2025年10月18日·1 分钟
百度的搜索、地图与 AI 押注：通过分发取胜
探索百度如何在搜索、地图与 AI 间平衡投入；以及默认项、应用与合作如何塑造用户触达与中国市场的产品力。
探索百度如何在搜索、地图与 AI 间平衡投入；以及默认项、应用与合作如何塑造用户触达与中国市场的产品力。
“分发”在消费互联网产品中指的是在用户有需求的瞬间把产品摆到面前的那些渠道。这包括成为默认选项（手机出厂自带的搜索框）、显著位置（小部件、主屏槽位、顶部标签），以及流量来源（来自其他应用的链接、OEM 合作、浏览器工具栏、通知面板或预装快捷方式）。
很多产品已经“足够好”。在这种情况下，胜出的往往是用户用最少点击、最小摩擦就能到达的那个。默认与预装会形成习惯环路：人们不会在每次需要路线或答案时都重新评估——他们使用已存在的工具。一旦服务有了稳定的触达，它就能更快学习、更稳定变现并投入改进。
这并不意味着功能不重要。它意味着功能和分发之间存在权衡：更优秀的产品若被埋没也可能挣扎；而一个仅仅可靠的产品若是最容易到达，则能繁荣发展。
把百度看作一组捕捉意图的“表面”最容易理解：
每个表面都有自己的用户时刻——但其结果在很大程度上受到用户如何到达那里的影响。
因此，本文的核心视角是以分发为先：谁控制访问，控制又能带来什么？ 若竞争对手在超级应用内赢得注意力，若手机厂商操控默认，或用户从地图而非搜索开始，百度的产品力在我们比较功能之前就会发生变化。
百度搜索仍然是许多用户在“查某事”时默认的心理模型，用户期望得到足够权威以采取行动的结果。这既包括直接的信息（定义、新闻背景、对比），也包括面向服务的查询——找诊所、查看品牌官网、手机故障排查或确认政策要求。
将百度当前的优势框定为位于意图与验证交叉口是有用的。用户在想要快速答案或想验证在别处看到的信息时，常会求助于搜索。
常见模式包括：
成为第一站很关键，因为这在意图变成决策之前就捕获了它。如果用户从“附近最好的正畸医生”或“哪款手机电池最耐用”这样的查询开始，搜索引擎可以塑造候选名单、为商家引流，并影响哪些选项被视为“值得信赖”。这就是为什么基于意图的查询仍具有商业价值：它们更接近结果（通话、预订、到店、购买），而不是笼统浏览。
用户越来越多在应用内开始，而不是在浏览器里。产品发现可能从超级应用、短视频信息流、电商平台或已经知道你位置、偏好和支付方式的本地服务应用开始。这些环境既能回答问题，也能完成交易，而无需把你送回开放网络搜索。
因此，百度在搜索上的胜利条件更窄但仍具意义：成为高意图查询中最快、最可靠的“决策检查点”，并能够顺利交接到地图、通话、预订和其它把注意力转化为可衡量结果的动作。
百度地图的行为更像是日常工具而非单一“功能”。人们打开它的理由与查看天气或消息相同：它能减少接下来一小时的不确定性。通勤、接送、配送时间、避开拥堵、集合点——每个使用场景都很小，但频次高。这种重复性重要，因为它创造了搜索独自难以维持的习惯环路。
当有人请求路线时，他们隐含地声明了本地意图：我很快要去某个地方。这使得地图成为通往附近决策的自然入口——去哪吃、哪家店真开门、在合理绕道内有哪些服务可用、或哪条路线让你以最少摩擦到达。
导航会话充满了可以在不显得像广告的情况下提供帮助的“微时刻”：顺路买杯咖啡、最近的药房、停车选项、或在交通突发时推荐更快的路线。对旅行或不熟悉的街区而言，地图成为选择酒店、景点、交通选项甚至出发最佳时机的界面。
