2024年AI搜索发展

2024年，AI搜索领域正在经历快速发展和变革。以下是一些关键点，概述了AI搜索在2024年的发展情况：

语音搜索的流行

语音搜索作为一种新兴的搜索方式，正在变得越来越流行。为了优化语音搜索，企业正在采用使用长尾关键词和本地SEO的策略1。

AI搜索产品的涌现

市场上已经出现了多种AI搜索产品，它们在形态和特色上各有不同，但共同目标是提升搜索效率和用户体验34。

深耕成熟场景和用户需求

AI搜索的发展正朝着深耕已有成熟场景和精准把握用户需求的方向发展，这是迈向更高发展阶段的关键5。

多模态AI应用的突破

AI多模态模型的能力正在持续突破，并逐步开启商业化，这可能会对影视制作、IP开发、广告营销等多个领域产生积极影响2。

AI搜索的商业潜力

AI搜索产品的商业潜力正在被市场所认可，例如AI人工智能ETF(512930)的成交额和资金流入情况显示了投资者对这一领域的兴趣2。

估值和市场表现

AI人工智能ETF跟踪的中证人工智能主题指数的市盈率处于历史低位，这可能表明该领域具有投资价值2。

行业竞争和合作

市场上的主要玩家，包括百度、360、抖音等，都在积极引入AI功能到他们的搜索业务中，预示着行业竞争的加剧2。

技术发展和趋势

生成式AI的快速发展，以及AI在不同领域的应用，如AI影视、AI营销、AI教育等，都是2024年AI搜索发展的重要趋势9。

企业战略和承诺

Forrester Research预测，企业将更加积极地制定和履行人工智能发展战略10。

行业期待和变革

整个行业对AI搜索的期待很高，新老玩家都在期待它能否真正带来搜索领域的代际变革11。

综上所述，2024年AI搜索领域正展现出强劲的发展势头，伴随着技术进步、市场认可和行业竞争的加剧，预示着这一领域将迎来更多的创新和变革。

语音搜索优化中使用长尾关键词的优势是什么？

在语音搜索优化中，使用长尾关键词具有显著的优势。长尾关键词通常由三到五个词组成，更具体、更详细，能够更准确地反映用户的搜索意图。由于语音搜索的用户更倾向于使用自然语言进行搜索，长尾关键词的使用可以提高内容与语音查询的匹配度，从而提升搜索结果的相关性和准确性。"长尾关键词就像大量搜索查询中隐藏的宝藏"18，它们虽然单个搜索量可能不高，但总体上能够覆盖更广泛的用户需求，为企业带来更多的流量和潜在客户。

此外，长尾关键词的竞争程度相对较低，这意味着优化这些关键词的难度和成本可能会更低，但它们具有更高的转化率。在语音搜索优化中，使用长尾关键词可以帮助内容更直接地回答受众提出的问题，例如在内容结构上开头提供简洁明了的答案，随后提供更深入的信息，这样就能提高内容在片段中出现的几率，片段通常用于语音搜索结果13。

AI人工智能ETF(512930)的溢价频现对投资者意味着什么？

AI人工智能ETF(512930)的溢价频现表明该ETF在市场上的需求较高，投资者愿意支付高于其净资产值(NAV)的价格来购买该ETF的份额。"截至2024年7月12日10:53，AI人工智能ETF(512930)回调跌逾1%，最新报价1.03元，盘中溢价频现"2。这可能意味着投资者对AI行业的前景持乐观态度，认为相关企业的表现将超过市场平均水平。

同时，溢价交易也可能反映出市场对AI行业的短期热情和投机行为，投资者可能需要注意溢价可能带来的风险。溢价频现可能是市场对AI行业长期增长潜力的认可，但投资者在投资时应考虑市场情绪、行业发展趋势以及ETF的基本面因素。

夸克AI搜索的一站式AI服务具体包括哪些功能？

夸克AI搜索的一站式AI服务提供了丰富的功能，以满足用户在信息检索、生成、处理的全域、多元需求。具体功能包括：

1. 检索：夸克AI搜索能够理解用户意图，搜索全网海量信息，并提供相关的搜索结果。
2. 创作：AI搜索支持智能创作，帮助用户完成一些工作、生活中需要写的文案，提高效率48。
3. 总结：AI技术可以对大量信息进行归纳、概括，为用户提供简洁的总结。
4. 编辑：夸克提供了编辑功能，使用户能够对搜索结果或创作内容进行进一步的编辑和调整。
5. 存储：夸克AI搜索具备存储功能，用户可以保存搜索结果或创作内容，方便日后查阅。
6. 分享：用户可以轻松地将搜索结果或创作内容与他人分享。

此外，夸克AI搜索还提供了其他内容产品和智能工具，如网盘、扫描、文档、CueMe、学习助手、健康助手等，为用户提供从检索到分享的一体化信息服务价值32333435。

AI多模态模型在商业化过程中可能面临哪些挑战？

AI多模态模型在商业化过程中可能面临多方面的挑战：

1. 技术挑战：多模态模型需要处理和理解多种类型的数据，如文本、图像、音频和视频，这要求模型具备高度的复杂性和技术成熟度。
2. 数据挑战：AI模型的训练需要大量的高质量数据。多模态数据的收集、清洗和标注是耗时且成本高昂的过程。
3. 计算资源：多模态模型通常需要大量的计算资源，这可能导致商业化过程中的成本增加。
4. 行业适应性：不同行业对AI技术的需求和应用场景各异，模型需要针对特定行业进行调整和优化。
5. 用户接受度：用户对AI技术的接受程度和信任度会影响多模态模型的商业化进程。
6. 法规和伦理问题：随着AI技术的发展，相关的法律法规和伦理问题也日益受到关注，这可能会对商业化造成一定的限制和要求。

尽管存在这些挑战，但多模态模型的商业化潜力巨大，能够为影视制作、IP开发、广告营销、教育教学、音乐创作、游戏研发等领域带来创新和效率提升36。

AI搜索产品在提升搜索效率和体验方面还有哪些优化空间？

AI搜索产品在提升搜索效率和体验方面仍有多个优化空间：

1. 理解用户意图：AI搜索产品可以通过更深入的自然语言处理技术，更准确地理解用户的查询意图，提供更相关的搜索结果