AI技術の波を受けて、小紅書も人工知能分野でのレイアウトを加速させている。最近、小紅書の独立系AI検索アプリ「点点」が「深層思考」機能を開始した。業界メディアの報道によると、この機能は国内のAIスタートアップ企業 ディープシーク (徹底探索)が提供する。 ディープシーク-R1 オープンソースのモデルドライバー。
WeChatやJitterbugなどのスーパーアプリが「現場AI検索」によってコンテンツのクローズド・ループ・エコシステムを構築している中で、小紅秀がDeepSeek-R1との提携を選択したのは、間違いなく次のような思惑がある。 技術やユーザー・エクスペリエンスにおける欠点を短期間で補う。 同社のAIモデルは強力な外部AIモデルである。 外部AIモデルの力で、「点点」はAI検索トラックにいち早く参入し、重要な市場シェアを獲得することができた。 しかし、長期的に見れば、これはむしろ "開発の活用 "対 "自律的イノベーション" とのバランス戦略。
タップ」アプリの戦略的意図：リトル・レッド・ブックが独立したAI検索製品を必要とする理由。
シャオホンシュウはなぜ独立したAI検索アプリを立ち上げたのか？ Dot Dot」がDeepSeek-R1に接続された後、その検索能力にはどのような改良が加えられたのか？ 実際のユーザー体験は？ 点点」は、市場にある一般的なスター型AI検索製品と比較して、どのような差別化メリットがあるのか？ 点点」は本当にAI検索の分野で小宏社の野心を支えることができるのか？ このような疑問のもと、私たちはユーザーがよく使う高頻度の検索シナリオを出発点とし、「点点」アプリの総合的なレビューを行った。
点点 "のコアとなる検索体験：シナリオベースの検索がハイライト。
点点」は、小本集のスローガンである「あなたの生活ガイド」を継承し、「生活シーン検索」と位置づけています。 このアプリは主に、小本集プラットフォーム上の膨大なメモを集約・分析し、図解化された検索結果をユーザーに提供することで、生活サービスや消費者の意思決定シーンにおけるユーザーの情報ニーズを満たします。
ダ・ヴィンチ」、「爽爽ポテト」、「Ask Dot Dot」が小紅秀アプリに組み込まれている機能とは異なり、「Dot Dot Dot」は単体のアプリとWeChatアプリの形でサービスを提供している。"は単体のアプリとWeChatアプリとして提供されている。 2024年8月のサービス開始以来、「点点」はAppStoreから20万回ダウンロードされている。
小紅樹は以前にもAI検索機能「ダ・ヴィンチ」を発表している。 当初、「ダ・ヴィンチ」は小紅書局のコンテンツを検索し、ユーザーから寄せられた質問を検索し、AIの要約を生成し、関連するメモを推薦することもできた。 しかし現状を見る限り、「ダ・ヴィンチ」は小紅書から見放されたようだ。 ダ・ヴィンチ」の小紅書公式アカウントの更新が止まっているだけでなく、メモの統合、AI要約の生成、コンテンツ作成の補助といったユーザーのニーズにも効果的に応えられていない。 点点 "の違いについて尋ねられた "ダ・ヴィンチ "は、"点点 "は検索を担当し、私はチャットに同行します "と興味深そうに答えた。
次に、DeepSeek-R1モデルにアクセスし、「ドット」アプリの実際の検索効果を体験する。
点点 "アプリのトップページを開くと、飲食や遊び、落とし穴回避ガイド、旅行や遊びのヒント、猛スピードでメロンを食べる、木の穴の心配を解消するなど、さまざまな生活分野をカバーするシナリオベースのプリセット問題が表示される。
ジオロケーションを承認した後、ユーザーはホームページの「Eat, Drink and Be Inspired Nearby」ポータルをクリックするか、検索ボックスに質問を入力して、地域化された検索結果を素早く得ることができる。
検索結果の表示という点では、「点点」の「深層思考」モードは、DeepSeek-R1モデルの体験に非常に似ており、AIの思考プロセスをユーザーに示している。 点点」の検索体験の大幅な改善は、主に2つの側面に反映されている： 検索意図の認識 理解 歌で応える 多ラウンド対話能力 .