地点列表本质上是一个结构化的本地数据库：地址、营业时间、照片、菜单、价格提示和类别标签。加上评论与热度信号，地图就成了发现引擎——回答用户可能不会以查询形式表达的问题。
用户可以不用打字“附近哪家锅贴最好”，而是在地图上浏览、按菜系筛选，并按距离、评分与人流比较选项。这把发现从“搜索信息”转变为“为决策而浏览”，通常更快且因与位置与时间相关联而更有据可依。
因为地图处在意图时刻，它可以以最低额外成本把用户导入百度的其它体验：
在一个接入点决定胜负的市场里，百度地图的力量恰恰在于它被频繁打开、使用迅速且与现实意图锚定——使其成为通向百度本地与搜索生态的高频入口。
百度的 AI 故事常被用预算与突破来叙述。但在由分发决定人们实际使用什么的市场里，实际问题是：这些 AI 如何出现在日常行为中？
AI 支出并非单一条目，它可能包括：
头条模型很重要——但往往决定模型能否成为产品的是那些“看似无聊”的层面（部署、延迟、可靠性、合规）。
AI 能创造价值的方式有两种。
作为功能层的 AI增强现有产品：在百度搜索中更好地理解查询、在百度地图中提供更智能的路线与地点推荐、改进广告定向、提供更丰富的摘要与更快的任务完成。
作为新分发表面的 AI则不同：独立的助理、对话式入口或系统级体验，成为用户开始完成任务的起点。如果该表面就是用户的起始地，它就能把注意力从传统搜索框和应用图标中重定向出去。
对百度而言，最高杠杆在于把 AI 嵌入人们重复的工作流中："找餐馆"、"导航去那儿"、"查看附近"、"比价"、"预订"、"支付"、"评价"。这意味着要把 AI 嵌入搜索和地图流程，而不要把它当成独立演示。
要点很简单：光花钱不保证被采用。没有访问——默认、预装、强置入与紧密集成——AI 产品可能是令人印象深刻却使用不足的功能，而非形成习惯的目的地。
大量的“市场份额”并不是通过说服用户获得的——而是通过成为他们首先看到的东西赢得的。
当搜索框已在主屏，或某地图已是地址的默认处理器，许多人从未做出明确选择。他们只是用现成的那个。这种行为是理性的：更快、感觉“官方”、对日常使用足够好。
在中国的移动生态中，接入常常是谈判而非逐次争取的结果。最常见的分发渠道包括：
这些渠道会把尝试成本压缩到几乎为零。
即便竞争产品提供相似功能，默认设置也会随着时间复利化，因为用户会积累很多小的个人投入：
这些并非剧烈的锁定，而是日常摩擦的累积。
分发协议能比微小的产品改进更重塑竞争格局。如果百度拿到默认位置或特权入口，它就能在竞争者有机会之前捕获最高意图的时刻（输入查询、点击位置）。从这个意义上讲，“产品力”部分是接入经济学的函数——谁付费（或合作）以靠近用户意图。
超级应用改变了“搜索”的含义。人们往往不会在浏览器或独立搜索应用中输入查询，而是在已打开的应用内搜索——在外卖应用里查餐馆、在电商应用里找商品、在支付应用里查附近服务。查询仍存在，但“起点”（以及胜出者）是拥有会话的应用。
小程序与应用内服务把这一趋势推进到更深：用户可以在宿主应用内完成任务——预订、购买、客服、会员——无需离开。这创造了替代入口，把原本流经开放网页的信息与交易封闭在平台内。
对百度而言，这很重要，因为许多高价值意图（本地、购物、服务）在用户到达传统搜索结果页之前就能被满足。即使用户在“搜索”，发现也发生在自成一体的生态内，有自己的排名、广告与商家集成。
随着注意力向超级应用集中，参与开放网页搜索的用户旅程减少。更多旅程变成闭环：浏览 → 决策 → 交易，全部在一个平台内完成。这压缩了百度在意图时刻捕获需求的机会，并可能减少百度从点击与转化中获得的数据反馈。
