当 " 犹豫不决小红书 " 叙事遇到 AI 搜索，会发生什么样的反应呢？

近日，小红书开始测试为网页端搜索集成 AI 能力。据了解，当用户输入问题后，小红书的搜索结果页将以两列形式呈现，其中左侧为 AI 基于多方内容整理、生成的回答，并支持用户继续提问，右侧则为平台内的相关笔记，两列内容互不干扰，均可独立操作。

为网页端搜索集成 AI 能力，显然就意味着小红书试图探索 AI 搜索。其实这并不难理解，毕竟自从 2022 年年底 ChatGPT 刚刚走红开始，一众大厂就开始关注 AI 在搜索领域的应用，如今腾讯、阿里、百度、字节跳动等国内头部互联网企业均已押注 AI 搜索。QuestMobile 发布的《2025 年 AI 应用市场半年报》显示，AI 搜索产品的月活跃用户规模已达 6.85 亿，位列各类 AI 产品用户规模榜榜首。

而且在这场市场竞争中，不同参与者已经形成了差异化的布局，例如百度依托文心一言大模型强化搜索的专业度与多模态能力，字节跳动通过在抖音内嵌 AI 搜索插件实现流量闭环。在这样的背景下，留给小红书的时间其实并不多。

需要注意的是，与其他内容平台不同，小红书的搜索业务早已从辅助功能升级为核心基建，并承载着 70% 月活用户的主动需求，在用户的消费决策链路中扮演着重要的角色。相关数据显示，2024 年第四季度小红书的日均搜索量就已达到 6 亿次。由此不难发现，搜索早已成为小红书社区生态的核心流量入口之一。

至于小红书搜索的核心竞争力，相比技术本身，更重要的无疑是其依托 UGC 生态构建的 " 真实、可信、场景化 " 决策价值。这种基于 UGC 内容的价值，正是 " 犹豫不决小红书 " 心智形成的核心逻辑。因为用户相信在这里能找到来自真实个体的经验分享，从而降低决策风险。

面对 AI 搜索的兴起，小红书如果不跟进，此前辛苦建立的 " 犹豫不决小红书 " 用户心智就或将受到冲击。这种用户心智的迁移，可能会导致小红书用户时长与使用频率的下降，进而影响社区生态的活跃度。

尤为值得注意的是，年轻用户群体对于新技术的接受度更高，所以搜索习惯的改变可能更为明显，而这一群体正是小红书的核心用户。相反，如果能实现 "UGC+AI" 的双轮驱动，小红书搜索的地位将有望进一步得到巩固和提升。

当然，小红书搜索想要实现兼顾 UGC 与 AI 的优势，并非没有挑战。首先摆在他们面前的，便是虽然小红书积累了海量的 UGC 内容，但要如何说服创作者同意将其用于 AI 训练呢？

需要注意的是，目前小红书方面尚未明确出台关于 UGC 内容用于 AI 训练的相关政策，但现实中已经出现了争议案例。此前在 2025 年上半年，小红书测试在评论区引入智能机器人 " 点点 " 时就有用户发现，自己在评论区的回复不到 3 小时就被 " 点点 " 直接引用，并作为回复其他用户的答案。

更进一步来说，正如前文所言，小红书上的搜索行为多源于用户的决策需求，这就使得搜索流量具备极高的商业价值。而其变现的核心是 " 曝光 - 互动 - 转化 "，但 AI 搜索的出现可能会打破这一逻辑。

毕竟当 AI 直接整合生成结构化答案后，用户就无需点击笔记即可获得所需的信息，这可能会导致笔记的曝光量和流量下降，进而影响广告的投放价值。更为关键的是，AI 搜索自身的商业化模式目前仍在探索阶段。

其次，场景细节与信息效率的平衡，也是摆在小红书搜索面前的一个问题。具体而言，虽然 AI 搜索有望解决小红书搜索目前所面临的信息碎片化问题，即用户时常需要翻阅多篇笔记才能整合出有用的信息，但直接将分散在多个笔记中的信息进行整合、提炼，也让答案失去了场景细节。

例如在用户搜索 " 武汉咖啡馆推荐 " 时，AI 可能会生成包含地址、人均、特色餐品的结构化列表，但相关笔记中包括 " 午后阳光透过落地窗的光影效果 "、" 店员推荐的隐藏饮品 " 等细节，显然还难以被 AI 完整捕捉到。而这些场景细节，恰恰就是小红书有别于其他平台的核心价值。

所以如何在提升信息效率的同时，保留 UGC 内容的场景感与真实性，避免 AI 搜索让小红书变得 " 千篇一律 "，可能将会是决定其成败的关键。就目前而言，小红书在网页端所采取的双列搜索结果模式，或许意味着他们已经意识到这一隐忧。但这种看似给了用户选择权的做法，实则并未真正将 AI 与 UGC 内容的优势结合。

说到底，当 " 犹豫不决小红书 " 叙事遇上 AI，本质上其实是一场 " 效率与温度 " 的博弈。其中 AI 代表高效、精准的信息获取效率，而 UGC 内容则代表真实、鲜活的社区温度。小红书搜索的 AI 转型既不能盲目追求技术领先、抛弃 UGC 生态的根基，也不能固守传统模式、错失搜索行业的变革浪潮。

因此对于小红书搜索而言，当下的核心命题并非 " 是否做 AI 搜索 "，而是 " 如何做有小红书特色的 AI 搜索 "。

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