18 ต.ค. 2568·3 นาที
การเดิมพันของ Baidu กับการค้นหา แผนที่ และ AI: ชนะด้วยการแจกจ่าย
สำรวจว่าบริษัท Baidu จัดสรรงบค้นหา แผนที่ และ AI อย่างไร ขณะเดียวกันดีฟอลต์ แอป และพาร์ทเนอร์กำหนดการเข้าถึงผู้ใช้และพลังผลิตภัณฑ์ในจีนอย่างไร
สำรวจว่าบริษัท Baidu จัดสรรงบค้นหา แผนที่ และ AI อย่างไร ขณะเดียวกันดีฟอลต์ แอป และพาร์ทเนอร์กำหนดการเข้าถึงผู้ใช้และพลังผลิตภัณฑ์ในจีนอย่างไร
“การแจกจ่าย” ในผลิตภัณฑ์อินเทอร์เน็ตสำหรับผู้บริโภคคือชุดของช่องทางที่นำผลิตภัณฑ์ไปสู่ผู้คนในช่วงเวลาที่ต้องการ นั่นรวมถึงการเป็นตัวเลือกดีฟอลต์ (กล่องค้นหาที่มาพร้อมเครื่อง), การวางตำแหน่งเด่น (วิดเจ็ต, ช่องบนหน้าจอโฮม, แท็บบนสุด) และแหล่งทราฟฟิก (ลิงก์จากแอปอื่น, พาร์ทเนอร์ OEM, แถบเครื่องมือเบราว์เซอร์, พื้นที่แจ้งเตือน หรือช็อตคัทที่ติดตั้งมาก่อน)
ผลิตภัณฑ์หลายอย่าง "ดีพอแล้ว" เมื่อตรงกับสถานการณ์นั้น ผู้ชนะมักเป็นคนที่ผู้ใช้เข้าถึงได้ด้วยการแตะน้อยที่สุดและมีแรงเสียดทานน้อยที่สุด ดีฟอลต์และการติดตั้งล่วงหน้าสร้างวงจรนิสัย: คนไม่ได้ประเมินใหม่ทุกครั้งเมื่ออยากได้เส้นทางหรือคำตอบ—พวกเขาใช้สิ่งที่มีอยู่แล้ว และเมื่อบริการมีช่องทางการเข้าถึงสม่ำเสมอ มันก็เรียนรู้เร็วขึ้น สร้างรายได้ได้เชื่อถือมากขึ้น และสามารถลงเงินกลับไปเพื่อพัฒนาได้
นั่นไม่ใช่หมายความว่าฟีเจอร์ไม่มีความหมาย แต่มันหมายความว่าฟีเจอร์กับการแจกจ่ายแลกกันได้: ผลิตภัณฑ์ที่เหนือกว่าอาจสู้ยากหากถูกฝังไว้ข้างหลัง ในขณะที่ผลิตภัณฑ์ที่พอใช้ได้อาจรุ่งเรืองถ้ามันเป็นเส้นทางที่ง่ายที่สุด
Baidu เข้าใจง่ายเมื่อมองเป็นชุดของ “surface” ที่จับเจตนา:
แต่ละ surface มีช่วงเวลาการใช้งานของตัวเอง—แต่ผลลัพธ์ของมันได้รับอิทธิพลมากจากวิธีที่ผู้ใช้มาถึงที่นั่น
กรอบหลักสำหรับบทความนี้คือมองจากการแจกจ่ายเป็นสำคัญ: ใครควบคุมการเข้าถึง และการควบคุมนั้นช่วยให้ทำอะไรได้บ้าง? ถ้าคู่แข่งชนะความสนใจภายในซูเปอร์แอป ถ้าผู้ผลิตโทรศัพท์กำหนดดีฟอลต์ หรือถ้าผู้ใช้เริ่มต้นในแผนที่แทนการค้นหา พลังของผลิตภัณฑ์ของ Baidu ก็เปลี่ยนไป—แม้ก่อนที่เราจะเทียบฟีเจอร์ด้วยซ้ำ
Baidu Search ยังคงเป็นโมเดลทางความคิดสำหรับผู้ใช้หลายคนเมื่อหน้าที่คือ “ค้นหาบางอย่าง” และได้ผลลัพธ์ที่รู้สึกเชื่อถือได้พอที่จะลงมือทำ นั่นรวมทั้งข้อมูลตรงไปตรงมา (คำนิยาม, บริบทข่าว, การเปรียบเทียบ) และคำค้นที่เกี่ยวกับบริการ—การหาคลินิก, ตรวจสอบเว็บไซต์ทางการของแบรนด์, แก้ปัญหาโทรศัพท์, หรือยืนยันข้อกำหนดนโยบาย
วิธีที่เป็นประโยชน์ในการกรอบจุดแข็งปัจจุบันของ Baidu คือมันอยู่ที่จุดตัดของ เจตนา และ การยืนยัน ผู้ใช้มักหันมาหาเมื่ออยากได้คำตอบด่วน และเมื่ออยากยืนยันสิ่งที่เห็นจากที่อื่น
รูปแบบทั่วไปได้แก่:
การเป็นจุดแวะแรกสำคัญเพราะจับเจตนา ก่อน ที่มันจะกลายเป็นการตัดสินใจ ถ้าผู้ใช้เริ่มด้วยคำค้นเช่น “จัดฟันที่ดีที่สุดใกล้ฉัน” หรือ “โทรศัพท์ไหนแบตอึดสุด” เครื่องมือค้นหาสามารถกำหนดรายชื่อสั้นๆ, ส่งทราฟฟิกไปยังพ่อค้า, และมีอิทธิพลต่อความรู้สึกว่าออปชันไหน "เชื่อถือได้" นั่นจึงเป็นเหตุผลว่าทำไมคำค้นที่มีเจตนายังคงมีพลังเชิงพาณิชย์: มันใกล้ชิดกับผลลัพธ์ (การโทร, การจอง, การไปเยี่ยม, การซื้อ) มากกว่าการท่องเว็บทั่วไป