为了保持相关性，百度必须在这些生态内部争取分发：在发生查询的地方提供集成结果，与应用内搜索建立合作关系，并展示差异化能力（尤其是本地意图、可信答案与 AI 功能），这些能力平台或小程序不易复制。
目标不仅是把用户拉回百度——而是出现在真正的起点处。
百度在把广告与明确意图挂钩时变现效果最佳——用户在尝试做某事的瞬间，而非纯粹浏览时。
搜索广告仍是从查询到行动最干净的路径。像“附近牙医”、“搬家公司报价”或“朝阳最好火锅”这样的关键词本身可测量：可与点击、通话、表单提交，甚至后续预约关联。这种可测性支持绩效式预算，当每线索或每获取成本在目标范围内时，广告主会持续投放。
地图创造了更接近“到店客流”的变现路径。常见模式包括：
由于地图交互发生在接近购买的时刻，若广告主信任追踪数据，通常愿意接受更高的价格。
过度变现（广告过多、标注不清、低质量线索）会迅速侵蚀产品：用户不再信任结果，优质商家在线索转化率低时会停止出价。长期赢家是能控制广告负载并强制商家质量的平台注册方。
百度能否把结果归因——通话跟踪、优惠券兑换、导航到访信号与转化报告——决定了本地商家是否把它当作核心渠道或仅作试验。当报告与真实世界结果匹配时，投入会变为经常性；当不匹配时，预算会迁移到超级应用或垂直平台内部的替代品上。
“数据飞轮”就是：用户做事 → 你收集数据 → 产品更好 → 更多用户做更多事。若回路保持运转，改进便从增量变为复利。
百度搜索捕获人们想要什么，而百度地图捕获他们在何时何地想要它。合并这些信号对于意图建模非常有力。
当有人搜索“附近火锅”，点击结果，在百度地图打开路线并在后来留下评论时，百度获得多个线索：
AI 个性化随后可用这些模式更好地排序：不仅是“受欢迎的餐厅”，而是“与相似意图的用户实际去过的地方”。随着时间推移，这能提升本地搜索相关性、预计等待时间、推荐路线以及哪些列表应获得更丰富的卡片等所有功能。
飞轮并非仅靠“更多数据”转动——它靠的是好数据。本地产品尤其容易暴露于：
若用户多次到空店或遇到诈骗服务，他们会停止点击——回路就会反向运转。
信任是反馈的前提。只有当用户认为结果准确时，他们才会贡献高质量信号（点击、访问、评论）。相关性是使用的前提：若搜索与地图不能可靠回答本地问题，用户会把这些查询转移到超级应用，从而切断百度获得改进所需数据的来源。
百度的竞争对象不仅仅是“其他搜索引擎”。它与每个能够捕获用户形成查询之前那一刻的产品竞争。在中国，那一刻经常发生在应用内部——因此真正的战场是起点。
越来越多的发现通过以下方式发生：
这些行为是替代品，因为它们在上游就满足了意图。到用户需要路线或价格时，决策已部分形成。
并非所有“搜索”都一样。不同玩家往往在不同意图上占优：
这意味着百度在经典信息检索上可以很强，但如果用户从别处开始高价值的本地与生活方式意图，百度仍可能失去这些机会。
赢得心智艰难；赢得分发可以用钱买或谈判而来。OEM 渠道、应用商店与默认设置决定了哪个图标可见、哪个助手先回应以及哪个应用打开链接。
对百度战略而言，关键问题是：用户在每种意图上从哪里开始？ 若起点是超级应用的信息流，百度需要回路（卡片、深度链接、合作）。若起点在主屏，默认与预装就更关键。
中国的监管并非“在产品之外”存在——它改变搜索、地图与 AI 可以显示的内容、更新速度以及必须经过的审查。合规是持续的产品成本：构建审核工具、审计合作方、处理下架请求并保存可经得起核查的记录。
