本文來自微信公衆号：王智遠，作者：王智遠，題圖來自：AI 生成
使用 AI 搜索時，我注意到一個問題：
不同 AI 搜索産品給出的答案數量參差不齊，有的比較簡單，一兩句話總結；有的比較複雜，結構化呈現 5~6 條，沒一個能用的。
這讓我好奇，AI 搜索結果，到底展示多少條合适？要不要結構化？多少條是人們接受的？帶着問題，我進行了測試和調研。
先說結論：最滿意 Kimi.AI 和知乎直答。爲什麽呢？
測試部分，我問 Kimi 探索版，AI 搜索應該顯示幾條内容？它搜索 39 個網頁後，給出的結論隻有 5 句話，即：
搜狗搜索每頁顯示 10 條結果，最多可以設置爲 100 條；百度搜索可以提供 10 條、20 條或 50 條内容，數量取決于用戶選擇。
必應則說自己有置頂框，會展示 AI 總結和相關鏈接。perplexity 隻呈現五六條結果；360 AI 是通過答案再提供 20 到 30 條信源鏈接。
從 Kimi 的回答結果看，搜狗、百度的結論是基于傳統搜索引擎，而必應、perplexity、360 可能是基于 AI 的。
帶着問題，我又問了騰訊的 ima.copilot，這是一個筆記軟件，能搜索所有公衆号内容；我說：AI 搜索應該顯示幾條内容？
它提到結果呈現方式取決于搜索目的、用戶需求、内容類型和 AI 算法性能；百度一般顯示 10 條結果，最多 100 條；Google 可以在 10 到 100 條之間顯示，根據用戶需求決定。
不過，它的答案的确很繁瑣，結構化了還很長，以上都是我幫它優化後的。
接着，我測試了知乎知答。答案很簡單，隻有 4 句話：
AI 搜索内容不固定，由算法根據用戶最有價值、最相關的結果決定；搜索引擎的目标是提供最相關的結果，數量從幾條到幾十條不等，同時考慮用戶體驗和多樣性。
比如：谷歌搜索可能顯示 10 條結果，并提供下一頁鏈接以浏覽更多内容；AI 搜索工具會挑選最重要、最合适的内容，關鍵在于質量而不是數量（這個例子是知乎直答答案中的）。
然後，我測試了文心一言，它給出 5 條結構化内容。
不同的是，它比較模棱兩可；它說，答案數量取決于用戶需求、搜索上下文、設備和界面、算法與性能以及用戶體驗，并且會根據這些因素動态調整。
微信的 AI 搜索自然也不能放過，它的 AI 在 " 搜一搜 " 裏，相對隐蔽。我測試了幾個問題，發現微信搜一搜的 AI 生成式答案相對簡單直接。
我搜索 " 王智遠是誰 " 時，結果顯示王智遠是個多才多藝的人，有多種身份，包括一級建造師、藝人和商業創作者，每個身份都有進一步的 5 點介紹。
綜上認爲，Kimi 的答案結構化，且簡潔有力；知乎知答則更爲直接，沒有列出具體條數，但直接給出了答案；相比之下，文心一言的回答與問題的相關性較弱，微信搜一搜則更注重直接陳述。
對比不難看出，AI 搜索給出的答案，大緻分爲兩類：
一，簡潔明确的；問題和答案匹配，不拖泥帶水，二，切題詳實的，AI 會圍繞答案展開很多讨論；這些讨論看似正确，實際上隻有一部分對用戶有幫助。
爲什麽會這樣？帶着好奇，我詢問了身邊兩位技術朋友：他們說，可以從問題理解、技術邏輯和使用體驗三個角度來看。
首先，使用 AI 搜索，不能指望它像人類一樣理解我們。
聊天時，我能知道你的過去、經驗和外貌，但 AI 做不到。AI 更像一個 " 缸中之腦 "（Brain in a Vat）。這個概念有點奇怪，就像一個人的大腦被放在裝滿營養液的缸裏，通過電腦來操縱，讓它感覺像人腦一樣。
