红股网 AI 搜索会快速掏空传统广告？
也可能出现一种红股网，传统搜索和 AI 搜索并存的状态
谷歌最新财报出来了：
二季度，Alphabet 总营收 964 亿美元，比去年多了 14%。其中搜索和其他业务，赚了 541 亿，也涨了 12%。
没错，搜索是最能赚钱的老大。但有意思的是，另一组数据看起来更惊人：
谷歌在搜索里加的 AI 功能（AI Overviews），到二季度已经有20 亿人用过。它推的「对话式搜索模式」，在美国和印度的月活也破1 亿。
换句话说，表面上收入还在涨，背后的使用习惯，正在悄悄改写。
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要知道，过去二十多年，搜索逻辑几乎没动过：你在框里敲个问题，Google 给你一排蓝色链接，你点进去，网站拿流量，广告商花钱买关键词，这是互联网最稳定的赚钱公式。
但 AI 搜索，正在把这套逻辑推翻。
你现在搜点什么，它直接生成答案，还能顺手帮你总结、对比，最后甩给你一个现成的结论。
对用户来说，当然舒服：省时间，更直观。可对网站、广告商就完全不是这么回事了。
AI 搜索正在切断那条原本良性循环的链路：搜索、流量、广告、变现；一旦点击减少，网站没了流量，就不会再花钱买关键词，广告链条就会被掏空。
这并非危言耸听。
2024 年，Perplexity 的月活跃用户突破2,000 万，它的回答模式几乎没有传统链接，直接把内容重组给用户；微软 Bing 的 AI 答案区，在推出一年后，已经能覆盖四分之一的搜索量。
种种数据都说明，用户的习惯正在加速转向「不用点链接」。
为什么传统广告模式会被 AI 搜索颠覆？
因为传统搜索广告靠 CPC（点击付费），用户点进网页，广告展示，广告主为点击买单。这套逻辑支撑了 Google 的大部分收入。
放眼全球，搜索广告市场 2024 年规模大约 2050 亿美元，Google 一家就吃下了 56%。
可 AI 搜索直接在结果页生成答案，用户根本没必要再点进网站；对广告来说，这意味着曝光骤减、点击下滑，关键词竞价逻辑被动摇，更关键的是，用户习惯也在悄悄改变。
要么嵌进答案的推荐，要么以对话选项的形式出现。
对广告商来说，这是机遇与风险并存，机会在于转化率可能更高，广告更贴近用户需求；风险在于 CPC 时代可能走到尽头，广告模式必须彻底重建。
那么，AI 搜索会带来怎样的新模式？
智远认为：如果说传统搜索靠 CPC（点击付费），那 AI 搜索更可能走向 CPS（成交付费）。
想象一下，你在 Google 搜"三亚三日游怎么玩？" 过去会得到十几个旅游网站的链接，自行点进去找攻略；现在，AI 会直接生成完整行程，顺手推荐机票套餐。一旦你下单，广告主就为成交付费。
这种转变已经有了雏形。
Google 在部分市场测试过在 AI 答案里嵌入「赞助推荐」；Perplexity 在探索会员制的同时红股网，也尝试与航司、电商合作，做 CPS 实验。
Statista 预测，2025 年全球电商广告市场将超过1500 亿美元，而这正是最适合跑通 CPS 的场景。
所以，这里有两个关键变化：
广告位：从网页的蓝色链接，变成 AI 答案里的推荐
计费方式：从点击付费，变成成交付费
对广告主来说，这更划算：钱直接买结果；对平台来说，一旦跑通，广告价值甚至可能比 CPC 更高。
可以见得，未来 AI 搜索正把广告模式推向「交易导向」：从卖流量，变成卖成交。
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如果真走到这一步，对传统搜索厂商来说，几乎没有退路。CPC 养活了他们二十多年，是最稳的现金牛；一旦点击量下滑，这套模式，只能被迫走向衰落。
