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翻開這本“小紅書”，哪里不會“點”哪里。

這可不是學(xué)習(xí)機，而是小紅書最近正在內(nèi)測的一款AI搜索產(chǎn)品“點點”。打開小紅書的搜索框，有用戶已經(jīng)可以在下拉的關(guān)聯(lián)搜索話題中，看到一個帶著“點點”小尾巴的入口，點擊就可以進入AI搜索對話界面。在這個界面，你可以隨意提問，還隨意點擊AI給到的答案，哪里不懂點哪里，獲取進一步信息。

一家專注于內(nèi)容的社區(qū)企業(yè)，最終發(fā)展成了“遇事不決小紅書”，甚至一度成為了傳統(tǒng)搜索的挑戰(zhàn)者。當AI搜索成了潮流，最時髦的小紅書自然也不會放過。

這已經(jīng)不是小紅書第一次試水AI搜索了。整個2024年，從達芬奇Agent開始，到搜搜薯，再到如今的點點，占據(jù)的入口和路徑都不相同。

準確地說，點點是從去年8月開始陸續(xù)內(nèi)測的，且上線了APP和微信小程序模式。起初，它以非官方身份低調(diào)運營，默默發(fā)布內(nèi)容、積累用戶，有小紅書博主爆料，點點幾次找他投放推廣，但他并不知道這是官方。

而后經(jīng)過9月、10月的一系列推廣，直到12月才“正式”披上了小紅書官方的外衣。12月底，點點剛公布了“出門在外問點點”的營銷推廣計劃，可見小紅書的重視程度。

和此前的小紅書AI產(chǎn)品不同，點點產(chǎn)品完整度和定位都更加清晰且獲得了內(nèi)部更大的營銷資源支持。

這個姍姍來遲的AI搜索產(chǎn)品點點，能否在小紅書的高價值內(nèi)容土壤下，做一個更大的搜索夢?

實時整合UGC信源，連評論都能抓到?

硅星人上手實測了一番，發(fā)現(xiàn)點點搜索確實有點東西。

首先在定位上，點點反常地避開了商品種草這個小紅書基本盤，而是主打“出門在外問點點"”，以生活搜索助手的角色解決用戶旅游攻略、生活常識等場景。

種草意味著篩選和比較，對AI的理解分析能力要求更高，而生活場景下，更重要的是真實的信息以及全面的考量。舉個例子，我們先問了一個拍照打卡類的問題，“在哪里可以用手機拍攝到故宮的完整俯視圖”。結(jié)果點點給到了一份非常完整的攻略，包括具體位置“景山公園的萬春亭”，并提到拍攝時間、設(shè)備參數(shù)、人群情況，以及前往公園的交通方式、路線，很靠譜了。

但當我們詢問點點“油性皮膚怎么買美白產(chǎn)品”后，點點只能給到非常片面的數(shù)個產(chǎn)品推薦及理由，反而沒有答案來源中的一篇用戶帖子全面，起碼帖子里有清晰的美白思路、產(chǎn)品搭配、使用方法的詳細科普。

測試當天剛好北京局部下雪了，由于太過“局部”，看到雪的小伙伴和沒有看到的，仿佛在經(jīng)歷兩個世界。于是，我們詢問“北京到底今天哪里下雪了”，點點不僅快速確定了北五環(huán)、延慶、香山等地，還配上了新鮮的用戶實拍視頻，日期理解非常準確。

這個看似簡單的回答，卻體現(xiàn)了點點三個核心特點:以UGC內(nèi)容為信源、信息實時性、具備評論理解能力。

當點點回答北京降雪問題時，它并非簡單調(diào)用天氣數(shù)據(jù)，而是整合了當?shù)赜脩舻膶嵉靥皆L筆記——有人曬出了香山的第一場雪，有攝影愛好者分享了延慶的雪景構(gòu)圖。這種基于真實體驗的內(nèi)容集成，是小紅書社區(qū)建立起的壁壘。

