小红书围绕AI搜索进行的探索一直在进行。接棒AI对话助手达芬奇和一度在小红书站内灰度测试的搜搜薯，定位生活搜索助手的「点点」在上线四个月后进入大众视线，成为观察小红书探索思路的又一个窗口。
从产品介绍来看，点点是一个垂直于生活场景的AI搜索助手，旨在聚合全网生活经验，及时有效地为用户找到并总结出美食、购物、旅游、吃瓜、指南、生活妙招等相关问题的答案。在最新的产品更新中，点点已经支持拍照提问，并可以在答案中直接观看视频。
与专注站内的达芬奇和搜搜薯不同，点点是以独立产品，而不是站内一项功能的逻辑在进行运营。目前，点点已经上线了独立的客户端和小程序，并且在内容端会强调对小红书之外的内容源的引用。在小红书站内，只有部分用户能够在进行搜索时唤醒「问点点」的入口。
在推广上，小红书发起了「出门在外问点点活动」，用户参与创作点点产品体验相关的笔记作品，就有机会瓜分1亿流量。同时，点点也在抖音、B站、微博、小红书上都开通了相关账号「点点生活搜索」。
相较而言，小红书对点点的推广，要比达芬奇和搜搜薯更积极。

产品的完成度更高了是一方面的原因。另一方面可能是因为小红书在AI搜索方面的公开产品进展，不仅慢于Kimi、Felo、Wanderboat 、秘塔等创业公司，也落后于同样具备内容积累的字节、知乎、什么值得买等成熟产品。
AI搜索对于小红书而言，一定是一项至关重要的底层能力。就像推荐算法之于今日头条，可能会由一种技术革新带来新的、更大的需求空间。与之相比，小红书在AI生图、AI聊天领域的产品尝试，反而更像是站内圈层和兴趣的延伸，就像短剧之于小红书，是一种顺势而为的需求满足。
目前来看，点点还没有显露出未来爆款产品的气质。七麦数据的统计显示，点点上线以来，在iOS端的下载量预估为64840，其中近一个月的下载量预估为51792。在小红书12月1日发起「出门在外问点点活动」之后，下载量开始攀升，但还没有呈现出爆发式增长的趋势。
但是，随着AI之争进入到拼应用的阶段，小红书迫切需要一款具备一定用户体量和活跃度的产品。它可以不是一个爆款产品，但一定要能够帮助其持续思考、迭代AI搜索能力，使其拥有参与未来竞争的底气。
「点点」可能会扮演这样一个角色。
下载使用点点后，我们认为这还是一个比较基础的AI生活搜索产品。
首先，点点具备了AI搜索的基本能力，能比较准确地理解用户提出的问题，并根据理解去搜索内容，组织答案。但它的产品界面相对简单，仅有对话框和对话内容的展示，答案以文、图、视频的形式呈现，没有思维导图、对比表格等能力。
简单界面带来的最大不便是，无法快速回顾历史问答。点点查找历史问答内容需要像翻找聊天记录一样，不断上划去寻找目标问题，而没有像Kimi、Claude那样，可以将每一次问答都独立保存，更便于用户查找。
其次，我们尝试搜索了三个问题：黑神话打不过广智怎么办；北京的Citywalk推荐路线；小猿学练机怎么购买便宜。从搜索体验上看，点点针对这三个问题给出的答案都在及格线以上，基本能够给到一些有用的建议。这些答案还是以小红书的笔记内容为主，同时会参考一下外站内容。
在第一个问题下，我们对比了点点和Felo的搜索结果。二者都参考几乎相同的几条小红书笔记内容提炼和总结答案。点点的答案更有指导意义，会建议用户使用定身术、频繁翻滚躲避、把灵光点主要加劈棍上；Felo的答案比较虚，会建议提升装备、合理使用技能、绕路去刷怪升级。

左边点点，右边Felo
在第二个问题下，我们对比了点点和达芬奇的搜索结果。二者都给出了东交民巷、地坛、鲁迅博物馆三条热门Citywalk路线，点点多了一个亮马河路线，达芬奇则多了五四大街、前门三里河、国贸呼家楼三条线路。如果不进行追问，达芬奇的节点更清晰，且总结出了不同路线的主要特点。

