Analiza, jak Baidu równoważy inwestycje w wyszukiwanie, mapy i AI, gdy domyślne ustawienia, aplikacje i partnerstwa kształtują dostęp użytkowników i siłę produktu w Chinach.
„Dystrybucja” w produktach konsumenckich to zbiór kanałów, które stawiają produkt przed ludźmi w momencie potrzeby. Obejmuje to bycie opcją domyślną (pole wyszukiwania, z którym telefon jest dostarczany), uprzywilejowane miejsce (widget, slot na ekranie głównym, zakładka u góry) oraz źródła ruchu (linki z innych aplikacji, partnerstwa z producentami OEM, paski narzędzi w przeglądarce, powierzchnie powiadomień lub wstępnie załadowane skróty).
Wiele produktów jest po prostu „wystarczająco dobrych”. Gdy tak jest, zwycięzcą często staje się ten, do którego użytkownicy dotrą najmniejszą liczbą stuknięć i przy najmniejszym tarciu. Domyślne ustawienia i preinstalacje tworzą pętle nawyków: ludzie nie analizują ponownie za każdym razem, gdy potrzebują wskazówek czy odpowiedzi — korzystają z tego, co już jest. A gdy usługa ma stały dostęp, może szybciej się uczyć, monetyzować stabilniej i reinwestować, by się poprawiać.
To nie znaczy, że funkcje są nieistotne. Oznacza to, że funkcje i dystrybucja wchodzą w kompromis: produkt lepszy pod względem funkcji może mieć trudności, jeśli jest ukryty; produkt solidny może rozkwitać, gdy jest najprostszą ścieżką.
Baidu najłatwiej zrozumieć jako zestaw „powierzchni”, które wychwytują intencję:
Każda powierzchnia ma swoje momenty użytkownika — ale ich wyniki są mocno uwarunkowane tym, jak użytkownicy do nich trafiają.
Soczewką dla tego tekstu jest priorytet dystrybucji: kto kontroluje dostęp i co ta kontrola umożliwia? Jeśli konkurenci zdobywają uwagę w superaplikacjach, jeśli producenci telefonów ustawiają własne domyślne rozwiązania, lub jeśli użytkownicy zaczynają w mapach zamiast w wyszukiwaniu, siła produktu Baidu zmienia się — jeszcze zanim porównamy funkcje.
Baidu Search nadal bywa pierwszym modelem mentalnym dla wielu użytkowników, gdy zadaniem jest „coś sprawdzić” i otrzymać wynik, który wydaje się wystarczająco autorytatywny, by działać. To obejmuje proste informacje (definicje, kontekst wiadomości, porównania), ale też zapytania związane z usługami — znalezienie kliniki, sprawdzenie oficjalnej strony marki, rozwiązanie problemu z telefonem czy potwierdzenie wymogu polityki.
Użyteczne ujęcie siły Baidu to to, że leży ono na przecięciu intencji i weryfikacji. Użytkownicy często zwracają się do niego, gdy chcą szybkiej odpowiedzi, a także gdy chcą potwierdzić to, co widzieli gdzie indziej.
Typowe wzorce:
Bycie pierwszym przystankiem ma znaczenie, bo przechwytuje intencję zanim ta przekształci się w decyzję. Jeśli użytkownik zaczyna od zapytania „najlepszy ortodonta w pobliżu” czy „który telefon ma najlepszą baterię”, wyszukiwarka może ukształtować krótką listę, skierować ruch do sprzedawców i wpłynąć na to, które opcje wydają się „godne zaufania”. Dlatego zapytania o intencję pozostają komercyjnie wartościowe: są bliżej rezultatów (połączenia, rezerwacje, wizyty, zakupy) niż ogólne przeglądanie.
Coraz częściej użytkownicy zaczynają wewnątrz aplikacji, a nie w przeglądarce. Odkrywanie produktów może zaczynać się w superaplikacjach, w kanałach krótkich wideo, na platformach e‑commerce lub w aplikacjach lokalnych usług, które już znają twoją lokalizację, preferencje i metodę płatności. Te środowiska mogą odpowiedzieć na pytanie i sfinalizować transakcję bez odsyłania do otwartego wyszukiwania w sieci.