而且回答實時性的問題，也是很多AI搜索所不具備的能力。

以秘塔搜索和Kimi為例，在詢問某一日的內(nèi)容時，只能回答粗略的時間段，信息往往滯后。

此外，由于小紅書的 UGC 內(nèi)容是文字、圖片、視頻甚至評論互動組成的，這也要求 AI 對這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更全面的理解能力。例如下雪問題中，下雪地點是用戶在評論區(qū)提到，并未在正文或是標題中提到。這個能力也讓點點搜索的結(jié)果更加可信。

如果當用戶搜索"哪家火鍋不踩雷"時，點點可以不只讀取正文，還分析評論區(qū)的反饋。即便一家網(wǎng)紅店的主筆記好評如潮，如果近期評論區(qū)頻繁出現(xiàn)"排隊太久"、"服務(wù)變差"等負面反饋，AI也能及時提醒用戶注意這些變化，那就神了。

當然，多模態(tài)理解能力不僅出現(xiàn)在對搜索結(jié)果的理解上，也包括對用戶輸入（ query） 的理解。目前點點已支持語音和圖片輸入提問。例如，我們上傳了一張這樣的照片，點點很明顯能夠理解，這是一只邊牧，地上有一些不規(guī)則的紙片。

對此，點點理解到這只狗可能造成了破壞，并主動引導(dǎo)用戶探討如何避免寵物亂咬東西行為。這種"看圖說話"的能力，讓搜索過程更接近自然對話。

哪里不會，“點”哪里

同時，點點的"探索功能"的設(shè)計，也開辟了AI搜索的一種新的交互方式。

點點沒有照搬傳統(tǒng)搜索引擎的問答模式，而是采用了"哪里不會點哪里"的引導(dǎo)式交互，不需要新一輪的語音或文字輸入，通過點擊答案中的關(guān)鍵詞，降低二次提問的門檻，以傻瓜式操作來延展搜索。

不過這些功能看起來強大，但還存在明顯的大模型幻覺，比如我們在詢問他通州保藏園附近有什么打卡的地點時，他給出的圖文信息都不在園區(qū)內(nèi)，只是格式看起來很工整正確。更有甚者也會出現(xiàn)胡亂聯(lián)想，被用戶吐槽一番。

不可否認的是，過去這一年，小紅書做了非常多的AI搜索產(chǎn)品，從達芬奇，到搜搜薯，再到點點，可以看到小紅書的謹慎和迷茫。每一次迭代都在嘗試回答同一個問題:新的交互方式和老的用戶習(xí)慣如何結(jié)合?

是按照排序?qū)μ觾?nèi)容整理，還是對過去搜索效率的進一步優(yōu)化?是通過多輪對話，增加AI的思考，來優(yōu)化質(zhì)量，還是盡可能中立地呈現(xiàn)用戶內(nèi)容?在這些問題上，小紅書經(jīng)歷了多次反復(fù)。

以內(nèi)嵌于主站的AI助手達芬奇為例，通過Agent的形式，與用戶進行多輪對話，幫助用戶搜索信息總結(jié)信息;而搜搜薯，沒有專門的流量入口，相當于一個搜后總結(jié)，在優(yōu)化用戶體驗上的效果上比較邊緣。

而點點階段，更像是搜搜薯和達芬奇的一種結(jié)合。

路徑上，點點大概率和搜搜薯一樣是對搜后內(nèi)容的總結(jié)，即使用傳統(tǒng)搜索搜到相應(yīng)內(nèi)容，由AI理解數(shù)個鏈接，總結(jié)出完整的答案。我們以同樣的問題詢問點點和進行傳統(tǒng)搜索，發(fā)現(xiàn)AI的答案來源，基本都是原本搜索的前置位。

交互上，點點和達芬奇一樣是chatbot形式，但多輪對話的能力有限;而且點點既有獨立App，也有主站搜索入口，可以說是既想借助主站流量，又擔心AI功能影響主站體驗。

這些產(chǎn)品層面的搖擺必然影響到組織架構(gòu)和資源分配。

當然，不斷地換馬甲，這種反復(fù)和搖擺雖然讓用戶感到摸不到頭腦，但在產(chǎn)品發(fā)展的最早期，不停的探索總比按兵不動更有可能。

AI搜索和社區(qū)屬性，再次上演“相愛相殺”

我們發(fā)現(xiàn)，有了UGC實時內(nèi)容的點點，可用性明顯比互聯(lián)網(wǎng)同質(zhì)化內(nèi)容下的其他產(chǎn)品更強。

這背后引申出的問題是，AI搜索究竟需要像Perplexity那樣以瀏覽器為載體，還是小紅書這樣以內(nèi)容平臺為載體?