ผู้ใช้เริ่มต้นมากขึ้นภายในแอป ไม่ใช่ในเบราว์เซอร์ การค้นพบผลิตภัณฑ์อาจเริ่มในซูเปอร์แอป, ฟีดวิดีโอสั้น, แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ, หรือแอปบริการท้องถิ่นที่รู้ตำแหน่ง, ความชอบ, และวิธีชำระเงินของคุณแล้ว สภาพแวดล้อมเหล่านั้นสามารถตอบคำถาม และ ทำธุรกรรมให้เสร็จโดยไม่ต้องส่งคุณกลับไปยังการค้นหาเว็บแบบเปิด
ดังนั้น เงื่อนไขการชนะของ Baidu ในการค้นหาจึงแคบลงแต่ยังมีความหมาย: เป็น checkpoint การตัดสินใจที่เร็วที่สุดและเชื่อถือได้สำหรับคำค้นที่มีเจตนาสูง—แล้วส่งต่ออย่างลื่นไหลไปยัง maps, การโทร, การจอง และการกระทำอื่นที่เปลี่ยนความสนใจเป็นผลลัพธ์ที่วัดได้
Baidu Maps ทำหน้าที่น้อยกว่าเป็น “ฟีเจอร์” และใกล้เคียงกับยูทิลิตี้ประจำวันที่คนเปิดใช้ด้วยเหตุผลเดียวกับเช็กสภาพอากาศหรือข้อความ: มันลดความไม่แน่นอนในชั่วโมงต่อไป การเดินทาง, การรับของ, เวลาจัดส่ง, หลีกเลี่ยงการจราจร, จุดนัดพบ—การใช้งานแต่ละครั้งเล็ก ๆ แต่ความถี่สูง ความซ้ำนี้สำคัญเพราะสร้างวงจรนิสัยที่การค้นหาเพียงอย่างเดียวอาจไม่รักษาได้เสมอไป
เมื่อคนขอเส้นทาง พวกเขาประกาศความตั้งใจเชิงท้องถิ่นอย่างเงียบๆ: ฉันจะไปที่ไหนสักแห่งเร็วๆ นี้ นั่นทำให้แผนที่เป็นทางเข้าที่เหมาะสมสู่การตัดสินใจใกล้เคียง—จะกินที่ไหน, ร้านไหนเปิดจริง, บริการใดเข้าทางโดยไม่ต้องอ้อม, หรือเส้นทางไหนไปถึงที่หมายโดยมีแรงเสียดทานน้อยที่สุด
เซสชันการนำทางเต็มไปด้วย “ไมโครโมเมนต์” ที่คำแนะนำสามารถช่วยได้โดยไม่รู้สึกเหมือนโฆษณา: แวะซื้อกาแฟ, ร้านขายยาใกล้สุด, ที่จอดรถ, หรือเส้นทางที่เร็วขึ้นเมื่อการจราจรหนาแน่น สำหรับการเดินทางในย่านที่ไม่คุ้นเคย แผนที่จะเป็นอินเทอร์เฟซในการเลือกโรงแรม, สถานที่ท่องเที่ยว, ตัวเลือกขนส่งสาธารณะ และแม้แต่เวลาที่เหมาะจะออกเดินทาง
รายการสถานที่เป็นฐานข้อมูลท้องถิ่นที่มีโครงสร้าง: ที่อยู่, เวลาเปิด, รูปภาพ, เมนู, สัญญาณราคา, และแท็กหมวดหมู่ เพิ่มรีวิวและสัญญาณความนิยม แล้วแผนที่จะกลายเป็นเอนจินค้นพบ—ตอบคำถามที่คนอาจไม่ได้พิมพ์เป็นคำค้น
แทนการพิมพ์ “ราเม็งที่ดีที่สุดใกล้ฉัน” ผู้ใช้สามารถสแกนแผนที่, กรองตามประเภทอาหาร, และเปรียบเทียบตัวเลือกตามระยะทาง, คะแนน, และความหนาแน่นของคน นี่เปลี่ยนการค้นพบจาก การหาข้อมูล เป็น การเรียกดูเพื่อการตัดสินใจ ซึ่งมักเร็วกว่าด้วยความรู้สึกที่ยืนอยู่บนเวลาและสถานที่จริง
เพราะแผนที่อยู่ในช่วงเวลาที่มีเจตนา มันสามารถนำผู้ใช้เข้าสู่ประสบการณ์ Baidu อื่น ๆ ด้วยความพยายามขั้นต่ำ:
ในตลาดที่จุดเข้าใช้งานมีความสำคัญ Baidu Maps มีอำนาจเพราะมันถูกเปิดใช้บ่อย ใช้งานเร็ว และยึดโยงกับเจตนาของโลกจริง—ทำให้เป็นทางเข้าความถี่สูงสู่ระบบนิเวศการค้นหาและท้องถิ่นของ Baidu
เรื่องราว AI ของ Baidu มักเล่าในเชิงงบประมาณและความก้าวหน้า แต่ในตลาดที่การแจกจ่ายกำหนดสิ่งที่ผู้คนใช้อย่างแท้จริง คำถามเชิงปฏิบัติคือ: AI นั้นปรากฏในพฤติกรรมประจำวันอย่างไร?
