信息分發的邏輯，正在發生巨大變化。

　　作者|蘇子華編輯|靖宇

　　剛剛，我忽然感受到，我和 DeepSeek 之間的相互作用，是如此直接和緊密。

　　我用 DeepSeek 搜索：‘好用的 AI 耳機是什麼樣的’，結果它給我的回答，竟讓我似曾相識！

　　在答案中，它首先提到，好用的 AI 耳機核心要具備‘精準翻譯與跨語言交流’的功能，然後列舉了兩個場景：

　　這段描述，和我前幾天寫的一篇文章 非常相似。文章主要介紹了 AI 翻譯耳機在海外爆火，很受多元種族羣體歡迎，‘翻譯’屬於被忽視的剛需。

　　於是，我點開 DeepSeek 答案後面的參考文獻 2 和 12：

　　結果發現，這不就是我前幾天自己寫的首發於極客公園公衆號的文章嘛。

　　我創作的內容，竟然又反作用於自己。

　　DeepSeek 爲了回答問題，一共搜索了 50 個網頁，最終挑出了 3 個重要網頁（【2】【12】【9】）的內容來整合出答案，其中文獻 2 和 12 是被轉載到不同網站的同一篇極客公園的文章。

　　那麼，爲何這篇文章會被視爲這個問題的最核心的參考文獻？

　　我回過頭仔細去看了一下 DeepSeek 的思考過程，發現了端倪：

　　原來，我在自己的文章當中多次使用了類似於‘核心在於其滿足了多元的移民聚集地區羣體的剛需’、‘他們需要 AI 翻譯功能’等等解讀用戶需求的語句。顯然，這些明確的對用戶需求的解讀、結論影響到了大模型的判斷。

　　文獻 9 是另一篇重要的核心參考文章，它的標題是《雙十二耳機選購指南》，來自於網站‘什麼值得買’，文章的內容詳細介紹了智能交互、AI 助手對於消費者的幫助。

　　《‘9 塊 9’的中國 AI 耳機》與《雙十二耳機選購指南》這兩篇文章的發佈時間都不算久，而且它們還有幾個共同的特點：

　　不過，這依舊沒辦法得出 DeepSeek 搜索、解答問題的規律。

　　於是，我將同樣的問題拋給了接入 DeepSeek 的騰訊元寶。結果，它給出了全然不同的答案，但這也讓我們距離發現規律更近了一步。

　　在答案中，它首先提到好的 AI 耳機核心要有‘深度思考模型支持’，這與 DeepSeek 官網給出的優先級截然不同：

　　另外，它最後還推薦了 4 款 AI 耳機：

　　可以看到，騰訊元寶在回答中多次優先推薦‘WISHEE AI 耳機’。巧合的是，他們的團隊我剛好認識。

　　這是一個很酷的初創團隊，不過他們的預算多用在研發方面，市場推廣幾乎還沒有開始，知道他們的人極少，產品目前的銷量也僅僅只有 1000 臺左右。

　　可以說，他們的市場預算、影響力顯然沒有辦法和華爲、小米、索尼、科大訊飛、韶音等知名耳機品牌相提並論。

　　然而，就是這樣一個曝光極少的初創品牌，卻在AI給出的答案裏，力壓衆多大牌，被放在了第一位。

　　很難理解這是爲什麼。

　　於是，我去翻看了一下元寶的思考過程，發現文獻 1 和 7、8 貢獻了很大力量。

　　文獻 1 是一篇自媒體解讀 WISHEE AI 產品的公衆號文章，閱讀量並不高；文獻 7 和 8 是介紹 WISHEE AI 產品的新聞通稿，正文內容相同、標題不同，分別發佈在了兩個不同的門戶網站上。

　　可以說，主要就是這 3 篇文章，讓元寶 DeepSeek 大模型認定了 WISHEE AI 是更符合問題的答案。

　　那麼，仔細看了這 3 篇文章後，我發現了它們的共同點：

　　到了這一步，DeepSeek 如何挑選內容信源作爲參考資料的規律逐漸明朗。但‘好用的 AI 耳機是什麼樣的’這樣的問題還是稍顯複雜，干擾因素也比較多。

　　於是，我打算換個更簡單、沒那麼商業的問題：‘介紹一下媒體編輯作者蘇子華’。我在極客公園公衆號上發表過多篇文章，有些文章也被其他公號或者門戶網站轉載。那麼，AI 搜索會如何根據這些文章來定義‘蘇子華’呢？

　　我將這個問題分別拋給了微信的‘AI 搜索’和騰訊元寶，結果它們給出的回答裏，我那沒有存在感的個人公衆號貢獻了這個答案最重要的語料來源。我的個人公衆號只發表過 3 篇文章，簡單聊了聊日常生活觀察和經歷，閱讀量寥寥。

　　但對於 AI 大模型來說，它構成了我的網絡身份的重要組成部分，那是我在 AI 大模型眼中的樣子。

　　也就是說，即便是被擱置在網絡角落裏的內容，在 AI 大模型遇到相關問題時，只要關聯度足夠高，大模型也會將它拾起，起到決定性作用。

　　因此，我們可以先總結一下：近期發佈、觀點鮮明、論述完整、正文關聯度高的內容，更能夠影響 AI 大模型給出的答案。這些內容甚至不必是由媒體大號、大 V 發表出來的，也不必具有很高的閱讀量。

