AI 驱动的搜索：你需要知道的一切 [2025]

到 2027 年，人工智能 (AI) 驱动的搜索预计将成为美国 9000 万用户的主要搜索方式。

这是因为它将机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 结合起来，通过解码上下文、意图和语义含义，而不是依赖精确的关键词匹配，提供更快、更智能、更相关的结果。

这能为您带来什么？更高的准确性、更高的转化率和更流畅的用户体验。然而，您可能需要考虑实施复杂性和资源成本等缺点。

与传统搜索不同，它能处理对话式或模糊查询，学习用户习惯，并提供语义精确性、个性化和容错能力。例如 Meilisearch、Perplexity、Microsoft Copilot、You.com 和 Brave Search。

您是否正在考虑实施 AI 驱动的搜索？请为基础设施、扩展和优化成本做好预算。此外，衡量其用户参与度和转化率的有效性，并通过灵活和可扩展的解决方案实现未来保障。

什么是 AI 驱动的搜索？

AI 驱动的搜索利用机器学习和自然语言处理技术，使搜索引擎更智能、更快、更直观。通过将自然语言处理、机器学习和深度学习整合到搜索活动中，AI 驱动的搜索使用户能够从传统的关键词优化结果转向更相关、更适合的输出。

除了用户输入的内容，它还会考虑用户习惯、过往搜索和符合上下文的背景，以提供全面的结果。因此，持续学习并优化搜索结果是 AI 驱动搜索的标志。

随着 AI 不断突破可能性的界限，搜索技术正以惊人的速度发展。为了真正发挥其潜力，我们需要更深入地了解这些系统的工作原理，以及它们如何帮助我们构建更好、更快、更直观的体验。

AI 驱动的搜索如何运作？

AI 驱动的搜索通过应用机器学习和自然语言处理技术来理解查询背后的意图、上下文和背景，这也被称为语义搜索。然后，利用过滤器（包括位置和人口统计数据）和高级算法，生成与查询最接近的匹配结果。

机器学习、自然语言处理和向量搜索（在多维空间中映射单词、短语和概念）的结合，使得 AI 驱动的搜索引擎能够处理同义词、上下文相关的词语甚至拼写错误。这使得它能够提供最佳的搜索引擎结果页面 (SERP)，就像量身定制的西装一样个性化。

它甚至会记住用户交互，并根据行为、过往搜索和参与模式持续进化，从而在每次搜索中提供更好的结果。

系统处理的数据越多，它就越能更好地预测和显示符合您偏好的结果。想象一下：一位私人裁缝根据您不断变化的健身计划，慢慢调整您的尺码。

了解 AI 驱动搜索的工作原理，为我们认识其在改善用户体验方面的重要作用奠定了基础。

AI 驱动的站内搜索有哪些主要优势？

AI 驱动的站内搜索不仅仅是一个花哨的附加功能——它能彻底改变您的网站。让我们来看看 AI 驱动的智能搜索的一些关键优势，这些优势使其值得您进行转变

1. 提升搜索相关性和准确性

在搜索结果中去芜存菁可能是一项相当繁重的工作。AI 在搜索中的力量简化了这一过程，使 SERP 变得轻松易用。开发者还可以实施防护措施和“人工验证”的数据集，以最大限度地提高精确性和准确性。

例如，在研究领域，像 Elicit 这样的 AI 工具帮助研究人员优化他们的研究兴趣，以确保相关性、影响力和新颖性，从而帮助研究人员完善想法、激发创造力并减轻压力。

2. 更快的信息检索

AI 驱动的搜索通过预测用户查询并自动建议相关结果，显著减少了搜索时间。这包括我们已经在互联网上几乎所有可想象的搜索栏中都喜欢上的自动填充功能。

例如，在实施 Meilisearch 的 AI 驱动搜索后，Bookshop.org 大幅提升了其六百万本图书库存的用户体验，显著加快了搜索速度，并使基于搜索的购买量大幅增加了 43%。

3. 增强个性化

AI 驱动的搜索根据个人用户偏好定制结果，提供比传统 Google 搜索更个性化的搜索体验。

例如，利用 AI 驱动的搜索，Netflix 和 Spotify 等平台根据用户习惯提供高度个性化的推荐。Statista 的一项调查证实了这一优势，超过三分之一的受访者认为 AI 搜索结果比传统搜索引擎更具特异性或更值得信赖。

