ์ค้นหา AI ของ Zhihu, Zhihu คำตอบโดยตรง, เปิดตัวฟังก์ชันการค้นหาแบบมืออาชีพ; ที่ “อัจฉริยะ Q&ก” เปิดตัวบริการในแถบค้นหาของแอป Kuaishou, และ AI ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาและตอบคำถามที่เกี่ยวข้อง. แม้แต่แผนกต่างๆ ของบริษัทเดียวกันก็ยังพยายามดิ้นรนเพื่อเปิดตัวผลิตภัณฑ์ค้นหา AI ของตนเอง. ตัวอย่างเช่น, Douyin ของ ByteDance, Toutiao และ Feishu สำรวจความต้องการและสถานการณ์ของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน. Feishu ได้พัฒนาเครื่องมือค้นหาในท้องถิ่นเพื่อปรับปรุงความสะดวกของผู้ใช้เมื่อค้นหาข้อมูล, ในขณะที่อีคอมเมิร์ซ Douyin ได้เพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชันค้นหาคู่มือช้อปปิ้งโดยใช้เทคโนโลยี AI.

สตาร์ทอัพ: เพิ่มขึ้นด้วยประสบการณ์ผู้ใช้ที่เป็นนวัตกรรมใหม่และความสามารถในการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว, อัดฉีดพลังใหม่ให้กับตลาดการค้นหาและตอบสนองความต้องการส่วนบุคคลและเป็นมืออาชีพ. ตัวอย่างเช่น, Quark ได้รับความสนใจและความรักอย่างกว้างขวางจากผู้ใช้ในการออกแบบผลิตภัณฑ์ที่เรียบง่าย, บริการแบบครบวงจร, และประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในสถานการณ์การแบ่งส่วนตามแนวตั้ง. ผู้ขายเช่น Perplexity ยังได้เจาะตลาดเฉพาะกลุ่มในตลาดการค้นหา AI ผ่านเทคโนโลยีและฟีเจอร์ผลิตภัณฑ์ที่เป็นเอกลักษณ์.

อนาคตของการค้นหา AI เชิงสร้างสรรค์

การระเบิดของเทคโนโลยีและแอปพลิเคชัน AI ได้นำอุตสาหกรรมการค้นหา AI เจนเนอเรชั่นมาสู่ขั้นใหม่ของการพัฒนาอย่างรวดเร็ว, และในขณะที่ผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมยังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง, การค้นหา AI แบบเจนเนอเรทีฟกำลังค่อยๆ ปรับโฉมภูมิทัศน์ตลาดของเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม. ตามที่การ์ตเนอร์, โดย 2026, จำนวนการเข้าชมเครื่องมือค้นหาแบบเดิมอาจลดลง 25%, ในขณะที่จำนวนผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ค้นหาด้วย AI จะเติบโตอย่างรวดเร็ว, ค่อยๆเข้าใกล้เกณฑ์ผู้ใช้ของซุปเปอร์แอป. ในเวลาเดียวกัน, รูปแบบของผลิตภัณฑ์ค้นหา AI เจนเนอเรชั่นได้รับการอัปเกรดแล้ว, และเครื่องมือค้นหาไม่ได้จำกัดอยู่เพียงบทบาทของเครื่องมือในการรับข้อมูลอีกต่อไป, แต่กำลังเปลี่ยนไปสู่รูปแบบผลิตภัณฑ์ประมวลผลข้อมูลแบบบูรณาการ, และมุ่งมั่นที่จะสร้างประสบการณ์การค้นหาข้ามโมดอลให้เป็นจริง. ในอนาคต, การค้นหา AI ทั่วไปจะรวมการค้นหา, บูรณาการ, การปรับแต่ง, และสร้างเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะรอบด้านและเป็นผู้นำมาตรฐานใหม่ในอุตสาหกรรม.

แม้ว่าเครื่องมือค้นหา AI เจนเนอเรชั่นจะแสดงโอกาสทางการตลาดที่ยอดเยี่ยม, การพัฒนาของพวกเขายังคงเผชิญกับความท้าทายมากมาย. จากมุมมองทางเทคนิค, มีช่องว่างที่สำคัญระหว่างผลิตภัณฑ์ในประเทศและผลิตภัณฑ์จากต่างประเทศที่คล้ายคลึงกันในแง่ของความพร้อมทางเทคโนโลยี, ความสามารถในการสร้างสรรค์และนวัตกรรม. ในส่วนของตลาด, เส้นทางการค้ายังคงถูกสำรวจอยู่, และรูปแบบธุรกิจที่ยังไม่บรรลุนิติภาวะยังไม่เกิดขึ้น, ควบคู่ไปกับการเติบโตอย่างรวดเร็วของความต้องการพลังการประมวลผล, ซึ่งนำมาซึ่งความท้าทายด้านต้นทุนที่รุนแรง. ในแง่ของข้อมูล, การขาดเทคโนโลยีการได้มาและการประมวลผลข้อมูลคุณภาพสูงได้กลายเป็นปัญหาคอขวดสำคัญที่จำกัดการพัฒนาเพิ่มเติมของเทคโนโลยีการค้นหา AI เชิงสร้างสรรค์. ในด้านการรักษาความปลอดภัย, ปัญหาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลได้รับความสนใจจากผู้ใช้เป็นอย่างมาก, และประเด็นต่างๆ เช่น อำนาจและความถูกต้องของผลการค้นหา, การคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้, และความถูกต้องของเนื้อหาจำเป็นต้องได้รับการแก้ไขอย่างเร่งด่วน.