左边点点，右边达芬奇
如果进行追问的话，作为独立应用的点点要更有想法。用户可以任意点击答案中的文字进行提问，点点会给出提问建议，帮助用户便捷追问。比如点击东交民巷路线，就会有沿途餐饮推荐等提问建议，可以给出沿途的店铺和相应的推荐菜品，一些店铺、菜品还会配有图片。
一个比较有意思的细节是，在点点的搜索结果的最下方点击「来源」，其中显示的基本都会是小红书视频，而在点击追问时显示的相关搜索，会以单列或双列的结果页呈现，包含更多外站的相关链接。比如点击小猿学练机个性化推题，就会出现来自凤凰网科技、雪球、智东西、CSDN博客和B站的链接。

第三个问题我们想测试一下点点辅助进行消费决策的能力。从测试结果来看，点点能够给出一些方向性的建议，在具体细节上会有瑕疵和疏漏。
在我定位北京的前提下，点点向我推荐了如何利用吉林省的国补在京东上购买小猿学练机的攻略。有意思的是，点点还会告诉我，如果有熟人，可以考虑去线下店购买，并且要小心闲鱼上的无良商家。
在点点的介绍中，会有一个剔除结果中的广告，帮用户避坑的功能。但在这个问题下，我其实感受不到剔除广告的效果。点点总结的用户对小猿学练机的评价也都是根据笔记内容得出的，比较客观中立，但还不能看到点点将更具参考价值的笔记评论内容其融合到评价结果中。
在小红书上也有参与了「出门在外问点点活动」的用户在笔记中指出了点点的一些不足。用户「爱aigc」认为，点点的不足在于有幻觉或信息过时，推荐的店铺无法在大众点评搜索到；对一些复杂问题的理解还存在偏差，没有准确推荐小红书上的AIGC博主。

最后，多模态能力方面，在iPhone上，点点已经可以支持用户通过语音和拍照的方式提出问题，但在小米手机上的最新版本暂时还仅有一个对话框。我尝试拍摄了点点的介绍页面，提问这个应用有哪些功能，它会回答这个应用有旅行规划、美食推荐、生活小百科和网络热梗功能。
即便产品还处在比较初级的阶段，可能未来点点的能力和多模态的能力要更多结合，但是丰富的笔记攻略和活跃的UGC生态，仍然能够让点点成为一个不可被忽略的AI搜索产品。
这个逻辑是，小红书作为一个能影响互联网格局的产品，一定需要抓住AI的机遇，而抓手最有可能是AI搜索。
在2024世界人工智能大会上，小红书技术副总裁王晓博表示：「希望通过多模大模型的能力增强，让AI能够越来越像人一样，能够理解小红书的内容，不仅仅可以看懂笔记，看懂图片和文字，能够进行内容的整理和问答，也能够辅助用户进行更便捷的内容创作。」
点点目前正在完成的就是让AI去整理小红书的内容，并给到用户答案。这是最基础的一步。从公开的数据来看，搜索是小红书上的高频使用行为，有70%的小红书活跃用户会在上面进行主动搜索。还有消息显示，小红书的日均搜索量已经达到了百度的一半。
AI与用户搜索行为的结合，能够为小红书提供一个激活长尾内容的有效手段，继续保持UGC生态的活跃度和生命力。一方面，小红书借助AI能够更好理解内容，为这些内容找到最需要它的人，让内容积极流动起来；另一方面，小红书可以依靠AI更精准的了解用户，让AI成为用户使用小红书的代理，帮助其搜索、生成个性化答案。
这两者的结合，就是王晓博所说的：「同时通过对内容和用户的深度理解，更好地建立内容和用户之间的关联和匹配效率。」
在点点的产品页面显示，其使用的是珠玑大模型。在2024世界人工智能大会发布的《2024大模型典型示范应用案例集》中，珠玑大模型作为搜推领域的应用案例出现。