4. 多模态搜索能力

现代 AI 搜索能够处理图像、语音和文本查询，使搜索交互更加多样化。这使得您在周围世界中的导航变得更加容易，无论是陌生的路标还是需要解码的洗衣标签。

例如，OpenAI 最近开发的神经网络 CLIP 利用互联网上文本和图像的结合力量，为基于手写数字的搜索结果提供了高达 88% 的准确率。

尽管 AI 驱动的站内搜索具有显著优势，但它也并非没有挑战。

AI 驱动搜索的缺点是什么？

了解其潜在缺陷是将 AI 驱动搜索成功整合到您网站的关键。

1. 高昂的开发、实施和维护成本

建立、维持和改进一个 AI 驱动的搜索系统需要大量的技术、基础设施和人才投入，其中大部分成本会转嫁给消费者。

虽然开源解决方案的许可可能免费，但它们可能仍然存在与实施相关的成本。然而，定制解决方案的成本可能从数百美元起步（针对最基本功能），并高达数千美元。

2. 偏颇的结果

AI 搜索引擎依赖高质量数据才能有效运行。结构不良或有偏见的数据可能导致不准确的搜索结果。事实上，Statista 调查的超过 50% 的参与者表示，他们对 AI 做出公正决策的能力几乎没有或完全没有信任。

3. 隐私和安全问题

由于是不断学习和进化的系统，AI 搜索引擎必须处理大量的用户数据。

由于这可能导致用户产生不安和不信任感，因此确保数据隐私和安全至关重要。此外，可能还需要考虑各州特定的立法，例如犹他州于 2024 年颁布的《人工智能与政策法案》。

尽管面临挑战，AI 驱动的搜索仍遥遥领先于传统搜索。

AI 驱动搜索与传统搜索有何不同？

传统搜索依赖于精确的关键词匹配和预定义的排名规则，例如Google 的 EEAT 框架。相比之下，AI 驱动的搜索利用自然语言处理、机器学习和智能算法来理解用户意图、上下文和语义。这带来了更精确、更动态的搜索结果。

想象一下，您搜索“最好的经济型智能手机，带好摄像头”。传统搜索引擎可能会返回包含精确单词“**经济型**”、“**智能手机**”和“**摄像头**”的页面，而未必理解您的意图。

相比之下，给定相同的输入，AI 驱动的搜索引擎将分析查询的上下文，识别出您正在寻找一款*价格实惠且相机质量高*的手机，然后显示最符合您需求的评论、推荐和产品列表。

AI 驱动搜索的卓越之处在于其独特的特性。

新一代 AI 驱动搜索的核心功能是什么？

如前所述，AI 驱动的搜索本身由自然语言处理和机器学习提供支持，以解释类人且对话式的查询。然而，在其系统内部存在更复杂的结构，它们是分层组织的。

AI 驱动搜索由三个关键层组成

存储层

第一层处理信息存储和检索。

向量数据库

向量数据库允许将词语之间复杂的语义和词汇关系存储为多维数值嵌入，从而使搜索系统能够高效地索引和解析数据集。这使得现代基于 AI 的相似性搜索能够在数百万个项目中实现闪电般的速度。

用于全文搜索的多个数据库

虽然并非越多越好，但将多个专业数据库集成到现代搜索系统的架构中，证明在此上下文中，它是更好的。

用于即时搜索建议的前缀数据库、用于快速全文搜索的倒排索引，以及旨在管理拼写错误和变体的专用存储，这些都是完善整个系统的几个组成部分。

能力层

第二层涉及多功能搜索能力，其中最相关的一项会根据需求激活。

全文搜索

全文搜索包括**索引**和**搜索**，当它们结合在一起时，就像一个拥有数百万数据点的文件系统一样高效运作。它提供精确的词法匹配，允许搜索系统容忍模糊和拼写错误的查询，同时支持前缀搜索。

全文搜索的常见用途包括内容管理系统和分别拥有大型知识库及产品目录的电子商务商店。

向量搜索

向量搜索，就像其同名向量数据库一样，将词语的上下文含义作为数值表示进行查找和捕获。这使得即使缺少精确关键词，也能高效准确地检索信息。

想象一下，当您正在寻找*时尚的冬季外套*时，系统却向您推荐了一件*复古羊毛大衣*——这只有通过向量搜索才能实现。

混合搜索

将全文搜索的强大能力与向量搜索的多维语义空间相结合，您将得到混合搜索。作为最强大的搜索能力，混合搜索让用户可以随意提出查询，并仍然获得正确的结果。

应用层

新一代 AI 驱动搜索的第三层，也是最后一层，可以说是真正实现价值的。它使原始搜索能力能够应用于商业平台，从而推动实际的商业价值。

它还将推荐引擎（用于相关项目的动态建议）、理解自然语言查询的语义搜索，以及根据用户行为调整结果的个性化系统结合在一起。

Hugging Face 利用这一层帮助用户找到适合其特定用例的相关 AI 模型。HitPay 则利用它让商家可以遵循其业务规则，并在搜索结果中优先显示某些产品。

