大公司｜Google：矛盾的AI搜索战略

3月6日，Alphabet旗下搜索引擎Google宣布更新其搜索排名系统，以便更好地推荐高质量内容，减少那些低质量网页的曝光。对此公司发言人Jennifer Kutz表示，排名变化将「直接解决人工智能生成的低质量内容，这些内容旨在吸引点击，但这并没有增加太多原始价值」。

事实上，定期更新搜索排名系统是Google的常规操作，但此次事件的有趣之处在于，Alphabet一方面投资大模型，并且将大模型生成的结果作为答案直接提供给用户（SGE服务）；另一方面又降低AI生成内容的排序。

这充满着矛盾与张力的一幕反映出Alphabet当下面对的困境——这家公司曾经通过搜索引擎改变了人们获取信息的方式，并在此基础上建立了庞大的商业帝国，但当面对可能再次改变人们获取信息方式的生成式AI时，当初栽种它而刨出来的坑，或许最终会成为Alphabet埋葬自己的坟墓（这轮生成式AI的奠基技术之一就是Google发表的Transformer模型）。

搜索广告可能是人类有史以来最赚钱的生意之一，它同时催生出Alphabet与百度这两个互联网时代的庞然大物。虽然在建立初始系统时，数据中心搭建和算法开发的支出不少，但后续处理每个额外搜索请求的成本微乎其微，并且随着搜索量的增加，搜索的成本会进一步降低。通过向企业收取广告费用，用户的每一次点击，技术公司都能从中获取不少利润。

Statcounter Global Stats的数据显示，截至2023年，全球搜索引擎市场的规模已经超过1000亿美元。虽然Alphabet的搜索引擎免费，但通过付费广告，其搜索引擎业务（Google 搜索）能给其他业务源源不断「输血」，其中就包括负责生成式AI研发的Gemini团队。据今年1月发布的Alphabet财报，搜索引擎业务为公司带来了1750.3亿美元的收入，占到总营收5成以上——它并没有像当初改名时期望那样成为一家多元化公司，搜索引擎依然是其最核心的业务。

这门一本万利的生意曾让Alphabet成为整个硅谷最cool的公司，包括舒适的工作环境、免费且美味的食堂，以及童话般的「20%时间」规定，即员工可以抽出每天工作时间的20%来完成自己感兴趣的项目。即使近些年TikTok等应用的崛起夺走了用户不少注意力，但当人们准备正儿八经做点什么事情时，搜素引擎依然是不二之选。只要用户还需要获取信息，Alphabet就可以继续躺在印钞机上。

但ChatGPT代表的生成式AI提供了获取知识的另一种选项——让AI来回答你的一切问题，人们不再需要浏览多个网页汇总信息，并从中辨别最相关的内容，筛选的步骤AI已经替用户完成了。

AI搜索的赛道上随即出现新玩家。最近颇受风投关注的明星产品Perplexity即将敲定一笔新的融资交易，届时公司估值或将达到近10亿美元。通过将检索技术和大语言模型结合，Perplexity具有对话界面、上下文感知能力和个性化学习功能，可以在用户提出问题后在全网搜索信息、输出答案。

这的确更符合人类的行为心理：在获取信息时，追求直接、高效、强互动性。正因如此，生成式AI辅助搜索也成为众多技术公司竞逐的「高地」——据《华尔街日报》报道，微软预计，整合AI后，搜索市场的份额每增加一个百分点，就能带来额外20亿美元的搜索广告收入。

Alphabet也在尝试将生成式AI应用到搜索上。毕竟，搜索引擎对广告主的吸引力正在下降——过去的两年里，Google搜索引擎业务增速滑落至10%以下。2023年8月，Alphabet宣布推出生成式AI搜索平台SGE（Search Generative Experience），不过相比早在同年3月就将GPT-4部署在搜索引擎Bing上的微软，Alphabet慢了近半年。

这种迟疑情有可原，毕竟生成式AI到底能否颠覆搜索引擎还未可知，而一旦推出生成式AI服务，无疑会冲击传统搜索广告的收入。在2023年第四季度的财报电话会议上，有投资者询问Alphabet如何应对生成式AI对搜索引擎的替代，公司管理层打起了太极，「Alphabet将整合二者，提供搜索生成服务」。

但如何将生成式AI与搜索引擎融合，公司的高层可能也没有想得很明白。据SGE项目负责人、Google搜索部门副总裁兼总经理Elizabeth Reid介绍，「整合生成式AI只是Google为提高搜索质量的广泛尝试中的一部分。生成式AI是一项可以回答更多问题的技术，但我们将继续思考基本原则，即如何展现最高质量的信息。」

可见在搜索业务上，Alphabet有一个宏大的愿景，即构建一个高质量的内容生态系统。在这个构想里，内容创作者会提供高质量、原创的内容，然后这些内容将通过AI技术处理、优化和呈现，提高用户的搜索体验。在这个过程里，Alphabet的AI扮演的是一个过滤和增强工具的角色。

但矛盾的是，当内容创作者也开始使用AI输出内容，这些快速产生的信息反而冲击了Alphabet试图构建的这个内容生态系统。这些信息在表面上满足了搜索引擎算法对高质量、相关性的要求，但实际上可能缺乏深度、个性化或真正的价值。因此，Alphabet只能不断调整和优化算法，以区分并优先呈现真正高质量、原创的内容，同时避免它们被大量AI生成内容淹没。

为了赶上这一轮生成式AI浪潮，Alphabet的运营成本将不断增加——为处理大量的数据分析和模型推理任务，Alphabet只能不断加大对服务器的资本投入。但是，生成式AI注定不会像Google搜索那样赚钱。除去GPU的采购价格不谈，每一次输入与输出的成本，就比简单地处理搜索请求昂贵得多。

有数据显示，传统信息搜索的成本是0.3美分，收入则是4.5美分；基于大语言模型的搜索，成本介于3至30美分，收入却是2.5至3.5美分。因此，尽管大语言模型提供了更先进的查询处理能力，但从商业角度看，将其应用于搜索业务，可能只会拖营收的后腿。

就这样，Alphabet来到了1975年柯达面对的世界——当时柯达发明了数码相机，却几乎无法将其变成一个盈利的产品，柯达在创新技术上的犹豫和市场转化上的迟缓，最终导致它在数码摄影浪潮中失去先机。如何将AI技术融入并增强核心业务，并保持成本效益，是Alphabet目前面临的挑战。

不过， Alphabet联合创始人Sergey Brin看起来颇为乐观，他在最近一次活动中表示，Alphabet在25年间为全球用户提供免费的世界级信息搜索服务，并通过广告支持这一模式，这对世界有巨大的好处。他预测，随着时间的推移，这种商业模式会发展，但可能仍会以广告为主，因为AI的进步可能使广告变得更加有效。

「我个人感觉，只要产生了巨大的价值，我们就会找出商业模式。」Brin说。

参考链接

https://www.theverge.com/2024/3/5/24091099/google-search-high-quality-results-spam-ai-content