AI 驱动的搜索：您需要了解的一切 [2025]

预计到 2027 年，人工智能 (AI) 驱动的搜索将成为美国 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、意图和语义含义来提供更快、更智能、更相关的结果，而不是仅仅依赖于精确的关键词匹配。

这对您有什么好处？提高准确性、更高的转化率和更流畅的用户体验。但是，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，它能够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。想想 Meilisearch、Perplexity、Microsoft Copilot、You.com 和 Brave Search。

您是否正在考虑实施人工智能驱动的搜索？请为基础设施、扩展和优化成本做好预算。此外，通过用户参与度和转化率来衡量其有效性，同时通过灵活和可扩展的解决方案来应对未来挑战。

什么是人工智能驱动搜索？

人工智能驱动搜索利用机器学习和自然语言处理，使搜索引擎更智能、更快、更直观。通过将 NLP、ML 和深度学习集成到搜索活动中，人工智能驱动搜索使用户能够从传统的关键词优化结果转向更相关和更合适的输出。

除了用户输入的内容之外，它还考虑用户习惯、过去的搜索和上下文相关背景，以提供全面的结果。因此，从搜索结果中持续学习和改进是人工智能驱动搜索的标志。

随着人工智能不断突破可能性的界限，搜索技术正在迅速发展。为了真正发挥其潜力，我们需要深入了解这些系统如何工作——以及它们如何使我们能够构建更好、更快、更直观的体验。

人工智能驱动搜索如何工作？

人工智能驱动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信息）和高级算法，生成最接近查询的匹配项。

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，使人工智能驱动的搜索引擎能够处理同义词、上下文相关词甚至拼写错误。这使其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。

它甚至能记住用户交互，并根据行为、过去的搜索和参与模式不断演进，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与您的偏好一致的结果。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寸。

了解人工智能驱动搜索的工作原理为理解其在改善用户体验中的作用奠定了基础。

人工智能驱动网站搜索的主要优势是什么？

人工智能驱动的网站搜索不仅仅是一个花哨的附加功能——它彻底改变了您的网站。让我们来看看人工智能驱动智能搜索的一些主要优势，这些优势使其值得切换。

1. 提高搜索相关性和准确性

在搜索结果中去芜存菁可能是一个相当大的负担。人工智能在搜索中的强大功能促进了这一过程，并使搜索引擎结果页面（SERP）变得易于浏览。开发人员还可以实施保障措施和“人工验证”数据集，以最大限度地提高精确度和准确性。

例如，在研究中，Elicit 等人工智能工具帮助研究人员微调他们的研究兴趣，以确保相关性、影响力和新颖性，帮助研究人员完善想法、激发创造力并最大限度地减轻压力。

2. 更快的信息检索

人工智能驱动的搜索通过预测用户查询并自动建议相关结果，显著缩短了搜索时间。这包括我们已经习惯在互联网上几乎所有可以想象的搜索栏中使用的自动填充功能。

例如，在实施 Meilisearch 的人工智能驱动搜索后，Bookshop.org 大幅改善了其六百万图书库存的用户体验，从而显著加快了搜索速度，并使基于搜索的购买量增加了 43%。

3. 增强个性化

人工智能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，Netflix 和 Spotify 等平台利用人工智能驱动的搜索，根据用户习惯提供高度个性化推荐。Statista 调查证实了这一优势，超过三分之一的受访者认为人工智能搜索结果比传统搜索引擎更具体或更值得信赖。

4. 多模态搜索能力

现代人工智能搜索可以处理图像、语音和文本查询，使搜索交互更加通用。这使得您在周围世界中导航变得更加容易，无论是陌生的路标还是需要解码的洗衣标签。

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

虽然人工智能驱动的网站搜索具有显著优势，但它也并非没有挑战。

人工智能驱动搜索的缺点是什么？

了解其缺陷是成功将人工智能驱动搜索集成到您的网站中的关键。

1. 高昂的开发、实施和维护成本

设置、维护和改进人工智能驱动的搜索系统需要大量技术、基础设施和人才投资，其中大部分成本将转嫁给消费者。

虽然开源解决方案可能无需许可费，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最基本功能的数百美元开始，最高可达数千美元。