写真OK、ペットOKの上海カフェ」など、より複雑で精緻な検索要求に対して、「点点」はユーザーの検索意図をより正確に理解することができる。 同時に、ドットドットでは英語と中国語が混在する多言語検索にも対応しており、例えば「デートに最適な上海のビストロ」といった検索も可能だ。 ("date "は英語で「デート」、"bistro "は小さなレストランを意味し、この中国語と英語のミックスは上海の若者の間でとても人気がある）。この中国語と英語のミックスは上海の若者の間でとても人気がある)
"DotDot "はまた、文脈に基づいた首尾一貫した双方向検索をサポートしている。 例えば、レストラン情報を検索した後、"一人当たりいくら？"、"駐車場は停めやすい？"など、継続的にフォローアップすることができる。 駐車しやすいか？ や「近くのシティーウォークの行き方」などを検索することができる。
検索結果に点線で表示されているキーワードは、ユーザーがクリックすることで「You May Want to Ask」や関連検索ページにリダイレクトされるインタラクティブなもので、ユーザーは興味のあるコンテンツをさらに簡単に調べることができる。
しかし、「ドット」の関連検索ページのノートの並べ替えは、「いいね！」の数ではなく、意味的な関連性に基づいていることに注目したい。 これは、「ドット」が単に人気コンテンツを追求するのではなく、関連性と情報の深さをユーザーに提供することに重点を置いていることを示唆している。
旅行計画シナリオでは、"点点 "は小紅樹アプリ内で"「計画人格」ユーザーが外出する神ツール "として宣伝されている。 (原文は "P people go out god tool "だが、ここではわかりやすくするために "plan type personality user go out god tool "に修正した）。この位置づけは、断片的な個人的経験を統合して構造化されたガイドを生み出す「ドット」の能力と合致する。 このポジショニングは、断片的な個人的経験を統合して、構造化された図解入りハウツーガイドを生み出す「ドット」の能力に合致している。
例えば、「スペイン7日間ツアーガイド」と入力すると、「点点」は、アトラクションのヒント、チケットの値段、写真撮影スポット、おすすめの食べ物、交通と旅行のアドバイス、服装のアドバイス、予算の参考、盗難防止のヒントなど、多くの詳細を網羅した検索結果を表示する。 検索結果の文言や言語スタイルもより「小洪水化」しており、プラットフォームユーザーの日常的な表現習慣に近い。
Dot "に混合脂性肌用のクレンジングを推薦させれば、その結果は包括的かつ客観的で、高級ブランドと手頃な価格の製品の両方を推薦する。 選ぶのに苦労しているユーザーにとって、「ドット」のおすすめは意思決定の時間を大幅に短縮してくれるだろう。
レストラン情報を検索する際、「点点」は同時にレストランの実際の写真、価格帯、特別料理を表示し、ユーザーがレストランの基本的な状況を素早く理解するのに役立つ。
しかし、「点点」の検索結果の一部には、モデル錯覚（AIが生成したコンテンツが事実と一致しない）や、小洪水からのコンテンツの機械的な転送の問題が依然として避けられない。 加えて、DotDotのマルチモーダル（画像や動画の理解など）能力も改善される可能性がある。
一部のユーザーは、「点点」で検索されるコンテンツは小紅集のノートに由来するため、「点点」の機能は小紅集アプリの検索インターフェースに統合することができ、別途アプリを開発する必要はないと考えている。 この点に関して、一部のユーザーは、小紅集アプリでコンテンツを検索する際、アプリ内の他のコンテンツに気を取られやすく、検索効率が低下するという経験を共有している。は、小紅書アプリでコンテンツを検索するとき、アプリ内の他のコンテンツに気を取られやすく、検索効率が低下するという自身の経験を共有した。 純粋な検索アプリは、ユーザーが検索そのものに集中し、検索効率を向上させることができます。
この2つの視点は、実際にはユーザーの心に関する2つの異なるモデルを反映している：
- インストゥルメンタル・マインド ユーザが「ドット」を使って検索する場合、大抵は「問題解決」という明確な目的を持っており、より高い検索効率が要求される。
- 地域に根ざしたマインドフルネス ユーザーはLittle Red Bookアプリで検索する際、「閲覧する」という心理的な期待を抱いていることが多く、情報が拡散するプロセスを受け入れ、さらには楽しみ、様々なコンテンツを閲覧する過程で新たなインスピレーションや興味を見出す傾向が強い。
全体的に 「ドット・ドットのAI検索の優位性は、迅速な意思決定を必要とするシナリオに適しており、ユーザーが情報を素早くフィルタリングし、構造化された回答によって意思決定時間を短縮できるよう支援する。 .
