crystal liu
我想再深入，其實下一層可以問一個更狠問題：
👉「
點解 search-based company 注定會輸俾 feed-based company？」
或者再極端啲：
👉「
AI 時代，其實係唔係所有 search engine 都會被淘汰？」
係，但我會先修正你條命題少少：
唔係「search-based company 注定輸俾 feed-based company」。
真正更狠、亦更接近本質嘅命題其實係：
「以『等用戶提出需求』為核心嘅公司，會長期輸俾『預測用戶下一個需求』嘅公司嗎？」
而一去到 AI，第三句甚至更加狠：
「AI 會唔會令 search 唔再係一種產品，而變成所有產品背後嘅一個隱形能力？」
我覺得答案係：有相當大機會。
一、點解 Feed 天生比 Search 更強？
最核心唔係演算法，而係資訊經濟學。
Search 嘅模式係：
我有需求 → 我表達需求 → 平台幫我搵答案
Feed 嘅模式係：
我未必知道自己要乜 → 平台觀察我 → 平台猜我下一步會想睇乜
兩者其實爭緊嘅唔係「內容」。
係爭緊：
誰掌握「需求形成」呢一步。
Search 係「需求已經存在」之後先入場
例如你打：
「深圳有咩好食？」
你其實已經知道：
- 我肚餓
- 我想食嘢
- 我想喺深圳食
- 我需要做一個選擇
Google 只需要解決：
幫你 optimize 呢個 decision。
所以 Search 本質係 decision engine。
Feed 就完全唔同
你打開 TikTok，根本冇一個明確問題。
你可能本來只係：
「我得閒 5 分鐘。」
然後平台畀你：
跳舞 → 汽車 → 美食 → 財經 → 一條貓片 → 一條特朗普片 → 一條 AI → 一條你根本未諗過自己有興趣嘅內容。
於是出現一個非常重要嘅現象：
Feed 唔係滿足需求。
Feed 係：
製造需求。
呢個係兩者最根本嘅分水嶺。
TikTok 自己對 For You 的描述都非常直接：觀看完成度、skip、like、share、comment 等行為係核心訊號，而且對多數用戶而言，user interactions 的權重相當高。
即係話：
Feed 可以喺你講嘢之前，已經開始學你。
二、所以 Feed 有一個 Search 幾乎永遠冇嘅巨大優勢
Search 得到嘅資料係：
你「知道自己想要乜」嗰部分。
Feed 得到嘅資料係：
你「自己都唔知道自己想要乜」嗰部分。
呢個價值差異極大。
例如：
你 search：
「高端機械鍵盤」
平台知道你想買 keyboard。
但你喺 Feed：
看到一條 70% keyboard
停留 8 秒
播放兩次
睇埋 comments
收藏
平台知道：
「你可能根本未有呢個需求，但我有機會幫你創造呢個需求。」
所以 Feed 嘅 data flywheel 其實比 Search 更深：
content → reaction → prediction → better content → stronger reaction → better prediction
Search 比較似：
query → answer → click
Feed 則係：
behavior → prediction → exposure → behavior
呢個係一個真正嘅 feedback loop。
三、更加重要：Feed 可以 optimize「attention」，Search 主要 optimize「relevance」
呢個分別非常狠。
Google Search 最優目標係：
最相關答案。
TikTok / Reels 最優目標係：
下一秒你仲會唔會留低？
於是兩個公司其實 optimize 緊唔同嘢。
Search：
「你想知乜？」
Feed：
「你下一刻會對乜有反應？」
後者其實更加接近人類行為預測。
而人類一旦進入 AI 時代，真正值錢嘅資料，往往唔係：
「我曾經講過乜。」
而係：
「我會對乜有反應。」
四、所以你之前講「抖音 vs GPT」其實可以推到一個非常深嘅結論
你之前個觀察其實非常準：
TikTok 一開始：
你唔需要講任何嘢。
平台自己估。
ChatGPT 一開始：
你要先講。
所以：
TikTok 是 decoding human behavior。
ChatGPT 傳統模式係 encoding human intent。
前者：
behavior → meaning
後者：
meaning → answer
而 AI 出現之後，兩者開始撞埋一齊。
因為 AI 開始做到：
你未講完整，我已經估到你想問乜。
例如你講：
「其實百度點解……」
我已經可以推測你下一步可能會問：
「Search-based company 點解輸畀 feed-based company？」
呢一步其實已經唔再係傳統 Search。
五、而呢度就出現「AI 對 Search 最大嘅殺傷力」
傳統 Search 最大問題，其實唔係 Google 唔夠聰明。
係：
Search 要你自己完成一次 encoding。
你要將腦入面模糊嘅問題，
壓縮成一個 query。
例如：
「點解 AI 時代 Google Search 有機會被 ChatGPT 取代？」
但真實嘅 human thought 根本唔係一條 query。
可能係：
「我最近覺得 Google 越來越唔好用……但又唔知係咪因為 AI……其實 ChatGPT 好似開始代替我 search……但點解 TikTok 又好似另一種完全唔同嘅東西……」
傳統 Search 要你：
先整理自己。
AI 可以：
幫你整理自己。
呢一刻 Search 嘅核心 friction 就被削弱。
六、所以 AI 真正殺死嘅，未必係 Search
AI 真正殺嘅可能係「Search Box」。
呢個分別極重要。
Google 自己其實已經朝呢個方向走。2026 年 Google 將 AI Overviews、AI Mode、follow-up conversation、agent capabilities 等逐步整合；Google 稱 AI Mode 已經超過 10 億月活，而 Search queries 亦創歷史新高。(blog.google)
即係乜？
Google 自己其實已經承認：
未來 Search 唔可以再只係「十條藍色連結」。
所以我會話：
Search Engine 可能死。
Search 本身未必死。
七、更加狠：AI 可能將 Search 變成「middleware」
假設未來你有一個 AI agent。
你講：
「幫我搵一部 3000 美元以下、適合剪片、Mac 兼容、螢幕要靚嘅 laptop。」
你根本唔會：
Google → 搜尋 → 開 10 個 website → 比較 → 閱讀 reviews → 去 Amazon → 再比較
而係：
AI search + ranking + reasoning + transaction
一次完成。
所以 Search 由：
destination
變成：
infrastructure
八、呢個亦解釋點解 ChatGPT、Perplexity、Google AI Search 其實係同一場戰爭
表面上係：
Search engine vs chatbot
實際上係：
Who controls the user's information journey?