งบ AI ไม่ได้เป็นบรรทัดเดียว มันรวมถึง:
โมเดลชื่อดังมีความสำคัญ—แต่เลเยอร์ที่ "น่าเบื่อ" (การปรับใช้, ความหน่วง, ความน่าเชื่อถือ, การปฏิบัติตามกฎ) มักตัดสินว่าโมเดลจะกลายเป็นผลิตภัณฑ์หรือไม่
มีสองวิธีที่แตกต่างกันที่ AI สร้างคุณค่า
AI เป็นเลเยอร์ฟีเจอร์ ช่วยปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่: ความเข้าใจคำค้นที่ดีขึ้นใน Baidu Search, การแนะนำเส้นทางและสถานที่ที่ฉลาดขึ้นใน Baidu Maps, การกำหนดกลุ่มเป้าหมายโฆษณาที่ดีขึ้น, สรุปที่รวยขึ้น, และการทำงานให้เสร็จเร็วขึ้น
AI เป็น surface การแจกจ่ายใหม่ แตกต่างกัน: ผู้ช่วยสแตนด์อโลน, จุดเริ่มต้นสไตล์แชท, หรือประสบการณ์ระดับระบบที่กลายเป็น จุดเริ่มต้น ของงาน หาก surface นั้นเป็นที่ที่ผู้ใช้เริ่ม มันสามารถเปลี่ยนเส้นทางความสนใจออกจากกล่องค้นหาแบบคลาสสิกและไอคอนแอปได้
เลเวอเรจสูงสุดสำหรับ Baidu คือการนำ AI เข้าไปในเวิร์กโฟลว์ที่ผู้คนทำซ้ำ: “หาร้านอาหาร”, “นำทางไปที่นั่น”, “อะไรใกล้ๆ”, “เปรียบเทียบตัวเลือก”, “จอง”, “จ่าย”, “รีวิว” นั่นหมายถึงการฝัง AI ในฟลูว์การค้นหาและแผนที่ ไม่ใช่มองว่าเป็นเดโมแยกชิ้น
ข้อควรระวังง่ายๆ: การใช้จ่ายเพียงอย่างเดียวไม่รับประกันการยอมรับ หากไม่มีการเข้าถึง—ดีฟอลต์, การติดตั้งล่วงหน้า, การวางตำแหน่งแข็งแกร่ง และการผสานอย่างแน่นหนา—ผลิตภัณฑ์ AI อาจยังน่าประทับใจแต่ถูกใช้น้อย แทนที่จะกลายเป็นจุดหมายที่สร้างนิสัย
ปริมาณที่น่าประหลาดใจของ “ส่วนแบ่งตลาด” ไม่ได้ได้มาจากการชักชวนผู้ใช้—ได้มาจากการเป็นสิ่งแรกที่พวกเขาเห็น
เมื่อกล่องค้นหาอยู่บนหน้าจอโฮมแล้ว หรือแอปแผนที่เป็นตัวจัดการที่อยู่โดยดีฟอลต์ ผู้คนจำนวนมากไม่ต้องเลือกอย่างชัดเจน พวกเขาเพียงใช้สิ่งที่อยู่ตรงนั้น พฤติกรรมนั้นสมเหตุสมผล: เร็วกว่า, รู้สึกว่าเป็นทางการ, และเพียงพอสำหรับงานประจำ
ในระบบนิเวศมือถือของจีน การเข้าถึงมักถูกต่อรองมากกว่าจะได้มาทีละคลิก ช่องทางการแจกจ่ายที่พบบ่อยที่สุดรวมถึง:
แต่ละช่องทางบีบ "ต้นทุนการลอง" ของการใช้ผลิตภัณฑ์ให้เหลือเกือบศูนย์
แม้ผลิตภัณฑ์คู่แข่งจะมีฟีเจอร์คล้ายกัน ดีฟอลต์ก็ทวีคูณเมื่อเวลาผ่านไปเพราะผู้ใช้สะสมการลงทุนส่วนเล็กๆ น้อยๆ ในตัวเอง:
นี่ไม่ใช่การล็อกอินอย่างรุนแรง แต่คือแรงเสียดทานรายวันที่รวมกันมากขึ้น
ข้อตกลงการแจกจ่ายสามารถเปลี่ยนการแข่งขันได้มากกว่าการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ทีละน้อย ถ้า Baidu ได้ตำแหน่งดีฟอลต์หรือจุดเข้าพิเศษ มันจับโมเมนต์ที่มีเจตนาสูงสุด (การพิมพ์คำค้น, การแตะตำแหน่ง) ก่อนที่คู่แข่งจะมีโอกาสแข่งเลย ดังนั้น “พลังของผลิตภัณฑ์” เป็นส่วนหนึ่งของ เศรษฐศาสตร์การเข้าถึง—ใครจ่าย (หรือเป็นพาร์ทเนอร์) เพื่ออยู่ใกล้เจตนาผู้ใช้ที่สุด