實際上，AI 的模型像大腦，外部信息像營養液，我們給 AI 一個問題，它會在各種知識庫中搜索，然後整合信息找到答案。
因此，它對問題的理解是基于大量數據做出的平衡，平衡什麽呢？就是那些被大量點擊的，或者相對準确的信息，有些模型爲了準确性，自然會選擇呈現多一些内容。
其次，從技術角度來看，當你輸入一個問題後，AI 會捕捉這個問題，利用搜索引擎，比如 Google，或者一些第三方服務來尋找答案。
AI 會用一種叫 embedding 的技術來處理搜索結果，這個技術就像給結果排序和分類，讓它們更容易管理；最後，AI 會使用 RAG 技術，從衆多網頁中挑選出與你問題相關的信息，再通過一個大型模型整合這些信息，最終給出答案。
很多 AI 搜索産品不會自己建立搜索引擎，因爲成本太高了，爬取 5000 萬個網頁可能需要花費一兩百萬人民币，而且爬取的内容還需要進行安全檢查。
現在大型搜索引擎擁有的網頁數量是以千億計的，這是多年積累的結果，從時間和金錢來，一般創業者難以承擔。
所以，AI 搜索找到網頁内容後，會把它們按照段落、句子切成小塊，這樣處理更方便，那麽，很自然地如果問題很長，答案可能也會很詳細；如果問題很短，或者一個詞有多個解釋，它也可能給出很多相關的信息。
這就像找東西，一個詞能引出很多相關内容。
朋友還說，針對一個問題，AI 給的答案比較豐富，也取決于生成式（generative）和交互式（interactive）。
什麽意思呢？
AI 搜索系統本質上是一個問答系統，它的答案和傳統檢索方式有很大區别。
傳統檢索隻是把相關網頁展示出來，而生成式可能返回一個文檔或一組鏈接，這樣用戶可以直接獲取所有信息，不用再從多個來源中篩選總結。
這種技術有創造性，因爲它要理解你的語料後，再給出答案。所以，雖然有些内容可能我們不需要，但這些多餘的内容能增強人與 AI 的互動性。
比如說：
你問 " 如何提升工作效率？"，AI 可能會先給你一個常見的幾條建議，比如設定清晰目标、合理分配時間等。
但它還可能進一步提到一些新工具或方法，類似于 " 你可以嘗試使用時間管理工具，如 Notion 或 Todoist，它們能幫助你更好地安排任務 "；這樣，你會因爲這些額外的信息對某個工具産生興趣，從而進行下一次的搜索。
問題是：我們真需要那麽多答案嗎？我從體驗角度做了樣本測試。
有些人說：用 AI 搜索時，喜歡先看到結論，再看過程，這樣能讓他們更快地找到想要的信息。
雖然 AI 能提供很多長文本，但并不是每個人都想要，就像一個知識淵博的人能講很多，但并不是所有内容我們都感興趣一樣。
你要不明白，就想象一下，在工作中，如果領導問你事情辦得怎麽樣，你先說一大堆過程，最後才說沒辦成，領導肯定不高興，相反，先告訴領導結果，再詳細說過程，這樣更好。
但也有人覺得，AI 搜索顯示的内容越多越好，因爲這樣可以學到更多知識，提高找信息的效率。
比如：我問一個問題，可能還沒完全想清楚，如果 AI 能展示很多内容，有些反而會激發我的好奇心，這種好奇心再次引導我探索更多不同的解決方法。
然而，實際情況是這樣嗎？
雖然曆史上沒有人專門研究 AI 搜索結果，但我查了一些關于傳統搜索引擎的用戶調研。
到了 2024 年，谷歌搜索的用戶調研顯示，排名第一的鏈接點擊率高達 39.8%，第二名是 18.7%，後面的點擊率會越來越低。這說明用戶更關注搜索結果頁面靠前的鏈接，越往下，關注度就越低 [ 1 ] 。
