小红书 “点点” 的 AI 搜索突围战: 接入 DeepSeek-R1 能否撬动搜索市场?

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小红书 “点点” 的 AI 搜索突围战: 接入 DeepSeek-R1 能否撬动搜索市场?

在 AI 技术浪潮下,小红书也加速了在人工智能领域的布局。近期,小红书旗下独立的 AI 搜索 App “点点” 推出了 “深度思考” 功能。据行业媒体报道,该功能背后大概率是由国内 AI 创业公司 DeepSeek (深度求索) 提供的 DeepSeek-R1 开源模型驱动。

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在微信、抖音等超级 App 纷纷通过 “站内 AI 搜索” 构建内容闭环生态的背景下,小红书选择与 DeepSeek-R1 合作,无疑是希望 在短期内迅速补齐自身在技术和用户体验上的短板 。 借助外部 AI 模型的强大能力, “点点” 得以快速进入 AI 搜索赛道,并争取到关键的市场份额。 然而,从长远发展来看,这更像是一场 “借力发展” 与 “自主创新” 之间的平衡策略。

“点点” App 的战略意图: 为何小红书需要独立的 AI 搜索产品?

小红书为何要推出独立的 AI 搜索应用? “点点” 接入 DeepSeek-R1 后,搜索能力获得了哪些提升? 用户实际使用体验如何? 与市面上通用的明星 AI 搜索产品相比, “点点” 又有哪些差异化的优势? “点点” 真的能支撑起小红书在 AI 搜索领域的野心吗? 带着这些疑问,我们以用户常用的高频搜索场景为出发点,对 “点点” App 进行了一次全面的评测。

“点点” 的核心搜索体验: 生活场景化搜索是亮点

作为对小红书 “你的生活指南” Slogan 的延续, “点点” 的定位是 “生活场景类搜索” 。 这款 App 主要通过聚合和分析小红书平台上的海量笔记内容,为用户提供图文并茂的搜索结果,满足用户在生活服务和消费决策场景下的信息需求。

与内置于小红书 App 内的 “达芬奇” 、 “搜搜薯” 以及 “问点点” 等功能不同, “点点” 以独立 App 和微信小程序的形式对外提供服务。 自 2024 年 8 月上线以来, “点点” 在 AppStore 的下载量已达到 20 万次。

值得注意的是,小红书此前也曾推出过 AI 搜索功能 “达芬奇” 。 最初, “达芬奇” 也能够针对用户提出的问题,搜索小红书站内内容,生成 AI 总结,并推荐相关笔记。 但从目前的情况来看, “达芬奇” 似乎已经被小红书放弃。 不仅 “达芬奇” 的小红书官方账号已经停止更新,而且该功能也无法有效响应用户整合站内笔记、生成 AI 总结和辅助内容创作的需求。 当被问及与 “点点” 的区别时, “达芬奇” 的回答颇为耐人寻味, “点点负责搞定搜索,我来陪你聊聊天。”

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达芬奇 2024 年 9 月问答效果
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达芬奇 2025 年 2 月问答效果
与 “达芬奇” 和 “搜搜薯” 相比,小红书明显加大了对 “点点” App 的推广力度。 不少小红书用户都曾在信息流中刷到过 “点点” 的广告。 其核心卖点主要围绕 “深度思考技术 + 小红书生活数据库” , 从出行游玩攻略、健康常识、孕期百科等具体的场景化需求切入,直接展示 “点点” AI 搜索的核心价值。

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接下来,我们将深入体验接入 DeepSeek-R1 模型后, “点点” App 的实际搜索效果。

打开 “点点” App 首页,可以看到一些场景化的预设问题,涵盖了吃喝玩乐、避坑指南、出行游玩攻略、极速吃瓜、解忧树洞等多个生活领域。

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授权地理定位后,用户可以直接点击首页的 “附近吃喝玩乐灵感” 入口,或者在搜索框中输入问题,快速获得本地化的搜索结果。

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从搜索结果的呈现形式来看, “点点” 的 “深度思考” 模式与 DeepSeek-R1 模型自身的体验非常相似,都会向用户展示 AI 的思考过程。 而 “点点” 在搜索体验上的实质性提升主要体现在两个方面: 搜索意图识别理解能力 노래로 응답 多轮对话能力 .

