PMF & TIP
鯨選AI?總006期
Perplexity Lab 推出后,AI搜索和Chatbot終于不再相同,對(duì)于搜索數(shù)據(jù)的分析和處理更AI化,實(shí)現(xiàn)了AI搜索的TIP(Technology Inflection Point 技術(shù)成熟度拐點(diǎn))。
大概有一年時(shí)間沒用 Perplexity了(一年前文章看底部往期文章推薦),曾經(jīng)的AI搜索王者(現(xiàn)在也是)。
原因呢,一方面是國內(nèi)的AI搜索產(chǎn)品太多,玩不過來了;一方面是Deep Research、Agent等相似概念產(chǎn)品大火,被奪走了注意力。
最近看到他們新出了一個(gè) Perplexity Lab(高階付費(fèi)搜索),就嘗試體驗(yàn)了下,發(fā)覺 Perplexity進(jìn)化很大,已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一年前我對(duì)他們期待的多個(gè)小目標(biāo),比如答案數(shù)據(jù)可視化、回答內(nèi)容可交互、私有數(shù)據(jù)輔助回答等等。
如果說一年前的AI搜索,只是打破了“關(guān)鍵詞+網(wǎng)頁鏈接”的固有模式,實(shí)現(xiàn)了一段話直接問答問題,本質(zhì)沒有和Chatbot形成差別?,F(xiàn)階段,AI搜索終于能對(duì)多維內(nèi)容處理后生成智慧回答,對(duì)搜索的過程和結(jié)果終于實(shí)現(xiàn)了AI。
話不多說,先從一個(gè)非常簡單的問題入手,看看 Perplexity實(shí)現(xiàn)的進(jìn)化。
最近沒看新聞,問下NBA最新比賽動(dòng)態(tài)。
結(jié)果看, Perplexity顯然是專門優(yōu)化過比賽類問題的回答。不僅有隊(duì)標(biāo)和賽程圖表,還有過往和即將比賽的數(shù)據(jù),這樣就一目了然。
還有一段總結(jié)性文字介紹,提到東部決賽結(jié)束后,即將開始總決賽。回答內(nèi)容也說的是最新的比賽內(nèi)容,內(nèi)容新鮮準(zhǔn)確。
作為對(duì)比,鯨哥用國內(nèi)秘塔AI搜索產(chǎn)品問了同樣問題,簡直不能用。
沒有一段總結(jié)性的回答,然后分隊(duì)伍回答的邏輯我沒看懂,最關(guān)鍵信息都很陳舊,還在用2024年的比賽信息回答。
其實(shí)二者使用的數(shù)據(jù)差不多,因?yàn)槲沂怯弥形膯柕膯栴},二者回答引用的幾個(gè)數(shù)據(jù)來源也都是新浪體育,差別在數(shù)據(jù)處理過程。
還有一個(gè)看似簡單的問題,就是旅行住酒店的問題。這類問題難點(diǎn)是沒有酒旅數(shù)據(jù),所以消費(fèi)者提問的一些條件,怎么滿足就成了難點(diǎn)。
還好的是高星酒店一般有官網(wǎng),P能得以回答完整。其實(shí)百度AI回答這一問題更立體全面,當(dāng)然沒有提供官網(wǎng)鏈接和電話預(yù)訂,P是典型的西方消費(fèi)習(xí)慣。
綜合評(píng)價(jià)二者的回答,各有特色。P的回答明顯更圍繞提示詞,就是酒店能提供哪些服務(wù)。百度調(diào)用DeepSeek生成的回答,是偏視覺理解的小紅書風(fēng)格,但“位置”沒接百度地圖MCP,這塊迭代速度略微慢了點(diǎn)。
接著是偏重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量測試的問答,這里問了2025 年春季 Y Combinator(創(chuàng)業(yè)孵化器)的初創(chuàng)企業(yè)熱度圖,每年很多國內(nèi)外博主都會(huì)主動(dòng)統(tǒng)計(jì)這個(gè)數(shù)據(jù),來反映投資風(fēng)向。
幫忙查找 2025 年春季 Y Combinator(創(chuàng)業(yè)孵化器)的初創(chuàng)企業(yè),并制作一個(gè)行業(yè)熱度圖,得出風(fēng)險(xiǎn)投資公司(VC)正在投資哪些類型的初創(chuàng)企業(yè) 。生成可視化儀表盤。
以往處理這些數(shù)據(jù)需要費(fèi)一兩天時(shí)間,現(xiàn)在用P就簡單了,用上面提示詞就能直接得出下面這張網(wǎng)頁圖。
30個(gè)數(shù)據(jù)來源,就能做出這么精美的統(tǒng)計(jì)圖表,還挺令人難以置信的。我查看了下網(wǎng)頁數(shù)據(jù)來源,發(fā)現(xiàn)這個(gè)數(shù)據(jù)源應(yīng)該挺關(guān)鍵。
點(diǎn)開后發(fā)現(xiàn)是個(gè)付費(fèi)網(wǎng)站,應(yīng)該類似國內(nèi)的“IT桔子”。但據(jù)鯨哥所知,IT桔子數(shù)據(jù)來源于互聯(lián)網(wǎng)公開信息整理,這個(gè)網(wǎng)站感覺和YC有合作,然后Perplexity和這個(gè)網(wǎng)站應(yīng)該也有合作,最終才能拿到付費(fèi)數(shù)據(jù)。
