AI 기술의 급속한 발전에 따라 정보를 얻는 핵심 도구인 검색 엔진도 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 그러나 대부분의 기존 AI 검색 엔진은 "답변 찾기"라는 단일 시나리오에 중점을 두고 있으며, 이는 기존 검색 엔진의 사용 습관과 크게 다릅니다. 이 기사에서는 키워드를 기반으로 질문 생성, 요청 유형 구별 및 적절한 프레젠테이션 방법 제공, 요약 사전 읽기 및 관련 없는 콘텐츠 차단, 아이디어 출처의 역 추적 및 검증을 포함하여 AI 시대 검색 엔진의 기능적 특성에 대해 설명합니다.

검색 엔진을 사용할 때 일반적으로 세 가지 상황으로 나눌 수 있습니다.

먼저 답을 찾으십시오.

마이클 조던은 몇 년도에 태어났습니까? 이 질문에 대한 정답은 하나입니다. 메시의 커리어 최고 목표는? 이것에 대한 하나의 대답은 없을 수도 있지만 가장 인기 있는 몇 가지 대답이 분명히 있습니다.

두 번째는 자원을 찾는 것입니다.

가장 일반적으로 불법 복제 영화나 소설을 찾습니다. 또는 상장 회사의 공식 웹 사이트의 투자자 섹션을 찾으면 사용자가 다운로드할 수 있는 특정 URL 또는 파일 세트를 찾을 수 있습니다.

세 번째는 영감을 찾는 것입니다.

머스크가 굉장히 영향력 있는 사람이라고 들었는데 그에 대해 잘 모르니까 찾아봤어요. 내가 뭘 찾고 있는지는 정확히 모르겠지만, 그의 개인적인 소개일 수도 있고, 여자 스타와의 로맨틱한 역사일 수도 있고, 그의 TV 토크쇼 중 하나일 수도 있다 - 어쨌든, 나는 그 과정에서 내가 무엇을 찾고 있는지 알게 될 것이다.

모든 검색 엔진 사용 기록은 위의 세 가지 시나리오 중 하나로 분류할 수 있음을 기억하십니까?

그런 다음 AI가 등장하면 Perplexity든 ChatGPT의 검색 기능이든 AI 검색 엔진의 배너 아래에 있는 모든 제품이 기본적으로 답을 찾는 첫 번째 사용 사례에 초점을 맞추고 있음을 알게 될 것입니다.

질문을 하면 답을 줍니다. 답변은 너무 심층적이어서 학술 논문 분량의 보고서를 읽어야 할 수 있지만 궁극적으로 답을 찾아야 합니다.

그런 다음 우리는 곧 이러한 검색 엔진과 우리가 사용하는 검색 엔진 사이에 많은 차이점이 있음을 발견했습니다.

• 기존 검색 엔진은 키워드를 입력으로 사용하지만 이러한 AI는 완전한 질문을 할 수 있도록 하는 경향이 있습니다.
• 기존 검색 엔진은 링크 주소와 콘텐츠 요약을 반환하며 이러한 AI는 요약하는 결론만 제공하는 경향이 있습니다.
• 전통적인 검색 엔진은 쓸모없는 쓰레기를 쉽게 찾을 수 있고 AI는 그렇지 못하지만 AI는 눈을 뜨고 말도 안 되는 것을 만들어낼 것입니다.

요컨대, 그들은 또한 검색 엔진이라고 주장하지만 사용하는 것은 완전히 다른 것입니다.

그 결과, 현재까지 그들 중 누구도 전통적인 검색 엔진을 대체할 수 없었거나 심지어 그 가능성을 증명하지 못했습니다.

그렇다면 AI 시대에 기존 검색 엔진의 사용 습관에 완벽하게 적응하고 기존 검색 엔진보다 더 효율적으로 사용자의 요구를 충족할 수 있는 이른바 AI 검색 엔진은 어떤 모습이어야 할까요?

다음 기능이 필수라고 생각합니다.

첫째, 키워드 입력을 기반으로 질문을 생성하는 기능입니다

대부분의 사용자는 기존 검색 엔진의 키워드 기반 사용에 익숙하며, 정확한 질문을 제공하기 위해 언어를 구성하도록 하는 것은 그 자체로 높은 진입 장벽입니다. 더 나은 접근 방식은 사용자가 여전히 키워드로 질문하고 검색 엔진은 여러 차례의 상호 작용을 통해 키워드를 점차적으로 특정 질문으로 변환하는 것입니다(사용자는 에세이 질문이 아닌 객관식 질문을 해야 합니다). 예를 들어:

사용자 입력: 요르단

검색 엔진:

나는 당신이 알고 싶어 할 것 같아요 :

1. 마이클 조던은 누구인가?

2. 조던은 선수 생활에서 어떤 영예를 얻었습니까?

3. 요르단은 최근 무엇을 하고 있는가?

4. 조던 스니커즈는 미국 농구 슈퍼스타와 관련이 있나요?

5. 기타

가장 일반적인 질문은 AI에 의해 생성된 다음 사용자는 이 목록에서 알고 싶은 질문을 클릭하도록 요청받고 한 라운드가 실패하면 키워드를 기반으로 질문을 생성하는 프로세스인 두세 라운드로 나뉩니다. (이런 점에서 챗GPT의 심층 조사 기능은 상대적으로 우수하며, 사용자의 요구 사항 중 불특정 부분에 대해 적극적으로 질문할 것입니다.)

둘째, 다양한 요청 유형을 구별하고 적절한 프레젠테이션을 제공합니다

앞서 언급했듯이 검색 엔진에는 답변 찾기, 리소스 찾기, 영감 찾기의 세 가지 일반적인 사용 시나리오가 있습니다. AI 검색 엔진은 사용자가 현재 어떤 시나리오에 있는지 구별하고 결과를 표시하는 해당 방법을 제공할 수 있어야 합니다.

