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最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-12-28 12:12:17   瀏覽:375次  

導(dǎo)讀:小紅書成為了越來越多網(wǎng)友的「生活搜索入口」,衣食住行、柴米油鹽基本都能在這里得到答案。同時,小紅書也存在信息參差不齊、軟廣多的問題,需要選擇性地使用、批判式地采納。但一條條筆記翻看下來,不免也很費神?焖僬泶鸢浮⒁眯旁吹 AI 搜索,可以解決這個問題,讓我們更愉快地吃喝玩樂嗎?關(guān)注 AI 第一新媒體,率先獲取 AI 前沿資訊和洞察最懂小紅書的 AI 搜索來了這 ......

小紅書成為了越來越多網(wǎng)友的「生活搜索入口」,衣食住行、柴米油鹽基本都能在這里得到答案。同時,小紅書也存在信息參差不齊、軟廣多的問題,需要選擇性地使用、批判式地采納。但一條條筆記翻看下來,不免也很費神。快速整理答案、引用信源的 AI 搜索,可以解決這個問題,讓我們更愉快地吃喝玩樂嗎?關(guān)注 AI 第一新媒體,率先獲取 AI 前沿資訊和洞察

最懂小紅書的 AI 搜索來了這里說的 AI 搜索,不是 Kimi,不是 Perplexity,而是名不見經(jīng)傳的「點點」。最近,部分用戶在小紅書搜索的時候,搜索欄的第二行會出現(xiàn)一個小綠點,以及「問點點」的文字提示,APPSO 也內(nèi)測到了。點擊「問點點」之后,會進入新的頁面,由 AI 生成回答,參考的信源是小紅書。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

追問它是誰,點點表示,自己是生活搜索助手,總結(jié)了小紅書上億人的真實生活經(jīng)驗。搞了半天,原來小紅書又在玩 AI 搜索了。不過,現(xiàn)在只有一些 iOS 用戶可以內(nèi)測到這個搜索新功能。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

如果你的小紅書還沒有小綠點,沒關(guān)系,點點也提供了微信小程序和 app,iOS 和 Android 均可下載,體驗更加完整。當(dāng)我們下載 app,允許點點使用位置,給出的推薦問題就會變得很本地化。班味過重的打工人想要出去逛逛,不用說自己在哪里,可以直接問「周邊有哪些適合 City Walk 的路線」,問題支持文字和語音輸入。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

雖然說是「整理全網(wǎng)結(jié)果」,但點點的主要信源就是小紅書,同時,點點也繼承了小紅書帖子的特點:圖文并茂。點點不僅會給出幾條路線的文字信息,還會配上景點圖片,點開圖片可以看到它們的來源。圖片能點,文字也可以點,「點點」的一個交互設(shè)計很有趣,回答中的任意文字都可以點擊,真「哪里不會點哪里」。當(dāng)你查到了某家餐館,對它所在的廣場也感興趣,點擊名字,就可以觸發(fā)相關(guān)提問,了解更多信息。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

這里的信源也主要是小紅書,同時有攜程、搜狐、百家號、馬蜂窩、大眾點評等作為輔助。不只是圖片,點點的答案里也會有視頻。問點點「自己嚇自己」是什么梗,用文字解釋含義、背景和流行原因,屬于常規(guī)操作,同時,點點的回答里提供了更直觀的視頻,點開就能看,并標(biāo)注了視頻的來源。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

其實,吃喝玩樂的信息,對用戶有沒有用,有兩個關(guān)鍵,一是本地化,二是時效性,點點在時間觀念上也還不錯。2025 年就要到了,當(dāng)我詢問點點「元旦廣州拍照的好地方」,點點介紹了地點、票價等常規(guī)內(nèi)容。這不算什么,重要的是,它還提到了珠江夜游跨年主題航班等特色活動,元旦年年有,這才是這一年我們需要的信息。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

「12 月的三個熱點事件」「最近熱門的數(shù)碼產(chǎn)品」這類問題,點點也完成得輕而易舉。畢竟,這類回答本身就在小紅書非常豐富。小紅書擅長回答的問題,往往也是點點擅長回答的問題。面對長輩的刁難如何高情商回復(fù),過年過節(jié)的時候,也可以問問它。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

問題:被長輩問工資怎么辦?總之,點點具備了一個 AI 生活搜索該有的美德從海量信息里挑出我們需要的有用信息,同時信息要夠新,并和我們有關(guān),盡量展示得有趣和直觀。AI 搜索長了眼睛,但時靈時不靈不只是文字,點點支持用圖片提問,上傳圖片或者拍照,它會先猜測,你可能想問什么。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

當(dāng)我拍了辦公桌上的泡面給它,它猜我想問這三個問題。我選擇了「這款泡面好吃嗎」,點點給的意見還挺客觀,好評、差評都整理了。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

以后逛超市或許可以帶上它,邊逛邊拍,種草和避雷兩不誤。小紅書最擅長的問題之一「穿搭技巧」,點點回答得也還行。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

好玩歸好玩,圖片識別的錯誤率不低。點點把甘肅的榆林窟,認成了雅魯藏布大峽谷,腦洞過于清奇。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