对于较为复杂或细化的搜索请求,例如 “适合拍照且宠物友好的上海咖啡馆” , “点点” 能够更准确地理解用户的搜索意图。 同时, “点点” 还支持中英文混合的多语言搜索,例如 “适合 date 的上海 bistro 推荐” 等。 (“date” 在英文中是 “约会” 的意思, “bistro” 指的是小餐馆, 这种中英文混用的表达方式在上海的年轻人中非常流行)

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“点点” 还支持基于上下文的连贯交互式搜索。 例如,在搜索完餐厅信息后,用户可以连续追问 “人均多少?” 、 “停车方便吗?” 、 “附近 citywalk 路线” 等等。

搜索结果中,带有虚线的关键词是可交互的,用户点击后即可跳转至 “你可能想问” 和相关搜索页面,方便用户进一步探索感兴趣的内容。

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不过,我们注意到, “点点” 相关搜索页面的笔记排序是基于语义关联性,而非点赞量。 这意味着 “点点” 更侧重于为用户提供信息的相关性和深度,而不是单纯追求热门内容。

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在旅行规划场景中, “点点” 在小红书 App 内的推广主打 “ ‘计划型人格’ 用户出门神器” (原文为 “P 人出门神器”, 此处为了更易理解, 修改为 “ ‘计划型人格’ 用户出门神器”)。 这一定位与 “点点” 整合碎片化个人经验,生成图文并茂的结构化攻略的能力相契合。

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例如,当我们输入 “西班牙 7 日游攻略” 时, “点点” 给出的结果涵盖了景点攻略、门票价格、拍照机位、美食推荐、交通出行建议、穿搭建议、预算参考和防盗提示等诸多细节。 搜索结果的用词和语言风格也比较 “小红书化” , 贴近平台用户日常的表达习惯。

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让 “点点” 推荐适合混合型油性皮肤的洁面产品,其结果也较为全面和客观,既推荐了高端品牌,也兼顾了平价产品。 对于有选择困难症的用户来说, “点点” 给出的推荐能够大大缩短决策时间。

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在查询餐厅信息时, “点点” 会同时呈现餐厅的实拍图片、价格区间和特色菜品等信息,帮助用户快速了解餐厅的基本情况。

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然而, “点点” 的部分搜索结果仍然不可避免地存在模型幻觉 (AI 生成内容与事实不符) 、机械搬运小红书内容的问题。 此外, “点点” 在多模态 (例如, 图像和视频理解) 能力方面还有待提升。

一些用户认为,既然 “点点” 搜索的内容都来源于小红书笔记,那么完全可以将 “点点” 的功能集成到小红书 App 的搜索界面中,没有必要单独开发一个独立的 App。 对此,有用户分享了自己的使用感受, 认为自己在小红书 App 内搜索内容时, 很容易被 App 内的其他内容分散注意力,导致搜索效率降低。 而一个纯粹的搜索 App 可以帮助用户更加专注于搜索本身,提高效率。

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这两种观点实际上体现了两种不同的用户心智模式:

  • 工具型心智 : 当用户使用 “点点” 进行搜索时,通常带有明确的 “解决问题” 的目标,对搜索效率有更高的要求。
  • 社区型心智 : 用户在小红书 App 内搜索时, 常常带有 “逛” 的心理预期, 更倾向于接受甚至享受信息发散的过程, 在浏览各种内容的过程中发现新的灵感和兴趣。

总的来说, “点点” 的 AI 搜索优势更适合需要快速决策的场景, 通过结构化的答案,帮助用户快速筛选信息, 缩短决策时间 .

