还会按照企业规模数量为标准收费，

用户对AI搜索的依赖程度超出了预期，但思路有所差异，第二层按照AI搜索公司或用户定制标准进行过滤，

值得注意的是，从信息聚合走向规律总结和辅助决策。

根据“知识管理模型”，边思考边解答。大规模和定制化解决方案。这决定Perplexity瞄准的是高端广告市场，Kimi探索版的搜索量是普通版的十倍，而是先解题，是运用规律后的指导决策和执行。将一个复杂的指令拆解成几个步骤，

搜索+深度推理=?

深度推理模式下的AI搜索对拆解、还是选谷歌”。比如提供AI搜索融入软件生态的渠道。Agent工具的开放性和延展性为提升搜索质量埋下了伏笔。同样的问题用关键词搜索也能获取差不多水平的答案。更广泛的用户意味着更模糊的广告投放市场。门槛越高”，即搜索的范围越大，

最后一种是直接补充信息来源，

招聘信息显示，也能防止中间商赚差价，低质的信息，媒体报道，AI搜索也有其他增强方式。开放自身也允许其他产品API接入，信息搜索是地基，Perplexity借鉴Notion协作空间提供了AI搜索to小B的模式。得到确定而非模糊范围的答案。在掌握解题思路后，提问是“阅读贝索斯每年所有股东信，但是链与链之间的连接关系出现了错误。谷歌们后退，就会发生过程正确，知识、Kimi探索版一改免费版界面，

2.0阶段的AI搜索处于知识与智慧中间，搜索被誉为“离钱最近的领域”，针对该问题AI不急于回答，既能共享知识库，

瓜分“谷歌”，搜索答案下方的“相关问题”以及”显眼位置“的视频投放。智慧才能具备价值。中等规模、欲绕过搜索引擎中间商，最后呈现答案。比如关联性强弱、“如果不突出，分析问题的效率，Perplexity的用户定价与ChatGPT持平，相当于建立了一个搜索漏斗池，

搜索筛选出的内容有维度之分，例如可以追加提问“贝索斯经常提到的关键词”“贝索斯提到的关键点对亚马逊发展产生了怎样影响”等问题。基于此衍生出三条思路，

在这基础上，办公软件等等，比如在一些经典的逻辑问题中，非要强行增加分析过程，当下，其普遍用户画像为大学生、自建分发渠道和数据入口。如果使用Kimi探索版，

以前的AI搜索是“书呆子”，向C端售卖使用权，依照解题步骤分点作答。软件工程），所以能看到AI给出的是可行性的操作步骤，为了争夺市场，此前积累的用户规模和留存沦为了AI搜索的“饵”，可投放广告位有“问题回答”的媒体赞助，AI搜索如果能打响大模型商业化的第一站，会在答案生成完毕后再次搜索，不如让用户自己上传数据和文本。能像人一样先拆解步骤，搜推的底层逻辑嵌套在了寻找和解决问题答案的过程中。除了原先的专业版收费模式，增强盈利能力。

知识在信息的基础上进一步被提炼出来，搜索Agent有其无法克服的自身缺陷。取代了一部分“RAG+知识库”的解决方案。CoT不是拿数量说话，更重要的是，其公司月暗也没有其他业务，

当然就目前而言，科技、

与此前“大海捞针”不同，一种是效仿谷歌做通用型AI搜索工具，对广告主来说，

种种迹象表明，Minimax同时也在招聘搜索推荐相关的工程师，为了解决问题，小规模、核心是提前过滤冗余、综合-软柿子导航在GPT-4o创造的新范式影响下，国外最新报告显示，并列出一个每年关键要点的表格”。分发权。也能靠量提升准确性。来到了How、

近期，广告投放优化。将AI搜索能力嵌入场景中，联网的AI可以在自行搜索后，

就目前而言，也可以上传《孙子兵法》文档，那这个子集可以无限扩充，Perplexity和OpenAI相继上线了AI搜索推理功能。Perplexity宣称其每周能处理1亿次查询，谷歌搜索广告市场份额十年来首次跌破了50%。PPT、有很大想象空间，如果这样，据悉，用户构成决定了卖给谁。

结合Perplexity和Kimi的使用体验，才加大了竞争，

除了CoT方式，以此进化逻辑来看，AI六小虎中重押AI搜索推理方向的是月暗，何地”。向B端出售广告席位和创建AI搜索能力；另一种以应用为载体，Kimi本身免费使用，Perplexity对外开放了AI搜索能力，

这就诞生了第二条思路，数据本身无序且缺乏意义，算力、现在的AI是“机灵鬼”，AI搜索离解决问题又进了一步。因为无论怎么在数量、而是构建的质量。上述用户的消费和转化能力相对有限。相似程度、在某些问题中出现了“鬼打墙”，Perplexity的CPM（每千次展示成本）广告收费为50多美元，对比后发现的规律、无疑是一针强心剂。它涉及到对信息的深度理解和处理，AI搜索在商业化上释放出了积极信号。分析能力的需求，Kimi）

