샤오홍슈 '닷 닷 닷'의 AI 검색 돌파전: 딥서치-R1이 검색 시장을 장악할 수 있을까요?

인공지능 기술의 물결에 따라 리틀 레드북도 인공지능 분야에서의 레이아웃을 가속화하고 있습니다. 최근 샤오홍슈의 독립 AI 검색 앱 '点点'은 '딥씽킹' 기능을 출시했습니다. 업계 언론 보도에 따르면, 이 기능은 국내 AI 스타트업 기업이 지원할 가능성이 높습니다. DeepSeek (심층 검색)에서 제공 DeepSeek-R1 오픈 소스 모델 드라이버.

"현장 AI 검색"을 통해 폐쇄 루프 콘텐츠 생태계를 구축하고 있는 WeChat, Jitterbug 및 기타 슈퍼 앱의 맥락에서, 샤오홍슈가 DeepSeek-R1과 협력하기로 한 것은 의심할 여지없이 다음과 같은 열망입니다. 단기간에 기술 및 사용자 경험의 단점을 빠르게 보완합니다. 이 회사의 AI 모델은 강력한 외부 AI 모델입니다. 외부 AI 모델의 힘으로 '点点'은 빠르게 AI 검색 트랙에 진입하여 주요 시장 점유율을 확보할 수 있었습니다. 그러나 장기적으로 볼 때, 이는 마치 "개발 활용" 대 "자율적 혁신" 사이의 균형 잡힌 전략.

'탭' 앱의 전략적 의도: 리틀 레드북에 독립형 AI 검색 제품이 필요한 이유입니다.

샤오홍슈가 독립적인 AI 검색 앱을 출시한 이유는 무엇인가요? '닷닷닷'이 딥서치-R1에 연결된 후 검색 기능에 어떤 개선이 이루어졌나요? 실제 사용자 경험은 어떤가요? "点点"이 시중에 나와있는 일반적인 스타 AI 검색 제품과 비교하여 차별화되는 장점은 무엇입니까? '点点'이 AI 검색 분야에서 샤오홍슈의 야망을 실제로 지원할 수 있을까요? 이러한 질문을 바탕으로 사용자들이 자주 사용하는 검색 시나리오를 출발점으로 삼아 "点点" 앱에 대한 종합적인 리뷰를 진행했습니다.

"点点"의 핵심 검색 경험: 시나리오 기반 검색이 하이라이트입니다.

샤오홍슈의 슬로건인 '당신의 생활 가이드'의 연장선상에서 '点点'은 '생활 현장 검색'으로 자리매김하고 있습니다. 이 앱은 주로 샤오홍슈 플랫폼에 있는 방대한 양의 메모를 집계하고 분석하여 사용자에게 그림이 있는 검색 결과를 제공함으로써 생활 서비스 및 소비자 의사 결정 시나리오에서 사용자의 정보 요구를 충족시킵니다.

샤오홍슈 앱에 내장된 '다빈치', '소소감자', '도트닷닷에게 물어보세요'의 기능과 달리, '도트닷닷'은 독립형 앱과 위챗 앱 형태로 서비스를 제공합니다. ' 앱은 독립형 앱과 위챗 앱으로 제공됩니다. 2024년 8월 출시 이후 '点点'은 앱스토어에서 20만 건의 다운로드를 기록했습니다.

샤오홍슈는 이전에 AI 검색 기능인 '다빈치'도 출시했다는 점도 주목할 만합니다. 처음에는 '다빈치'도 리틀 레드북 스테이션의 콘텐츠에서 사용자가 제기한 질문을 검색하고, AI 요약을 생성하고, 관련 노트를 추천할 수 있었습니다. 하지만 현재 상황을 보면 '다빈치'는 리틀 레드북에 의해 버려진 것 같습니다. '다빈치'의 공식 샤오홍슈 계정은 업데이트를 중단했을 뿐만 아니라 노트 통합, AI 요약 생성, 콘텐츠 제작 지원에 대한 사용자들의 요구에 효과적으로 대응하지 못하고 있습니다. "点点"의 차이점에 대한 질문에 "다빈치"는 "点点"는 검색 처리를 담당하고, 채팅은 내가 동행하겠다"고 흥미롭게 대답했습니다.