让我们看看流行的 AI 驱动搜索引擎是如何实现这些核心功能的。

有哪些常见的 AI 驱动搜索引擎？

许多搜索引擎越来越多地将 AI 整合到其架构中，从而推动智能 SERP。以下是其中最受欢迎的 5 个：

1. Meilisearch

Meilisearch 是一款开源的 AI 驱动搜索引擎，旨在提供闪电般快速、高度相关且可扩展的搜索体验。

它专为开发者打造，提供拼写容错、过滤、排名自定义和用户友好的 API。这些因素使其成为需要灵活搜索功能和高搜索量的企业的首选。

与传统搜索引擎不同，Meilisearch 使用先进的向量搜索、自然语言处理和机器学习来理解上下文和意图，确保用户获得最相关的搜索结果——即使查询存在拼写错误、模糊不清或不完整的情况。

凭借即搜即得、相关性评分和多语言支持等可立即部署的功能，Meilisearch 对于电子商务、SaaS 平台和内容驱动型应用程序尤其有用。

它与各种框架和数据库无缝集成，使企业无需复杂的设置过程即可增强其搜索功能。

Meilisearch 结合了效率、易用性和 AI 驱动的准确性，为企业提供了一种经济实惠而又强大的专有搜索解决方案替代品，使其能够提供高质量、直观的搜索体验。

主要特点

• 完全可定制的语义搜索
• 针对各种框架和语言（包括 React、Laravel、JavaScript 和 LangChain）量身定制的 SDK
• 多模态搜索能力
• 闪电般的搜索速度（响应时间 ≤50 毫秒），即使是高流量应用也不例外
• 多区域支持，实现低延迟和多语言结果

2. Perplexity

也许是最著名的 ChatGPT 替代品，Perplexity 是一款 AI 驱动的搜索引擎，每次搜索都能提供对话式、上下文相关的响应。它利用大型语言模型生成精确且准确的答案并附带引用，使其成为研究和知识发现的理想选择。

它还提供互动式聊天机器人般的问答体验，允许用户优化搜索查询并尽可能地接收相关信息。

主要特点

• 保存并分类搜索结果，以便后续对话
• 全面且经过充分研究的答案，并附有参考资料
• 大部分功能免费提供

3. Microsoft Copilot

Microsoft Copilot 将大型语言模型集成到微软的应用程序套件和企业解决方案中，尤其增强了工作场所的生产力。它能够理解自然语言查询，检索上下文相关的文档，并简化企业工作流程。

在微软 AI 基础设施的支持下，Copilot 简化了数据发现，自动化了重复性任务，并在 Teams、Outlook 和 SharePoint 等微软工具中提供了更智能的搜索体验。它还拥有一个聊天机器人般的界面，用于在这些工具之外进行快速查询。

主要特点

• 与几乎所有微软应用程序集成，提供整体体验
• 生成基于文本和图像的响应
• 直接在文件中回答问题并重构内容

4. You.com

You.com 是首批在其搜索系统中集成生成式 AI 功能的搜索引擎之一。它优先考虑用户隐私，同时提供超个性化的搜索体验。它结合了 AI 驱动的摘要、基于聊天的搜索和多模态能力，允许用户通过文本、图像和代码进行交互。

You.com 拥有可定制的搜索偏好，兼具易用性和对信息发现的控制，同时保持快速、相关且无广告的结果。

主要特点

• 用于定制体验的聊天代理
• 使用实时数据获取准确结果
• 企业级安全，全面无忧

5. Brave Search

Brave Search 是一款极度注重隐私的 AI 搜索引擎，独立于大型科技公司的搜索索引运作。有趣的是，Brave 最受欢迎的产品是 Brave 浏览器，它提供内置 VPN、AI 助手和无与伦比的用户界面。

Brave 提供公正的结果，规避跟踪，并提供 AI 生成的摘要以增强搜索理解。凭借内置的广告拦截、始终开启的安全功能以及以用户为先而非利润至上的体验，Brave Search 是注重隐私的用户的绝佳选择。