Zatem warunek zwycięstwa Baidu w wyszukiwaniu jest węższy, ale nadal znaczący: być najszybszym, najbardziej niezawodnym „punktem kontrolnym decyzji” dla zapytań wysokiej intencji — a potem płynnie przekazywać do map, połączeń, rezerwacji i innych działań, które przekształcają uwagę w mierzalne rezultaty.
Baidu Maps zachowuje się mniej jak „funkcja”, a bardziej jak codzienne narzędzie. Ludzie otwierają je z tego samego powodu, dla którego sprawdzają pogodę czy wiadomości: zmniejsza niepewność w najbliższej godzinie. Dojazdy, odbiory, czas dostawy, unikanie korków, miejsca spotkań — każde użycie jest małe, ale częstotliwość jest wysoka. Ta powtarzalność jest ważna, bo tworzy pętlę nawyku, której samo wyszukiwanie nie zawsze potrafi utrzymać.
W momencie, gdy ktoś prosi o wskazówki, deklaruje w ukryty sposób intencję lokalną: idę gdzieś, wkrótce. To czyni mapy naturalnym punktem startowym do decyzji dotyczących pobliskich miejsc — gdzie zjeść, który sklep jest naprawdę otwarty, jaka usługa jest dostępna przy minimalnym objeździe, albo która trasa zabierze najmniej wysiłku.
Sesje nawigacyjne obfitują w „mikro‑momenty”, gdzie sugestie mogą pomóc nie przypominając reklam: szybki przystanek na kawę, najbliższa apteka, opcje parkowania czy szybsza trasa, gdy korek rośnie. Dla podróży i nieznanych dzielnic mapa staje się interfejsem do wyboru hoteli, atrakcji, opcji transportu, a nawet najlepszego czasu wyjazdu.
Listingi miejsc są w praktyce ustrukturyzowaną lokalną bazą danych: adres, godziny, zdjęcia, menu, wskazówki cenowe i tagi kategorii. Dodaj recenzje i sygnały popularności, a mapy stają się silnikiem odkrywania — odpowiadającym na pytania, których użytkownicy mogą nie formułować jako zapytań.
Zamiast pisać „najlepsze kluski w pobliżu”, użytkownik może przeskanować mapę, przefiltrować po kuchni i porównać opcje według odległości, ratingu i ruchu pieszych. To przesuwa odkrywanie z szukania informacji na przeglądanie decyzji, co często jest szybsze i bardziej ugruntowane, ponieważ związane z lokalizacją i czasem.
Ponieważ mapy są otwierane w momencie intencji, mogą przekierować użytkowników do innych doświadczeń Baidu przy minimalnym wysiłku dodatkowym:
Na rynku, gdzie punkty dostępu mają znaczenie, Baidu Maps jest potężne właśnie dlatego, że jest często otwierane, używane szybko i osadzone w realnej intencji — czyniąc je bramą o wysokiej częstotliwości do reszty lokalnego i wyszukiwania Baidu.
Historia AI Baidu bywa opowiadana w kategoriach budżetu i przełomów. Ale na rynkach, gdzie dystrybucja decyduje o tym, z czego ludzie faktycznie korzystają, praktyczne pytanie brzmi: jak ta AI pojawia się w codziennym zachowaniu?
Wydatki na AI to nie jedna pozycja. Mogą obejmować:
Model „nagłówkowy” ma znaczenie — ale to „nudne” warstwy (wdrożenie, latencja, niezawodność, zgodność) zwykle decydują o tym, czy model stanie się produktem.
Są dwa różne sposoby, w jakie AI może tworzyć wartość.
AI jako warstwa funkcji ulepsza istniejące produkty: lepsze rozumienie zapytań w Baidu Search, inteligentniejsze trasy i rekomendacje miejsc w Baidu Maps, poprawa targetowania reklam, bogatsze podsumowania i szybsze wykonywanie zadań.
AI jako nowa powierzchnia dystrybucyjna jest inna: samodzielni asystenci, wejścia w stylu czatu lub doświadczenia systemowe, które stają się miejscem startu dla zadań. Jeśli ta powierzchnia to, skąd użytkownicy zaczynają, może przekierować uwagę z klasycznych pól wyszukiwania i ikon aplikacji.