(因果関係を示す） Xiaohongshuアプリ内の検索は、プラットフォームの多様な視点とユーザー生成コンテンツ（UGC）の感覚的な説明を活用することに重点を置いている。 例えば、ユーザーの友人が週末に豫園路のシティウォークに行ってカフェを探すことを提案した場合、Little Red Bookアプリの2列の画像を閲覧する方がはるかに直感的だ。 例えば、ユーザーの友人が週末に豫園路のシティウォークに行ってカフェを探すことを提案した場合、小紅書アプリの情報フローの二列の画像を閲覧してヒントを得る方が明らかに直感的で効率的だ。
ユーザーマインドの違いに加え、単体アプリとWeChatアプリはアプリショップなどのチャネルを通じて小紅集以外のユーザーにもリーチすることができ、ユーザーベースを拡大している。
また、独立したアプリは、独立した技術アーキテクチャとA/Bテストシステムを確立することができ、技術チームが技術的な試行錯誤と迅速な反復を行うのに便利である。 もしAI検索機能がLittle Red Bookアプリに統合されれば、イテレーションのスピードが遅くなるかもしれない。 ちょうど昨日、小紅集はアプリ内の "ask dot dot "ポータルを正式に閉鎖し、その機能をアップグレードすると述べた。
しかし、「小紅秀」のユーザー習慣やユーザー移行コストも無視できない要素である。 スタンドアロン型製品の場合、ユーザーは追加アプリをダウンロードしたり、小さなプログラムにジャンプしたりする必要があり、操作経路の延長によって「点点」の利用率が予想以上に低くなる可能性がある。
"ライフスタイル・コミュニティ "から "人生の意思決定ポータル "へ：小洪水のAI検索の野望
リトル・レッド・ブックは、2024年のシリーズE+資金調達ラウンドを経て、170億ドルと評価されている。 AI検索は、リトル・レッド・ブックの「テクノロジー主導の成長」戦略シナリオの重要な部分を占めている。
QuestMobileのデータによると、2024年第4四半期、小本集の1日の平均検索回数は6億回に迫り、従来の検索大手百度の検索回数（約10億回）のほぼ半分を占めている。 さらに、Xiaohongshuの検索の72%は、消費者の意思決定（例えば、食品・飲料、美容、旅行などの分野）と強く相関している。
生活カテゴリの膨大なユーザー生成コンテンツ（UGC）データと、検索時のユーザーの消費者意思決定マインドは、小紅秀のAI検索レイアウトの核心的な利点である。 しかし、AI検索トラックはすでに強力な競争相手で混雑している。
百度（バイドゥ）」や「360（サンロクマル）」のような伝統的な検索大手だけでなく、以下のような大手も含まれる。 複雑さAI そして ミナレット 開発者向けAI、コードベースの検索ツール デブ AIなどのAIネイティブ企業だけでなく、WeChat、Jieyin、Zhihuなどの非検索製品もある。 さらに、以下のような生成的なAI対話アシスタントのほとんどは、AIを使用している。 チャットGPT ディープシーク キミ AI検索とディープ・シンキングもプログラムに組み込まれている。
小宏秀は2023年から大規模なモデルチームを設立し、"Little Groundnut "と呼ばれる一連のモデルや、AIペイントツール "Trik"、ミラー構造、チャットアシスタント "Da Vinci "などの複数のAI機能を立ち上げたが、AI技術力と全体的なレイアウトの点で、業界リーダーに比べるとまだ比較的薄い。"などのAI機能を搭載しているが、業界リーダーと比べると、小宏秀はAI技術力と全体的なレイアウトの面でまだ比較的薄い。
基礎となるAIの能力が徐々に汎用モデルでカバーされるようになると、アプリケーション層は新たな次元の価値を創造しなければならない。 Secret Pagoda TechnologyのCEOであるMin Kerui氏が指摘するように、"元々できたことが、例えばR1の推論能力で直接カバーできるようになり、その上で新たな可能性を探す必要がある"。 現在のところ、小洪水は「生命探索」の場面で代替不可能な機能障壁をまだ確立していない。
しかし、別の角度から見ると、もし小紅樹がまだ完全に占有されていない「生活決定」市場の高原をうまく攻略することができれば、同社は検索市場の競争状況を書き換えるチャンスを本当に手にすることができるかもしれない。
結局のところ、若者たちが深夜に携帯電話とにらめっこしながら、どの美容液を選ぶべきか悩んでいるとき、彼らに必要なのは、より賢い検索エンジンではなく、スキンケア成分について詳しく、肌質評価を分析し、インターネット上の「e-BFF」の使用経験を組み合わせた「デジタルBFF」なのかもしれない。彼らが必要としているのは、より賢い検索エンジンではなく、スキンケア成分についてより詳しく、肌質評価を分析し、インターネット上の「e-BFF」の経験を組み合わせた「デジタルBFF」なのかもしれない。 これこそが小宏秀の得意とするところであり、「点点」アプリの今後の発展の方向性でもある。
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