ซูเปอร์แอปเปลี่ยนความหมายของ “ค้นหา” แทนที่จะพิมพ์คำค้นในเบราว์เซอร์หรือแอปค้นหาเฉพาะ ผู้คนมักค้นหา ภายใน แอปที่พวกเขาเปิดอยู่แล้ว—ค้นหาร้านในแอปส่งอาหาร สินค้าในแอปอีคอมเมิร์ซ หรือบริการใกล้เคียงในแอปชำระเงิน คำค้นยังมีอยู่ แต่จุดเริ่มต้น (และผู้ชนะ) คือแอปที่เป็นเจ้าของเซสชัน
มินิโปรแกรมและบริการภายในแอปเดินหน้าต่อไป พวกมันให้ผู้ใช้ทำงานให้เสร็จ—การจอง, การซื้อ, บริการลูกค้า, โปรแกรมสะสมแต้ม—โดยไม่ออกจากแอปโฮสต์ นั่นสร้างจุดเข้าเลือกใหม่สำหรับข้อมูลและธุรกรรมที่เคยไหลผ่านหน้าเว็บเปิด
สำหรับ Baidu นี่สำคัญเพราะหลายเจตนาที่มีมูลค่าสูง (ท้องถิ่น, ช้อปปิ้ง, บริการ) ถูกตอบสนองก่อนที่ผู้ใช้จะเคยไปถึงหน้าแสดงผลการค้นหาแบบดั้งเดิม แม้ผู้ใช้จะยัง "ค้นหา" การค้นพบก็เกิดขึ้นภายในระบบปิดที่มีการจัดอันดับ, โฆษณา, และการรวมพ่อค้าเป็นของตัวเอง
เมื่อความสนใจรวมตัวในซูเปอร์แอป การเดินทางน้อยครั้งที่จะรวมขั้นตอนการค้นหาแบบเว็บเปิด มากขึ้นกลายเป็นวงจรปิด: เรียกดู → ตัดสินใจ → ทำธุรกรรม ทั้งหมดในแพลตฟอร์มเดียว สิ่งนี้บีบโอกาสของ Baidu ในการจับความต้องการตอนที่เจตนากำเนิด—และอาจลดข้อมูลย้อนกลับที่ Baidu ได้จากคลิกและการแปลง
เพื่อคงความเกี่ยวข้อง Baidu ต้องหาโอกาสแจกจ่าย ภายใน ระบบนิเวศเหล่านี้: การผสานที่ตอบคำถามตรงที่เกิด, พาร์ทเนอร์ชิปที่นำผลของ Baidu เข้าไปในกล่องค้นหาภายในแอป, และความสามารถที่แตกต่าง (โดยเฉพาะเจตนาท้องถิ่น, คำตอบที่เชื่อถือได้, และฟีเจอร์ AI) ที่แพลตฟอร์มหรือมินิโปรแกรมเลียนแบบได้ยาก
เป้าหมายไม่ใช่เพียงดึงผู้ใช้กลับมายัง Baidu—แต่เป็นการอยู่ในจุดเริ่มต้นที่แท้จริง
การสร้างรายได้ของ Baidu ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อผูกโฆษณากับ เจตนาที่ชัดเจน—โมเมนต์ที่ผู้ใช้กำลังพยายามทำบางอย่าง ไม่ใช่แค่ท่อง
โฆษณาการค้นหายังคงเป็นเส้นทางที่ชัดเจนจากคำค้นสู่การกระทำ คำสำคัญอย่าง “หมอฟันใกล้ฉัน”, “ราคาบริการย้ายบ้าน”, หรือ “หม้อไฟที่ดีที่สุดในชอยาง” เป็นสิ่งที่วัดได้โดยเนื้อแท้: ผูกกับคลิก, การโทร, แบบฟอร์ม, และแม้แต่การนัดจริง ข้อมูลการวัดนี้สนับสนุนการจัดงบแบบ performance ที่ผู้ลงโฆษณายังใช้ต่อเมื่อต้นทุนต่อ lead หรือ acquisition ยังอยู่ในเป้าหมาย
แผนที่สร้างเส้นทางการทำเงินที่รู้สึกใกล้กับ "คนเข้าไปหน้าร้าน" มากกว่าว่าเป็นสื่อ รูปแบบทั่วไปรวม:
เพราะการโต้ตอบบนแผนที่เกิดใกล้เวลาการซื้อ ผู้ลงโฆษณามักยอมจ่ายราคาสูงกว่า—ถ้าพวกเขาเชื่อถือการติดตาม
การทำเงินอย่างก้าวร้าว (โฆษณามากเกินไป, การติดป้ายไม่ชัด, แหล่ง lead คุณภาพต่ำ) สามารถทำลายผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็ว: ผู้ใช้เลิกเชื่อถือผลลัพธ์ และพ่อค้าที่ดีเลิกประมูลเมื่อ lead ไม่แปลงเป็นลูกค้า ผู้ชนะระยะยาวคือแพลตฟอร์มที่ควบคุมปริมาณโฆษณาได้ดีและบังคับมาตรฐานคุณภาพของพ่อค้า
