一水 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
自Perplexity官宣引入廣告后，AI搜索再次成為關(guān)注焦點。
而我們國內(nèi)創(chuàng)業(yè)團隊這邊，也傳來了新消息
Hika AI，一個僅由5人打造的AI搜索，上線不久竟能和國外當紅頂流同臺競技了？！
據(jù)similar web公開數(shù)據(jù)顯示，上線不到1個月，它在獲取用戶注意力（包括平均停留時長、跳出率、每次訪問頁數(shù)）方面已經(jīng)超過Perplexity、秘塔等競爭對手。
而且從早期用戶反饋來看，很多網(wǎng)友or同行更是原地化身“自來水”？
帶著一攬子好奇，量子位直接聯(lián)系上了Hika AI背后的兩位核心創(chuàng)始人（浪仔和豁如），并圍繞小團隊如何AI創(chuàng)業(yè)展開對談。
在近1小時采訪中，我們主要聊了聊：
為什么選擇「AI搜索」這條賽道？
為什么說和Perplexity的路子不一樣？
實際開發(fā)過程中走了哪些彎路？
缺少資源的小團隊如何運營推廣產(chǎn)品？
……
話不多說，以下就是我們拿到的一手機密。（bushi
小團隊AI創(chuàng)業(yè)大揭秘先簡單介紹下Hika AI，這是一款免費的知識獲取引擎，經(jīng)團隊打磨1年后上線。
談到為什么選擇AI搜索這條賽道，創(chuàng)始人透露了一個秘密：
其實AI搜索并非團隊創(chuàng)業(yè)首選，在這之前，他們最早開發(fā)的是一款筆記軟件，類似如今火起來的谷歌NotebookLM。
為什么選擇做HiKa但是，筆記軟件推出后，他們很快發(fā)現(xiàn)了一個大問題
用戶在使用中有一種“無所適從”的感覺
從當時的用戶反饋來看，大家面對這類知識庫，一是不知道問什么，二是提問很容易超出知識庫回答范圍，多重因素導(dǎo)致使用效果一直不理想。
甚至谷歌NotebookLM最早也面臨相同困境，直到后來因推出播客功能才逐漸走紅。
在意識到受限于技術(shù)發(fā)展，知識庫是一件需要長期才能做好的事情后，這一次，他們將目光瞄向了自己更熟悉、“MVP難度相對較低”的搜索領(lǐng)域。
選擇搜索，主要基于兩方面考量：一是從整體來看，搜索需求無處不在；二是從市場競品來看，還有很多使用痛點亟待解決。
先說需求，用戶搜索目前呈現(xiàn)出需求大和需求多元化這兩個主要特點。
關(guān)于前者，他們提到了《2024小紅書搜索推廣白皮書》里的一組數(shù)據(jù)：
70%月活用戶存在搜索行為，其中三分之一用戶一打開小紅書的第一件事就是搜索，平均每日搜索量高達6次。
當然除了數(shù)據(jù)，單從體感來看，搜索確實無處不在。
至于需求多元化，創(chuàng)始人也舉了個例子，比如對于“酸菜魚怎樣做才好吃”這個問題，不同人對于美味的定義不一樣進而致使對答案的預(yù)期也不一樣，這說明人們的搜索期待本質(zhì)上是非常多樣化的。
但實際情況是，目前絕大多數(shù)AI搜索更追求“一步到位”的回答，這也意味著忽視了人們的本質(zhì)需求。
而這，正是Hika AI和Perplexity、秘塔這類產(chǎn)品的最大區(qū)別。一言以蔽之，其產(chǎn)品構(gòu)建邏輯本質(zhì)不同：前者追求更個性化的人與AI交互方式，后者力求快速、準確，“直擊人心”。
實測：和其他AI搜索不一樣的地方理念的不同，也實實在在反映在了產(chǎn)品形態(tài)上。
兩位創(chuàng)始人表示，現(xiàn)有的AI搜索產(chǎn)品基本都雷同于Perplexity，文本回答+鏈接+相關(guān)問題+圖片，它看起來像是公眾號，其探索性更針對形式而非問題本身。
概括而言，這些產(chǎn)品的痛點包括：
底層模型并沒有聰明到能夠懂用戶心
給出的答案中有很多鏈接，圖片，但這些并沒有幫助用戶更好的理解問題
每當用戶對回答的某段內(nèi)容感興趣時，卻無法深入
基于上述，Hika AI首先保留文本部分作為回答主體，并將回答按段落進行分割。
隨機實測搜索最近上映的電影「誤殺3」，其回答be like：
如果對某個段落中的點感興趣，還能點擊左邊按鈕，針對性繼續(xù)提問或追求更加深度的回答。
甚至它還提供圖表化的講解。一處是可以一鍵生成的總結(jié)表，另一處是更具發(fā)散性的思維導(dǎo)圖（可無水印下載）。
更多功能細節(jié)在此不再贅述。按照兩位創(chuàng)始人的說法：
我們希望提供若干對于單一問題的多維思考“線索”，而不是一步到位的“懶人回答”。
這是因為我們不認為AI能在短時間內(nèi)完全取代人類。在思考問題時，人傾向于網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的信息組織方式，并將有用的信息提取加工，隨后得到結(jié)論。每個人都有自己專屬的加工方式與標準，它無法被量化，這也是為什么現(xiàn)在的AI搜索不能給所有人一個滿意回答的關(guān)鍵原因。