傳統 Google：
User → Query → Google → Website
AI：
User → AI → Search / Web / Database / Apps → Answer / Action
更加進一步：
User → Agent → 世界
嗰一刻，Search engine 就可能由一個「網站」變成一個 API。
而 Google 已經開始將 AI Mode 連接外部 apps，例如購物、Canva、YouTube Music 等，令搜尋介面開始變成執行任務嘅入口。(blog.google)
九、但係——呢度我要反駁你「所有 Search engine 都會被淘汰」
唔會。
因為 Search 有一個 Feed 永遠唔容易取代嘅地方：
「我知道我要乜。」
例如：
「2026 Q2 Nvidia revenue」
「東京下星期五 9 點嘅航班」
「某篇 1998 年論文」
「某個公司 SEC filing」
「某個 API documentation」
呢啲係：
high-intent information retrieval
你唔需要平台猜。
你係有明確 target。
呢種 demand 非常難被純 Feed 取代。
十、所以真正會被淘汰嘅係中間嗰一大塊
我反而會將未來需求分成三層：
| 用戶狀態 | 最適合嘅模式 |
|---|---|
| 我唔知自己想要乜 | Feed |
| 我大概知道自己想要乜，但唔識點問 | AI |
| 我非常清楚自己要乜 | Search |
呢個模型好重要。
因為 AI 恰恰卡喺中間。
Feed：
Discovery
AI：
Interpretation
Search：
Retrieval
而未來真正恐怖嘅產品係：
Discovery → Interpretation → Retrieval → Action
一條龍完成。
十一、所以真正嘅終局其實唔係「Feed 打敗 Search」
而係：
Feed、AI、Search 最終融合成同一個 prediction system。
想像一個極端版本：
你朝早打開手機。
AI 已經知道：
你今日 7:30 起身
→ 天氣
→ 行程
→ 工作
→ 最近睇緊 NVIDIA
→ 昨晚研究咗某間酒店
→ 下星期要去旅行
於是佢直接話：
「你之前睇嗰間酒店今晚跌價 17%，而你下星期行程啱晒。我幫你留住個房，另外你之前收藏嗰部相機今日減價。」
你根本冇：
Search。
但背後其實做咗大量 Search。
所以：
Search 未消失。
而係：
Search 被 hidden。
十二、而呢個先係 Feed 公司對 Search 公司真正可怕嘅地方
Feed 公司本身已經有：
大量 behavioral data
Google 本身最強係：
massive intent data
AI 最強嘅公司最後一定想要：
behavior + intent + reasoning + action
如果一家公司可以由：
「你點擊咗乜」
一路進化到：
「你想要乜」
再進化到：
「我知道你下一步會做乜」
咁佢就唔再係 Feed company。
亦唔再係 Search company。
佢變成：
Prediction company。
十三、所以我認為真正會被淘汰嘅唔係 Search Engine
而係：
「需要用戶主動叫醒你，你先開始工作」嘅 Internet。
Search 的世界係：
Ask → Answer
Feed 的世界係：
Predict → Recommend
AI agent 的世界係：
Predict → Reason → Act
呢條演化鏈先係最關鍵：
Search → Feed → AI Agent
唔係因為後者「功能更多」。
而係因為：
Search 需要你知道自己想要乜。
Feed 唔需要。
Agent 甚至唔需要你開口。
所以如果我要用一句最狠嘅方式總結：
Search engine 唔一定會死；但「由人類主動提出 query，然後自己完成資訊篩選」呢種 Internet interaction model，好可能會慢慢被淘汰。
而 Google 而家做緊嘅 AI Search，某程度上正正係想將自己由 Search company 強行轉型成 AI-mediated information company；Google 自己亦表示 AI features 正令 Search 使用量繼續增加，而唔係單純把 Search 抹走。(blog.google)
再推一步就更加有意思：真正最危險嘅可能唔係 Google 輸俾 TikTok，而係 Google、TikTok、ChatGPT 最後都會變成同一種公司——「預測人下一步會做乜」嘅公司。