使用AI搜索時，我注意到一個問題：

不同AI搜索產品給出的答案數量殘次不齊，有的比較簡單，一兩句話總結；有的比較復雜，結構化呈現5-6條，沒一個能用的。

這讓我好奇，AI搜索結果，到底展示多少條合適？要不要結構化？多少條是人們接受的？帶著問題，進行了測試和調研。

先說結論：最滿意Kimi.AI和知乎直答。為什么呢？

測試部分，我問Kimi探索版，AI搜索應該顯示幾條內容？它搜索39個網頁后，給出的結論只有5句話：即：

搜狗搜索每頁顯示10條結果，最多可以設置為100條；百度搜索可以提供10條、20條或50條內容，數量取決于用戶選擇。

必應則說自己有置頂框，會展示AI總結和相關鏈接。perplexity只呈現五六條結果；360 AI是通過答案再提供20到30條信源鏈接。

從Kimi的回答結果看，搜狗、百度的結論是基于傳統搜索引擎，而必應、perplexity、360可能是基于AI的。

帶著問題，我又問了騰訊的ima.copilot，這是一個筆記軟件，能搜索所有公眾號內容；我說：AI搜索應該顯示幾條內容？

它提到結果呈現方式取決于搜索目的、用戶需求、內容類型和AI算法性能；百度一般顯示10條結果，最多100條；Google可以在10到100條之間顯示，根據用戶需求決定。

不過，它的答案的確很繁瑣，結構化了還很長，以上都是我幫它優化后的。

接著，我測試了知乎知答。答案很簡單，只有4句話：

AI搜索內容不固定，由算法根據用戶最有價值、最相關的結果決定；搜索引擎的目標是提供最相關的結果，數量從幾條到幾十條不等，同時考慮用戶體驗和多樣性。

比如：谷歌搜索可能顯示10條結果，并提供下一頁鏈接以瀏覽更多內容；AI搜索工具會挑選最重要、最合適的內容，關鍵在于質量而不是數量（這個例子是知乎直答答案中的）。

然后，我測試了文心一言，它給出5條結構化內容。

不同的是，它比較模棱兩可；它說，答案數量取決于用戶需求、搜索上下文、設備和界面、算法與性能以及用戶體驗，并且會根據這些因素動態調整。

微信的AI搜索自然也不能放過，它的AI在“搜一搜”里，相對隱蔽。我測試了幾個問題，發現微信搜一搜的AI生成式答案相對簡單直接。

我搜索“王智遠是誰”時，結果顯示王智遠是個多才多藝的人，有多種身份，包括一級建造師、藝人和商業創作者，每個身份都有進一步的5點介紹。

綜上認為，Kimi的答案結構化，且簡潔有力；知乎知答則更為直接，沒有列出具體條數，但直接給出了答案；相比之下，文心一言的回答與問題的相關性較弱，微信搜一搜則更注重直接陳述。

對比不難看出，AI搜索給出的答案，大致分為兩類：

一，簡潔明確的；問題和答案匹配，不拖泥帶水，二，切題詳實的，AI會圍繞答案展開很多討論；這些討論看似正確，實際上只有一部分對用戶有幫助。

為什么會這樣？帶著好奇，我詢問了身邊兩位技術朋友：他們說，可以從問題理解、技術邏輯和使用體驗三個角度來看。

首先，使用AI搜索，不能指望它像人類一樣理解我們。

聊天時，我能知道你的過去、經驗和外貌，但AI做不到。AI更像一個“缸中之腦”（Brain in a Vat）。這個概念有點奇怪，就像一個人的大腦被放在裝滿營養液的缸里，通過電腦來操縱，讓它感覺像人腦一樣。

實際上，AI的模型像大腦，外部信息像營養液，我們給AI一個問題，它會在各種知識庫中搜索，然后整合信息找到答案。

因此，它對問題的理解是基于大量數據做出的平衡，平衡什么呢？就是那些被大量點擊的，或者相對準確的信息，有些模型為了準確性，自然會選擇呈現多一些內容。

其次，從技術角度來看，當你輸入一個問題后，AI會捕捉這個問題，利用搜索引擎，比如Google，或者一些第三方服務來尋找答案。

AI會用一種叫embedding的技術來處理搜索結果，這個技術就像給結果排序和分類，讓它們更容易管理；最后，AI會使用RAG技術，從眾多網頁中挑選出與你問題相關的信息，再通過一個大型模型整合這些信息，最終給出答案。

很多AI搜索產品不會自己建立搜索引擎，因為成本太高了，爬取5000萬個網頁可能需要花費一兩百萬人民幣，而且爬取的內容還需要進行安全檢查。

現在大型搜索引擎擁有的網頁數量是以千億計的，這是多年積累的結果，從時間和金錢來，一般創業者難以承擔。

所以，AI搜索找到網頁內容后，會把它們按照段落、句子切成小塊，這樣處理更方便，那么，很自然地如果問題很長，答案可能也會很詳細；如果問題很短，或者一個詞有多個解釋，它也可能給出很多相關的信息。