因此我們不貪圖一步到位的回答，而是專注于對信息的深挖，它可以大幅提升網(wǎng)狀式獲取信息的效率。
BTW，關(guān)于Hika AI背后使用的模型，團隊透露并不固定，不同階段可能使用不同模型。
小團隊如何做推廣聊完產(chǎn)品，我們最后把目光放在了更具廣泛參考意義的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷上。
經(jīng)透露，Hika AI背后團隊攏共只有5人。
1個品兼設(shè)計+2個前端+2個后端
對這樣一支小團隊來說，AI已經(jīng)成了不可或缺的最佳輔助。
在產(chǎn)品開發(fā)過程中，AI極大緩解了人手不足的問題，其中更偏向開發(fā)的創(chuàng)始人透露，“目前AI已經(jīng)能在很大程度上幫助團隊寫代碼”。
除此之外，日常也會用到AI搞運營。比如在海外推廣時，借助AI撰寫更符合當?shù)仫L(fēng)格的文案等等。
當然我們也進一步深挖了一個核心問題，沒有資源、沒有名氣的小團隊具體如何推廣自己的產(chǎn)品？
畢竟產(chǎn)品不被用戶看到，一切都是竹籃打水。
而按照Hika AI創(chuàng)始人的說法，主要靠“臉皮厚”。（bushi
具體來說，他們目前主要在兩個方向上發(fā)力。一是苦心運營自建賬號，保持更新；二是四處邀請KOL內(nèi)測，通過用戶分享建立傳播。
Hika上線后，由于團隊里沒有豐富運營經(jīng)驗的小伙伴，我（創(chuàng)始人之一）先頂上了；那要做運營，都是小賬號，沒有萬粉怎么做呢? 我臉皮厚，也對Hika的品質(zhì)有信心，除了平常發(fā)帖子宣傳外，就是逐個找一些活躍的小v大v，邀請他們試用Hika，可以的話宣傳一下。
當然沒有回復(fù)或者后續(xù)冷拒絕的人不少, 但親自試用, 并熱情地?zé)o償轉(zhuǎn)發(fā)Hika的同樣很多, 因此Hika收獲了不少用戶。
簡單總結(jié)，小團隊的成功主要靠產(chǎn)品過硬+勤奮，而這并不簡單。
當然了，具體到AI搜索這一賽道，他們直言當前市場遠未到分層時刻。換言之，AI搜索的競爭才剛開始，產(chǎn)品形態(tài)還不穩(wěn)定，大家都在探索。
有意思的是，他們也提到了Perplexity的一個轉(zhuǎn)變。
眾所周知，這家公司一開始號稱要取代谷歌，但最近幾個月，其創(chuàng)始人Aravind Sriniva在采訪中明確表示：
Perplexity不是一定要打敗Google和Bing，也不是一定要取代它們。Perplexity和那些明確表示要挑戰(zhàn)Google的初創(chuàng)公司最大的區(qū)別就在于：我們從來沒有試圖在Google擅長的領(lǐng)域中擊敗它。
對此，Hika AI創(chuàng)始人認為：
Perplexity本身不是一個正確答案，他更不是一個標準答案，他自己也在探索。
對“所有行業(yè)都能用AI重塑”存疑最后，談到創(chuàng)業(yè)以來最大收獲或感受，兩位創(chuàng)始人也淺淺做了分享。
首先就是對“所有行業(yè)都能用AI重塑”這一觀點存疑。
二位比較一致的價值觀是，相比做出一款A(yù)I應(yīng)用，更重要的是如何理解AI對人類社會最大的改變。只有了解AI的真正作用，才能判斷某一事物是否適合用AI改造。
而Hika AI，也誕生于他們對探索人與AI交互方式的共同興趣。
在這一過程中，最重要的，一是尋找同頻的隊友，二是“小步快跑”，先做出來才是第一要義。
One More Thing回到一開頭Perplexity引入廣告這則消息，我們也打聽了一下：
目前完全免費的Hika AI，之后也會收費嗎？產(chǎn)品的盈利模式如何？
按照團隊計劃，他們可能會采用大部分免費+付費用戶享受額外高級功能這一模式。
這也和目前ChatGPT搜索類似，均尚未考慮廣告因素。
而Perplexity從去年11月官宣，最早將從美國上線廣告。這些廣告將以“推薦問題”的形式展示，同時廣告將被放置在用戶搜索答案的旁邊并標注為“贊助”。這一措施也是為了彌補訂閱收入不足的問題。
總之，商業(yè)模式也是類似小團隊需要重點考慮的問題。
最最后，如果你的團隊也有好的產(chǎn)品or經(jīng)驗想要分享，歡迎聯(lián)系量子位，有空咱們來嘮一嘮~
體驗地址：https://hika.fyi/
參考鏈接：[1]https://mp.weixin.qq.com/s/F-n_lpGhl4WYiuMW2cy6FQ[2]https://mp.weixin.qq.com/s/YzncCOgMG9lfzcHeEuri2A[3]https://www.reddit.com/r/PKMS/comments/1hpkbt9/i_built_hika_an_aipowered_pkm_tool_that_thinks/?rdt=35878[4]https://www.producthunt.com/posts/hika