介绍显示，珠玑大模型被应用于小红书的搜索推荐系统中，具体作用于新笔记冷启与兴趣探索两个环节。珠玑大模型具有强大的语言理解和处理能力，可以更准确地理解用户的查询意图，从而提供更精准的搜索结果，并且可以根据用户现有兴趣进行逻辑推理，预测出该用户可能的潜在兴趣。
这些在传统搜索推荐场景中的能力，正在被小红书复用到AI搜索领域中。AI搜索对于小红书是一个能够平衡社区生态、商业利益和未来发展的创新方向。
从社区生态上看，点点或者搜索功能，都是相对独立于小红书的推荐流量体系的，其变化更多影响的是用户搜索信息的效率，而不会影响到小红书的推荐流量，也就不会威胁到小红书的生态稳定性。而用户搜索信息效率的提升，却能让UGC生态获得进一步发展。
在商业利益上，种草是小红书商业利益的源头。过度商业化的种草内容，其实是在消耗小红书的商业价值。AI搜索在理论上有能力排除一部分伪装成真实体验的营销内容，让用户能够被真正的好产品种草，这会进一步放大小红书的种草价值。甚至，如果AI搜索与AI购物助手结合，小红书会有可能找到一个新的电商闭环路径。
从未来发展来看，参考知乎、支付宝、什么值得买等产品在AI方向上的探索，基本都是在用AI去进一步激活自身在移动互联网时代积累下来的内容与服务资源。
套用值得买科技创始人隋国栋的观点，消费者的困境是「消费内容过剩」带来的「高质量消费内容获取效率低下」，当下消费之外的很多领域都面临内容过剩带来的高质量内容获取效率低下。如果能够用AI将以前的资源积累更高效地运转起来，对这些产品来说，就已经创造了很大的价值。
不同于原生大模型企业需要从0开始构建自己的业务、资源和用户群体，这些产品在未来一个时期内，会更多处于新旧共存的融合期内，慢慢等待用户使用习惯的改变。
 
小红书围绕AI搜索进行的探索一直在进行。接棒AI对话助手达芬奇和一度在小红书站内灰度测试的搜搜薯，定位生活搜索助手的「点点」在上线四个月后进入大众视线，成为观察小红书探索思路的又一个窗口。
从产品介绍来看，点点是一个垂直于生活场景的AI搜索助手，旨在聚合全网生活经验，及时有效地为用户找到并总结出美食、购物、旅游、吃瓜、指南、生活妙招等相关问题的答案。在最新的产品更新中，点点已经支持拍照提问，并可以在答案中直接观看视频。
与专注站内的达芬奇和搜搜薯不同，点点是以独立产品，而不是站内一项功能的逻辑在进行运营。目前，点点已经上线了独立的客户端和小程序，并且在内容端会强调对小红书之外的内容源的引用。在小红书站内，只有部分用户能够在进行搜索时唤醒「问点点」的入口。
在推广上，小红书发起了「出门在外问点点活动」，用户参与创作点点产品体验相关的笔记作品，就有机会瓜分1亿流量。同时，点点也在抖音、B站、微博、小红书上都开通了相关账号「点点生活搜索」。
相较而言，小红书对点点的推广，要比达芬奇和搜搜薯更积极。

