小紅書新做的這個AI搜索，有Perplexity們都眼饞的能力

頭圖由豆包生成 提示詞：放大鏡，搜索框，立體感，搜索框上寫著：”search”

作者｜summer郵箱｜huangxiaoyi@pingwest.com

翻開這本「小紅書」，哪裡不會「點」哪裡。

這可不是學習機，而是小紅書最近正在內測的一款AI搜索產品「點點」。打開小紅書的搜索框，有用戶已經可以在下拉的關聯搜索話題中，看到一個帶著「點點」小尾巴的入口，點擊就可以進入AI搜索對話界面。在這個界面，你可以隨意提問，還隨意點擊AI給到的答案，哪裡不懂點哪裡，獲取進一步信息。

一家專注於內容的社區企業，最終發展成了「遇事不決小紅書」，甚至一度成為了傳統搜索的挑戰者。當AI搜索成了潮流，最時尚的小紅書自然也不會放過。

這已經不是小紅書第一次試水AI搜索了。整個2024年，從達芬奇Agent開始，到搜搜薯，再到如今的點點，佔據的入口和路徑都不相同。

準確地說，點點是從去年8月開始陸續內測的，且上線了APP和微信小程序模式。起初，它以非官方身份低調運營，默默發佈內容、積累用戶，有小紅書博主爆料，點點幾次找他投放推廣，但他並不知道這是官方。

而後經過9月、10月的一系列推廣，直到12月才「正式」披上了小紅書官方的外衣。12月底，點點剛公佈了「出門在外問點點」的營銷推廣計劃，可見小紅書的重視程度。

和此前的小紅書AI產品不同，點點產品完整度和定位都更加清晰且獲得了內部更大的營銷資源支持。

這個姍姍來遲的AI搜索產品點點，能否在小紅書的高價值內容土壤下，做一個更大的搜索夢？

實時整合UGC信源，連評論都能抓到？

矽星人上手實測了一番，發現點點搜索確實有點東西。

首先在定位上，點點反常地避開了商品種草這個小紅書基本盤，而是主打「出門在外問點點”」，以生活搜索助手的角色解決用戶旅遊攻略、生活常識等場景。

種草意味著篩選和比較，對AI的理解分析能力要求更高，而生活場景下，更重要的是真實的信息以及全面的考量。舉個例子，我們先問了一個拍照打卡類的問題，「在哪裡可以用手機拍攝到故宮的完整俯視圖」。結果點點給到了一份非常完整的攻略，包括具體位置「景山公園的萬春亭」，並提到拍攝時間、設備參數、人群情況，以及前往公園的交通方式、路線，很可靠了。

但當我們詢問點點「油性皮膚怎麼買美白產品」後，點點只能給到非常片面的數個產品推薦及理由，反而沒有答案來源中的一篇用戶帖子全面，起碼帖子裡有清晰的美白思路、產品搭配、使用方法的詳細科普。

測試當天剛好北京局部下雪了，由於太過「局部」，看到雪的小夥伴和沒有看到的，彷彿在經歷兩個世界。於是，我們詢問「北京到底今天哪裡下雪了」，點點不僅快速確定了北五環、延慶、香山等地，還配上了新鮮的用戶實拍影片，日期理解非常準確。

這個看似簡單的回答，卻體現了點點三個核心特點：以UGC內容為信源、信息實時性、具備評論理解能力。

當點點回答北京降雪問題時，它並非簡單調用天氣數據，而是整合了當地用戶的實地探訪筆記——有人曬出了香山的第一場雪，有攝影愛好者分享了延慶的雪景構圖。這種基於真實體驗的內容集成，是小紅書社區建立起的壁壘。

而且回答實時性的問題，也是很多AI搜索所不具備的能力。

以秘塔搜索和Kimi為例，在詢問某一日的內容時，只能回答粗略的時間段，信息往往滯後。

此外，由於小紅書的 UGC 內容是文字、圖片、影片甚至評論互動組成的，這也要求 AI 對這些非結構化數據更全面的理解能力。例如下雪問題中，下雪地點是用戶在評論區提到，並未在正文或是標題中提到。這個能力也讓點點搜索的結果更加可信。

如果當用戶搜索”哪家火鍋不踩雷”時，點點可以不只讀取正文，還分析評論區的反饋。即便一家網紅店的主筆記好評如潮，如果近期評論區頻繁出現”排隊太久”、”服務變差”等負面反饋，AI也能及時提醒用戶注意這些變化，那就神了。

當然，多模態理解能力不僅出現在對搜索結果的理解上，也包括對用戶輸入（ query） 的理解。目前點點已支持語音和圖片輸入提問。例如，我們上傳了一張這樣的照片，點點很明顯能夠理解，這是一隻邊牧，地上有一些不規則的紙片。

對此，點點理解到這隻狗可能造成了破壞，並主動引導用戶探討如何避免寵物亂咬東西行為。這種”看圖說話”的能力，讓搜索過程更接近自然對話。

哪裡不會，「點」哪裡

同時，點點的”探索功能”的設計，也開闢了AI搜索的一種新的交互方式。

不過這些功能看起來強大，但還存在明顯的大模型幻覺，比如我們在詢問他通州保藏園附近有什麼打卡的地點時，他給出的圖文信息都不在園區內，只是格式看起來很工整正確。更有甚者也會出現胡亂聯想，被用戶「抽水」一番。