這就像找東西，一個詞能引出很多相關內容。

朋友還說，針對一個問題，AI給的答案比較豐富，也取決于生成式（generative）和交互式（interactive）。

什么意思呢？

AI搜索系統本質上是一個問答系統，它的答案和傳統檢索方式有很大區別。

傳統檢索只是把相關網頁展示出來，而生成式可能返回一個文檔或一組鏈接，這樣用戶可以直接獲取所有信息，不用再從多個來源中篩選總結。

這種技術有創造性，因為它要理解你的語料后，再給出答案。所以，雖然有些內容可能我們不需要，但這些多余的內容能增強人與AI的互動性。

比如說：

你問“如何提升工作效率？”，AI可能會先給你一個常見的幾條建議，比如設定清晰目標、合理分配時間等。

但它還可能進一步提到一些新工具或方法，類似于“你可以嘗試使用時間管理工具，如Notion或Todoist，它們能幫助你更好地安排任務”；這樣，你會因為這些額外的信息對某個工具產生興趣，從而進行下一次的搜索。

問題是：我們真需要那么多答案嗎？我從體驗角度做了樣本測試。

有些人說：用AI搜索時，喜歡先看到結論，再看過程，這樣能讓他們更快地找到想要的信息。

雖然AI能提供很多長文本，但并不是每個人都想要，就像一個知識淵博的人能講很多，但并不是所有內容我們都感興趣一樣。

你要不明白，就想象一下，在工作中，如果領導問你事情辦得怎么樣，你先說一大堆過程，最后才說沒辦成，領導肯定不高興，相反，先告訴領導結果，再詳細說過程，這樣更好。

但也有人覺得，AI搜索顯示的內容越多越好，因為這樣可以學到更多知識，提高找信息的效率。

比如：我問一個問題，可能還沒完全想清楚，如果AI能展示很多內容，有些反而會激發我的好奇心，這種好奇心再次引導我探索更多不同的解決方法。

然而，實際情況是這樣嗎？

雖然歷史上沒有專門研究AI搜索結果，但我查了一些關于傳統搜索引擎的用戶調研。

到了2024年，谷歌搜索的用戶調研顯示，排名第一的鏈接點擊率高達39.8%，第二名是18.7%，后面的點擊率會越來越低。這說明用戶更關注搜索結果頁面靠前的鏈接，越往下，關注度就越低「1」。

統計數據還顯示，75%的用戶從不瀏覽搜索結果第一頁之外的內容，只有0.78%的用戶會點擊谷歌第二頁的結果。

而那些直接顯示答案的精選摘要（Featured Snippets），在2018年初的出現頻率約為12%，到2020年初增長到了約16%「2」；這意味著在搜索頁面上，直接展示答案可能減少了用戶對更多搜索結果頁面的需求。

換言之，用戶愿意直接獲取答案，不想瀏覽無關信息。

我也讀了谷歌核心工程師瑪麗莎·梅耶（Marissa Mayer）的一些用戶調研。她說：

很多用戶告訴她，他們希望每頁能看到盡可能多的結果，20個不夠，25個也不行，最好是30個；但當她觀察用戶的實際行為時，發現了一個不同的趨勢：用戶其實更喜歡每頁顯示較少的結果。

當搜索結果數量在10到20之間時，用戶的點擊率會急劇下降。當每頁顯示25個結果時，點擊率下降得更多，而當每頁顯示30個結果時，情況最為糟糕。

最后，梅耶決定每頁顯示10個搜索結果，這個決定也被谷歌一直沿用至今。

所以，這個結論是：用戶在AI搜索時，往往只關注一個屏幕內的內容；如果這一屏的前面就能完整呈現結論，他們就能獲取所需要的結果，而后面的內容，對他們來說，可能就沒那么相關了。

問題是，為什么人們說的話和實際行為不一致呢？我們總說想看到更多內容，但當AI搜索結果真的呈現大量內容時，卻不愿意花時間去看？

經過長期使用AI搜索，我找到了答案：「速度」。很多人沒有意識到，大量搜索結果會干擾我們的認知，影響體驗。

舉個例子：??

我嘗試了Kimi和天工AI的探索版，當我問它們一個心理學研究的問題時，一個給了簡短有力的答案，并適當引導我去網頁查看更多。

另一個卻給了很多內容，要我先瀏覽再點擊鏈接查看；相比之下，后者讓我感到選擇困難，甚至覺得大腦負擔加重，而前者的信息，讓我獲取得更直接、更方便。

扎克伯格在Facebook早期發展時，也遇到過類似情況。

當Facebook從哈佛擴展到耶魯和哥倫比亞大學時，學生們一開始表示懷疑，甚至有些嘲諷l盡管他們抱怨，但沒人真正刪除信息或停止使用，反而使用頻率增加了。

扎克伯格得出結論：“人們并不擅長預測自己對新事物的反應。”Facebook的成功證明，用戶可能對新事物持懷疑態度，但最終會喜歡成為其中的一部分。

很少有人能清楚表達自己的真實需求，尤其是在面對未知的新事物時，語言可能會騙人，但行動不會，因為行動的代價比語言更大。

在產品開發中，我們常聽到一句話：“不要聽別人說什么，要看他們做什么。”這句話同樣適用于AI產品，用戶可能會說他們想要更多功能或選項，但他們的行為表明，很多人更喜歡簡單快捷的解決方案。

所以，有兩個結論：

一，AI搜索一開始不要展示太多內容，搜索引擎應該先直接給出答案，然后，逐步引導用戶探索，這樣更合適。

二，AI越專業，答案越簡潔，長文本能力應該用在解釋過程上，而不是直接給答案。

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