ความสามารถของ Baidu ในการระบุผลลัพธ์—การติดตามการโทร, การใช้งานคูปอง, สัญญาณการนำทางสู่การไปหน้าร้าน, และรายงานการแปลง—ตัดสินว่าธุรกิจท้องถิ่นมองมันเป็นช่องทางหลักหรือแค่ทดลอง เมื่อรายงานตรงกับผลลัพธ์ในโลกจริง งบจะกลายเป็นรายจ่ายซ้ำ; เมื่อไม่ตรง งบจะย้ายไปแพลตฟอร์มภายในซูเปอร์แอปและแนวตั้งอื่น ๆ
“วงล้อข้อมูล” คือวงจรง่ายๆ: ผู้ใช้ทำบางอย่าง → คุณเก็บข้อมูล → ผลิตภัณฑ์ดีขึ้น → ผู้ใช้มากขึ้นทำสิ่งต่างๆ มากขึ้น ถ้าวงจ้อนี้หมุนต่อไป การปรับปรุงจะทวีคูณมากกว่าที่จะเป็นแบบทีละเล็กทีละน้อย
Baidu Search จับว่า คนต้องการอะไร ขณะที่ Baidu Maps จับว่า ที่ไหนและเมื่อไหร่ ที่คนต้องการ เมื่อรวมสัญญาณเหล่านี้เข้าด้วยกัน มันทรงพลังสำหรับเจตนา
เมื่อใครสักคนค้นหา “ชาบูใกล้ฉัน”, คลิกผล, เปิดเส้นทางใน Baidu Maps, แล้วทิ้งรีวิว Baidu ได้เบาะแสหลายอย่าง:
การปรับแต่งโดย AI สามารถใช้รูปแบบเหล่านี้เพื่อจัดอันดับผลได้ดีกว่า: ไม่ใช่แค่ "ร้านยอดนิยม" แต่เป็น "ร้านที่คนที่มีเจตนาแบบนี้ไปจริง" เมื่อเวลาผ่านไป นั่นช่วยพัฒนาความเกี่ยวข้องในท้องถิ่น, เวลารอที่คาดการณ์ได้, เส้นทางที่แนะนำ, และการ์ดรายการที่สมควรได้รับการลงรายละเอียด
วงล้อไม่หมุนแค่ด้วย "ข้อมูลมากขึ้น" แต่ต้องเป็น ข้อมูลดี ผลิตภัณฑ์ท้องถิ่นเสี่ยงเป็นพิเศษกับ:
ถ้าผู้ใช้เจอร้านปิดบ่อยหรือบริการหลอกลวง พวกเขาหยุดคลิก—และวงล้อกลับทิศ
ความเชื่อถือเป็นเงื่อนไขพื้นฐานของการให้ข้อมูลย้อนกลับ ผู้ใช้ให้สัญญาณที่มีคุณภาพสูง (คลิก, การไปจริง, รีวิว) เมื่อพวกเขาเชื่อว่าผลลัพธ์ถูกต้อง ความเกี่ยวข้องเป็นเงื่อนไขพื้นฐานของการใช้งาน: ถ้า Search และ Maps ไม่ตอบคำถามท้องถิ่นได้แม่นยำ ผู้ใช้ย้ายคำค้นเหล่านั้นไปยังซูเปอร์แอป ทำให้ Baidu ขาดข้อมูลที่ต้องการเพื่อพัฒนา
Baidu ไม่ได้แข่งเพียงกับ "เสิร์ชเอ็นจินอื่น" มันแข่งกับทุกผลิตภัณฑ์ที่จับโมเมนต์ ก่อน ที่ผู้ใช้จะตั้งคำค้น ในจีน โมเมนต์นั้นมักเกิดภายในแอป—ดังนั้นการต่อสู้ที่แท้จริงคือการแย่งจุดเริ่มต้น
สัดส่วนการค้นพบที่เพิ่มขึ้นเกิดจาก:
พฤติกรรมเหล่านี้เป็นตัวทดแทนเพราะพวกมันตอบเจตนาข้างต้น เมื่อถึงเวลาที่ผู้ใช้ต้องการทิศทางหรือราคา การตัดสินใจส่วนหนึ่งถูกทำไปแล้ว
ไม่ใช่การค้นหาทุกอย่างจะเหมือนกัน ผู้เล่นมักครองโดยประเภทเจตนา:
นั่นหมายความว่า Baidu ยังสามารถแข็งแกร่งในการกู้ข้อมูลแบบคลาสสิก ในขณะที่อาจเสียเจตนาท้องถิ่นและไลฟ์สไตล์ที่มีมูลค่าสูงถ้าผู้ใช้เริ่มที่อื่น
การชิงความสนใจยาก; การชนะ การแจกจ่าย สามารถซื้อหรือเจรจาได้ ช่องทาง OEM, ร้านแอป, และการตั้งค่าดีฟอลต์กำหนดว่าไอคอนไหนมองเห็น, ผู้ช่วยไหนตอบก่อน, และแอปไหนเปิดลิงก์
สำหรับกลยุทธ์ของ Baidu คำถามสำคัญคือ: ผู้ใช้เริ่มจากที่ใดสำหรับแต่ละเจตนา? ถ้าจุดเริ่มต้นคือฟีดซูเปอร์แอป Baidu ต้องมีทางกลับเข้า (การ์ด, deep link, พาร์ทเนอร์ชิป). ถ้าจุดเริ่มต้นคือหน้าจอโฮม ดีฟอลต์และการติดตั้งล่วงหน้าจะชี้ขาด