搜索排序与本地列表需要内置治理功能：实名认证商家、 clearer ad labeling、以及对易被滥用类别（医疗、金融、教育）更严格的上线流程。这些控件降低风险，但也增加摩擦——商家步骤增多、产品团队迭代变慢、运营成本上升。
对百度地图而言，列表准确性与合规不可分割。如果用户反复遇到虚假地址、诱饵价或垃圾 POI，他们会停止信任地图用于像去哪吃或选诊所这样的重要决策。
当多个平台的结果看起来相似时，持续清除诈骗、清晰标注促销与展示可靠来源的搜索引擎能赢得重复使用，即便竞争对手有更炫的功能。用户关心的是实际而持久的问题：
AI 生成的回答提高了风险。如果 AI 回答错误、有偏见或在未披露的情况下带有推广性质，用户会感到被误导。治理影响：
简言之：分发把用户带进门，监管与信任决定他们是否留下——以及百度能否安全地将 AI 扩展到日常决策中。
百度下一阶段的增长并非完全依赖发明全新的行为，而是把有用的 AI 与本地意图功能精准放在中国用户已经开始使用的地方——手机、车载与高频应用内。
分发杠杆： 系统默认与 OEM 预装把百度（及其 AI 模式）设为首选搜索框，在浏览器地址栏获得显著位置。
用户层面的胜利： 查询需更少精炼、更快的摘要并引用来源，以及在敏感话题（健康、金融、出行）上提供更安全、有置信度信号的结果。
风险： 用户可能把习惯转向提供“足够好”答案的超级应用，或偏好数据更新更及时的垂直应用（购物、评论、短视频）。
分发杠杆： 在百度地图中进行深度集成——网约车、停车、加油/充电、预订——并与物业管理、商场和城市服务合作，使地图成为默认入口。
用户层面的胜利： 更少的走错路与更少的白跑——准确 ETA、可靠入口、室内引导与一键操作（预订、支付、签到）。
风险： 闭环生态可能限制商家库存接入，且不一致的实地数据质量会迅速破坏信任。
分发杠杆： 与整车厂和一级供应商达成内置信息娱乐系统协议，使百度成为开箱即用的语音助手与导航大脑。
用户层面的胜利： 更安全的驾驶（少看屏幕）、更平滑的路径规划与主动提醒（施工、天气、充电位）以减少出行压力。
风险： 汽车厂商可能推动自家助手，监管或隐私限制也可能限制个性化能力。
分发杠杆： 在企业/教育合作与政府采购中捆绑 AI 写作、调研与翻译功能。
用户层面的胜利： 在起草、事实核查与文档工作流上节省时间，且具备更强的引用与可审计性。
风险： 采购周期长，信任取决于准确性、数据处理与输出错误时的明确责任划分。
当分发由默认、预装与超级应用把控时，“更好”的产品不只是功能——而是在用户产生意图的那一刻可达。百度在搜索、地图与 AI 上的故事，提供了一个实际的思考框架：
用此清单评估任何渠道（厂商预装、浏览器默认、超级应用入口、小程序、二维码流量）：
以“表面优先”，而非“品牌优先”思考：
一个有用的测试：用户已在哪儿形成习惯？你的表面能否在那一刻减少步骤？
超越下载与总体 MAU，关注：
合作是杠杆，但要保护长期纽带：保持清晰的身份/账户连续性、保留深度链接进入核心体验的能力，并谈判数据与测量权利。把合作当作分发加速器——同时构建能让用户在非默认情境下仍选择你的功能（历史、收藏、个性化、服务保障）。
若你以分发视角分析百度并尝试把同样的思维应用到自身产品，瓶颈常在执行：需要快速构建轻量落地页、定制化上手流程、面向合作方的变体与可观测化的埋点，足以在渠道变化前测验假设。