統計數據還顯示，75% 的用戶從不浏覽搜索結果第一頁之外的内容，隻有 0.78% 的用戶會點擊谷歌第二頁的結果。
而那些直接顯示答案的精選摘要（Featured Snippets），在 2018 年初的出現頻率約爲 12%，到 2020 年初增長到了約 16% [ 2 ] ；這意味着在搜索頁面上，直接展示答案可能減少了用戶對更多搜索結果頁面的需求。
換言之，用戶願意直接獲取答案，不想浏覽無關信息。
我也讀了谷歌核心工程師瑪麗莎 · 梅耶（Marissa Mayer）的一些用戶調研。她說：
很多用戶告訴她，他們希望每頁能看到盡可能多的結果，20 個不夠，25 個也不行，最好是 30 個；但當她觀察用戶的實際行爲時，發現了一個不同的趨勢：用戶其實更喜歡每頁顯示較少的結果。
當搜索結果數量在 10 到 20 之間時，用戶的點擊率會急劇下降。當每頁顯示 25 個結果時，點擊率下降得更多，而當每頁顯示 30 個結果時，情況最爲糟糕。
最後，梅耶決定每頁顯示 10 個搜索結果，這個決定也被谷歌一直沿用至今。
所以，這個結論是：用戶在 AI 搜索時，往往隻關注一個屏幕内的内容；如果這一屏的前面就能完整呈現結論，他們就能獲取所需要的結果，而後面的内容，對他們來說，可能就沒那麽相關了。
問題是，爲什麽人們說的話和實際行爲不一緻呢？我們總說想看到更多内容，但當 AI 搜索結果真的呈現大量内容時，卻不願意花時間去看？
經過長期使用 AI 搜索，我找到了答案：速度。很多人沒有意識到，大量搜索結果會幹擾我們的認知，影響體驗。
舉個例子：
我嘗試了 Kimi 和天工 AI 的探索版，當我問它們一個心理學研究的問題時，一個給了簡短有力的答案，并适當引導我去網頁查看更多。
另一個卻給了很多内容，要我先浏覽再點擊鏈接查看；相比之下，後者讓我感到選擇困難，甚至覺得大腦負擔加重，而前者的信息，讓我獲取得更直接、更方便。
紮克伯格在 Facebook 早期發展時，也遇到過類似情況。
當 Facebook 從哈佛擴展到耶魯和哥倫比亞大學時，學生們一開始表示懷疑，甚至有些嘲諷，盡管他們抱怨，但沒人真正删除信息或停止使用，反而使用頻率增加了。
紮克伯格得出結論：" 人們并不擅長預測自己對新事物的反應。"Facebook 的成功證明，用戶可能對新事物持懷疑态度，但最終會喜歡成爲其中的一部分。
很少有人能清楚表達自己的真實需求，尤其是在面對未知的新事物時，語言可能會騙人，但行動不會，因爲行動的代價比語言更大。
在産品開發中，我們常聽到一句話：" 不要聽别人說什麽，要看他們做什麽。" 這句話同樣适用于 AI 産品，用戶可能會說他們想要更多功能或選項，但他們的行爲表明，很多人更喜歡簡單快捷的解決方案。
所以，有兩個結論：
一，AI 搜索一開始不要展示太多内容，搜索引擎應該先直接給出答案，然後，逐步引導用戶探索，這樣更合适。
二，AI 越專業，答案越簡潔，長文本能力應該用在解釋過程上，而不是直接給答案。
你認爲是不是這樣？AI 搜索後，你期望看到幾條結論？
研究參考：
1.WSR 團隊 . ( 2024 ) . 30+ GOOGLE 搜索引擎統計數據和趨勢 [ 2024 年更新 ] .
2. 谷歌洞察 . ( 2024， March 8 ) . 用戶搜索行爲分析 .
本文來自微信公衆号：王智遠，作者：王智遠