不可否認的是，過去這一年，小紅書做了非常多的AI搜索產品，從達芬奇，到搜搜薯，再到點點，可以看到小紅書的謹慎和迷茫。每一次迭代都在嘗試回答同一個問題：新的交互方式和老的用戶習慣如何結合？

是按照排序對帖子內容整理，還是對過去搜索效率的進一步優化？是通過多輪對話，增加AI的思考，來優化質量，還是儘可能中立地呈現用戶內容？在這些問題上，小紅書經歷了多次反復。

以內嵌於主站的AI助手達芬奇為例，通過Agent的形式，與用戶進行多輪對話，幫助用戶搜索信息總結信息；而搜搜薯，沒有專門的流量入口，相當於一個搜後總結，在優化用戶體驗上的效果上比較邊緣。

而點點階段，更像是搜搜薯和達芬奇的一種結合。

路徑上，點點大概率和搜搜薯一樣是對搜後內容的總結，即使用傳統搜索搜到相應內容，由AI理解數個鏈接，總結出完整的答案。我們以同樣的問題詢問點點和進行傳統搜索，發現AI的答案來源，基本都是原本搜索的前置位。

交互上，點點和達芬奇一樣是chatbot形式，但多輪對話的能力有限；而且點點既有獨立App，也有主站搜索入口，可以說是既想借助主站流量，又擔心AI功能影響主站體驗。

這些產品層面的搖擺必然影響到組織架構和資源分配。

當然，不斷地換馬甲，這種反復和搖擺雖然讓用戶感到摸不到頭腦，但在產品發展的最早期，不停的探索總比按兵不動更有可能。

AI搜索和社區屬性，再次上演「相愛相殺」

我們發現，有了UGC實時內容的點點，可用性明顯比互聯網同質化內容下的其他產品更強。

這背後引申出的問題是，AI搜索究竟需要像Perplexity那樣以瀏覽器為載體，還是小紅書這樣以內容平台為載體？

搜索的價值一方面在於信源本身的質量，另一方面在於如何發揮這些內容的價值。相比Perplexity這類通用型AI搜索們，小紅書沉澱了大量垂直領域的生活類UGC內容，是其做AI搜索的最大優勢，特別是小紅書平台內本身就存在海量的真實需求和使用場景，據媒體報導最新數據，小紅書的日均搜索量在2024年第四季度已接近6億次，較2023年年中的3億次實現翻倍增長。

從美妝穿搭到旅遊攻略，從美食探店到家居改造，這些內容不是簡單的產品介紹或服務描述，而是用戶真實的使用體驗和場景化的解決方案。比如一個」上海週末遛娃”的筆記，可能包含天氣建議、交通路線、適合的餐廳、活動安排，甚至應急預案。這種場景化、體驗式的內容，是傳統搜索引擎難以沉澱的。

這些也是Perplexity們一直眼饞的能力，強如Perplexity，也依然要不停面對自己對搜索引擎API的依賴，面對內容同質化的根本問題。

所以當小紅書做AI搜索時，大多會覺得這是理所應當的一個動作。因為它積累下來的能力基本都是可以為AI搜索所用的獨家能力。

更重要的是，不依賴搜索廣告的小紅書也並沒有傳統搜索引擎的商業化顧慮——不存在一旦發展AI搜索，就相當於揮刀砍自己的現象。

但小紅書的AI搜索，也有著自己的問題。

從技術層面上，和其他AI搜索不同，守著用戶和數據寶藏的小紅書需要思考如何發揮這些內容的價值，特別是理解大量的非結構化的長尾化的細碎的內容。

目前，我們打開點點搜索的內容來源可以看到，信源內容基本和直接在小紅書進行傳統搜索的結果一樣，相當於AI幫用戶進行了傳統的搜索，並閱讀了數個鏈接，給出總結結論。這顯然並沒有完全釋放出小紅書UGC長尾內容的價值，更多是對小紅書原本的搜索方式的一種延伸。

從社區屬性來看，習慣了真實用戶反饋的小紅薯們，很難接受AI搜索的格式化和不確定性，已經有不少衝突的聲音出現了：有用戶認為這種智能化的總結，讓用戶的個人經驗在其中隱身了，損害了社交平台最重要的真實感，大而籠統，反而失去了說服力。

此外，當用戶習慣了AI的快速回答，是否還願意沉浸式瀏覽筆記，是否會導致用戶對真實帖子的互動下降，從而降低用戶原先帖子的數據價值，從而衝擊到內容社區本身呢？

在AI化這件事情上，小紅書很有可能要再度經歷類似「社區和商業化難平衡」的難關。

為了避免往事重演，小紅書需要確定兩者的優先級，是社區更重要，AI 搜索只是一個服務於社區的優化用戶體驗的小功能，還是 AI 搜索的未來更大，小紅書社區的用戶基礎可以作為一張打開搜索新世界、重構流量場的門票。

目前來看小紅書推出的幾個AI搜索產品都還是在一個未完成體的狀態，接下來估計還有更多的「點點」出現。