主要特点

• 专注于用户数据保护和隐私
• 优先显示相关结果，而非搜索引擎优化后的结果
• 从其独立构建的搜索索引中提供结果

一旦您做出选择，就需要了解如何使用您选定的 AI 驱动搜索引擎。

AI 驱动搜索有哪些实际应用案例？

AI 驱动的搜索通过真正理解用户意图并即时提供正确结果，改变了用户与数字平台的交互方式。

以Bookshop.org为例。在升级到 AI 驱动的搜索后，他们的转化率从 14% 跃升至 20%——搜索到购买的转化率惊人地**增加了 43%**。

关键是什么？AI 处理复杂图书查询并高效浏览其**六百万项库存**的能力，确保用户能准确找到他们想要的东西。

对于 Hugging Face 而言，AI 搜索改变了游戏规则。面对**220,000** **个** **AI** **模型、** **38,000** **个** **数据集**和**60,000** **个** **演示**，可发现性曾是一个挑战。现在，AI 搜索帮助他们的开发者根据**用例、性能和技术规格**而非仅仅关键词来查找相关模型，大大提高了搜索效率。

**HitPay** 将 AI 搜索提升到了一个新的高度，它连接了线上和线下零售。其 AI 驱动的销售点系统允许销售助理**即时查找多个地点**的产品，同时优化其电子商务店面。

结果呢？搜索 API 速度**提高了 50%**，从而带来了更流畅的店内和在线购物体验。

AI 驱动的搜索不仅仅是改善结果，它正在改变整个企业。但是，您如何将实施成本计算在内呢？

如何为 AI 搜索合理地编制预算？

AI 的采用正在迅速增长，预计到 2025 年，企业将把**10% 或更多**的 IT 预算投入到 AI。公司通常会将其 IT 预算的 5-15% 分配给 AI 驱动的搜索，具体取决于公司规模、运营利基市场、数据复杂性和定制需求等因素。

确定 AI 预算分配

规划 AI 搜索预算时，请考虑以下因素：

• **搜索基础设施规模**：更大、更复杂的系统需要更高的投入。
• **数据复杂性和搜索要求**：非结构化或庞大的数据集需要高级 AI 处理。
• **用户群和预期增长**：为不断增长的流量扩展搜索会增加长期成本。
• **现有 AI 专业知识**：内部 AI 知识可减少对第三方的依赖。
• **定制化程度**：现成解决方案和高度定制化 AI 解决方案的定价不同。

成本细分

在您的系统中实施 AI 驱动的搜索时，您必须考虑前期成本和持续成本。前期成本包括**基础设施设置、数据准备和集成**。持续费用涵盖**维护、更新和可扩展性**。

例如，**Bookshop.org 从 Elasticsearch 的转换**涉及对六百万件商品目录的索引和配置，这需要技术、时间和资源投入。

然而，HitPay 通过**从开源 AI 搜索开始**，然后过渡到托管云服务来最大限度地降低成本，在保持可扩展性的同时平衡了成本效率和可靠性。

避免隐性成本

许多企业**低估了扩展费用**。AI 搜索需要：

• **计算能力**，尤其是在训练期间。请考虑云端与本地部署以及成本与性能的权衡。
• **存储**，用于高效处理海量数据。考虑根据不断增长的负载需求升级存储。
• **网络容量**，用于确保实时查询性能。考虑升级您的网络基础设施以处理增加的流量。

投资回报率计算框架

AI 搜索的实施可能带来直接和间接的投资回报。考虑以下关键绩效指标：

• **转化率提升**（例如，Bookshop.org **增长 43%**）
• **运营效率提升**（例如，HitPay **速度提升 50%**）
• 降低支持成本
• 更好的客户留存

AI 搜索提升**用户** **参与度**、**减少** **流失**并**推动 SaaS 业务的长期增长**，使其成为一项明智而高效的投资。

如何衡量 AI 驱动搜索的效率？

确保您的 AI 驱动搜索解决方案发挥其作用的关键在于定义正确的效率指标。

量化实际搜索效率

搜索量和点击率只说明了一部分情况。衡量成功的真正标准在于用户行为和业务影响。

例如，**Bookshop.org 不仅关注搜索量**——他们还追踪**搜索到购买的转化率**。其从 14% 增加到 20% 直接表明收入有所提升。

解读重要的搜索表现

借鉴 HitPay 搜索 API 响应速度提升 50% 的经验，这反过来也改善了店内客户服务和在线购物体验。通过跟踪反映真实用户成功的关键绩效指标 (KPI) 来衡量搜索效率，例如：

• **搜索到转化率**：衡量搜索导致行动的频率（例如，Bookshop.org 提升 43%）。
• **查询优化率**：高比率可能表明用户难以找到他们所需的内容。
• **内容获取时间**：用户找到相关结果的速度越快越好。
• **零结果率**：高比率表明内容缺失或搜索优化不佳。