2. 偏颇的结果

人工智能搜索引擎依赖高质量数据才能有效运行。结构不良或存在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，他们对人工智能做出无偏倚决策的能力微乎其微或根本不信任。

3. 隐私和安全问题

人工智能搜索引擎通过不断学习和进化的系统，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，还需要考虑各州具体的立法，例如犹他州于 2024 年颁布的《人工智能和政策法案》。

尽管存在挑战，人工智能驱动的搜索仍远远领先于传统搜索。

人工智能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，人工智能驱动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。

想象一下搜索“带好相机的最佳平价智能手机”。传统搜索引擎可能会返回包含“平价”、“智能手机”和“相机”这些确切词语的页面，但并不一定理解您的意图。

相比之下，在相同的输入下，人工智能驱动的搜索引擎将分析上下文中的查询，识别您正在寻找一部价格实惠且相机质量高的手机，然后显示最符合您需求评论、推荐和产品列表。

人工智能驱动搜索的至高无上之处在于其核心功能。

新一代人工智能驱动搜索的核心功能是什么？

如前所述，人工智能驱动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，其系统内部存在更复杂的结构，这些结构是分层组织的。

人工智能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

向量数据库允许将单词之间复杂的语义和词汇关系存储为多维数值嵌入，从而允许搜索系统高效地索引和解析数据集。这使得现代基于人工智能的相似性搜索在数百万个项目中能够实现闪电般的速度。

用于全文搜索的多个数据库

尽管多并不总是更好，但将多个专门的数据库集成到现代搜索系统的架构中，证明在这种情况下，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设计用于管理拼写错误和变体的专门存储是一些构成完整图景的组件。

功能层

第二层涉及多功能搜索能力，其中最相关的功能将根据需求激活。

全文本搜索

全文搜索包括索引和搜索，两者结合起来就像一个拥有数百万数据点的高效文件系统。它提供精确的词汇匹配，使搜索系统能够容忍模糊和拼写错误的查询，同时实现前缀搜索。

全文搜索的常见用途包括内容管理系统和分别具有大型知识库和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，寻找并将单词的上下文含义捕获为数字表示。这使得高效准确的信息检索成为可能，即使缺少确切的关键词。

想象一下，当您正在寻找时尚冬季外套时，系统会建议您一件复古羊毛大衣——这只有通过向量搜索才能实现。

混合搜索

将全文搜索的纯粹能力与向量搜索的多维语义空间结合起来，您将获得混合搜索。混合搜索是最强大的搜索功能，让用户有信心以任何他们喜欢的方式提出查询，并仍然获得正确的输出。

应用层

新一代人工智能驱动搜索的第三层也是最后一层，是真正的“赚钱”层。它使原始搜索功能能够在业务平台中实现，从而推动实际的业务价值。

它还将推荐引擎用于相关项目的动态建议，语义搜索可以理解自然语言查询，以及个性化系统可以根据用户行为调整结果。

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 使用它来允许商家遵循其业务规则并在搜索结果中优先显示某些产品。

让我们看看流行的人工智能驱动搜索引擎是如何实现这些核心功能的。

常见的人工智能驱动搜索引擎有哪些？

许多搜索引擎越来越多地将人工智能集成到其架构中，为智能 SERP 提供动力。以下是最受欢迎的 5 个

1. Meilisearch

Meilisearch 是一款开源的、人工智能驱动的搜索引擎，旨在提供闪电般快速、高度相关和可扩展的搜索体验。

它专为开发人员打造，提供容错、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——即使查询拼写错误、模糊或不完整。

凭借即用型功能，如即时搜索即输入、相关性评分和多语言支持，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，使企业能够增强其搜索功能，而无需复杂的设置过程。

Meilisearch 结合了效率、易用性和人工智能驱动的准确性，为企业提供了经济实惠且功能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
• 为每个框架和语言量身定制的 SDK（包括 React、Laravel、JavaScript 和 LangChain）
• 多模态搜索能力
• 闪电般的搜索速度（响应时间 ≤50 毫秒），即使对于高容量应用程序也是如此
• 支持多个区域，实现低延迟和多语言结果