像 Koder.ai 这样的平合能帮助团队更快推进，通过聊天界面快速生成面向渠道的网页应用（React）、后端（Go + PostgreSQL）乃至配套移动体验（Flutter）——有助于迅速搭建渠道专用漏斗、内部 cohort/激活仪表盘或对齐增长与工程的“规划模式”规范。重点不是工具本身，而是缩短从分发假设到可衡量实验的周期。
以分发为先的视角关注的是谁在关键时刻控制访问——默认项、预装、显著位置、深度链接与合作关系。
它重要的原因在于，当产品“足够好”时，最终胜出者通常是那种用最少点击、最低摩擦就能触达用户的产品；这种可达性会进一步转化为更多使用、更稳定的变现与更快的改进。
因为在很多消费型工作流中，用户不会每次都重新评估工具——他们沿用默认路径。
默认设置与预装会形成习惯环路，尤其是在高频任务（查信息或找路）中，这些习惯往往比功能上的小幅优势更能决定胜负。
本文将百度归为三类核心“表面/触点”，它们各自捕捉不同的意图：
理解用户如何“到达”这些表面，是理解竞争力的关键。
当用户既要查询又要验证时，百度搜索往往更占优势——它能快速给出足够可信以行动的答案。
常见场景包括定义与背景、故障排查、查证官网信息，以及需要信任与清晰性的服务类查询。
压力来源于用户越来越多在应用内起步，这些应用既能回答问题又能完成交易——超级应用、电商、短视频或垂直服务。若发现与购买都在封闭循环里完成，传统网页搜索拦截意图的机会就会减少。
地图是一个日常工具，内含天然的“本地意图”：一旦打开导航，用户就隐含地表明“我要在近期去某处”。
这制造了大量微时刻——买咖啡、找药店、停车、查看是否“现在营业”——在这些时刻地图可以在不需要额外搜索步骤的情况下影响决策。
地点列表与评论把地图从单纯的导航工具变成了一个结构化的本地数据库（营业时间、菜单、照片、分类、热度）。
用户不再需要输入“附近哪家面馆最好”之类的查询，而是可以在地图上浏览、筛选、按距离与评分比较，从而更快地做出决策——因为决策与时间和位置直接相关，感觉也更可靠。
AI 可以以两种方式出现：
关键在于分发：即便模型很强，如果没有嵌入到用户反复使用的工作流里，性能也可能变成被忽视的亮点而非形成习惯的目的地。
主要的访问渠道包括：
这些渠道会把“尝试成本”压到近乎零，使得使用既显得官方又顺手自然。
百度在将广告附着到明确的意图上时变现能力最强：
长期投入取决于衡量能力（归因）与用户信任（广告标识、商家质量、反垃圾控制）。
数据飞轮是：用户采取行为 → 收集数据 → 产品变好 → 更多用户采取行为。若飞轮持续转动，改进具备累积性。
百度搜索记录“用户想要什么”，百度地图记录“用户在哪里以及何时想要它”。结合后能对意图进行强力建模，从而改善排名、ETA、推荐及丰富卡片等。不过，飞轮要求的是“好数据”——垃圾评论、低质POI或诈骗会让回路倒转，使用户失去点击与反馈。
越来越多的发现发生在：
这些行为在上游满足了意图，到了需要导航或价格时，决策已部分形成，搜索机会被绕开。
当分发由默认、预装和超级应用控制时，“更好的产品”不仅仅是功能——而是在用户产生意图的那一刻可触达。
百度要做的是把有用的 AI 与本地意图功能放到用户已经开始使用的地方：手机、车载系统以及高频应用内。对产品与增长团队的实用建议包括：按渠道评估访问控制、默认路径、切换成本、可端到端衡量性与防御性；以“表面优先”选择交付方式；用更合适的分发指标衡量成功，并通过合作保持用户关系同时争取数据与深度链接权利。