사용자가 답을 찾고 있다면 이를 제시하는 이상적인 방법은 먼저 명확한 답변/결론(Jordan의 개인 소개)을 제공한 다음 이러한 결론을 뒷받침하는 콘텐츠 출처/참조 주소(Baidu Encyclopedia, Wiki, NBA 공식 웹사이트 등)를 제공하는 것입니다....... ), 그리고 신뢰성 순으로;

사용자가 리소스를 찾고 있는 경우 URL을 표시하는 이상적인 방법은 특정 기준에 따라 URL을 범주로 나눈 다음 범주로 사용자에게 제공하는 것입니다. 예를 들어, 무료 소설 웹 사이트를 검색하면 검색 엔진은 포괄적 인 범주를 그룹, 불멸의 수련 판타지 그룹, 도시 생활을 그룹으로 나눌 수 있습니다...... 가장 인기 있는 TOP10는 각 그룹에서 주어지며 이는 매우 편리합니다.

사용자가 영감을 찾고 있다면 AI 검색 엔진은 사용자를 위해 마인드 맵 스타일과 유사한 것을 생성한 다음 모든 관련 콘텐츠를 마인드 가이드의 특정 위치에 채울 수 있습니다...... 진지한 학업 경력을 찾고 있든 매력적인 가십을 찾고 있든 상관없이 한 눈에 대상을 찾을 수 있으며 정보의 미로에서 헤매지 않을 것입니다......

요컨대, 사용자의 사용 시나리오와 콘텐츠의 특성에 따라 고정된 디스플레이 템플릿을 고수하는 것보다 어떤 종류의 프레젠테이션을 사용하고 싶은지 결정할 수 있습니다.

셋째, 사용자를 대신하여 관련 없는 콘텐츠를 미리 읽고, 요약하고, 차단할 수 있는 기능

실제로 AI가 대상 URL을 빠르게 살펴보고 현재 문제와 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 찾은 다음 스팸 대상 페이지를 차단하도록 하는 것입니다.

전통적인 검색 엔진은 본질적으로 검색 결과를 정렬하기 위해 PR 값을 기반으로 하여 다양한 SEO가 활용할 수 있는 기회를 제공하지만 AI 시대에는 컴퓨팅 능력의 이점에 의존하여 찾은 20 페이지를 전체적으로 읽고, 0 마찰 트래픽을 걷어낸 다음 실체가 없는 0으로 가득 찬 광고를 삭제한 다음 현재 콘텐츠와 상대적으로 작은 관계가 있는 광고를 제거한 다음 현재 결과와 실제로 관련이 있는 몇 페이지만 남기고 최상의 읽기 경험은 기본적으로 조수에게 허용하는 것과 같습니다. 비서가 사전에 검색 결과를 다시 확인할 수 있도록 도와드립니다.

물론, 작업의 이 부분, 현재의 전통적인 검색 엔진도 하고 있으며 일부는 좋은 결과를 달성하기도 했지만 모든 반환 결과를 다루는 정도에는 도달하지 못했지만 실제로 가장 완벽한 상황은 반환된 각 검색 결과 페이지에 대해 있어야 하며 그 안의 모든 링크는 AI에 의해 사전 확인됩니다.

넷째, 모든 의견의 출처를 역추적하고 확인할 수 있는 능력

우리 모두는 AI가 환각을 생성하기 쉽다는 것을 알고 있으므로 많은 AI 대규모 언어 모델이 이와 관련하여 지원을 제공했지만 (직접 사용하십시오. 주괴가 더 잘함) 항상 몇 가지 제한 사항이 있지만 가장 이상적인 경우에는 검색 엔진 반환 결과에서 단어 줄을 선택하여이 관점 / 관점을 역 추적 할 수 있습니다. 이 진술의 가장 빠른 출처가 어디에 있는지 살펴보면 검색 엔진도 콘텐츠의 신뢰성을 높이기 위해 더 중요하고 중요한 장소(예: Yuanbao 및 ChatGPT)의 출처에 대한 참조 링크를 첨부하는 데 앞장설 것입니다.

사실 위에서 나열한 4가지 기능 지원은 그 자체로 그다지 새로운 것이 아니며 일부 AI 제품은 그 중 한두 가지에서 잘 작동하는 경우가 많지만 동시에 4가지 모두에서 잘 작동하는 제품을 본 적이 없으며 이러한 제품은 기존 검색 엔진의 사용자 습관에 따라 개발 및 커스터마이징되지 않는 경우가 많습니다.

AI 제조업체가 진정으로 기존 검색 엔진을 대체하고 이 유혹적인 케이크를 먹고 싶다면 그들이 해야 할 일은 차세대 AI 기술을 사용하여 원래 검색 엔진의 경험과 효율성을 최적화하여 사용자가 원래 사용 습관을 변경하지 않고도 이전보다 훨씬 더 나은 사용자 경험을 얻을 수 있도록 하여 사용자가 자신의 제품으로 이동하도록 유도하는 것입니다. 사용자가 수년에 걸쳐 개발한 습관을 바꾸기를 기대하는 희망 사항보다는, 논리가 더 AI, 더 발전되고 더 ......하더라도 모든 사람이 새로운 제품 논리에 적응하도록 강요합니다

그러나 결국 비즈니스로서 사용자에게 서비스를 제공해야 하며 사용자가 귀하에게 적응하도록 내버려 두지 않아야 합니다. 이 진실은 오늘날의 AI 시대에도 여전히 유효합니다.