文 | alter
兩年多前，Gmail 的創建者之一 Paul Buchheit 在社交媒體上寫道：" 谷歌可能只需要一兩年時間就會被徹底顛覆，AI 將會消滅搜索引擎的結果頁面。"
時間驗證了 Paul Buchheit 的論斷，焦點卻是在中國市場。
過去一個多月里，百度、夸克、微博、知乎、小紅書等平臺陸續接入 DeepSeek，和大模型的深度思考能力融合，重新定義了內容的呈現方式和用戶搜索習慣，悄然開啟了一場 " 深度搜索 " 戰事。
本期內容將圍繞日常生活中經常遇到的一些問題，包括健康、數碼、美妝、游戲和最新事件，對 DeepSeek R1（聯網搜索）、百度 AI 搜索、夸克、微博智搜、知乎直答、小紅書孵化的 AI 搜索應用 " 點點 " 進行橫向對比，測試下 " 深度搜索 " 能力哪家強？
需要說明的是，由于 " 思考過程 " 比較長，截圖僅展示最終答案。假如對結果的真實性存疑，可自行測試。
第一題：兒童換季過敏有哪些特別注意事項？
因為家里的寶寶是易過敏體質，就把很多家長正在頭疼的問題作為測試的第一道題，用來驗證內容的權威性和可信度。
先說結論：六個產品都達到了及格線，都提到了常見的過敏原，過敏的主要癥狀，日常護理需要注意的事項等等。原先需要查看幾十篇文章或視頻的知識點，現在只需要等待幾十秒的時間。
第二題：電腦的內存條是越多越好嗎
這是一個很多人選配電腦時都會糾結的事，看起來比較專業，其實里面留了一個坑，用來測試不同 AI 搜索的用戶友好性。
單從準確性上看，六個產品沒有拉開明顯差距，均考慮到了不同的使用場景，兼容性和穩定性，很多用戶選購內存條時可能陷入的誤區。比知識本身更重要的是，用戶在提問時想要的答案是什么呢？
其中微博智搜和 " 點點 " 都在答案中引用了專業數碼博主的科普視頻。
不同的是，微博智搜在排版上將視頻作為了答案的一部分，契合了小白群體的需求，譬如可以直接點擊觀看視頻，通俗易懂地學習相關知識點。" 點點 " 則將視頻放在最后，僅作為延伸了解。
第三題：含玻色因和視黃醇的護膚品能一起使用嗎？
前面兩個問題中，平臺的博主和 UGC 內容在很大程度上左右了輸出內容，于是我們找來了一個和美妝相關的問題。
結果和我們預料中的一樣。因為時尚美妝是內容營銷的 " 重災區 "，AI 搜索能否處理營銷味兒比較重的內容，給出一份客觀的答案呢？
百度和夸克 " 終于扳回了一局 "，盡管內容中出現了珀萊雅逆時光瓶、珀萊雅黑繃帶等扎眼的產品名，整體上依然比較客觀，自動過濾到了一些 " 軟植入 "，且成分介紹、注意事項、使用建議等都相對準確。
第四題：《王者榮耀》最新版本里最適合上分的打野英雄是誰？
如果說前面幾道題都有相對確切的答案，我們找了到比較主觀的題目，比如對《王者榮耀》里打野英雄的排序。
預料之中的，我們看到了六個不同版本的答案，不僅提到的英雄不同，同一英雄的排名也不同。為了盡可能客觀，我們仔細查看了思考過程和來源，看看哪個 AI 在 " 實事求是 "，哪個 AI 在 " 弄虛作假 "。
有意思的是，DeepSeek R1、百度、夸克均采用了 T0、T0.5、T1 的分類方法，滿滿的專業評測范兒，只是英雄的排序全然不同。
