作者｜蘇子華
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 搜尋：「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：
DeepSeek 給出的回答｜圖片來源：DeepSeek截圖
於是，我點開 DeepSeek 答案後面的參考文獻 2 和 12：
文獻 2 和 12 是同一篇文章的內容，只是被不同網站轉載｜圖片來源：DeepSeek 截圖
結果發現，這不就是我前幾天自己寫的首發於極客公園公眾號的文章嘛。
我創作的內容，竟然又反作用於自己。
DeepSeek 為了回答問題，一共搜尋了 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，為何這篇文章會被視為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：
DeepSeek 的深度思考過程，網頁 2 和網頁 10 也是同一篇內容｜圖片來源：DeepSeek
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群體的剛需」、「他們需要 AI 翻譯功能」等等解讀使用者需求的語句。顯然，這些明確的對使用者需求的解讀、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慧互動、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》這兩篇文章的釋出時間都不算久，而且它們還有幾個共同的特點：
1. 比較深度，文章篇長，在 3000 字左右； 2. 對使用者、市場需求的解讀篇幅較多，而且都給出了十分明確的判斷； 3. 正文內容與「好用」、「AI」相關度較高；
不過，這依舊沒辦法得出 DeepSeek 搜尋、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「深度思考模型支援」，這與 DeepSeek 官網給出的優先順序截然不同：
騰訊元寶整合網頁內容給出的答案｜圖片來源：騰訊元寶
另外，它最後還推薦了 4 款 AI 耳機：
接入了 DeepSeek 的騰訊元寶給出的 AI 耳機產品推薦｜圖片來源：騰訊元寶
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為、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給出的答案裡，力壓眾多大牌，被放在了第一位。
很難理解這是為什麼。
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。
元寶 DeepSeek 的思考過程｜圖片來源：騰訊元寶
文獻 1 是一篇自媒體解讀 WISHEE AI 產品的公眾號文章，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，分別釋出在了兩個不同的入口網站上。
在一眾網頁和公眾號中，最終勝出、被元寶引用的 8 篇參考文獻。可以感受一下文獻 1、7 和 8 的標題｜圖片來源：騰訊元寶
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：
1. 他們的文字措辭都給出了很明確的判斷，比如，「更是一個不斷進化的真正意義上的 AI 智慧體」、「在 DeepSeek 加持下…… 更理解使用者的需求、愛好、生活習慣、情緒等」、「WISHEE AI 耳機作為 AI 硬體無論是產品定位、體驗以及個性化服務上都可以作為一個代表產品拿來與更多人分享」等等； 2. 都是近期釋出； 3. 文章論述完整，都詳細解讀了 AI 耳機的市場趨勢、產品功能特色、如何解決使用者問題等要點。而且與 AI 相關內容的篇幅佔比極高；
到了這一步，DeepSeek 如何挑選內容信源作為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」。我在極客公園公眾號上發表過多篇文章，有些文章也被其他公號或者入口網站轉載。那麼，AI 搜尋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 搜尋」和騰訊元寶，結果它們給出的回答裡，我那沒有存在感的個人公眾號貢獻了這個答案最重要的語料來源。我的個人公眾號只發表過 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，它構成了我的網路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，即便是被擱置在網路角落裡的內容，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。
微信的「AI 搜尋」給出的部分回答。闢謠一下，我暫時沒當過科學家和總裁｜圖片來源：微信截圖
因此，我們可以先總結一下：近期釋出、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，我們作為普通個體也有機會，透過釋出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，也在透過 AI 影響彼此。
02
我一方面為此感到興奮，另一方面也嗅到了一些危機。
興奮是因為，這是一場資訊分發的革命，它正在我們眼前迅速進行著。它意味著更好的使用者體驗，和新的商機。
這場革命主要發生在兩個層面：
互動和交付。
過去，我們使用傳統搜尋引擎查閱資料，需要輸入幾個「關鍵字」，然後在眾多網頁連結中一一點開，尋找符合我們需求的資訊碎片。
而現在，透過 AI 搜尋引擎，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，免去了使用者自己進行繁瑣的資訊篩選、整合的過程。而且，使用者還可以繼續追問，獲得更多。
甚至，AI 搜尋支援使用者透過語音、圖片進行搜尋，還會主動追問使用者澄清需求。資料顯示，AI 搜尋平均互動輪次達 2.8 次，比傳統搜尋高 70%。
體驗過 AI 搜尋的使用者，幾乎都會有一個共同的感觸：
回不去了。
回不去了，代表著使用者的遷移，我就是這批使用者中的其中一個。前不久，OpenAI 的周活躍使用者突破了 4 億，DeepSeek App 的下載量突破了 1 億。
以上資料並不能完全說明 AI 搜尋的影響力。得益於 DeepSeek 的開源，頂級的搜尋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 裡。
AI 應用的普及在加速｜圖片來源：視覺中國
可以預見，無論是 ChatGPT、DeepSeek、Perplexity 等獨立 App，還是融入在各個 App 裡的 DeepSeek，「AI 搜尋」這一場景，距離成為人們主流的獲取資訊途徑，只是時間問題。
而令人感到危機的是：網頁消失在使用者的視線中了。
解釋一下，作為一個內容創作者，我會比較在意文章的閱讀量。
而多數人使用 AI 搜尋得到一個結果後，大機率不會去點選那些貢獻了這個答案的參考文章。
因此，對於我來講，這不僅意味著一個閱讀量的損失，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
不少人都已經注意到了，針對 AI 搜尋做 SEO(搜尋引擎最佳化)，可能是新的流量藍海。
過去，要在搜尋引擎裡打廣告，要透過競價排名機制，廣告主對關鍵詞出價，使用者搜尋時優先展示高價廣告，按點選付費（CPC）。例如「貴州旅遊」等熱門關鍵詞單次點選費用可達數十元。這類廣告佔搜尋引擎收入 70% 以上。資料顯示，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、頁面權重和連結分析，本質是統計學模型。而 AI 引擎是基於大模型實現語義理解，推理使用者潛在需求，自動整合資訊，並生成答案。
如今，因為DeepSeek 剛剛帶起大模型的普及，人們還沒來得及在 AI 搜尋裡面打廣告，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。
騰訊加碼，微信在搜尋欄鼓勵使用者下載 AI 大模型產品｜圖片來源：微信
新的技術正規化，必將帶來新的商業規則。從公開資訊來看，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 公司開發了一款名為「Share of Model」的產品，來評估不同的模型如何評判品牌。從而，他們可以針對性地釋出內容，來幫助品牌商維護好自己在 AI 眼中的形象。
在傳統搜尋上做 SEO，相當於買下公路上的廣告牌。而在 AI 搜尋引擎中做 SEO，相當於直接進入使用者的購物車，免去「貨比多家」的中間過程。
過去，廣告主在百度、谷歌上，主要是透過競價排名的方式來獲得曝光；而未來，可能是透過在微信、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，未來或許會成為一派電商新勢力。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。
技術正規化的迭代，讓資訊分發的邏輯變了，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 搜尋」之上的新商業生態，呼之欲出。
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