而 在小红书 App 内进行搜索,则更侧重于利用平台 用户生成内容 (UGC) 的多元视角和感性描述 。 例如,当用户的朋友提议周末去愚园路 citywalk (城市漫步) , 顺便找一家咖啡馆坐坐时, 通过浏览小红书 App 双列信息流的图片来获取攻略显然更加直观和高效。

除了用户心智的差异外, 独立 App 和微信小程序也能够通过应用商店等渠道触达非小红书用户,扩大用户群体。

此外,独立的 App 可以建立独立的技术架构和 A/B 测试体系,方便技术团队进行技术试错和快速迭代。 如果将 AI 搜索功能集成在小红书 App 内, 可能会拖慢迭代速度。 值得一提的是,就在评测的昨天,小红书正式关闭了 App 内的 “问点点” 入口,并表示将对其进行能力升级。

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然而,小红书的用户使用习惯和用户迁移成本也是不容忽视的因素。 独立产品需要用户额外下载 App 或跳转到小程序,操作路径的延长可能会导致 “点点” 的使用率低于预期。

从 “生活方式社区” 到 “生活决策入口” : 小红书的 AI 搜索野心

在 2024 年 E+ 轮融资后,小红书的估值达到了 170 亿美元。 而 AI 搜索是小红书 “技术驱动增长” 战略叙事中的关键一环。

这背后有一组令人瞩目的数据支撑: QuestMobile 数据显示, 2024 年第四季度,小红书的日均搜索量接近 6 亿次, 几乎追平了传统搜索巨头百度搜索量 (约 10 亿次) 的一半。 更重要的是, 小红书搜索用户中, 72% 的搜索行为与消费决策强相关 (例如,餐饮、美妆、旅游等领域) 。

庞大的生活类用户生成内容 (UGC) 数据和用户在搜索时表现出的消费决策心智,是小红书布局 AI 搜索的核心优势。 然而, AI 搜索赛道已经挤满了实力强劲的竞争者。

这其中既包括百度、360 等传统搜索巨头, 也包括 Perplexity AI秘塔 AI 、 面向开发者的代码型搜索工具 Devv AI 等 AI 原生企业, 还包括微信、抖音、知乎等非搜索产品。 此外, 大多数生成式 AI 对话助手, 例如 ChatGPT 、 DeepSeek 、 Kimi 、 豆包等, 也都内嵌了 AI 搜索和深度思考功能。

尽管小红书自 2023 年就成立了 大模型团队, 并推出了 “小地瓜” 系列模型以及 AI 绘画工具 “Trik” 、 镜构、 聊天助手 “达芬奇” 等多个 AI 功能, 但与行业领先者相比, 小红书在 AI 技术实力和整体布局方面仍然显得相对单薄。

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当底层的 AI 能力逐渐被通用模型所覆盖, 应用层必须创造新的价值维度。 正如秘塔科技 CEO 闵可锐所指出的, “原来你能做到的事情, 现在能够直接被比如说 R1 的推理能力所覆盖掉, 那么你就需要在其之上寻找新的可能性。” 而目前来看, 小红书尚未在 “生活化搜索” 场景中建立起不可替代的功能壁垒。

但换个角度来看,如果小红书能够成功抓住 “生活决策” 这个尚未被完全占领的市场高地, 这家公司或许真的有机会改写搜索市场的竞争格局。

毕竟,当年轻人在深夜对着手机, 纠结 “到底该选哪款精华液” 时, 他们需要的可能不仅仅是一个更智能的搜索引擎, 而是一个更懂护肤品成分、更会分析肤质测评、 还能结合互联网上 “电子闺蜜们” 使用体验的 “数字闺蜜” 。 而这, 恰恰是小红书最擅长的领域, 也是 “点点” App 未来可能发展的方向。

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