在 " 思考過程 " 中可以看到，都注意了 " 網頁 " 的發布時間，并提出查看 " 過去三個月的內容 "，答案里仍采用了大量 2023 年乃至 2018 年的內容，DeepSeek R1 被網友詬病的 " 幻覺 " 問題，總算是 " 暴露 " 了。
第五題：平價的蜜雪冰城擁有塌房豁免權嗎？
既然 " 時間線 " 成了某些深度搜索的短板，不妨進一步測試下——能否準確回答或梳理過去一周內發生的焦點事件？
起因是 315 晚會對蜜雪冰城門店使用隔夜檸檬片的報道，在輿論端卻出現了反差，不同于對 " 滬上阿姨 " 的口誅筆伐，網友們再一次 " 寬恕 " 了蜜雪冰城，衍生出了 " 塌房豁免權 " 的說法，吸引不少自媒體進行解讀。
恰恰是這個問題的答案，讓我們對 " 深度搜索 " 有了更深刻的認知，絕非是一場同質化的競賽，而是內容差異化的較量。
DeepSeek R1、夸克和百度主要參考的是新聞報道和自媒體文章，答案里的措辭有所不同，但有著相似的邏輯。同時也意味著，缺少 UGC 內容的情感和真實體驗，很難拉開實質性的差距。
寫在最后
由于時間關系，我們只測試了 5 道問題。
單就推理速度而言，百度、夸克位于第一梯隊，無形中印證了百度和阿里的技術硬實力，點點和知乎直答處于第二梯隊，微博智搜的思考速度稍慢了一些，用時和 DeepSeek R1 不相上下。
對于搜索的結果，暫時無法對幾個深度搜索平臺的優劣做出確定性的結論，但不乏一些值得關注洞察：
1、大模型的深度思考能力決定了體驗的下限，但內容決定了體驗的上限。
無論是百度、夸克，還是微博、小紅書、知乎，接入的都是 DeepSeek R1 滿血版，在底層的技術能力上實現了對齊，最大的差異其實在于各個平臺所擁有的內容資源。
比如微博以前的搜索體驗差強人意，直接原因就是基于關鍵詞的搜索技術，導致來自權威媒體、行業大 V 的優質內容 " 沉沒 "。接入 DeepSeek R1 后，原本零散、碎片化的優質信息，被高效整合成清晰、邏輯性強且具備參考價值的搜索結果，在用戶體驗上有了極大改善。
2、深度搜索不只是 " 找信息 "，而是 " 找真實、權威、有可信度的信息 "。
大模型本身 " 沒有價值觀 "，影響輸出結果的是數據，社交平臺上的 UGC 內容也就成了一把雙刃劍：可能讓答案更有 " 人情味兒 "，也可能 " 污染 " 生成內容的準確性。
就像小紅書里的美妝廣告，搜索結果中不可避免地夾雜了太多的營銷信息。并非沒有 " 避險方案 "，比如在特定領域調整 UGC 內容的權重，以外部可信內容為主，UGC 內容為輔；或者像微博那樣引入權威媒體和垂直領域的專業博主，用大量權威、可信的內容避免信息失真。
3、深度搜索的體驗是不可逆的，將帶來更加有效的商業變現路徑。
俞軍老師提出過一個著名的體驗公式，即用戶體驗 =（新體驗 - 舊體驗）- 遷移成本。鑒于深度搜索相較于傳統搜索的跨時代優勢，用戶體驗在很大程度上是不可逆的。
新范式必然會帶來新的機會。以內容付費為例，用戶更愿意為高權威、高可信的內容付費，微博、小紅書、知乎等社交類平臺，或許可以在醫療、法律、財經咨詢等垂直領域，構建信任型內容付費場景，通過搜索結果在專家和用戶間建立信任的紐帶，激勵專家持續生產優質內容。
做一個總結的話：傳統搜索的時代結束了，而我們正站在新時代的大門前，搜索不再是簡單的信息檢索，而是基于理解和洞察的信息重組與再創造，屬于內容平臺的下一個春天來了。