Najwyższy dźwigni dla Baidu to włączenie AI w przepływy, które ludzie już powtarzają: „znajdź restaurację”, „nawiguj tam”, „co jest w pobliżu”, „porównaj opcje”, „zarezerwuj”, „zapłać”, „ocen”. To oznacza osadzanie AI w przepływach wyszukiwania i map, a nie traktowanie jej jako oddzielnego demo.
Złapanka jest prosta: samo wydawanie pieniędzy nie gwarantuje adopcji. Bez dostępu — domyślnych ustawień, preinstalacji, dobrych miejsc, ścisłych integracji — produkty AI mogą pozostać imponującymi, słabo używanymi funkcjami zamiast nawykowymi punktami startowymi.
Zaskakująco duża część „udziału w rynku” nie jest zdobywana przez przekonywanie użytkowników — jest zdobywana przez bycie pierwszą rzeczą, którą widzą.
Gdy pole wyszukiwania już jest na ekranie głównym, albo aplikacja mapowa jest domyślnym handlerem adresów, wiele osób nigdy nie dokonuje świadomego wyboru. Po prostu korzystają z tego, co jest. To zachowanie jest racjonalne: jest szybsze, wydaje się „oficjalne” i na co dzień działa wystarczająco dobrze.
W mobilnym ekosystemie Chin dostęp jest często negocjowany, a nie zdobywany klik po kliknięciu. Najczęstsze kanały dystrybucji to:
Każdy z tych kanałów zmniejsza koszt spróbowania produktu niemal do zera.
Nawet jeśli konkurencyjne produkty oferują podobne funkcje, domyślne ustawienia kumulują się w czasie, bo użytkownicy gromadzą małe, osobiste inwestycje:
To nie są dramatyczne formy zamknięcia. To codzienne tarcia, które się sumują.
Umowy dystrybucyjne mogą przekształcić konkurencję bardziej niż przyrostowe ulepszenia produktu. Jeśli Baidu zabezpieczy domyślne miejsce lub uprzywilejowane punkty wejścia, może przechwytywać momenty najwyższej intencji (wpisanie zapytania, stuknięcie lokalizacji) zanim rywale będą mieli szansę konkurować. W tym sensie „siła produktu” jest częściowo funkcją ekonomii dostępu — kto płaci (lub współpracuje), by siedzieć najbliżej intencji użytkownika.
Superaplikacje zmieniają, co znaczy „wyszukiwanie”. Zamiast wpisywać zapytanie w przeglądarce czy dedykowanej aplikacji wyszukującej, ludzie często szukają wewnątrz aplikacji, którą już mają otwartą — restauracji w aplikacji do dostaw, produktu w aplikacji e‑commerce czy pobliskiej usługi w aplikacji płatniczej. Zapytanie nadal istnieje, ale punkt startowy (i zwycięzca) to aplikacja, która kontroluje sesję.
Mini programy i usługi w aplikacjach idą dalej. Pozwalają użytkownikom dokończyć zadania — rezerwacje, zakupy, obsługę klienta, programy lojalnościowe — bez opuszczania hostującej aplikacji. To tworzy alternatywne punkty wejścia do informacji i transakcji, które wcześniej przepływały przez otwarte strony internetowe.
Dla Baidu to ważne, bo wiele intencji o wysokiej wartości (lokalne, zakupowe, usługowe) może zostać zaspokojonych, zanim użytkownik dotrze do klasycznej strony wyników wyszukiwania. Nawet gdy użytkownik „wyszukuje”, odkrywanie odbywa się wewnątrz zamkniętego ekosystemu z własnymi rankingami, reklamami i integracjami merchantów.
W miarę jak uwaga koncentruje się w superaplikacjach, coraz mniej podróży obejmuje krok z otwartą siecią web. Więcej podróży staje się zamkniętymi pętlami: przeglądaj → decyduj → transakcja, wszystko w ramach jednej platformy. To zmniejsza szansę Baidu na przechwycenie popytu w momencie intencji — i może ograniczać informacje zwrotne, które Baidu otrzymuje z kliknięć i konwersji.