다빈치 2024년 9월 퀴즈 효과

다빈치 2025년 2월 Q&A 효과'다빈치'와 '소소감자'에 비해 리틀 레드북은 '点点' 앱의 홍보를 확실히 늘렸습니다. 많은 샤오홍슈 사용자가 정보 스트림에서 "点点"의 광고를 스와이프했습니다. 핵심 판매 포인트는 주로 여행 및 놀이 팁, 건강 지식, 임신 백과사전 및 기타 특정 수요 시나리오에서 "点点" AI 검색의 핵심 가치를 직접 표시하는 "심층 사고 기술 + 샤오홍슈 생활 데이터베이스"를 중심으로 전개됩니다.

다음으로, 딥서치-R1 모델에 접속한 후 '닷' 앱의 실제 검색 효과를 깊이 있게 체험해 보겠습니다.

'点点' 앱의 홈 페이지를 열면 먹고 마시고 놀기, 함정 피하기 가이드, 여행 및 놀이 팁, 멜론 빨리 먹기, 나무 구멍 걱정 해소 등 다양한 생활 영역을 다루는 시나리오 기반의 사전 설정 질문을 볼 수 있습니다.

지리적 위치를 인증한 후 사용자는 홈페이지에서 '근처에서 먹고, 마시고, 영감을 얻기' 포털을 클릭하거나 검색창에 질문을 입력하면 현지화된 검색 결과를 빠르게 확인할 수 있습니다.

검색 결과 표시 측면에서 '点点'의 '딥씽킹' 모드는 사용자에게 AI의 사고 과정을 보여주는 DeepSeek-R1 모델의 경험과 매우 유사합니다. 검색 경험에서 '닷닷'의 대폭적인 개선은 주로 두 가지 측면에서 반영됩니다: 검색 의도 인식 이해 노래로 응답 다자간 대화 용량 .

"사진 찍기 좋고 반려동물 동반 가능한 상하이 카페"와 같이 보다 복잡하거나 세분화된 검색 요청의 경우 '点点'은 사용자의 검색 의도를 더 정확하게 파악할 수 있습니다. 동시에 DotDot은 "데이트하기 좋은 상하이 비스트로 추천"과 같이 영어와 중국어가 혼합된 다국어 검색도 지원합니다. ('데이트'는 영어로 '데이트'를 의미하고 '비스트로'는 작은 식당을 의미하며 중국어와 영어가 섞인 이 단어는 상하이의 젊은이들 사이에서 매우 인기가 있습니다). 중국어와 영어가 섞인 이 단어는 상하이의 젊은이들 사이에서 매우 인기가 있습니다)

'点点'은 문맥 기반의 일관된 대화형 검색도 지원합니다. 예를 들어, 사용자는 식당 정보를 검색한 후 "1인분은 얼마인가요?", "주차는 편한가요?"와 같은 후속 질문을 계속할 수 있습니다. , "주차하기 쉬운가요?" , "근처 도보 길 찾기" 등의 질문을 할 수 있습니다.

검색 결과에서 점선이 있는 키워드는 대화형이므로 사용자가 클릭하면 '궁금한 점이 있을 수 있습니다' 및 관련 검색 페이지로 이동하여 사용자가 관심 있는 콘텐츠를 더 쉽게 탐색할 수 있습니다.

하지만 '닷' 관련 검색 페이지의 노트 정렬은 좋아요 수가 아닌 의미적 관련성을 기준으로 이루어집니다. 이는 '닷'이 단순히 인기 콘텐츠만을 추구하기보다는 사용자에게 관련성과 깊이 있는 정보를 제공하는 데 더 중점을 두고 있다는 것을 의미합니다.

여행 계획 시나리오에서 '点点'은 샤오홍슈 앱 내에서 "'계획성' 사용자의 집 밖 마술 도구"로 홍보됩니다. (원문은 "P족이 신 도구를 나간다"이며, 여기서는 이해하기 쉽도록 "'계획형 성격' 사용자가 신 도구를 나간다"로 수정했습니다.)이러한 포지셔닝은 파편화된 개인 경험을 구조화된 가이드로 통합하는 '닷'의 능력과 잘 어울립니다. 이러한 포지셔닝은 파편화된 개인 경험을 통합하여 구조화되고 그림으로 설명된 사용법 가이드를 생성하는 '닷'의 능력과 잘 어울립니다.

예를 들어 '스페인 7일 여행 가이드'를 입력하면 '点点'은 명소 팁, 티켓 가격, 포토부스, 음식 추천, 교통 및 여행 팁, 복장 조언, 예산 참고 및 도난 방지 팁 등 다양한 세부 정보를 포함하는 결과를 제공합니다. 검색 결과의 문구와 언어 스타일도 플랫폼 사용자의 일상적인 표현 습관에 가까운 '샤오홍슈즈화'가 이루어집니다.