กฎระเบียบในจีนไม่ได้อยู่ "นอก" ผลิตภัณฑ์—มันเปลี่ยนสิ่งที่การค้นหา, แผนที่, และ AI แสดงได้, ความเร็วที่อัปเดตได้, และสิ่งที่ต้องตรวจสอบ การปฏิบัติตามกฎเป็นต้นทุนประจำสำหรับผลิตภัณฑ์: สร้างเครื่องมือการดูแล, ตรวจสอบพาร์ทเนอร์, จัดการคำขอลบ และเก็บบันทึกที่ยืนหยัดต่อการตรวจสอบ
การจัดอันดับการค้นหาและรายการท้องถิ่นต้องมีฟีเจอร์กำกับ: การยืนยันตัวตนธุรกิจ, ป้ายโฆษณาที่ชัดเจน, และการลงทะเบียนเข้มงวดสำหรับหมวดที่เสี่ยง (การแพทย์, การเงิน, การศึกษา) การควบคุมเหล่านี้ลดความเสี่ยง แต่ก็เพิ่มแรงเสียดทาน—ขั้นตอนมากขึ้นสำหรับพ่อค้า, การเปลี่ยนแปลงช้าลงสำหรับทีมผลิตภัณฑ์, และค่าใช้จ่ายการดำเนินงานที่สูงขึ้น
สำหรับ Baidu Maps โดยเฉพาะ ความถูกต้องของรายการผูกติดกับการปฏิบัติตาม ถ้าผู้ใช้เจอบ่อยว่าที่อยู่ผิด, ข้อเสนอหลอกลวง, หรือ POI สแปม พวกเขาจะเลิกเชื่อแผนที่ในการตัดสินใจที่มีเจตนาสูงเช่นจะไปร้านไหนหรือคลินิกไหน
ความเชื่อถือกลายเป็นตัวชี้ความแตกต่างเมื่อผลลัพธ์ดูคล้ายกันบนหลายแพลตฟอร์ม เครื่องมือค้นหาที่ลบการหลอกลวงอย่างสม่ำเสมอ, ติดป้ายโปรโมชั่นชัดเจน, และแสดงแหล่งเชื่อถือได้สามารถชนะการใช้งานซ้ำ—แม้ว่าคู่แข่งจะมีฟีเจอร์สวยงามกว่า
ความกังวลของผู้ใช้เป็นเรื่องปฏิบัติและต่อเนื่อง:
คำตอบที่สร้างโดย AI เพิ่มความเสี่ยง ถ้าคำตอบผิด มีอคติ หรือโปรโมชันโดยไม่แจ้งผู้ใช้ ผู้ใช้จะรู้สึกถูกหลอก การกำกับดูแลส่งผลต่อ:
สรุป: การแจกจ่ายพาผู้ใช้เข้ามา แต่กฎและความเชื่อถือตัดสินว่าพวกเขาจะอยู่ต่อหรือไม่—และว่า Baidu สามารถขยาย AI สู่การตัดสินใจประจำวันได้อย่างปลอดภัยหรือไม่
การเติบโตต่อไปของ Baidu ไม่ได้อยู่ที่การคิดพฤติกรรมใหม่ทั้งหมด แต่มากกว่าการวางฟีเจอร์ AI และความสามารถด้านเจตนาท้องถิ่นให้ตรงจุดที่ผู้ใช้จีนเริ่มต้นแล้ว—บนโทรศัพท์, ในรถ, และในแอปที่ใช้บ่อย
คันโยกการแจกจ่าย: ดีฟอลต์ระบบและการติดตั้งล่วงหน้าของ OEM ที่ตั้ง Baidu (และโหมด AI ของมัน) เป็นกล่องค้นหาแวะแรก รวมทั้งการวางตำแหน่งเด่นในแถบที่อยู่ของเบราว์เซอร์
ชนะในมุมผู้ใช้: การปรับแต่งคิวรีน้อยลง, สรุปที่เร็วขึ้นพร้อมอ้างอิงแหล่ง, และผลลัพธ์ที่ปลอดภัยกว่าสำหรับหัวข้ออ่อนไหว (สุขภาพ, การเงิน, การเดินทาง) พร้อมสัญญาณความมั่นใจที่ชัดเจน
ความเสี่ยง: ผู้ใช้อาจย้ายไปยังซูเปอร์แอปสำหรับคำตอบ "พอใช้" หรือชอบแอปเชิงแนวดิ่งที่มีข้อมูลสดกว่า (ช้อปปิ้ง, รีวิว, วิดีโอสั้น)
คันโยกการแจกจ่าย: การผสานลึกใน Baidu Maps—เรียกรถ, ที่จอด, เชื้อเพลิง/ชาร์จ, การจอง—บวกพาร์ทเนอร์กับผู้จัดการอสังหา, ห้าง, และบริการเมืองที่ทำให้ Maps เป็นจุดเข้าเริ่มต้น
ชนะในมุมผู้ใช้: ลดการหลงทางและทริปที่เสียเปล่า—ETA แม่น, ทางเข้าแม่น, นำทางภายในอาคาร, และการกระทำแบบแตะเดียว (จอง, จ่าย, เช็กอิน)