2. Perplexity

也许是 ChatGPT 最著名的替代品，Perplexity 是一款人工智能驱动的搜索引擎，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，允许用户细化搜索查询并接收尽可能相关的信息。

主要特点

• 保存并分类搜索结果以供后续对话
• 全面且经过充分研究的答案，并附有参考文献
• 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，尤其能提高工作效率。它能理解自然语言查询，检索上下文相关文档，并简化企业工作流程。

在微软人工智能基础设施的支持下，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。它还提供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 MS 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和修改内容

4. You.com

You.com 是首批将生成式 AI 功能集成到其搜索系统中的搜索引擎之一。它优先考虑用户隐私，同时提供超个性化的搜索体验。它将 AI 驱动的摘要、基于聊天的搜索和多模态功能相结合，允许用户通过文本、图像和代码进行交互。

通过可定制的搜索偏好，You.com 将易用性与信息发现的控制相结合，同时保持快速、相关且无广告的结果。

主要特点

• 用于量身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，让您完全放心

5. Brave Search

Brave Search 是一款高度注重隐私的人工智能搜索引擎，它独立于大型科技公司的搜索索引运行。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 提供无偏见的结果，规避跟踪，并提供人工智能生成的摘要以增强搜索理解。凭借内置广告拦截、始终在线的安全性和以用户为先而非以利润为先的体验，Brave Search 是注重隐私的用户绝佳选择。

主要特点

• 专注于用户数据保护和隐私
• 倾向于相关结果，而非搜索引擎优化结果
• 从其从头开始构建的独立搜索索引中提供结果

选择好之后，您需要了解如何使用您选择的人工智能驱动搜索引擎。

人工智能驱动搜索的一些实际应用案例是什么？

人工智能驱动搜索通过真正理解用户意图并即时提供正确的结果来改变用户与数字平台的交互。

以Bookshop.org 为例。在升级到人工智能驱动搜索后，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？人工智能处理复杂图书查询和高效导航六百万项目库存的能力，确保用户准确找到他们正在寻找的内容。

对于 Hugging Face 而言，人工智能搜索改变了游戏规则。面对22 万个人工智能模型、3.8 万个数据集和 6 万个演示，可发现性是一个挑战。现在，人工智能搜索可以帮助他们的开发人员根据用例、性能和技术规格，而不仅仅是关键词，找到相关的模型，从而使搜索效率大大提高。

HitPay 更进一步，通过人工智能搜索连接线上和线下零售。他们的人工智能驱动的销售点系统允许销售助理即时定位多个地点的产品，同时优化他们的电子商务店面。

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

人工智能驱动的搜索不仅仅是改进结果，它正在改变整个业务。但是，如何将实施成本计算在内呢？

如何为人工智能搜索合理预算？

人工智能的采用正在迅速增长，预计到 2025 年，企业将把其 IT 预算的 10% 或更多专门用于人工智能。公司通常将 IT 预算的 5-15% 分配给人机搜索，具体取决于公司规模、运营利基、数据复杂性和定制需求等因素。

确定人工智能预算分配

规划人工智能搜索预算时，请考虑：

• 搜索基础设施规模：更大、更复杂的系统需要更高的投资。
• 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。
• 用户基础和预期增长：为不断增长的流量扩展搜索会增加长期成本。
• 当前人工智能专业知识：内部人工智能知识可减少对第三方的依赖。
• 定制级别：现成解决方案和高度定制的人工智能解决方案之间的价格差异。

成本明细

在您的系统中实施人工智能驱动搜索时，您必须考虑前期和持续成本。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 切换涉及到索引和配置一个拥有六百万项的目录，这需要技术、时间和资源投入。

然而，HitPay 通过从开源人工智能搜索开始，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开销。人工智能搜索需要：

• 计算能力，尤其是在训练期间。考虑云端与本地部署以及成本与性能的权衡。
• 存储，以高效处理海量数据。考虑升级存储以满足不断增长的负载需求。
• 网络容量，以确保实时查询性能。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