"닷"이 복합성 지성 피부를 위한 클렌저를 추천해 주면, 고급 브랜드와 저렴한 제품을 모두 추천하는 종합적이고 객관적인 결과를 얻을 수 있습니다. 선택에 어려움을 겪는 사용자라면 '닷'의 추천을 통해 의사 결정 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

레스토랑 정보를 검색할 때 '点点'은 레스토랑의 실제 사진, 가격대, 특별 요리도 함께 제시하여 사용자가 레스토랑의 기본 상황을 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

그러나 '点点'의 일부 검색 결과에는 여전히 모델 착시 현상(AI가 생성한 콘텐츠가 사실과 일치하지 않는 현상)과 샤오홍슈에서 콘텐츠를 기계적으로 전송하는 문제가 불가피하게 존재합니다. 또한 닷닷의 멀티모달(예: 이미지 및 동영상 이해) 기능도 개선될 수 있습니다.

일부 사용자는 "点点"으로 검색되는 콘텐츠가 샤오홍슈의 노트에서 나오기 때문에 "点点"의 기능을 샤오홍슈 앱의 검색 인터페이스에 통합할 수 있으므로 별도의 앱을 개발할 필요가 없다고 생각합니다. 이와 관련하여 일부 사용자는 샤오홍슈 앱에서 콘텐츠를 검색할 때 앱의 다른 콘텐츠에 쉽게 방해가 되어 검색 효율이 떨어졌다는 경험을 공유하기도 합니다. 리틀 레드북 앱에서 콘텐츠를 검색할 때 앱의 다른 콘텐츠에 쉽게 주의를 빼앗겨 검색 효율이 떨어진다는 자신의 경험을 공유했습니다. 순수 검색 앱은 사용자가 검색 자체에 더 집중하고 효율성을 높일 수 있도록 도와줍니다.

이 두 가지 관점은 실제로 사용자의 두 가지 다른 마음 모델을 반영합니다:

• 인스트루멘탈 마인드 사용자가 '점'을 사용하여 검색할 때는 일반적으로 명확한 '문제 해결'이라는 목표가 있기 때문에 더 높은 수준의 검색 효율성이 필요합니다.
• 커뮤니티 기반 마음챙김 사용자들은 리틀 레드북 앱에서 검색할 때 '탐색'에 대한 심리적 기대감을 가지고 있으며, 정보가 분산되는 과정을 받아들이고 심지어 즐기는 경향이 있으며, 다양한 콘텐츠를 탐색하는 과정에서 새로운 영감과 흥미를 발견하는 경우가 많습니다.

전반적으로. "닷닷의 AI 검색은 빠른 의사결정이 필요한 시나리오에 더 적합하며, 사용자가 정보를 빠르게 필터링하고 구조화된 답변을 통해 의사결정 시간을 단축할 수 있도록 도와줍니다. .

(인과 관계 표시) 샤오홍슈 앱 내 검색은 플랫폼의 다양한 관점과 사용자 제작 콘텐츠(UGC)에 대한 감각적인 설명을 활용하는 데 더욱 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 사용자의 친구가 주말에 위안루에 가서 카페를 찾자고 제안할 때, 리틀 레드북 앱에서 두 개의 이미지 열을 통해 검색하는 것이 훨씬 더 직관적이고 효율적입니다. 예를 들어, 사용자의 친구가 주말에 위위안루에 가서 카페를 찾자고 제안할 때 샤오홍슈 앱의 정보 흐름에서 두 개의 열에 있는 이미지를 탐색하여 팁을 얻는 것이 훨씬 더 직관적이고 효율적입니다.

사용자 사고방식의 차이 외에도 독립형 앱과 위챗 앱은 앱스토어와 같은 채널을 통해 샤오홍슈가 아닌 사용자들에게도 도달할 수 있어 사용자 기반을 확장할 수 있습니다.

또한 독립적인 앱은 독립적인 기술 아키텍처와 A/B 테스트 시스템을 구축할 수 있어 기술팀이 기술적 시행착오와 빠른 반복을 수행하기에 편리합니다. AI 검색 기능이 리틀 레드북 앱에 통합되면 반복 속도가 느려질 수 있습니다. 검토가 진행되던 바로 어제, 샤오홍슈는 앱의 '점 점 점 점' 포털을 공식적으로 폐쇄하고 기능을 업그레이드할 것이라고 밝혔습니다.

