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, และใช้โมเดลขนาดใหญ่เพื่ออ่านและสรุปเนื้อหาเพื่อให้คำตอบของผู้ใช้โดยตรง. ในปัจจุบัน, ผลิตภัณฑ์ค้นหา AI แบบกำเนิดส่วนใหญ่อาศัย API ของเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมซึ่งเป็นข้อมูลการสนับสนุนทางอินเทอร์เน็ต, แต่ไม่ใช่เครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมทั้งหมดที่มีอินเทอร์เฟซแบบเปิด, และสตาร์ทอัพส่วนใหญ่ใช้อินเทอร์เฟซภายนอกของ Bing, เช่นความเปรอะเปื้อน, หอคอยลับ, Enterprises โซ่, ฯลฯ, และ บริษัท ในประเทศเช่น Baidu และ 360 อย่าเปิดอินเทอร์เฟซ API. ในเวลาเดียวกัน, APIs เช่นรุ่นขนาดใหญ่ที่เกิดขึ้นเช่น CHATGPT ใช้สำหรับการอนุมานและการสร้าง, ความเข้าใจความหมาย, การขับรถ, และการออกแบบกระบวนการของปัญหาจะดำเนินการตามสถานการณ์ธุรกิจที่แตกต่างกัน, และแบบจำลองขนาดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละสถานการณ์หรือกระบวนการถูกเลือกสำหรับการอนุมานหรือการสร้าง, เช่น 360 การค้นหา AI มี 9 การโทรแบบจำลองขนาดใหญ่. 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, พวกเขาจะขยายข้อได้เปรียบในการแข่งขันของพวกเขาในสาขาการกำเนิด AI, และในขณะเดียวกันก็ดำรงตำแหน่งสำคัญในตลาดการค้นหา AI. Microsoft Integrated ChatGPT พร้อมเครื่องมือค้นหาเพื่อเปิดตัว “ใหม่ Bing”, ซึ่งเป็นครั้งแรกที่แสดงให้เห็นถึงการปฏิบัติงานแอปพลิเคชันและโอกาสในการพัฒนาของ AI กำเนิดในสาขาการค้นหา. Baidu เปิดตัว Wenxin Yiyan และรวมเข้ากับบริการค้นหา.

ผู้ผลิตรุ่นใหญ่: เข้าสู่สาขาการค้นหาด้วยเทคโนโลยี AI Generative, เปิดตัวเครื่องมือที่รวมการสนทนาและการค้นหา, และพึ่งพาความสามารถทางเทคนิคที่แข็งแกร่งเพื่อให้การสนับสนุนอัลกอริทึมหลักสำหรับการค้นหา AI. ตัวอย่างเช่น, เครื่องมือค้นหา AI Search ของ OpenAI สามารถเข้าถึงข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตแบบเรียลไทม์, 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.