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做大做强。
好家伙，接连两天，「小红书」都冲上了热搜。这个原本属于华语体系人群的生活平台，突然间成了歪果仁的新宠。
不是开玩笑，人家一度霸占了美国 App Store 下载榜的头把交椅！
打开小红书一看，真热闹！一堆歪果仁的帖子涌了出来，点赞量都还不低！
大家也都不见外。你乐意讨论文化差异，我们愿意送上英语试卷。
这不，聊着聊着，完形填空也有救了！
话说，这泼天富贵咋就认定小红书了？
很多人说，跟其他短视频平台一比，小红书在「种草」和分享生活这块玩得最溜—— 既能晒美图视频配长文，又能分享生活经验，是最理想的「平替」。
说到这，我也想起前几天就碰上个典型的 「小红书」时刻。
看见树上有只鸟，像是星头啄木鸟，但不太确定。我下意识打开微信搜了搜，「AI 问答」 蹦出一段答案：
朋友示意我试试小红书。点开一看，我就愣住了： 不仅有视频，还能看到不同地点拍到的星头啄木鸟。
这 ....... ，很难让人不种草啊。
更有意思的是， 在搜索栏里敲下「如何」两个字，不同内容平台立马暴露了「真面目」。而小红书？它简直就是年轻人的心事记录仪。
如何变美、如何告别单身、如何搞钱 ...... 字里行间写满年轻人的烦恼和憧憬。
难怪有消息称，2024年四季度，小红书日均搜索量约 6 亿次，已经逼近百度一半。
每天都有海量年轻人在用小红书支招——据说，有三分之一的用户打开小红书的第一件事就是搜索！
微信的「语言」就完全不同，基本绕着社交转：
切到 Google搜索，就像进入了一个更严肃的知识平台。
现在搜索可是小红书的一大流量入口，我们发现，踩着大模型的浪潮，小红书也低调地整了几个 AI 搜索产品： 「搜搜薯」、「达芬奇」和 「点点」 。
这俩哥们儿都是专注站内内容的。
「搜搜薯」类似微信的「 AI 问答」，会把站内经验直接总结出来，随附相关帖子。
「达芬奇」呢？是个 AI 聊天机器人，想把搜索做成聊天一样轻松。
先看「搜搜薯」。
根据官方说法，「目前的搜搜薯在一些客观简单问题和决策问题下均有覆盖。」
比如，「北京天气」、「苹果热量」。有人说，「搜搜薯」是他们用过最好的 AI 搜索。但我们发现，召唤 出「搜搜薯」几乎全凭运气。
天气，自然没问题，但也不是什么刚需。
食物热量？难说了。
苹果热量成功「召唤」出「搜搜薯」，科代表总结了一批帖子的真实经验，结果更直观 ，图文并茂。
把苹果换成「韩国真露酒热量」，「搜搜薯」就玩失踪了：
问别的比如某地一日游、春节机票、AI 学习机是不是智商税等，它也继续消失，直到问「适合小学生看的电影」，它又毫无预警地出现了。
这也太随机了吧.......
至于「达芬奇」，咱必须先吐槽一下——这入口也太能藏了！
一位在小红书混迹多年的朋友头一次听说「达芬奇」，折腾半天还不知道怎么找到它。
「达芬奇」和腾讯元宝差不多，都是对自家生态内容进行搜索、总结生成。
最拿手的当然是总结各种美食、购物、旅游、生活经验攻略，还会随附相关笔记，点开即可观看。
至于聊天中的 Bug ，也是有的。
比如突然转换话题，「达芬奇」就很难转过弯来，它不知道我是在认真咨询这个问题。
小红书用户多为华语体系人群，无论是留学生还是华人华侨，小红书的用户都是懂中文的。
虽然平台上老外越来越多，但从和「达芬奇」的对话情况来看，它显然还没做好准备。
为了融入社区，外国网友还是需要努力学中文、各种 AI 翻译工具轮着用。
「点点」是一个完全独立的生活助手 App。
通过对话的方式，提供美食、购物、旅游、吃瓜、指南、生活妙招等相关问题的答案。
要说和「达芬奇」有啥区别？
首先，它的内容来源虽然主要是小红书，但也包括什么值得买、搜狐等互联网的内容。
其次，回答上也更为深入，方便用户「打破砂锅问到底」。
为什么叫「点点」？随便划出你的问题，轻轻一点，就能盘根问底。
我们简单体验了一下旅游和购物攻略，基础生活服务确实是它的强项。
一些很具体、第一手经验，比如骨折的人怎么独自回国、多伦多湖心岛的渡轮多久一趟、如何兑换马来西亚货币，估计也只有「点点」能给到如此周全的回答：
除了相关细节信息，还会提供网友总结的小贴士、回答几个常见问题。
如果对某部分内容还有疑问，如小贴士，可以点击它，系统会进一步找到相关问题和链接，虽然还是以小红书笔记为主，同时也会参考外站内容。
不过，结果也会混入一些其实并不相关的内容。
AI 学习机是不是智商税？「点点」也会整合正方、反方评价，提供相对客观的购买参考。
在多模态能力上，「点点」已经可以支持用户通过语音和拍照的方式提出问题，并可以在答案中直接观看视频。
看到这里，用过支小宝 App 的人是不是有种似曾相识感？
毕竟，支小宝的定位也与生活有关：AI 生活管家。
不过，支小宝背靠支付宝，后者已经是一个国民应用、「生活百宝箱」。除了生活经验分享，支小宝还能打理日常事务，甚至跑腿办事，如订票、转账、买咖啡等。
公域的内容质量整体在下降，优质的内容逐渐被各个有丰富内容的 App 分走。如何借助大模型把这些沉淀的资源高效分发起来？活人种草，AI 在里面怎么样才不违和？小红书们还需要继续探索。
文章来微信公众号“机器之能”