ความเสี่ยง: ระบบปิดอาจจำกัดการเข้าถึงสินค้าของพ่อค้า และข้อมูลภาคสนามที่ไม่สม่ำเสมอทำให้ความเชื่อถือพังเร็ว
คันโยกการแจกจ่าย: ข้อตกลงฝัง infotainment กับผู้ผลิตรถและซัพพลายเออร์ Tier-1 ทำให้ Baidu เป็นผู้ช่วยด้วยเสียงและสมองการนำทางที่มาพร้อมรถ
ชนะในมุมผู้ใช้: การขับขี่ปลอดภัยกว่า (ลดเวลาเปิดหน้าจอ), การวางเส้นทางราบรื่น, และการแจ้งเตือนเชิงรุก (ก่อสร้าง, อากาศ, จุดชาร์จ) ที่ลดความเครียด
ความเสี่ยง: ผู้ผลิตรถอาจผลักดันผู้ช่วยของตนเอง และข้อจำกัดทางกฎหรือความเป็นส่วนตัวอาจจำกัดการปรับแต่งส่วนบุคคล
คันโยกการแจกจ่าย: ฟีเจอร์เขียน, ค้นคว้า, และแปล AI บันเดิลในพาร์ทเนอร์องค์กร/การศึกษา และการจัดซื้อภาครัฐ
ชนะในมุมผู้ใช้: ประหยัดเวลาในการร่าง, ตรวจสอบข้อเท็จจริง, และเวิร์กโฟลว์เอกสาร พร้อมการอ้างอิงและตรวจสอบได้
ความเสี่ยง: วงจรการจัดซื้อช้า และความเชื่อถือขึ้นกับความแม่นยำ, การจัดการข้อมูล, และความรับผิดชอบชัดเจนเมื่อผลลัพธ์ผิดพลาด
เมื่อการแจกจ่ายถูกล็อกด้วยดีฟอลต์, การติดตั้งล่วงหน้า, และซูเปอร์แอป “ผลิตภัณฑ์ที่ดีกว่า” ไม่ได้หมายถึงแค่ฟีเจอร์—แต่มันหมายถึงการเข้าถึงในช่วงเวลาของเจตนา Baidu ให้แนวทางที่เป็นประโยชน์ในการคิดเรื่องการเข้าถึงนั้นผ่านการค้นหา, แผนที่, และ AI
ใช้เช็คลิสต์นี้เพื่อประเมินช่องทางใดๆ (การติดตั้งล่วงหน้า OEM, ดีฟอลต์เบราว์เซอร์, จุดเข้าในซูเปอร์แอป, มินิโปรแกรม, โฟลว์ QR):
คิดแบบ “surface-first” ไม่ใช่ “brand-first”:
การทดสอบที่เป็นประโยชน์: ผู้ใช้มีนิสัยที่ไหนแล้ว และ surface ของคุณลดขั้นตอนได้ไหมในช่วงเวลานั้น
มองไกลกว่าดาวน์โหลดและ MAU รวม ติดตาม:
พาร์ทเนอร์เป็นเลเวอเรจ แต่ปกป้องความผูกพันระยะยาว: รักษาตัวตน/บัญชีชัดเจน, รักษา deep-linking เข้าสูประสบการณ์หลักของคุณ, และเจรจาสิทธิการวัดและข้อมูล ต่อรองพาร์ทเนอร์เป็นตัวเร่งแจกจ่าย—ในขณะเดียวกันพัฒนาฟีเจอร์ (ประวัติ, ที่บันทึก, การปรับแต่ง, การรับประกันบริการ) ที่ทำให้ผู้ใช้เลือกคุณ แม้เมื่อคุณไม่ได้เป็นดีฟอลต์
ถ้าคุณวิเคราะห์ Baidu ผ่านเลนส์การแจกจ่ายและพยายามนำแนวคิดเดียวกันไปใช้กับผลิตภัณฑ์ของคุณ ข้อจำกัดมักอยู่ที่การปฏิบัติ: สร้าง landing page เบาๆ, ฟลูว์การ onboarding, เวอร์ชันเฉพาะพาร์ทเนอร์, และการติดเครื่องมือวัดให้เร็วพอที่จะทดสอบช่องทางก่อนที่มันจะเปลี่ยน
แพลตฟอร์มอย่าง Koder.ai สามารถช่วยทีมเคลื่อนไหวเร็วขึ้นโดยการสร้างเว็บแอป (React), แบ็กเอนด์ (Go + PostgreSQL), และแม้แต่แอปมือถือ companion (Flutter) จากอินเทอร์เฟซแชท—มีประโยชน์สำหรับการปั่น funnel เฉพาะช่องทาง, แดชบอร์ดภายในสำหรับการติดตาม cohort/activation, หรือสเปคโหมดวางแผนที่สอดคล้องระหว่างทีม growth และวิศวกรรม จุดประสงค์ไม่ใช่เครื่องมือ แต่มันคือการย่นรอบระหว่างสมมติฐานการแจกจ่ายกับการทดลองที่วัดผลได้