Aby pozostać istotne, Baidu musi zarabiać dystrybucję wewnątrz tych ekosystemów: integracje odpowiadające na zapytania tam, gdzie się one zdarzają, partnerstwa wprowadzające wyniki Baidu do pól wyszukiwania w aplikacjach oraz wyróżniające się możliwości (szczególnie intencja lokalna, zaufane odpowiedzi i funkcje AI), których platformy czy mini programy nie mogą łatwo skopiować.
Celem nie jest tylko ściągnięcie użytkowników z powrotem do Baidu — chodzi o bycie obecnym w prawdziwych punktach startowych.
Monetyzacja Baidu działa najlepiej, gdy reklamy są przyczepione do jasnej intencji — momentów, gdy użytkownik próbuje coś zrobić, a nie tylko przeglądać.
Reklama w wyszukiwarce nadal jest najczystszą drogą od zapytania do akcji. Słowo kluczowe takie jak „dentysta w pobliżu”, „cena firmy przeprowadzkowej” czy „najlepszy hotpot w Chaoyang” jest z natury mierzalne: można powiązać je z kliknięciami, połączeniami, formularzami i nawet późniejszymi wizytami. Ta mierzalność wspiera budżetowanie nastawione na wynik, gdzie reklamodawcy utrzymują wydatki dopóki koszt na lead lub koszt pozyskania mieści się w celu.
Mapy tworzą ścieżki monetyzacji bliższe „ruchowi pieszymu” niż „mediom”. Typowe modele obejmują:
Ponieważ interakcje z mapą zdarzają się blisko momentu zakupu, reklamodawcy często akceptują wyższe ceny — jeśli ufają śledzeniu.
Agresywna monetyzacja (za dużo reklam, niejasne oznaczanie, niskiej jakości źródła leadów) może szybko pogorszyć produkt: użytkownicy przestaną ufać wynikom, a dobrzy merchantci przestaną licytować, gdy leady nie konwertują. Zwycięzcą długoterminowym jest platforma, która utrzymuje zdyscyplinowaną ładunek reklam i egzekwuje jakość merchantów.
Zdolność Baidu do przypisywania rezultatów — śledzenie połączeń, realizacja kuponów, sygnały „nawigacja → wizyta” i raportowanie konwersji — determinuje, czy lokalne firmy traktują ją jako kanał podstawowy, czy eksperymentalny. Gdy raportowanie odpowiada rzeczywistym rezultatom, wydatki stają się powtarzalne; gdy nie, budżet przepływa do substytutów w superaplikacjach i platformach pionowych.
"Data flywheel" to prosta pętla: użytkownicy coś robią → zbierasz dane → produkt się poprawia → więcej użytkowników robi więcej rzeczy. Jeśli pętla się kręci, ulepszenie staje się kumulatywne zamiast przyrostowego.
Baidu Search łapie czego ludzie chcą, podczas gdy Baidu Maps łapie gdzie i kiedy tego chcą. Razem te sygnały są wyjątkowo silne dla intencji.
Gdy ktoś szuka „hot pot w pobliżu”, klika wynik, otwiera wskazówki w Baidu Maps i później zostawia recenzję, Baidu otrzymuje wiele wskazówek:
Personalizacja AI może potem użyć tych wzorców do lepszego rankingowania wyników: nie tylko „popularne restauracje”, ale „miejsca takie jak to, które ludzie o podobnej intencji faktycznie odwiedzają”. Z czasem to może poprawić wszystko, od trafności wyszukiwania lokalnego po szacowane czasy oczekiwania, sugerowane trasy i które listingi zasługują na bogatsze karty.
Pętle danych nie kręcą się tylko dzięki „więcej danych” — kręcą się dzięki dobrym danym. Produkty lokalne są szczególnie narażone na:
Jeśli użytkownicy wielokrotnie trafiają do zamkniętych sklepów lub usług‑oszustw, przestają klikać — i pętla odwraca się.
