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2 月 29, 2024
秒内从搜索结果中选择要

用户会在 跳转的页面 % 的情况用户不会点击任何搜索结果 不足 % 的情况用户会浏览搜索结果的第 页 % 左右的用户一次点击就能解决问题 注:统计结果仅参考量级 大多数的搜索场景,都是用简单的关键词,用极短的时间从搜索结果中筛选,在小于等于一个页面内解决问题。这种习惯迁移到回答引擎上,则会很不适应,因为这类回答引擎搜索依赖对问题进行准确描述、提示工程和多轮对话来优化结果;同时生成结果会需要比传统搜索引擎更长的时间,Perplexity AI 通过在生成结果时先显示信源,再进行生成的方式来弱化这个问题,但仍慢于传统方式。

 

期待值高使用方式不同就会导致

 

对于传统搜索中打开一个页面就可以解决的快速搜 危地马拉 WhatsApp 号码列表 索问题,回答引擎需要用更详细的搜索条件、更长的时间来得到类似的结果;对于依赖多个页面交叉验证补充的复杂搜索问题,回答引擎则显得信源不全或能力不足,无法给出足够有价值的信息,需要用户使用传统搜索引擎重新搜索。 五、能否颠覆搜索引擎? 虽然回答引擎备受期待,但要颠覆传统搜索引擎仍是一个遥远的目标。 以 年成立的 Neeva 为例,这家公司曾是 Google 的潜在挑战者之一,投入大量资源构建自己的索引和排序系统,旨在提供比 Google 更好的用户体验,且不含广告。Neeva 在用户研究和内部指标上曾接近 Google 的水平,但仅两年后即关闭了面向普通消费者的业务,原因是缺乏足够用户。这表明,仅靠优化用户体验难以改变搜索引擎市场的格局。 过去,搜索引擎建立了深厚的壁垒。

 

微软的  纳德拉和  的联合创始人拉马斯瓦米

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都表示,搜索引擎是互联网中最难攻破的市场,绝大多数用户都不会去更改他们的默认搜索引擎,同时,越多用户使用默认搜索引擎,那么就可能通过大 意大利 WhatsApp 号码列表 量用户数据持续优化搜索结果,其领先地位似乎难以撼动。 除了传统搜索引擎已经建立的壁垒外,回答引擎还有其他基于大模型的产品的常见问题要解决,如成本和反馈机制。 当前的回答引擎大多基于传统搜索引擎和大模型的 API 构建,自身更专注于模型和 的优化;同时,回答引擎产品普遍没有找到合理的商业模式,Perplexity AI 的许多竞争对手产品仍然完全免费,而仅靠订阅机制的收入,难以满足对 API 的大量需求,阻止了现阶段回答引擎完全替代传统搜索引擎的可能性。 目前,Perplexity AI 已经在尝试构建自己的 WebCrawler、Search index 和 LLM 来应对不断增长的的查询请求来降低成本。 此外,回答引擎也没能找到像搜索引擎或者信息流推荐一样,将收集用户反馈融入产品正常使用中的产品形态,也就很难基于先发优势和用户积累,打造数据飞轮。

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