เลนส์แบบ distribution-first มองที่ ผู้ใดควบคุมการเข้าถึงในช่วงเวลาที่ต้องการ—ดีฟอลต์, การติดตั้งล่วงหน้า, การวางตำแหน่งเด่น, deep link, และพาร์ทเนอร์ชิป
มันสำคัญเพราะเมื่อผลิตภัณฑ์ "เพียงพอ" ผู้ชนะมักเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้ด้วยการแตะน้อยที่สุด ซึ่งจะทวีคูณเป็นการใช้งานที่มากขึ้น, การสร้างรายได้ที่เชื่อถือได้กว่า และการลงทุนกลับไปพัฒนาต่อ
เพราะในหลายเวิร์กโฟลว์ผู้บริโภค ผู้ใช้ไม่ได้ประเมินเครื่องมือซ้ำทุกครั้ง—พวกเขาทำตามเส้นทางดีฟอลต์
ดีฟอลต์และการติดตั้งล่วงหน้าสร้างวงจรนิสัยที่สามารถทำน้ำหนักมากกว่าความแตกต่างในฟีเจอร์แบบค่อยเป็นค่อยไป โดยเฉพาะงานที่ใช้บ่อยอย่างการค้นหาข้อมูลหรือหาทิศทาง
โพสต์นี้กรอบ Baidu เป็นสาม “surface” หลักที่จับเจตนา:
การเข้าใจวิธีที่ผู้ใช้ มาถึง แต่ละ surface เป็นกุญแจของพลังการแข่งขัน
Baidu Search มักชนะเมื่อผู้ใช้ต้องการ การค้นหา + การยืนยัน—คำตอบเร็วที่รู้สึกเชื่อถือได้พอที่จะลงมือทำ
กรณีใช้งานทั่วไปรวมคำจำกัดความ, บริบทข่าว, การแก้ปัญหา, ตรวจสอบเว็บไซต์ทางการ และคำค้นหาที่เกี่ยวกับบริการซึ่งต้องการความชัดเจนและความน่าเชื่อถือ
แรงกดดันมาจากผู้ใช้ที่เริ่มต้นภายในแอปที่สามารถทั้ง ตอบและทำธุรกรรมให้เสร็จ—ซูเปอร์แอป, อีคอมเมิร์ซ, ฟีดวิดีโอสั้น และบริการแนวตั้ง
หากการค้นพบและการซื้อเกิดในวงจรปิด เว็บค้นหาแบบดั้งเดิมจะมีโอกาสน้อยลงที่จะดักจับเจตนา
Maps เป็นเครื่องมือที่ใช้ทุกวันและมี "เจตนาท้องถิ่น" ในตัว: การเปิดเพื่อค้นหาเส้นทางหมายความว่าคุณจะไปที่ไหนสักแห่งเร็วๆ นี้
นั่นสร้างไมโครโมเมนต์มากมาย—หยุดซื้อกาแฟ, ร้านขายยาใกล้สุด, ที่จอดรถ, "เปิดอยู่ตอนนี้"—ที่แผนที่สามารถมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจโดยไม่ต้องเรียกค้นแยก
รายการสถานที่และรีวิวเปลี่ยนแผนที่จากการนำทางเป็นการค้นพบ: พวกมันคือ ฐานข้อมูลท้องถิ่นที่มีโครงสร้าง (เวลาเปิด, เมนู, รูป, หมวดหมู่)
แทนการพิมพ์คำค้น ผู้ใช้สามารถสแกนแผนที่ กรองตามประเภท เปรียบเทียบระยะทางและคะแนน แล้วตัดสินใจได้เร็วขึ้นเพราะผูกกับเวลาและสถานที่
AI สามารถปรากฏสองทาง:
กุญแจคือการแจกจ่าย: แบบจำลองที่แข็งแรงก็ยังถูกใช้น้อยหากไม่ได้ฝังเข้าไปในเวิร์กโฟลว์ที่ผู้คนทำเป็นประจำ
ช่องทางการเข้าถึงหลักได้แก่:
สิ่งเหล่านี้ลดค่าใช้จ่ายในการลองใช้ให้ใกล้ศูนย์และทำให้การใช้งานรู้สึกเป็นทางการและสะดวก
การสร้างรายได้ของ Baidu แข็งแกร่งเมื่อนำโฆษณาผูกกับ เจตนาที่ชัดเจนและวัดได้
ระยะยาวขึ้นอยู่กับ คุณภาพการวัดผล (การติดตามการโทร, การไถ่บาร์โค้ด, สัญญาณการไปหน้าร้าน) และ ความเชื่อถือของผู้ใช้ (การติดป้ายโฆษณาชัดเจน, คุณภาพพ่อค้า, การคุมสแปม)