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目前，国内除了三六零、阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度等在内的多家巨头公司，其他像月之暗面、科大讯飞、智谱清言等后来者都已经推出了具有各自特色的AI搜索产品，直至2024年1月20日的DeepSeek-R1大模型的开源发布更是迎来大语言模型搜索的使用高潮，据国内 AI 产品榜统计数据，DeepSeek 在 1 月份累计获得 1.25 亿用户，其中 80% 以上用户来自最后一周，即 DeepSeek 7 天完成了 1 亿用户的增长，在没有任何广告投放的情况下。
其背后更是用户对于AI搜索范式下的智能总结、主动提供等智能化模式的急迫需求。
全球的搜索市场正在经历从搜索模式到内容呈现的全流程变革。
AI搜索技术，借助深度学习和自然语言处理，相较于传统搜索引擎，能更精准地把握用户的查询意图，并据此提供更加定制化的搜索结果。AI搜索的用户群体正在快速扩大，据美国咨询公司Gartner的分析报告也指出，到2026年，传统搜索引擎的使用量可能会减少25%。在这一趋势下，无论是全球搜索领域的领军企业还是新兴的创业公司，都在积极投身于AI搜索领域，部分AI搜索产品在吸引用户方面取得了显著的进展。
传统搜索引擎的处理流程可大致分为“网络爬取-索引-处理-搜索-排名-展示”，而这种机制的线性属性导致其搜索结果具有一定局限性。AI搜索引擎的提炼和主动回答两大属性打破信息索取的阈值——
1） 以用户为中心的提炼信息属性加速优质搜索结果呈现
一方面，提炼用户搜索意图。
AI搜索的本质在于更准确地理解搜索问题的意图，并完成更端到端的任务。且AI搜索引擎可以与用户进行多轮对话，引导用户提供更多信息，以便更准确地理解其需求并给出更符合期望的回答。AI技术能帮助搜索引擎更好理解用户语义、并支持个性化推荐和跨模态、跨语言检索、交互等功能，使搜索引擎更加智能化和人性化。
另一方面，在海量数据中提炼搜索结果。
利用结构化知识图谱（如Google的知识图谱）与语义网技术，AI搜索能够在搜索结果中提供相关的实体信息和关系，帮助用户快速获取到所需的答案。通过机器学习和深度学习的训练模型，AI可以不断学习用户的偏好和搜索行为，从而优化搜索算法，以提高结果的相关性和准确性。
2）主动回答的延伸属性真正实现“忧他人之所忧”
AI搜索在直接回答问题之外，延伸出主动回答、主动思考其他相关因素，真正实现“忧他人之所忧”智能模式。
AI搜索提供的多模态搜索体验，不再局限于文字搜索，而是提供包括文本、图片、音视频等在内的跨模态搜索体验。这意味着用户可以以更自然的方式与搜索引擎交互，获取更全面的信息。且不仅依赖于单一查询，而是能够理解用户的上下文，例如时间、地点、设备等，从而提供更具相关性的结果。AI搜索系统通过机器学习不断优化自身，能够根据用户反馈和行为模式进行自我调整，以提高准确性和用户满意度。
AI搜索颠覆了以往用户使用搜索的一个被动回答的模式——即主动回答，而这一属性体现在输入输出两端。
如用户可能想搜寻关于商业模式的相关问题，输入关键词或者关键问题后，AI会主动提供与关键词有关的问题以提供参考；AI搜索引擎通过回答后，不仅迅速爬取有关网页后给出回答，甚至延伸出与之相关的追加问题，如“在调整商业模式时，如何平衡短期和长期目标？”等等问题，通过与使用者的交互式问答让用户越来越深入的挖掘隐含信息，触类旁通。
1.2 AI搜索商业营销模式探索
用户通过AI搜索形成入口导购商业化落地已有先例。