讓點點根據(jù)我們辦公室的外墻,猜測辦公室所在的地點,也是對錯參半。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

猜錯了最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

猜對了很有意思,上傳包含地點的圖片,點點經(jīng)常聯(lián)想到拍照打卡,這作風(fēng),可太小紅書了。有時候,點點還會「張冠李戴」,搞出烏龍事件。既然喜歡被問怎么打卡,我順著點點的意思,隨手拍了公司附近剛開業(yè)的一家麥當(dāng)勞,問它這里適不適合拍照。點點表示非常適合,但它把這家新開的麥當(dāng)勞,當(dāng)成了另外一家老的麥當(dāng)勞,然后教我怎么拍照。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

左邊:點點回答;右邊,點點引用的小紅書帖子點點的措辭看起來很專業(yè),但對比發(fā)現(xiàn),就是放上了它引用的小紅書帖子的原話,這個經(jīng)驗不適用于每家麥當(dāng)勞,生搬硬套不可取。所以,點點做個解悶的搭子可以,但要論具體情況具體分析的助手,還差點意思。AI 搜索還替代不了小紅書有一說一,點點的交互,并沒有帶來太多新奇的體驗,淡綠色的界面還有一點像騰訊元寶,信源里包含了小紅書,才讓它顯得如此獨特;氐介_頭的問題,AI 搜索,理應(yīng)省時省力,我們可以只看點點寫好的答案和篩選的帖子,避免自己挑花了眼嗎?目前來看,點點更適合輕量化的、無關(guān)痛癢的場景。更深入和具體的問題,它很難回答到我們的心坎。舉個例子,我給點點下了一個詳細的要求:「兩個人旅游,從廣州出發(fā),去敦煌旅游,周五晚上出發(fā),周一晚上返程,請幫我規(guī)劃具體的旅游行程,包括每天什么時候去哪些景點,以及住宿、飲食和交通方式!箤τ谝粋真正去過敦煌,并且自己做了計劃的人來說,點點給出的答案,參考意義并不大。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

點點的方案里,周六居然就去一個景點,鳴沙山在不同日期出現(xiàn)了兩次,以及,敦煌的西線,不只是陽關(guān)和玉門關(guān),敦煌的東線,它更是提都不提。我當(dāng)初做攻略,其實也是參考了小紅書,翻了大量筆記,結(jié)合自己的實際情況梳理了文檔。目前來說,點點可以做到部分個人經(jīng)驗的簡單集合,但沒法實現(xiàn)量身定制的規(guī)劃。不能進行深度的個人定制是一方面,另一方面,有些問題,點點的信源太少,也不權(quán)威。當(dāng)我問到廣州酒店的價格,雖然參考鏈接有好幾個,但細看回答,點點就只參考了一篇帖子,而且,這個價格不保證準(zhǔn)確,原帖疑似營銷貼。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

左邊:點點回答;右邊,點點引用的小紅書帖子問題雖多,但只有把產(chǎn)品做出來了,才有優(yōu)化的可能。在搜索欄測試「問點點」功能,可以看作小紅書在 AI 搜索上的又一次努力。至于點點 app 是不是小紅書的內(nèi)部產(chǎn)品,雖然一些報道表示肯定,但官方?jīng)]有明確說明。公開信息顯示,點點的公司主體是上海生動詩章科技有限公司,法定代表人為小紅書產(chǎn)品經(jīng)理魏曠,然而,當(dāng) APPSO 詢問點點官方運營,對方未給出正面回應(yīng)。達芬奇會搜索站內(nèi)數(shù)據(jù)并生成答案,末尾推薦三篇相關(guān)帖子,雖然我們現(xiàn)在還能給達芬奇發(fā)消息,它也會回答,但它的賬號從 7 月開始就沒有更新動態(tài)。另外,我們在搜索框輸入問題,有時候還會跳出根據(jù)用戶經(jīng)驗整理好答案的「搜搜薯」,但往來莫測,不知道搜搜薯出現(xiàn)的規(guī)律。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

時至今日,小紅書的 AI 搜索,還不如「小紅書本身就是個搜索引擎」給人的印象深刻。2024 年上半年,小紅書總結(jié)了十大搜索趨勢,其中提到,「70% 的月活用戶使用搜索功能,用戶平均每天搜索 6 次,三分之一的用戶打開小紅書的第一件事就是搜索」。最懂小紅書的 AI 搜索來了,吃喝玩樂都被它拿捏了

小紅書成為生活里的搜索引擎,是因為有大量分享個體經(jīng)驗的用戶,在這里提供和當(dāng)下生活同步的、多元的、利他的攻略,但 AI 搜索提供的,是唯一的答案,依賴個人的生活經(jīng)驗,又和個人經(jīng)驗的多樣性相悖。兩者沒有優(yōu)劣,只是使用習(xí)慣的不同。AI 搜索的問題不是唯一,而是還不夠精準(zhǔn)。從前,如何從多樣而分散的答案里取一瓢飲,是我們的問題,未來,這是 AI 的責(zé)任所在。

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