行业月访问量：3 月不到 1,000 万，6 月约 1 亿，下半年近 7 亿。
2024 / FROM ANSWERS TO TOOLS 智谱清言 · 2024.11—2025.01
AI 产品经理实习生 / AI 搜索一期体验改版
从一句问答，
到搜索
与工具。
2024 年，搜索与多种工具开始走进对话。
我在智谱清言探索 AI 搜索的产品形态：入口怎么开，过程怎么呈现，用户下一步怎么用？
SEARCH INTERFACE / 01入口
城市公园如何改善生活？↗
先让人知道：
这是一次搜索。
用清晰的搜索框和轻量建议，让用户打开页面就知道怎么开始。
搜索一个问题从建议开始
预设内容 · 搜索交互示意
ENTRY → PROCESS → EVIDENCE
我负责的主产品是 AI 搜索。
回到当时，理解每一个选择的来处。
会回答之后，开始学着调用工具。
那时，Agent 的产品形态还在萌芽。对话开始接上搜索和更多工具，用户也在建立新的期待：它能替我做哪一步？
我负责的切口是 AI 搜索：探索独立入口和对话调用，设计等待过程、来源呈现，以及搜完之后的下一步。
上线反馈帮助我排定先后：用户频繁打开来源侧栏，知识卡片的使用较少。产品形态要在实际使用中逐步调整。
01 / REWIND TO 2024 Q3
当搜索，
还在寻找自己的形状。
独立搜索、对话产品、传统搜索厂商密集进入市场。在当时的产品调研里，“让 AI 替我搜索”正在形成明确的使用预期。下面是当时调研使用的市场快照。
独立搜索产品
2024 · 月访问量360 AI 搜索287M
Perplexity94M
秘塔 AI 搜索7M
天工 AI 搜索5M
独立首页 / 过程展示 / 来源追溯
各组以最大值归一化；这是当时的调研快照。
对话形态 AI 搜索产品
2024 · 月访问量Kimi29M
豆包17M
通义10M
海螺 AI4M
智谱清言3.6M
主对话入口 / 搜索调用 / 对话内呈现
各组以最大值归一化；这是当时的调研快照。
独立 AI 搜索约 2 万 DAU；主 Chat 60—90 万 DAU，其中搜索调用约占 10—20%。
市场逐渐在搜索入口、过程、引用，以及主对话协同上形成共识。
“只要入口叫‘AI 搜索’，
用户就会对搜索产生预期。”独立入口产生独立预期。要强化搜索心智，产品形态也需要与 Chatbot 拉开差异。
02 / THREE DESIGN DECISIONS
让 AI 搜索
“像搜索”。
接手时，底层已经有 LLM + Web Search，体验却仍像 Chatbot。我的改版沿着三件事展开：打开即搜索、运行中看见检索、结果可溯源。
ENTRY / FIRST IMPRESSION
打开，即进入搜索心智。
- 当时的问题
- 独立入口已经存在，但仍沿用对话产品结构，用户体感难以理解。
- 我的设计动作
- 强化 AI 搜索标识，以居中的搜索框建立首要动作；用热搜与建议词降低第一次输入成本。
- 产品判断
- 首页先完成品类教育，让“输入—搜索—获得答案”成为无需解释的主路径。
PROCESS / THE INVISIBLE WORK
让用户看见，它正在搜。
- 当时的问题
- 新链路增加副模型筛选信息，网页更多、等待更长；新增的后台工作对用户依然隐形。
- 我的设计动作
- 把 Query 拆解、智能阅读、来源卡片和结果数量送到前台，用连续反馈解释等待。
- 产品判断
- 管理等待预期，同时让用户感知模型确实访问了外部世界。
SOURCE / OPEN TO VERIFICATION
可信感，来自可核验。
- 当时的问题
- 回答结果与 Chatbot 无异，用户难以区分幻觉与真实信息。
- 我的设计动作
- 把全部来源放进持续存在的侧栏，保留网站、标题和摘要；关键词与“全部来源”可打开对应网页集合。
- 产品判断
- 引用需要成为产品结构的一部分，让用户拥有继续检查原网页的路径。
SHIPPED / 真实上线录屏
三条设计策略，
汇入一次完整搜索。
16 秒录屏，用户身份与会话侧栏已裁切。默认 2× 播放，可切换原速观察。
回到 2024 Q4，用户正在从向模型提问，走向让模型搜索和调用工具。我当时处理的是这一步的体验：让新能力能被理解，让等待有解释，让答案有出处。
03 / THE EXPERIMENT THAT CAME EARLY
有些好想法，
也会早到一步。
知识体系想让 AI 搜索从“搜答案”走向“刷知识”，为一次回答生成可以继续探索的结构。真正的取舍，发生在上线前后的信号之间。
01 / INTENT
把下一次好奇，放进答案里。
客观问答触发旁路模型，把用户问题扩展成三组知识点；点击其中一个，继续搜索。
6%
/知识体系点击率
60%
来源侧栏点击率
两项数字来自各自的功能埋点，分别反映来源核验与知识探索的使用情况。
“当时做的知识卡片略显急促，
只是把对话底部的推荐问题改变了形式。”真正的“猜你喜欢”，还需要用户画像、推荐系统与搜索上下文共同参与。
04 / NOTE TO THE FUTURE · 2025.01.14
一个方向是更可信。
一个方向是更底层。
参与 AI 搜索 2025 年度规划时，我把上线数据、用户反馈和搜索技术链路，收敛为两个方向。展开查看当时写下的判断。
01 / TRUSTWORTHY AI可信 AI＋
规划依据：来源侧栏点击率达到 60%，用户会主动核验回答依据。
规划动作：识别权威信源，以多源交叉验证降低偏差，让引用持续可见、可追溯，并处理信息冲突与内容时效。
02 / ATOMIC SEARCH搜索原子化＋
规划依据：搜索补充 LLM 的信息，这项能力会进入不同产品；用户直接进入独立搜索产品，是当时的中间态。
规划动作：支撑清言主 Chat 的搜索调用，形成 API 与浏览器插件能力，接入第三方产品、Agent 和 Workflow。
同一时期，也上线了这些。
地理位置获取
让“附近美食”等查询获得可用的位置上下文；参与方案并推进上线。
4o 数字人
围绕导游与教师场景完成两轮用户研究、形象方向判断，并参与后续上线。
打字机交互
梳理多端生成与滚动体验，推动交互规则统一并上线。