検索が再び書き換えられます。 30年以上もの間、ウェブ検索は人間向けに構築されてきました。そして今、エージェント向けに再設計されています。 ボンネットの下で何が起こっているのか見てみましょう - 🧵👇
1/ 90年代、Yahoo!はウェブを手作業でキュレーションし、Exciteはそれをクラスター化し、Inktomiはインデックス化しました。 その後、Google の PageRank が、バックリンクを投票として利用して、それらすべてを圧倒しました。 何十年もの間、検索 = Google は解決済みの問題とみなされてきました。 AI が状況を変えるまでは。
2/ 今日の「検索戦争」は Yahoo 対 Google ではありません。Google、Microsoft、OpenAI という巨大企業と、急成長中のスタートアップ企業 @ExaAILabs、@p0、@tavilyai、@ValyuOfficial など、LLM やエージェント向けに Web のインデックス レイヤーを再構築している数十社による戦争です。
3/ 古い Web は SEO が最適化されており、広告が多く、人間の閲覧を重視しています。 AI ネイティブ検索はそれを逆転させ、ロングテールと最も情報密度の高いテキスト範囲をターゲットにし、人間の注意ではなく知識と推論に合わせて調整します。
4/ ディープリサーチが検索のキラーユースケースとして浮上しているのは驚くことではありません。 LLM が活躍するのはここです。大量のデータ コーパスがあれば、時間をかけて考え、ソース間で推論し、構造化された思慮深い回答を返すことができます。
5/ AI が検索を行う場合、新しいベクトルが生まれます。それは、速い (常に) ≠ 良い、ということです。 エージェントがもっと使えるなら 時間 (およびトークン) をかけて考え (より深く潜り、より長く推論し)、より豊富で完全な結果を返すことができれば、追加の時間と費用をかける価値はあります。
6/ その他の初期ユースケース: • CRMの強化（リードの自動更新とフィルタリング） • ライブコード、コーディングエージェント向けドキュメント検索 • リアルタイムのパーソナライズされた推奨事項 それぞれが「検索」をルックアップからループに変換し、継続的に学習して更新します。
7/ 第二の Google は現れないかもしれません。代わりに、異なるドメイン、データ タイプ、レイテンシに合わせて調整された、専門の検索プロバイダーのネットワークが出現するでしょう。 ウェブの次のインデックスは読むためのものではなく、考えるためのものになるでしょう。
7/ 全文はこちら https://t.co/NyGwMa16z.substack.com/p/search-wars-…！ パートナーの @JasonSCui @steph_zhang @sarahdingwang @Alex_Danco @virtualelena との素晴らしいコラボ