产品的完成度更高了是一方面的原因。另一方面可能是因为小红书在AI搜索方面的公开产品进展，不仅慢于Kimi、Felo、Wanderboat 、秘塔等创业公司，也落后于同样具备内容积累的字节、知乎、什么值得买等成熟产品。
AI搜索对于小红书而言，一定是一项至关重要的底层能力。就像推荐算法之于今日头条，可能会由一种技术革新带来新的、更大的需求空间。与之相比，小红书在AI生图、AI聊天领域的产品尝试，反而更像是站内圈层和兴趣的延伸，就像短剧之于小红书，是一种顺势而为的需求满足。
目前来看，点点还没有显露出未来爆款产品的气质。七麦数据的统计显示，点点上线以来，在iOS端的下载量预估为64840，其中近一个月的下载量预估为51792。在小红书12月1日发起「出门在外问点点活动」之后，下载量开始攀升，但还没有呈现出爆发式增长的趋势。
但是，随着AI之争进入到拼应用的阶段，小红书迫切需要一款具备一定用户体量和活跃度的产品。它可以不是一个爆款产品，但一定要能够帮助其持续思考、迭代AI搜索能力，使其拥有参与未来竞争的底气。
「点点」可能会扮演这样一个角色。
下载使用点点后，我们认为这还是一个比较基础的AI生活搜索产品。
首先，点点具备了AI搜索的基本能力，能比较准确地理解用户提出的问题，并根据理解去搜索内容，组织答案。但它的产品界面相对简单，仅有对话框和对话内容的展示，答案以文、图、视频的形式呈现，没有思维导图、对比表格等能力。
简单界面带来的最大不便是，无法快速回顾历史问答。点点查找历史问答内容需要像翻找聊天记录一样，不断上划去寻找目标问题，而没有像Kimi、Claude那样，可以将每一次问答都独立保存，更便于用户查找。
其次，我们尝试搜索了三个问题：黑神话打不过广智怎么办；北京的Citywalk推荐路线；小猿学练机怎么购买便宜。从搜索体验上看，点点针对这三个问题给出的答案都在及格线以上，基本能够给到一些有用的建议。这些答案还是以小红书的笔记内容为主，同时会参考一下外站内容。
在第一个问题下，我们对比了点点和Felo的搜索结果。二者都参考几乎相同的几条小红书笔记内容提炼和总结答案。点点的答案更有指导意义，会建议用户使用定身术、频繁翻滚躲避、把灵光点主要加劈棍上；Felo的答案比较虚，会建议提升装备、合理使用技能、绕路去刷怪升级。

左边点点，右边Felo
在第二个问题下，我们对比了点点和达芬奇的搜索结果。二者都给出了东交民巷、地坛、鲁迅博物馆三条热门Citywalk路线，点点多了一个亮马河路线，达芬奇则多了五四大街、前门三里河、国贸呼家楼三条线路。如果不进行追问，达芬奇的节点更清晰，且总结出了不同路线的主要特点。

左边点点，右边达芬奇
如果进行追问的话，作为独立应用的点点要更有想法。用户可以任意点击答案中的文字进行提问，点点会给出提问建议，帮助用户便捷追问。比如点击东交民巷路线，就会有沿途餐饮推荐等提问建议，可以给出沿途的店铺和相应的推荐菜品，一些店铺、菜品还会配有图片。
一个比较有意思的细节是，在点点的搜索结果的最下方点击「来源」，其中显示的基本都会是小红书视频，而在点击追问时显示的相关搜索，会以单列或双列的结果页呈现，包含更多外站的相关链接。比如点击小猿学练机个性化推题，就会出现来自凤凰网科技、雪球、智东西、CSDN博客和B站的链接。

第三个问题我们想测试一下点点辅助进行消费决策的能力。从测试结果来看，点点能够给出一些方向性的建议，在具体细节上会有瑕疵和疏漏。
在我定位北京的前提下，点点向我推荐了如何利用吉林省的国补在京东上购买小猿学练机的攻略。有意思的是，点点还会告诉我，如果有熟人，可以考虑去线下店购买，并且要小心闲鱼上的无良商家。
在点点的介绍中，会有一个剔除结果中的广告，帮用户避坑的功能。但在这个问题下，我其实感受不到剔除广告的效果。点点总结的用户对小猿学练机的评价也都是根据笔记内容得出的，比较客观中立，但还不能看到点点将更具参考价值的笔记评论内容其融合到评价结果中。
在小红书上也有参与了「出门在外问点点活动」的用户在笔记中指出了点点的一些不足。用户「爱aigc」认为，点点的不足在于有幻觉或信息过时，推荐的店铺无法在大众点评搜索到；对一些复杂问题的理解还存在偏差，没有准确推荐小红书上的AIGC博主。