Zaufanie jest warunkiem koniecznym do informacji zwrotnej. Użytkownicy dostarczają wysokiej jakości sygnałów (kliknięcia, wizyty, recenzje) tylko wtedy, gdy wierzą, że wyniki są dokładne. Trafność to warunek konieczny do użycia: jeśli Search i Maps nie odpowiadają wiarygodnie na lokalne pytania, użytkownicy przeniosą te zapytania do superaplikacji, odcinając Baidu od danych, które potrzebuje do poprawy.
Baidu konkuruje nie tylko z „innymi wyszukiwarkami”. Konkurencja to każdy produkt, który zdobywa moment zanim użytkownik sformułuje zapytanie. W Chinach ten moment często dzieje się wewnątrz aplikacji — więc prawdziwa bitwa dotyczy punktu startowego.
Rosnący odsetek odkryć zachodzi przez:
Te zachowania są substytutami, bo zaspokajają intencję wcześniej. Gdy użytkownik potrzebuje wskazówek czy ceny, decyzja jest często już częściowo podjęta.
Nie każde „wyszukiwanie” jest takie samo. Gracze zwykle dominują według intencji:
To oznacza, że Baidu może być mocne w klasycznym wyszukiwaniu informacji, a mimo to tracić wartościową lokalną i lifestyle’ową intencję, jeśli użytkownicy zaczynają gdzie indziej.
Zdobycie świadomości jest trudne; zdobycie dystrybucji można kupić lub wynegocjować. Kanały OEM, sklepy z aplikacjami i ustawienia domyślne decydują, która ikona jest widoczna, który asystent odpowiada pierwszy i która aplikacja otwiera linki.
Dla strategii Baidu kluczowe pytanie brzmi: gdzie użytkownik zaczyna dla każdej intencji? Jeśli punktem startowym jest feed superaplikacji, Baidu potrzebuje dróg powrotnych (karty, deep linki, partnerstwa). Jeśli punktem startowym jest ekran główny, decydujące stają się domyślne ustawienia i preinstalacje.
Regulacja w Chinach nie jest czymś, co „siedzi na zewnątrz” produktu — zmienia to, co wyszukiwanie, mapy i AI mogą pokazywać, jak szybko mogą się aktualizować i co musi być poddane weryfikacji. Zgodność to stały koszt produktu: budowa narzędzi moderujących, audyt partnerów, obsługa zgłoszeń usunięcia i utrzymanie zapisów, które wytrzymają kontrolę.
Ranking w wyszukiwarce i lokalne listingi wymagają wbudowanych funkcji zarządzania: zweryfikowane tożsamości firm, wyraźniejsze oznaczenia reklam i surowsze onboarding dla kategorii podatnych na nadużycia (opieka zdrowotna, finanse, edukacja). Te kontrole zmniejszają ryzyko, ale też dodają tarcie — więcej kroków dla merchantów, wolniejsza iteracja dla zespołów produktowych i wyższe koszty operacyjne.
Dla Baidu Maps dokładność listingu jest nierozłącznie związana ze zgodnością. Jeśli użytkownicy wielokrotnie napotykają fałszywe adresy, oferty‑pułapki czy spamowe POI, przestają ufać mapie w kwestiach wysokiej intencji, jak wybór restauracji czy kliniki.
Zaufanie staje się wyróżnikiem, gdy wyniki wyglądają podobnie między platformami. Wyszukiwarka, która konsekwentnie usuwa oszustwa, jasno oznacza promocje i pokazuje wiarygodne źródła, może zdobyć powtarzalne użycie — nawet jeśli konkurent ma efektowne funkcje.
Obawy użytkowników są praktyczne i trwałe:
Odpowiedzi generowane przez AI podnoszą stawkę. Jeśli odpowiedź AI jest błędna, stronnicza lub promocyjna bez ujawnienia, użytkownicy czują się wprowadzeni w błąd. Governance wpływa na:
Krótko mówiąc: dystrybucja wprowadza użytkowników, ale regulacje i zaufanie decydują, czy zostaną — i czy Baidu może bezpiecznie rozszerzać AI do codziennych decyzji.
Kolejny etap wzrostu Baidu to mniej wymyślanie zupełnie nowego zachowania, a więcej umieszczania pomocnych funkcji AI i cech intencji lokalnej dokładnie tam, gdzie Chińczycy już zaczynają — na telefonach, w samochodach i wewnątrz aplikacji o wysokiej częstotliwości.