據(jù) The Information的報(bào)道, Perplexity目前的年度經(jīng)常性收入(ARR)接近1億美元?,但很多是半價(jià)會(huì)員費(fèi),所以實(shí)際收入遠(yuǎn)低于此。有報(bào)道其年度虧損接近6000萬美元,這些付費(fèi)數(shù)據(jù)來源應(yīng)該是虧損的重要部分。
這里談?wù)摰挠悬c(diǎn)遠(yuǎn)了,不過得說一句,P的可視化圖表做的不錯(cuò),折線圖還是圓餅圖、柱狀圖都可以信手拈來,這點(diǎn)對(duì)于想做商業(yè)分析的朋友來說,太提升效率了。
這里再嘗試一個(gè)可交互式網(wǎng)頁。最近看卡茲克大神做了一個(gè)618如何選電腦本地部署模型的選題。嘗試把這個(gè)問題輸送給P,然后很快就獲得了如下的回答,這個(gè)網(wǎng)頁就非常翔實(shí)了。
當(dāng)然回答的還是不如卡茲克的解讀更接近用戶思維,A卡還是N卡,國補(bǔ)這些都沒提。
這個(gè)網(wǎng)頁還具有互動(dòng)性,點(diǎn)擊左面的量化設(shè)置,右邊的內(nèi)存需求分析圖就會(huì)相應(yīng)變化。
而且點(diǎn)擊回答最下面的電腦推薦后,還能直接跳轉(zhuǎn)京東,沒有直接跳轉(zhuǎn)亞馬遜。
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然后在 文化研究方面 ,P做可視化網(wǎng)頁方面表現(xiàn)也不錯(cuò)。盡管實(shí)驗(yàn)室模式下,數(shù)據(jù)來源僅為30多個(gè),相比Google Deep Research基本300個(gè)數(shù)據(jù)來源,確實(shí)存在一定的差距,但回答結(jié)果都滿意。
想問這個(gè)問題的起源,是我先看了抖音同一個(gè)問題的視頻,那個(gè)博主應(yīng)該是做了一個(gè)月完成的視頻。然后我用這個(gè)問題給了P。我看回答的不錯(cuò),生成的可視化網(wǎng)頁也很美觀。
這對(duì)很多追求深度的博主來說,以后梳理內(nèi)容要方便很多了。案頭工作的準(zhǔn)備時(shí)間將大大縮短。
接著測試對(duì)單一平臺(tái)的內(nèi)容梳理能力,這里選擇了國內(nèi)AI博主最多的B站。
提示詞寫了不少,最后發(fā)現(xiàn)一個(gè)很關(guān)鍵點(diǎn),就是忘了讓P搜集的博主數(shù)量不少于100位,再選擇幾位典型展開分析。不然,P也會(huì)偷懶,就像下面的回答很簡潔。
這里提到一個(gè)不錯(cuò)的產(chǎn)品功能,就是P的提問可以隨時(shí)修改,我加了一句話防止P偷懶。
然后根據(jù)編輯后的任務(wù),P生成了新的圖文結(jié)合分析報(bào)告。 這份報(bào)告很翔實(shí),先是分析了大量博主的分布類型,然后生成生態(tài)分析圖,再分別展示對(duì)10位典型博主的文字分析,最后再做出規(guī)律總結(jié)和運(yùn)營學(xué)習(xí)建議。
報(bào)告很長,對(duì)B站的博主分析的也很全面。聽說B站AI博主頂流能月入10-20萬,大家看了報(bào)告想沖的,可以行動(dòng)起來了。
最后是生成麥肯錫PAS演示報(bào)告的內(nèi)容,這能力有點(diǎn)接近最近大火的Agent類產(chǎn)品的場景了。P生成了PPT和圖文結(jié)合的分析報(bào)告。
P對(duì)數(shù)據(jù)的可視化處理還挺強(qiáng),比如上圖中,展示不同營銷渠道當(dāng)前 CAC(深灰色柱)與優(yōu)化后 CAC(淺藍(lán)色柱)的數(shù)值差異,核心用于分析各渠道成本優(yōu)化空間。
假如你是CEO的戰(zhàn)略分析專家,公司面臨2025年下半年渠道投放漲價(jià)60%的局面,CEO周五下班前交給你一個(gè)任務(wù),做出公司下半年投放提效的計(jì)劃書,要你在下周五前完成?,F(xiàn)在你本周周六就可以給他了,還可以說自己是連夜加班做出來的報(bào)告QAQ。
在Agent大火的當(dāng)下,AI產(chǎn)品大多開始比拼誰家PPT做得漂亮,這個(gè)方向不能說錯(cuò),但比較炫技(鯨哥最近會(huì)測評(píng)最強(qiáng)的PPT生成Agent)。
而回歸本質(zhì),索引的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高,分析處理內(nèi)容更強(qiáng), 回答的幻覺率更少, 還是AI搜索更應(yīng)該進(jìn)化的方向。
Perplexity還是沿著這個(gè)方向進(jìn)化,盡管在AI紛亂的市場上,經(jīng)常被搶走關(guān)注的目光。但回頭發(fā)現(xiàn)它還是最實(shí)用的那個(gè),也是理想中的AI樣子。
當(dāng)然,價(jià)格越來越貴的問題,阻礙了大眾體驗(yàn)其高階AI能力。P現(xiàn)在是普通搜索免費(fèi),實(shí)驗(yàn)室能力要每月20美金,超出大部分人的接受能力,畢竟很多人手機(jī)卡月費(fèi)才69元。
期待大模型和云服務(wù)廠商,盡早將價(jià)格打下來,AI應(yīng)用才能普惠。
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