近年來(lái)，AI技術(shù)的飛速發(fā)展正在悄然改變我們的搜索習(xí)慣。Gmail的創(chuàng)始人之一Paul Buchheit曾預(yù)言，AI將顛覆搜索引擎的結(jié)果頁(yè)面，這一觀點(diǎn)如今在中國(guó)市場(chǎng)得到了驗(yàn)證。

過(guò)去的一個(gè)多月里，百度、夸克、微博、知乎、小紅書(shū)等平臺(tái)紛紛接入了DeepSeek技術(shù)，與大模型的深度思考能力相結(jié)合，重新定義了內(nèi)容的呈現(xiàn)方式，開(kāi)啟了一場(chǎng)“深度搜索”的競(jìng)爭(zhēng)。這些平臺(tái)利用DeepSeek R1（聯(lián)網(wǎng)搜索）技術(shù)，為用戶(hù)提供更加精準(zhǔn)、有價(jià)值的信息。

為了測(cè)試這些平臺(tái)的“深度搜索”能力，我們圍繞日常生活中經(jīng)常遇到的問(wèn)題，包括健康、數(shù)碼、美妝、游戲和時(shí)事熱點(diǎn)，對(duì)DeepSeek R1、百度AI搜索、夸克、微博智搜、知乎直答、小紅書(shū)的AI搜索應(yīng)用“點(diǎn)點(diǎn)”進(jìn)行了橫向?qū)Ρ取?/p>

首先，我們提出了一個(gè)關(guān)于兒童換季過(guò)敏的問(wèn)題。六個(gè)平臺(tái)都給出了及格線(xiàn)以上的答案，涵蓋了常見(jiàn)的過(guò)敏原、過(guò)敏癥狀及日常護(hù)理注意事項(xiàng)等。原本需要花費(fèi)大量時(shí)間查閱多篇文章或視頻的知識(shí)點(diǎn)，現(xiàn)在只需等待幾十秒即可獲得。在這些答案中，夸克提供了更為詳實(shí)的建議，包括皮膚護(hù)理、呼吸道護(hù)理、飲食調(diào)整、藥物治療和中醫(yī)調(diào)理等，顯示出內(nèi)容的多樣性。

接下來(lái)，我們測(cè)試了一個(gè)關(guān)于電腦內(nèi)存條的問(wèn)題。這個(gè)問(wèn)題看似專(zhuān)業(yè)，實(shí)則隱藏了一個(gè)陷阱，用來(lái)測(cè)試不同AI搜索的用戶(hù)友好性。六個(gè)平臺(tái)在準(zhǔn)確性上沒(méi)有明顯差距，都考慮到了不同的使用場(chǎng)景、兼容性和穩(wěn)定性。然而，在答案的呈現(xiàn)方式上，DeepSeek R1、微博智搜、知乎直答和“點(diǎn)點(diǎn)”更加用戶(hù)友好，它們先引導(dǎo)用戶(hù)根據(jù)需求對(duì)號(hào)入座，再結(jié)合專(zhuān)業(yè)知識(shí)進(jìn)行解釋。微博智搜和“點(diǎn)點(diǎn)”還引用了專(zhuān)業(yè)數(shù)碼博主的科普視頻，使得答案更加通俗易懂。

在美妝問(wèn)題上，我們選擇了含玻色因和視黃醇的護(hù)膚品能否一起使用這一話(huà)題。由于時(shí)尚美妝是內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)的“重災(zāi)區(qū)”，我們測(cè)試了AI搜索能否處理營(yíng)銷(xiāo)味兒較重的內(nèi)容，給出一份客觀的答案。百度和夸克在這個(gè)問(wèn)題上表現(xiàn)較好，盡管答案中出現(xiàn)了產(chǎn)品名，但整體上仍然比較客觀，自動(dòng)過(guò)濾了一些“軟植入”，成分介紹、注意事項(xiàng)和使用建議也相對(duì)準(zhǔn)確。然而，“點(diǎn)點(diǎn)”在這個(gè)問(wèn)題上“翻車(chē)”了，答案中出現(xiàn)了營(yíng)銷(xiāo)味兒濃重的輔助方案和圖片。

最后，我們測(cè)試了一個(gè)關(guān)于時(shí)事熱點(diǎn)的問(wèn)題——平價(jià)的蜜雪冰城是否擁有塌房豁免權(quán)。這個(gè)問(wèn)題源于315晚會(huì)對(duì)蜜雪冰城門(mén)店使用隔夜檸檬片的報(bào)道，在輿論端出現(xiàn)了反差。DeepSeek R1、夸克和百度主要參考的是新聞報(bào)道和自媒體文章，答案里的措辭有所不同，但邏輯相似。微博智搜在回答中提到了消費(fèi)平權(quán)、品牌形象的防御性建構(gòu)和危機(jī)傳播的娛樂(lè)化消解，讓我們看到了更多的維度。而“點(diǎn)點(diǎn)”則提到了情感綁架、自我PUA式消費(fèi)等議題，反映了平臺(tái)用戶(hù)的價(jià)值觀。知乎直答提到了“消費(fèi)降級(jí)”，同樣展示了平臺(tái)內(nèi)容的差異化。

通過(guò)這些測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn)大模型的深度思考能力決定了體驗(yàn)的下限，但內(nèi)容決定了體驗(yàn)的上限。各個(gè)平臺(tái)在底層技術(shù)能力上實(shí)現(xiàn)了對(duì)齊，最大的差異在于所擁有的內(nèi)容資源。社交平臺(tái)上的UGC內(nèi)容成為了一把雙刃劍，既可能讓答案更有“人情味兒”，也可能“污染”生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性。因此，如何在特定領(lǐng)域調(diào)整UGC內(nèi)容的權(quán)重，引入權(quán)威、可信的內(nèi)容，成為深度搜索平臺(tái)需要面對(duì)的挑戰(zhàn)。