Dźwignia dystrybucji: systemowe domyślne i preinstalacje OEM, które ustawiają Baidu (i jego tryb AI) jako pierwsze pole wyszukiwania, plus wyróżnione miejsce w pasku adresu przeglądarki.
Zwycięstwo w oczach użytkownika: mniej iteracji zapytań, szybsze podsumowania cytujące źródła i bezpieczniejsze wyniki w tematach wrażliwych (zdrowie, finanse, podróże) z wyraźniejszymi sygnałami pewności.
Ryzyka: użytkownicy mogą przenieść nawyki do superaplikacji dla „wystarczająco dobrych” odpowiedzi albo woleć aplikacje pionowe, gdzie dane są świeższe (zakupy, recenzje, krótkie wideo).
Dźwignia dystrybucji: głębokie integracje w Baidu Maps — ride‑hailing, parking, paliwo/ładowanie, rezerwacje — plus partnerstwa z zarządcami nieruchomości, centrami handlowymi i usługami miejskimi, które czynią Mapy domyślnym punktem wejścia.
Zwycięstwo w oczach użytkownika: mniej błędów i mniej zmarnowanych podróży — dokładne ETAs, niezawodne wejścia, nawigacja wewnątrz budynków i akcje jednym stuknięciem (rezerwuj, płać, zamelduj się).
Ryzyka: zamknięte ekosystemy mogą ograniczać dostęp do asortymentu merchantów, a niespójna jakość danych na miejscu może szybko podkopać zaufanie.
Dźwignia dystrybucji: wbudowane umowy infotainment z producentami samochodów i dostawcami Tier‑1, czyniące Baidu fabrycznym asystentem głosowym i mózgiem nawigacji.
Zwycięstwo w oczach użytkownika: bezpieczniejsza jazda (mniej czasu spędzonego przed ekranem), płynniejsze trasy i proaktywne alerty (roboty drogowe, pogoda, dostępność ładowania), które zmniejszają stres.
Ryzyka: producenci samochodów mogą promować własnych asystentów, a regulacje czy prywatność mogą ograniczać personalizację.
Dźwignia dystrybucji: zintegrowane funkcje AI do pisania, badań i tłumaczeń w partnerstwach dla przedsiębiorstw/edukacji i zakupach rządowych.
Zwycięstwo w oczach użytkownika: oszczędność czasu przy tworzeniu, weryfikacji faktów i przepływach dokumentów, z lepszym cytowaniem i audytowalnością.
Ryzyka: cykle zakupowe są wolne, a zaufanie zależy od dokładności, przetwarzania danych i jasnej odpowiedzialności, gdy wynik jest błędny.
Gdy dystrybucja jest zamknięta przez domyślne ustawienia, preinstalacje i superaplikacje, „lepszy produkt” to nie tylko funkcje — to osiągalność w momencie intencji. Historia Baidu w obszarze wyszukiwania, map i AI daje praktyczny sposób myślenia o tym zasięgu.
Użyj tej listy, aby ocenić dowolny kanał (preinstalacja OEM, domyślne w przeglądarce, punkt wejścia w superaplikacji, mini program, przepływy QR):
Myśl „surface‑first”, nie „brand‑first”.
Przydatny test: gdzie użytkownik już ma nawyk i czy twoja powierzchnia może zmniejszyć liczbę kroków dokładnie w tym momencie?
Patrz dalej niż pobrania i MAU. Śledź:
Partnerstwa to dźwignia, ale chroń długoterminową więź: zachowaj jasną ciągłość tożsamości/konta, zachowaj deep‑linkowanie do rdzeniowych doświadczeń i negocjuj prawa do danych i pomiarów. Traktuj partnerów jako akceleratory dystrybucji — jednocześnie budując funkcje (historia, zapisy, personalizacja, gwarancje usług), które sprawiają, że użytkownicy wybiorą ciebie nawet, gdy nie jesteś domyślny.
Jeśli analizujesz Baidu przez pryzmat dystrybucji i chcesz zastosować to myślenie do własnego produktu, wąskim gardłem często jest wykonanie: budowa lekkich stron docelowych, przepływów onboardingu, wariantów specyficznych dla partnerów i instrumentacji wystarczająco szybko, by testować kanały zanim się przesuną.