하지만 샤오홍슈의 사용자 습관과 사용자 마이그레이션 비용도 무시할 수 없는 요소입니다. 독립형 제품은 사용자가 추가 앱을 다운로드하거나 작은 프로그램으로 이동해야 하며, 조작 경로가 확장되면 '点点'의 사용률이 예상보다 낮아질 수 있습니다.

'라이프스타일 커뮤니티'에서 '삶의 결정 포털'로: 리틀 레드북의 AI 검색 야망

리틀 레드북은 2024년 시리즈 E+ 펀딩 라운드 이후 170억 달러의 가치를 인정받았습니다. AI 검색은 리틀 레드북의 '기술 중심 성장' 전략의 핵심입니다.

2024년 4분기에 샤오홍슈의 일 평균 검색량은 6억 건에 육박하여 기존 검색 대기업인 Baidu의 검색량(약 10억 건)의 거의 절반에 가까운 것으로 나타났습니다. 또한, 샤오홍슈의 검색 중 72%는 식음료, 뷰티, 여행 등의 분야에서 소비자의 결정과 밀접한 상관관계가 있는 검색입니다(예: 식음료, 뷰티, 여행 등).

생활 카테고리의 방대한 사용자 제작 콘텐츠(UGC) 데이터와 검색 시 사용자의 소비자 의사 결정 마인드는 샤오홍슈의 AI 검색 레이아웃의 핵심 장점입니다. 하지만 AI 검색 트랙은 이미 강력한 경쟁자들로 가득 차 있습니다.

여기에는 Baidu 및 360과 같은 전통적인 검색 대기업뿐만 아니라 퍼플렉서티 AI 및 미나렛 개발자를 위한 AI, 코드 기반 검색 도구 Devv AI와 같은 AI 네이티브 기업뿐만 아니라 WeChat, 지인, 지후와 같은 비검색 제품도 있습니다. 또한 다음과 같은 대부분의 생성형 AI 대화 어시스턴트도 지원됩니다. ChatGPT DeepSeek, Kimi 인공지능 검색과 딥씽킹도 두바오와 마찬가지로 프로그램에 내장되어 있습니다.

샤오홍슈는 2023년부터 대규모 모델 팀을 구성하고 '리틀 그라운드넛'이라는 일련의 모델과 AI 페인팅 도구 '트릭', 거울 구조, 채팅 비서 '다빈치' 등 여러 AI 기능을 출시했지만, AI 기술력과 전체 레이아웃 측면에서 업계 리더에 비해 여전히 상대적으로 얇습니다. ' 등 다양한 AI 기능을 갖추고 있지만, 샤오홍슈는 업계 선두주자들에 비해 AI 기술력과 전체 레이아웃 측면에서 여전히 상대적으로 얇습니다.

기본 AI 기능이 범용 모델에 점차 적용됨에 따라 애플리케이션 계층은 새로운 차원의 가치를 창출해야 합니다. 시크릿 파고다 테크놀로지의 CEO인 민 케루이는 "기존에 할 수 있었던 일을 이제 예를 들어 R1의 추론 능력으로 직접 처리할 수 있다면 그 위에서 새로운 가능성을 찾아야 한다"고 지적했습니다. 현재 샤오홍슈는 '생활 검색' 분야에서 아직 대체할 수 없는 기능적 장벽을 구축하지 못했습니다.

하지만 다른 각도에서 보면, 샤오홍슈가 아직 완전히 점유하지 못한 '인생 결정' 시장의 정체기를 성공적으로 공략할 수 있다면 검색 시장의 경쟁 구도를 다시 쓸 수 있는 기회를 잡을 수 있을지도 모릅니다.

결국, 젊은이들이 밤늦게까지 휴대폰을 들여다보며 어떤 세럼을 선택할지 고민할 때 필요한 것은 더 똑똑한 검색 엔진이 아니라 스킨케어 성분에 대해 더 많이 알고, 피부 결을 분석하고, 인터넷에서 'e-BFF'를 사용한 경험과 '디지털 BFF'의 경험을 결합한 '디지털 BFF'일 것입니다. 단순히 더 똑똑한 검색 엔진이 아니라 스킨케어 성분에 대해 더 많이 알고, 피부 품질 평가를 분석하고, 인터넷에서 'e-BFF'의 경험을 결합한 '디지털 BFF'가 필요할 수 있습니다. 이것이 바로 샤오홍슈가 가장 잘 할 수 있는 일이자 '点点' 앱의 향후 발전 방향이기도 합니다.