问题在于，新模式还没跑通。
CPS 听起来很美，但要形成规模，要广告主适应，要交易闭环，要解决算力和成本问题，对 Google 来说，这等于在最赚钱的地方动刀。
更现实的是，AI 搜索本身成本也高：生成式 AI 每一次推理都在烧算力。
2025 年，Alphabet 将全年资本支出从去年的750 亿美元提高到850 亿美元，主要投向数据中心和 AI 芯片。这意味着，收入端面临下滑风险，支出端却在快速上升。
所以，这是一次危险的自我革命，搜索巨头必须主动「求变」，否则就会被新的竞争者分食市场份额。
另外，一种全新的搜索形态正在出现：AI 助理。
国外有 ChatGPT、Gemini，这类产品最早靠会员制收费。未来会不会直接在生成结果里插广告？没人能准确预测。
国内同样如此。字节的「豆包」、腾讯的「元宝」都在用 AI 助理重塑搜索体验，可能先走会员，也可能尝试广告，甚至探索全新模式。
但终点只有一个：找到下一代搜索的商业模式。
那么，未来的搜索和广告，会是什么样？
智远观察认为：搜索会越来越像一个「能干活的助理」；你抛出一个模糊需求，它先帮你把问题说清楚，再给出几个可执行方案，最后直接把事办了。
订票、预约、下单、比价、退款，甚至和商家聊一轮，信息获取、方案生成、动作执行，会被揉进同一段对话里。用户不再需要在十几个网页之间来回切换。
昨天我在淘宝买东西时，发现上线了一个新功能「AI 万能搜」。
我输入「M4 笔记本怎么选」，它先帮我拆分维度：配置、屏幕、续航，再结合市场价格和补贴信息，最后给出一个决策建议。
换句话说，它已经在辅助我"做选择"，这是典型的 agent 形态。
归根到底，商业的本质是提升交易效率。在这种形态下，搜索对话里会冒出新的「组件」。
类似「动作卡片」：比如「一键订这家」「约明天下午三点」「发我邮件比价单」。它们看起来像功能红股网，其实是新的商业入口。
搜索的收入结构也会更像电商：一部分来自成交分成和服务佣金，一部分来自高意图场景的溢价曝光，再加上会员订阅、企业席位费，以及插件 / 应用市场的分发抽成。
顺带一提，国内也不止电商在动手。
昨天，通义 APP 上线了「知识库」功能，一口气覆盖教育、法律、金融等五大垂直领域。
为什么要做知识库？因为只有先把领域里的知识打底，AI 才有更靠谱的语料。
前段时间夸克能做医疗大模型，本质也是同一条路：先把医疗知识库搭起来，再清洗，再结合专家知识训练。这样才能让 AI 在专业场景里真正落地。
所以，垂直知识库 + AI，本质是一个闭环。只要数据持续积累、更新，它们会越来越像一个个垂类 AI 助理。
这不是遥远的未来。Gartner 预测，到 2027 年，超过 50% 的搜索流量将通过 AI 助理完成，这意味着搜索入口的形态正在被改写。
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还有，智远认为，供给侧也会被重排。什么是供给侧？
就是提供内容、商品和服务的一方：网站、商家、机构，甚至个人创作者。
过去的逻辑把内容做出来，等用户搜索点进来；点击就是流量，流量就是生意。
在 AI 搜索里，这种方式很低效。供给侧必须学会，把内容、服务、价格、库存、资质等信息做成结构化数据，让 AI 助理能直接调用。
谁能被读懂、被调度，谁就能出现在答案里，甚至实现一键下单、一键预约。
举个例子：
过去餐馆把菜单挂在自己的网站上，或者交给点评、外卖平台收录，等用户点进来才看到。
未来，如果能把「菜单、价格、实时库存、可预约时间、评分」等数据开放给 AI 助理，用户问「今晚静安区哪里能订到日料」时，助理就能直接推荐并完成下单。
