1 月 27 日,OpenAI 宣布了 ChatGPT 的新功能“GPT mentions”。目前,这个功能仍在内测中,尚不知道什么时候会公开发布。但已经有进入测试列表的网友在各种炫技了。


GPT mentions 开始测试|图片来源:X


GPT mentions 其实也比较好理解,就是一个 @ 功能,每个月花 20 美金升级了 Plus 的用户,可以在对话框里 @ 任何一个 GPTs,让它帮自己干活。


GPTs 背景介绍


GPT Store 截图| 图片来源:ChatGPT


2023 年 11 月的 OpenAI 开发者大会上,奥特曼宣布推出 GPTs,允许用户创建适用于特定用途或业务场景的GPT定制模型。OpenAI 还推出了 GPT Builder,用户可以完全通过自然语言描述,完成整个创建过程。


紧接着今年年初,OpenAI 又推出了 GPT Store,订阅 ChatGPT 的用户可以访问所有上架的 GPTs,被称为 AI 版的 App Store。


那么这样一个简单的 @ 功能,为啥单独写个选题呢?因为感受下来,我们觉得它会改变大家在网上的行为路径、使用流程。而鉴于如今的大模型之争,不论最后谁最终拿下最大的流量入口,我们的行为路径都可能会发生类似改变。


都说 ChatGPT 抢的是谷歌的生意,看来还不只是这样


在 @ 之前,用户需要根据自己的需求去 GPT Store 中找合适的 GPT,完成不同的任务,然后自己根据需求去组合利用这些成果。GPT Store 依然类似于一个工具集合,相当于门户网站,收录了 GPTs 们。而这些 GPTs,其实最大的区别就是能够用自然语言与工具进行交互,例如 Canva 的 GPT,用户可以用自然语言命令 Canva 去生成一张海报,但很多工具在自己的 App 或网站,也有提供类似功能。


与 Canva 进行对话 | 图片来源:ChatGPT


也就是说,在 @ 之前,用户是使用独立 App/网站,还是使用 GPTs,差别没有那么大。从一个环节到下一个环节,如果需要协作,需要复制粘贴的动作。


但在 @ 之后,用测试网友的例子,用户可以在 ChatGPT 的对话框里先叫来 AI PDF 总结技术论文的摘要,然后再叫来编码工具根据总结出来的内容编写实现代码,而即便在论文中没有代码的情况下,网友 @ 来的 Grimoire 也根据对论文的拆解编写出了可执行代码。


用 @ 调起 GPTs|图片来源:OpenAI


这里面的变化在于:


一、ChatGPT plus 拥有上下文记忆,把散落在不同 GPTs 或者独立网站里面的工作,串起来成为了一个无缝工作流。GPTs 们不再是可有可无,通过 ChatGPT 的串联,拥有了不同于独立工具的使用场景。


二、用户的行为流程因此发生变化。在 @ 之前,GPT Store 相当于门户,用户点进去某一个 GPTs 之后,就等于与 GPTs 对话了,ChatGPT 没有了存在的意义。而在 @ 之后,用户一直在 ChatGPT 的对话框中,不会跳出 ChatGPT 的生态。对于 OpenAI 来说,@ 功能的引入看似不如 GPT 版本迭代那样重大,却是非常重要的一环。


ChatGPT 不再是个简单的能实时联网的对话式机器人,只给出优于传统搜索引擎的体验,它对搜索引擎的“变革”在于,搜索引擎是一个流量入口,也是一个流量出口。而有了 @ 的 ChatGPT 没有出口。


搜索引擎流量流程图


以谷歌搜索引擎为例,用户的动作为:提出搜索需求,谷歌去数据库里找到匹配并返回结果,用户点开链接,跳转到第三方网站。谷歌搜索是一个承接并分发流量的角色,搜索引擎作为流量入口,同时也作为一个流量出口,把流量导给无数个第三方网站。一旦用户点开第三方网站的链接,就意味着用户已经跳出了谷歌生态。虽然流量路径短,但是谷歌承接的流量非常大,以广告变现,每年可以入账千亿美金。


ChatGPT 的流量流程图


而在原本的 ChatGPT 中, 绝大多数使用者的基本行为是,遇到一个问题,询问 ChatGPT,获得答案,然后拿着答案去到其他场景,主动离开,其实一样路径很短,且使用场景有限。大模型的优越性,让 ChatGPT 可以靠订阅变现,但整体流量依然偏小,以编辑部订阅 Plus 同事的说法,依然只会在工作或者学习时打开 ChatGPT。


ChatGPT 的流量依然和谷歌差很远,与主流社媒的流量也不在一个量级 | 图片来源:SimilarWeb


加入 GPT mentions 功能后的流量流程图


而加了 GPT mentions 功能后,用户不再是向 ChatGPT 询问简单问题,或者直接跳到某一个独立的 GPTs 标签页与其互动,而是整个流程在 ChatGPT 一个对话框内完成,不论用户调起哪个三方,最终都还是回到 ChatGPT 里面。流量的量级可能还是一样,或者因为场景的打通稍有增加,但用户的整个时长变长了不少。


ChatGPT 与 GPTs 的关系,也不再是简单的模型基础或者类似搜索引擎、应用商店的流量分发,而是更紧密串联在整个使用过程中。这都给 OpenAI 探索商业模式,提供了更多的可能性。


点击聊天框上方的 X,就可以让 GPTs“退场”|图片来源:OpenAI


写在最后


在几个月前,有新闻曝出苹果也要做自己的搜索引擎了,要知道谷歌为了做 iOS 上的 Safari 浏览器的默认搜索引擎,每年要给苹果 180 亿-200 亿美金的“保护费”,相当于苹果 15% 左右的年利润,甚至大于百度一年的营收。


这么香的一笔钱,苹果为什么不赚了,一确实是有反垄断的原因,二是在 AI 时代,基于大模型的搜索引擎变了。在此之前,苹果用一个相对封闭的生态让用户在苹果的各个服务之间流转,但当用户打开浏览器意味着要离开苹果生态了,搜索引擎是一个流量出口,而 AI 来了之后,如加了 @ 的 ChatGPT,搜索引擎从生态出口变成了“中枢”,调动起不同的服务,但用户不会离开“中枢”,200 亿美金,也就可以不要了。


对于 ChatGPT 来说,当然不是加了一个 @ 就高枕无忧,谷歌在 AI 方面虽然落后但穷追猛赶、还拥有多于 ChatGPT 几十倍的流量基础,但无论是谁最终获得用户倾心,AI 主导的流量生态貌似都更加封闭了


参考文献:

1. 差评《一年 200 亿美元都不赚?苹果做起了自研搜索引擎》

2. 量子位 《ChatGPT 惊艳更新!一个 @ 让三百万 GPTs 为你打工》

3. OpenAI Blog 《Introducing GPTs》&《Introducing the GPT Store》


本文来自微信公众号:白鲸出海 (ID:baijingapp),作者:张凯然,编辑:殷观晓