搜索的價值一方面在于信源本身的質(zhì)量，另一方面在于如何發(fā)揮這些內(nèi)容的價值。相比Perplexity這類通用型AI搜索們，小紅書沉淀了大量垂直領(lǐng)域的生活類UGC內(nèi)容，是其做AI搜索的最大優(yōu)勢，特別是小紅書平臺內(nèi)本身就存在海量的真實需求和使用場景，據(jù)媒體報道最新數(shù)據(jù)，小紅書的日均搜索量在2024年第四季度已接近6億次，較2023年年中的3億次實現(xiàn)翻倍增長。

從美妝穿搭到旅游攻略，從美食探店到家居改造，這些內(nèi)容不是簡單的產(chǎn)品介紹或服務(wù)描述，而是用戶真實的使用體驗和場景化的解決方案。比如一個”上海周末遛娃"的筆記，可能包含天氣建議、交通路線、適合的餐廳、活動安排，甚至應(yīng)急預(yù)案。這種場景化、體驗式的內(nèi)容，是傳統(tǒng)搜索引擎難以沉淀的。

這些也是Perplexity們一直眼饞的能力，強如Perplexity，也依然要不停面對自己對搜索引擎API的依賴，面對內(nèi)容同質(zhì)化的根本問題。

所以當小紅書做AI搜索時，大多會覺得這是理所應(yīng)當?shù)囊粋€動作。因為它積累下來的能力基本都是可以為AI搜索所用的獨家能力。

更重要的是，不依賴搜索廣告的小紅書也并沒有傳統(tǒng)搜索引擎的商業(yè)化顧慮——不存在一旦發(fā)展AI搜索，就相當于揮刀砍自己的現(xiàn)象。

但小紅書的AI搜索，也有著自己的問題。

從技術(shù)層面上，和其他AI搜索不同，守著用戶和數(shù)據(jù)寶藏的小紅書需要思考如何發(fā)揮這些內(nèi)容的價值，特別是理解大量的非結(jié)構(gòu)化的長尾化的細碎的內(nèi)容。

目前，我們打開點點搜索的內(nèi)容來源可以看到，信源內(nèi)容基本和直接在小紅書進行傳統(tǒng)搜索的結(jié)果一樣，相當于AI幫用戶進行了傳統(tǒng)的搜索，并閱讀了數(shù)個鏈接，給出總結(jié)結(jié)論。這顯然并沒有完全釋放出小紅書UGC長尾內(nèi)容的價值，更多是對小紅書原本的搜索方式的一種延伸。

從社區(qū)屬性來看，習(xí)慣了真實用戶反饋的小紅薯們，很難接受AI搜索的格式化和不確定性，已經(jīng)有不少沖突的聲音出現(xiàn)了:有用戶認為這種智能化的總結(jié)，讓用戶的個人經(jīng)驗在其中隱身了，損害了社交平臺最重要的真實感，大而籠統(tǒng)，反而失去了說服力。

此外，當用戶習(xí)慣了AI的快速回答，是否還愿意沉浸式瀏覽筆記，是否會導(dǎo)致用戶對真實帖子的互動下降，從而降低用戶原先帖子的數(shù)據(jù)價值，從而沖擊到內(nèi)容社區(qū)本身呢?

在AI化這件事兒上，小紅書很有可能要再度經(jīng)歷類似“社區(qū)和商業(yè)化難平衡”的難關(guān)。

為了避免往事重演，小紅書需要確定兩者的優(yōu)先級，是社區(qū)更重要，AI 搜索只是一個服務(wù)于社區(qū)的優(yōu)化用戶體驗的小功能，還是 AI 搜索的未來更大，小紅書社區(qū)的用戶基礎(chǔ)可以作為一張打開搜索新世界、重構(gòu)流量場的門票。

目前來看小紅書推出的幾個AI搜索產(chǎn)品都還是在一個未完成體的狀態(tài)，接下來估計還有更多的“點點”出現(xiàn)。

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