换句话说，未来 SEO，是「把服务做成机器能读懂的数据接口」。
不仅供给侧要重排，衡量与归因也要重写。
过去，多轮对话里，用户意图是渐进的：从想去三亚，到带孩子、预算两万、这周末出发。哪一刻算触发？哪一步算转化？谁该拿到功劳？
这会催生新的「意图级」「会话级」归因模型。
广告投放也会从"关键词"转向"意图包 × 人群画像 × 任务阶段"的组合，优化目标不再是点击，而是完成率、复购率、客单价、售后成本。
打个比方：
过去广告归因像踢足球，谁最后把球踢进门，功劳就是谁的。AI 搜索的多轮对话更像篮球：有人抢球，有人传球、挡拆，最后才有人投篮。光看投篮的人，不足以解释整场配合。
广告也是一样。用户的购买意图是慢慢形成的：
一开始有人帮他问清楚需求，中间有人提供比较，最后才有人推动下单。真正要看的，是链条里谁在什么时候起了关键作用。
生活里的例子更直观：
你要买一台相机。第一步，你问"入门相机怎么选"，AI 给出维度：画质、重量、价位。第二步，你再问"适合旅行的轻便款"，AI 推荐几款机型。第三步，你问"哪家电商最便宜"，AI 给你比价。最后，你选择一家有补贴的店铺下单。
这条决策链路下，不能只把"最后那次点击"算作广告贡献，前面几次"帮你梳理需求、筛选选项"同样重要。
所以，未来广告衡量必须换思路：看整个会话里，用户是不是一步步走向完成。
广告投放的目标，也会从 CTR 转向更贴近生意的指标：有没有完成购买？复购率高不高？客单价有没有提升？售后成本是不是更低？
一句话总结：过去广告优化的是"点没点"，以后要优化的是"事儿办没办成"。这，才是真正会动到广告命根子的地方。
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只看到供给侧和归因模型还不够。AI 搜索要想真正落地成主流，还面临更深的挑战：基础设施是否需要更换？行业是否会分化？监管红线是否要重划？
什么是基础设施？在搜索里，支撑搜索引擎运行的底层系统。
传统搜索依靠的是「索引 + 检索」：先抓取网页内容建好索引库，用户输入关键词时，在库里匹配，再给出十几个蓝色链接。这套逻辑高效、省钱，几十年来几乎没有变化。
AI 搜索更像现场写作文。每一次推理都要消耗算力，需要新的基础设施支撑：
更强的算力集群
更智能的模型调度系统
更复杂的缓存机制
边缘推理网络
简单说，把几十年来「便宜、快、稳定」的路网，换成一套「昂贵、实时、灵活」的新引擎。
这背后最大的现实问题是：钱。传统搜索一次查询成本可能只有几分钱，而生成式 AI 一次请求要几毛甚至几块。规模一上来，差距就是指数级。
等 AI 搜索基座成型后，不同行业的分化也会越来越明显。
电商场景里，AI 搜索更可能像一个"代购助手"；本地生活里，它更像一个"贴身管家"。
而在医疗、法律这些高风险场景里，AI 搜索可能会演变成"专业版"，只对接合规、权威的数据源，监管要求也会更严格。
换句话说，过去一个「大盘子」的搜索市场，很可能被切割成多个深水区；对平台来说，「一个入口吃天下」的黄金时代，可能要被迭代了。
但问题是：这一切会很快到来吗？我的判断是：
技术上，很快能实现，商业上未必会那么快。原因很简单：一旦涉及到既得利益，平台不会急着推翻旧模式。
有一个词叫「锁死趋势」。什么意思？大家都心知肚明是正确的方向，但从商业角度来说，谁都不愿意太快往前冲，因为背后意味着巨大利益重新分配。
所以，AI 搜索的未来，是一场长期的拉扯：技术在前面拉，商业、利益在后面拽。最终会走向哪里，还要看谁先迈出那关键的一步。
也可能出现一种：传统搜索和 AI 搜索并存的状态红股网。
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