人工智能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 43% 的增长）
• 运营效率提升（例如，HitPay 50% 的速度提升）
• 更低的支援成本
• 更好的客户留存率

人工智能搜索增强了用户参与度，降低了流失率，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。

如何衡量人工智能驱动搜索的效率？

确保您的人工智能驱动搜索解决方案发挥作用的关键是定义正确的效率指标。

量化实际搜索效率

搜索量和点击率只是故事的一部分。衡量成功的真正标准在于用户行为和业务影响。

例如，Bookshop.org 不仅仅关注搜索量——他们追踪了搜索到购买的转化率。其从 14% 到 20% 的增长直接表明了收入的提升。

解读重要的搜索性能

以 Hitpay 搜索 API 响应速度提高 50% 为灵感，这反过来又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 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 提高了 43%）。
• 查询优化率：高费率可能表明用户难以找到他们需要的东西。
• 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：高费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的订单价值更高。相反，对于知识库而言，它可能意味着更快的响应时间。

警告标志：预示 AI 搜索失败的 KPI

人工智能搜索问题通常表现为：

• 搜索尝试后高弃用率。
• 难以找到内容的支持工单不断增加。
• 用户跳过搜索，转而手动导航。
• 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浏览仓库时，这表明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。

当您的应用程序具有良好平衡的功能时，通常会获得更好的投资回报率。

如何为您的 SaaS 业务选择合适的人工智能搜索功能？

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

人工智能搜索应该解决真实的用户问题。Bookshop.org 的成功源于优先考虑语义搜索和容错能力，确保用户即使在查询不完美的情况下也能找到图书——从而使转化率跃升 43%。

将功能与用例匹配

思考您需要哪些功能以及为什么需要它们。例如，

• 语义搜索有助于大型内容存储库。
  • Hugging Face 的人工智能搜索使用户能够即使搜索词不完全匹配也能找到相关的模型。
• 相似度搜索可促进电子商务。
  • HitPay 将客户与相关产品连接起来，以增加交叉销售机会。
• 个性化可以针对广泛的用户群定制结果。
  • 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 的成功来自完善语义理解和容错能力，证明简单也能带来巨大成果。

准备好将人工智能搜索集成到您的基础设施中了吗？让我们看看如何实现。

实施人工智能驱动搜索的最佳实践是什么？

遵循行业最佳实践，全面实施人工智能驱动的搜索解决方案。

从小处着手，智能扩展

分阶段实施可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人工智能搜索。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

部署人工智能搜索时，请考虑：

• 根据即时用户需求优先处理基本功能。
• 优化数据索引以提高准确性和速度。
• 持续监控和优化性能。
• 结合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，而无需持续的工程投入——这对于业务敏捷性来说是一个改变游戏规则的因素。

既然您拥有了人工智能驱动的搜索，如何确保其长期运行呢？

如何利用人工智能驱动搜索为您的 SaaS 业务应对未来挑战？

通过打下坚实的基础并优先考虑适应性，确保您新发现的创新解决方案的长期运行。

超越人工智能炒作

并非所有人工智能创新都能带来真正的价值。Hugging Face 在全面采用之前测试了向量数据库用于语义搜索，以确保与业务需求保持一致。关键在于根据影响而非趋势来评估人工智能解决方案。

为长期成功而建设

人工智能搜索应该随您的业务一起扩展，而不是将您锁定在僵化的系统中。HitPay 从基本的搜索发展到多渠道解决方案，证明了适应性基础设施的价值。

Bookshop.org 构建其搜索方式以允许持续改进，从而在不中断核心功能的情况下优化排名规则和添加功能。

人工智能搜索作为竞争优势

Bookshop.org、HitPay 和 Hugging Face 等公司表明，智能人工智能搜索实施可推动转化和参与。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。

通过 Meilisearch 释放人工智能搜索的力量

人工智能驱动的搜索已经到来，并将持续存在。作为 SaaS 业务的游戏规则改变者，它有望提高转化率、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正的结果。