　　誇張些講，我們作爲普通個體也有機會，通過發佈具有以上特徵的文章，來影響 DeepSeek 給出的回答了。

　　我們不僅在使用 AI，也在通過 AI 影響彼此。

　　02

　　新的‘信息分發變革’？

　　我一方面爲此感到興奮，另一方面也嗅到了一些危機。

　　興奮是因爲，這是一場信息分發的革命，它正在我們眼前迅速進行着。它意味着更好的用戶體驗，和新的商機。

　　這場革命主要發生在兩個層面：

　　交互和交付。

　　過去，我們使用傳統搜索引擎查閱資料，需要輸入幾個‘關鍵字’，然後在衆多網頁鏈接中一一點開，尋找符合我們需求的信息碎片。

　　而現在，通過 AI 搜索引擎，我們輸入的是一句話，一個問題，就可以直接得到一個明確完整且易懂的答案，而不是一大堆網頁，免去了用戶自己進行繁瑣的信息篩選、整合的過程。而且，用戶還可以繼續追問，獲得更多。

　　甚至，AI 搜索支持用戶通過語音、圖片進行搜索，還會主動追問用戶澄清需求。數據顯示，AI 搜索平均交互輪次達 2.8 次，比傳統搜索高 70%。

　　體驗過 AI 搜索的用戶，幾乎都會有一個共同的感觸：

　　回不去了。

　　回不去了，代表着用戶的遷移，我就是這批用戶中的其中一個。前不久，OpenAI 的周活躍用戶突破了 4 億，DeepSeek App 的下載量突破了 1 億。

　　以上數據並不能完全說明 AI 搜索的影響力。得益於 DeepSeek 的開源，頂級的搜索功能不再是個別大廠的技術特權，它變得無處不在，融入在小紅書、微信、知乎、元寶等不同新老 App 裏。

　　可以預見，無論是 ChatGPT、DeepSeek、Perplexity 等獨立 App，還是融入在各個 App 裏的 DeepSeek，‘AI 搜索’這一場景，距離成爲人們主流的獲取信息途徑，只是時間問題。

　　而令人感到危機的是：網頁消失在用戶的視線中了。

　　解釋一下，作爲一個內容創作者，我會比較在意文章的閱讀量。

　　而多數人使用 AI 搜索得到一個結果後，大概率不會去點擊那些貢獻了這個答案的參考文章。

　　因此，對於我來講，這不僅意味着一個閱讀量的損失，也是遺憾地錯過了一位讀者。

　　不過，這種轉變對於廣告商來說，或許是新的商機。

　　03

　　‘AI 搜索’之上，新的流量藍海

　　不少人都已經注意到了，針對 AI 搜索做 SEO（搜索引擎優化），可能是新的流量藍海。

　　過去，要在搜索引擎裏打廣告，要通過競價排名機制，廣告主對關鍵詞出價，用戶搜索時優先展示高價廣告，按點擊付費（CPC）。例如‘貴州旅遊’等熱門關鍵詞單次點擊費用可達數十元。這類廣告佔搜索引擎收入 70% 以上。數據顯示，谷歌 2024 年廣告收入佔比仍超 60%。

　　從技術層面來說，傳統引擎依賴關鍵詞匹配、頁面權重和鏈接分析，本質是統計學模型。而 AI 引擎是基於大模型實現語義理解，推理用戶潛在需求，自動整合信息，並生成答案。

　　如今，因爲DeepSeek 剛剛帶起大模型的普及，人們還沒來得及在 AI 搜索裏面打廣告，一切相關的商業規則都還沒形成。

　　這可能是一片巨大、多數人還未涉足的藍海。

　　新的技術範式，必將帶來新的商業規則。從公開信息來看，有海外的公司已經抓住先機，最近在這方面做了一些嘗試。比如，Brandtech Group 公司開發了一款名爲‘Share of Model’的產品，來評估不同的模型如何評判品牌。從而，他們可以針對性地發佈內容，來幫助品牌商維護好自己在 AI 眼中的形象。

　　在傳統搜索上做 SEO，相當於買下公路上的廣告牌。而在 AI 搜索引擎中做 SEO，相當於直接進入用戶的購物車，免去‘貨比多家’的中間過程。

　　過去，廣告主在百度、谷歌上，主要是通過競價排名的方式來獲得曝光；而未來，可能是通過在微信、小紅書、知乎、網站投放大量高質量內容的方式來獲得推薦。

　　廣告主不再是購買關鍵詞，而是在爭奪 AI 模型的‘認知優先權’。

　　波士頓諮詢集團的一項研究表明，大約有 28% 的消費者經常使用 AI 大模型來推薦化妝品等商品。在此做個預測，AI 大模型‘種草’服務，未來或許會成爲一派電商新勢力。比如，Perplexity 據傳正打算推出一項‘種草’服務，當用戶提問後，它會在給出的答案之後，附帶推薦商品、服務等等。

　　技術範式的迭代，讓信息分發的邏輯變了，SEO 的邏輯變了，影響消費者心智的方式變了。接下來，誰能掌控新一代消費者的決策路徑？

　　建立在‘AI 搜索’之上的新商業生態，呼之欲出。

　　*頭圖來源：視覺中國

　　本文爲極客公園原創文章，轉載請聯繫極客君微信 geekparkGO

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責任編輯：石秀珍 SF183