对于电子商务而言，成功可能意味着**搜索驱动购买带来的更高订单价值**。反之，对于知识库而言，则可能意味着**更快的响应时间**。

警示信号：预示 AI 搜索失败的关键绩效指标

AI 搜索问题通常表现为：

• 搜索尝试后的**高放弃率**。
• 针对难以找到的内容，**支持工单数量不断增加**。
• **用户绕过搜索**，转而使用手动导航。
• 搜索发现内容的**参与度下降**。

当 **Hugging Face 注意到用户跳过搜索**并直接浏览代码库时，这预示着需要**更好的搜索相关性**。监控这些危险信号有助于**防止参与度和收入损失**。

当您的应用程序具备良好的功能平衡时，通常会看到更好的投资回报率。

如何为您的 SaaS 业务选择合适的 AI 搜索功能？

了解您的业务需求和用例是实施最适合解决方案的第一步。

关注业务需求

AI 搜索应该解决真正的用户问题。**Bookshop.org 的成功**来自于优先考虑**语义搜索和容错能力**，确保用户即使输入不完美的查询也能找到图书——从而使**转化率提高了 43%**。

根据用例匹配功能

思考您需要哪些功能以及为什么需要它们。例如：

• **语义搜索**有助于处理大型内容存储库。
  • **Hugging Face 的 AI 搜索**使用户能够找到相关模型，**即使搜索词不完全匹配**。
• **相似性搜索**提升电子商务。
  • **HitPay 将客户与相关产品连接起来**，以增强交叉销售机会。
• **个性化**可以为广泛的用户群体定制结果。
  • **HitPay 允许商家置顶常用产品**，以根据业务需求调整搜索结果。

功能越多 ≠ 搜索越好

添加所有功能并非目标——**与用户需求保持一致才是**。例如，**Hugging Face 优先考虑了可发现性**和用户需求，而不是实现所有可用功能。同样，**Bookshop.org 的成功**来自于完善语义理解和拼写容错，这证明了简洁也能带来巨大成果。

准备好将 AI 搜索集成到您的基础设施中了吗？让我们看看如何做。

实施 AI 驱动搜索的最佳实践是什么？

遵循行业最佳实践，全力实施您的 AI 驱动搜索解决方案。

从小处着手，智能扩展

分阶段方法可以降低风险并确保更好的结果。**HitPay 从内部仪表板搜索开始**，在扩展到客户之前完善其系统，从而使**搜索 API 速度提高了 50%**，同时保持了稳定性。

**Bookshop.org 在全面部署之前，在沙盒环境中测试了其 AI 搜索。**这种谨慎的推出方式使其能够在不影响高峰期性能的情况下进行改进。

关键实施决策

部署 AI 搜索时，请考虑以下事项：

• 根据即时用户需求**优先考虑核心功能**。
• **优化数据索引**，以提高准确性和速度。
• **持续监控**并改进性能。
• **采纳用户反馈**以提高相关性。

**Bookshop.org 授权非开发人员调整排名规则。** 因此，他们确保搜索保持优化，**无需持续的工程投入**——这对于业务敏捷性而言是颠覆性的。

既然您已拥有 AI 驱动的搜索，如何确保其长期可用性？

如何利用 AI 驱动搜索为您的 SaaS 业务保驾护航？

通过扎实的基础和优先考虑适应性，确保您新发现的创新解决方案能够长期运行。

超越 AI 炒作

并非所有 AI 创新都能带来真正的价值。**Hugging Face 在全面采用向量数据库进行语义搜索之前进行了测试**，以确保与业务需求保持一致。关键在于根据影响力而非**趋势**来评估 AI 解决方案。

为长期成功而构建

AI 搜索应该**随您的业务扩展**，而不是将您锁定在僵硬的系统中。**HitPay 从基础搜索发展为多渠道解决方案**，证明了可适应基础设施的价值。

**Bookshop.org 构建其搜索系统，以实现持续改进**，从而在不影响核心功能的情况下完善排名规则和添加功能。

AI 搜索作为竞争优势

像 **Bookshop.org、HitPay** 和 **Hugging Face** 这样的公司表明，**智能的 AI 搜索实施能够推动转化和参与度**。如何实现？选择既能提供即时价值又能灵活适应未来发展的解决方案。

使用 Meilisearch 释放 AI 搜索的力量

AI 驱动的搜索已经到来，并将持续存在。对于 SaaS 企业而言，它是一个颠覆者，承诺提高转化率、用户参与度和运营效率。Bookshop.org、HitPay 和 Hugging Face 等公司已经证明，**正确的搜索实施**能够带来真实的成果。