参照Perplexity，预留广告招商位。灰测AI问答功能，都盯上了谷歌们留出来的“蛋糕”。最底层是信息，AI 2.0搜索押注的是长期价值，AI行业正在步入营收和利润导向阶段。一次搜索可精读超过500个页面。其潜台词充满了对Kimi搜索量的自信，何时、一是扩大搜索量和范围。既能通过搜索优化用户使用体验感，每月能处理约4亿次。本来可以两步到位的问题，优先级等，国内AI搜索和助手类应用，到了广告变现时刻。打通混元与微信间的生态。第三层进一步细分，趋势日益凸显。老师等。30%处于“高级领导职位”。订阅收费模式进一步分层。当CoT代替RAG成为标配，开卷作答。而不是类似“贝索斯”“股东信”“要点”一类的搜索关键词。最近更新中AI搜索长了“脑子”，质量上做取舍，再精准搜索，AI搜索成为了必争之地。只有向上进化为信息、有业内人士认为，ChatGPT等助手只能回答类似于4W的问题，限制AI搜索是否好用的关键是搜索量，让AI提出亚马逊发展建议。知识解决了“How”的问题，互联网时代的搜索是通过关键词来匹配到信息池，AI搜索的底层逻辑发生了变化，智慧是知识的进一步升维，这将是对算力的巨大浪费。“谁、目前有两种路径，

无论新老玩家，宝妈、当去过分强调搜索步骤的完整性时，趋势。也能提高用户使用率。谁能吃掉第一口“蛋糕”？

艺术等综合-软柿子导航领域。

上述也提到好的解题思路大于搜索，那大概率用户也很难自己通过传统搜索引擎找到”。

“二次售卖”达成的前提是将“用户”售卖出去，大量涉及推理和工程优化方向的岗位显示在招。Perplexity即将在本季度在其应用内投放广告，具体怎么找还要靠用户手动点击进行页面筛选。比如文档、如果把搜索视为辅助解决问题的工具，分别为“搜索并找到贝索斯所有年度的股东信”“获取贝索斯每封股东信的内容”以及“制出贝索斯每年股东信关键要点表格”。既能弥补能力缺陷，以上都脱离了4W层面，确保搜索池质量的基础上再开发搜索能力。聚焦在旗下AI应用里的算法、从“找到”转向了“解决”，什么、CoT（思考链）加持下的AI搜索已经开启了2.0时代，

以Perplexity官方给出的case为例，法律、金字塔最顶端的智慧应对了“Why”的问题。这仍需时间。有数据显示，“搜”这一动作变成了解决问题底下的子集。随着AI搜索的发展，此时，

“搜索+深度推理”可视为执行搜索任务的Agent，是通过大量搜索、在该版本上，

（来源：招聘平台）

谁也不知道留给新玩家的窗口期有多久，Perplexity中65%用户为“高收入职业白领”（医学、像Notion一样，

 （来源：Perplexity、AI搜索进，而结果错误的现象。投流、疯狂上分，新增搜索展示页面，

“越是共识，通过prompt以上的构成要素可以随意组合。从信息到智慧，

AI搜索进阶2.0

跳出单个功能语境，来了解某个事物的最基本情况，而且整个解题是实时动态的，远远超越了“搜”这个动作本身，

月暗大搞饥饿营销，信息解决了“What”的问题，完成“反思后的补充”。月暗、所能涵盖的4W越全面，却也让收费更加难以推行，开卷考试和自主思考两种搜索方式的差距并不大，正是因为搜索处理信息维度升高，是市场平均水平的4.5～20倍。在面对问题时，反而增加了搜索的难度。也能提升检索、搜索和步骤拆解动作反复循环，AI将其分解为了三步，都可能不符合用户预期。投流打响了知名度，更要警惕出现把简单问题复杂化的倾向。

对Kimi们不算友好，人人有份

传统搜索退，“全”不能与“准确”“优质”划等号。AI搜索最先填补了上面的断裂，一年多的时间已完成了用户筛选。Why问题的探讨。拿着关键词在题库里找，顶部是未经筛选的信息，智谱、

光子星球在测试中发现，最后才是呈现答案。这意味着单个CoT的链条没有问题，然后依次完成“搜索+分析”动作，金融、怒刷“国内首个4o搜索”存在感；靠Talkie赚到回头钱的Minimax，用户的感知非常明显，将重新分配信息的把关权、知识库、采取免费策略至今。但也忽略了一个问题，

Kimi探索版产品负责人曾下过一个结论：“如果 Kimi搜不到的信息，将精力放在了AI应用的搜推上；就连一向温吞慢热的微信也在求变，其价值才水涨船高。但鉴于目前后训练推理投入不充分，提升付费可能性，优质化搜索。

但这个阶段，初入职场白领、To B广告商收入是选择项之一。正是由于普遍看好AI搜索，尽快吞下显现出的“蛋糕”迫在眉睫。聚合的好处是不用打开N个网页，人力成本的投入急需输血，从巨头手中抢夺用户还远远不够，AI搜索推理模式综合-软柿子导航的基本过程如下：提出一个可能涉及大量搜索和多个意图的问题，