Platformy takie jak Koder.ai mogą pomóc zespołom szybciej działać, generując webowe aplikacje (React), backendy (Go + PostgreSQL) i nawet towarzyszące doświadczenia mobilne (Flutter) z interfejsu czatu — przydatne do szybkiego uruchamiania lejków specyficznych dla kanałów, wewnętrznych pulpitów do śledzenia kohort/aktywacji lub specyfikacji „trybu planowania”, które zsynchronizują growth i inżynierię. Chodzi nie o narzędzie — chodzi o skrócenie cyklu między hipotezą dotyczącą dystrybucji a mierzalnym eksperymentem.
Podejście „distribution-first” skupia się na tym, kto kontroluje dostęp w momencie potrzeby — domyślne ustawienia, preinstalacje, priorytetowe miejsce, deep linki i partnerstwa.
Ma to znaczenie, ponieważ gdy produkty są „wystarczająco dobre”, zwycięzcą często jest ten, do którego dotrzesz najmniejszą liczbą stuknięć, co z czasem przekłada się na większe użycie, lepszą monetyzację i szybszą poprawę produktu.
W wielu przepływach konsumenckich użytkownicy nie weryfikują ponownie narzędzi za każdym razem — podążają za ścieżką domyślną.
Domyślne ustawienia i preinstalacje tworzą pętle nawyków, które mogą przeważyć nad niewielkimi różnicami w funkcjach, zwłaszcza w przypadku zadań wykonywanych często, jak wyszukiwanie informacji czy uzyskiwanie wskazówek.
Artykuł przedstawia Baidu jako trzy kluczowe „powierzchnie” przechwytujące intencję:
Zrozumienie, jak użytkownicy do każdej powierzchni, kluczowe jest do oceny siły konkurencyjnej.
Baidu Search zwykle wygrywa, gdy użytkownicy chcą szybkiego sprawdzenia i potwierdzenia — odpowiedzi, która wystarczająco inspiruje zaufanie, by podjąć działanie.
Typowe przypadki użycia to definicje i kontekst, rozwiązywanie problemów, sprawdzanie oficjalnych stron i zapytania związane z usługami, gdzie istotne są jasność i zaufanie.
Presja pochodzi od sytuacji, gdy użytkownicy zaczynają w aplikacjach, które potrafią odpowiedzieć i sfinalizować transakcję — superaplikacje, platformy e‑commerce, krótkie wideo i pionowe usługi.
Jeśli odkrycie i zakup odbywają się w zamkniętej pętli, tradycyjne wyszukiwanie ma mniej okazji, by przechwycić intencję.
Mapy to codzienne narzędzie z wbudowaną „intencją lokalną”: prośba o wskazówki oznacza, że użytkownik wkrótce się gdzieś wybiera.
To tworzy częste "mikro‑momenty" — przystanek na kawę, apteka, parking, "otwarte teraz" — w których mapa może wpływać na decyzje bez dodatkowego wyszukiwania.
Listingi miejsc i recenzje zamieniają mapę w ustrukturyzowaną lokalną bazę danych (godziny otwarcia, menu, zdjęcia, kategorie, popularność).
Zamiast wpisywać zapytanie, użytkownik może przeglądać mapę, filtrować opcje, porównywać odległości i oceny oraz szybciej podjąć decyzję, bo jest ona osadzona w czasie i miejscu.
AI może objawiać się na dwa sposoby:
Klucz to dystrybucja: nawet mocne modele mogą być rzadko używane, jeśli nie są osadzone w powtarzalnych przepływach użytkowników.
Kluczowe kanały dostępu to:
Zmniejszają one koszt wypróbowania produktu niemal do zera i sprawiają, że użycie wydaje się oficjalne i bezwysiłkowe.
Monetyzacja Baidu jest najsilniejsza, gdy reklamy są powiązane z jasną, mierzalną intencją.
Długoterminowo wszystko zależy od jakości pomiaru (atrybucji) i zaufania użytkowników (etykietowanie reklam, jakość merchantów, kontrola spamu).