最后，多模态能力方面，在iPhone上，点点已经可以支持用户通过语音和拍照的方式提出问题，但在小米手机上的最新版本暂时还仅有一个对话框。我尝试拍摄了点点的介绍页面，提问这个应用有哪些功能，它会回答这个应用有旅行规划、美食推荐、生活小百科和网络热梗功能。
即便产品还处在比较初级的阶段，可能未来点点的能力和多模态的能力要更多结合，但是丰富的笔记攻略和活跃的UGC生态，仍然能够让点点成为一个不可被忽略的AI搜索产品。
这个逻辑是，小红书作为一个能影响互联网格局的产品，一定需要抓住AI的机遇，而抓手最有可能是AI搜索。
在2024世界人工智能大会上，小红书技术副总裁王晓博表示：「希望通过多模大模型的能力增强，让AI能够越来越像人一样，能够理解小红书的内容，不仅仅可以看懂笔记，看懂图片和文字，能够进行内容的整理和问答，也能够辅助用户进行更便捷的内容创作。」
点点目前正在完成的就是让AI去整理小红书的内容，并给到用户答案。这是最基础的一步。从公开的数据来看，搜索是小红书上的高频使用行为，有70%的小红书活跃用户会在上面进行主动搜索。还有消息显示，小红书的日均搜索量已经达到了百度的一半。
AI与用户搜索行为的结合，能够为小红书提供一个激活长尾内容的有效手段，继续保持UGC生态的活跃度和生命力。一方面，小红书借助AI能够更好理解内容，为这些内容找到最需要它的人，让内容积极流动起来；另一方面，小红书可以依靠AI更精准的了解用户，让AI成为用户使用小红书的代理，帮助其搜索、生成个性化答案。
这两者的结合，就是王晓博所说的：「同时通过对内容和用户的深度理解，更好地建立内容和用户之间的关联和匹配效率。」
在点点的产品页面显示，其使用的是珠玑大模型。在2024世界人工智能大会发布的《2024大模型典型示范应用案例集》中，珠玑大模型作为搜推领域的应用案例出现。

介绍显示，珠玑大模型被应用于小红书的搜索推荐系统中，具体作用于新笔记冷启与兴趣探索两个环节。珠玑大模型具有强大的语言理解和处理能力，可以更准确地理解用户的查询意图，从而提供更精准的搜索结果，并且可以根据用户现有兴趣进行逻辑推理，预测出该用户可能的潜在兴趣。
这些在传统搜索推荐场景中的能力，正在被小红书复用到AI搜索领域中。AI搜索对于小红书是一个能够平衡社区生态、商业利益和未来发展的创新方向。
从社区生态上看，点点或者搜索功能，都是相对独立于小红书的推荐流量体系的，其变化更多影响的是用户搜索信息的效率，而不会影响到小红书的推荐流量，也就不会威胁到小红书的生态稳定性。而用户搜索信息效率的提升，却能让UGC生态获得进一步发展。
在商业利益上，种草是小红书商业利益的源头。过度商业化的种草内容，其实是在消耗小红书的商业价值。AI搜索在理论上有能力排除一部分伪装成真实体验的营销内容，让用户能够被真正的好产品种草，这会进一步放大小红书的种草价值。甚至，如果AI搜索与AI购物助手结合，小红书会有可能找到一个新的电商闭环路径。
从未来发展来看，参考知乎、支付宝、什么值得买等产品在AI方向上的探索，基本都是在用AI去进一步激活自身在移动互联网时代积累下来的内容与服务资源。
套用值得买科技创始人隋国栋的观点，消费者的困境是「消费内容过剩」带来的「高质量消费内容获取效率低下」，当下消费之外的很多领域都面临内容过剩带来的高质量内容获取效率低下。如果能够用AI将以前的资源积累更高效地运转起来，对这些产品来说，就已经创造了很大的价值。
不同于原生大模型企业需要从0开始构建自己的业务、资源和用户群体，这些产品在未来一个时期内，会更多处于新旧共存的融合期内，慢慢等待用户使用习惯的改变。