1月27日，OpenAI宣佈ChatGPT的新功能“GPTmentions”。目前，這個功能仍在內測中，尚不知道什麼時候會公開發佈。但已經有進入測試列表的網友在各種炫技。GPTmentions其實也比較好理解，就是一個@功能，每個月花20美金升級Plus的用戶，可以在對話框裡@任何一個GPTs，讓它幫自己幹活。
GPT mentions 開始測試
GPTs 背景介紹
GPT Store 截圖
2023 年 11 月的 OpenAI 開發者大會上，奧特曼宣佈推出 GPTs，允許用戶創建適用於特定用途或業務場景的GPT定制模型。OpenAI 還推出 GPT Builder，用戶可以完全通過自然語言描述，完成整個創建過程。
緊接著今年年初，OpenAI 又推出 GPT Store，訂閱 ChatGPT 的用戶可以訪問所有上架的 GPTs，被稱為 AI 版的 App Store。
那麼這樣一個簡單的 @ 功能，為啥單獨寫個選題呢？因為感受下來，我們覺得它會改變大傢在網上的行為路徑、使用流程。而鑒於如今的大模型之爭，不論最後誰最終拿下最大的流量入口，我們的行為路徑都可能會發生類似改變。
都說 ChatGPT 搶的是
Google Search 的生意，看來不止於此
在 @ 之前，用戶需要根據自己的需求去 GPT Store 中找合適的 GPT，完成不同的任務，然後自己根據需求去組合利用這些成果。GPT Store 依然類似於一個工具集合，相當於門戶網站，收錄 GPTs 們。而這些 GPTs，其實最大的區別就是能夠用自然語言與工具進行交互，例如 Canva 的 GPT，用戶可以用自然語言命令 Canva 去生成一張海報，但很多工具在自己的 App 或網站，也有提供類似功能。
與 Canva 進行對話
也就是說，在 @ 之前，用戶是使用獨立 App/網站，還是使用 GPTs，差別沒有那麼大。從一個環節到下一個環節，如果需要協作，需要復制粘貼的動作。
但在 @ 之後，用測試網友的例子，用戶可以在 ChatGPT 的對話框裡先叫來 AI PDF 來總結技術論文的摘要，然後再叫來編碼工具根據總結出來的內容編寫實現代碼，而即便在論文中沒有代碼的情況下，網友 @ 來的 Grimoire 也根據對論文的拆解編寫出可執行代碼。
用 @ 調起 GPTs
這裡面的變化在於：
一、ChatGPT plus 擁有上下文記憶，把散落在不同 GPTs 或者獨立網站裡面的工作，串起來成為一個無縫工作流。GPTs 們不再是可有可無，通過 ChatGPT 的串聯，擁有不同於獨立工具的使用場景。
二、用戶的行為流程因此發生變化。在 @ 之前，GPT Store 相當於門戶，用戶點進去某一個 GPTs 之後，就等於與 GPTs 對話，ChatGPT 沒有存在的意義。而在 @ 之後，用戶一直在 ChatGPT 的對話框中，不會跳出 ChatGPT 的生態，對於 OpenAI 來說，@ 功能的引入看似不如 GPT 版本迭代那樣重大，卻是非常重要的一環。
ChatGPT 不再是個簡單的能實時聯網的對話式機器人，隻給出優於傳統搜索引擎的體驗，他對搜索引擎的“變革”在於，搜索引擎是一個流量入口、也是一個流量出口。而有 @ 的 ChatGPT 沒有出口。
搜索引擎流量流程圖
以Google搜索引擎為例，用戶的動作為：提出搜索需求，Google去數據庫裡找到匹配並返回結果，用戶點開鏈接，跳轉到第三方網站。Google搜索是一個承接並分發流量的角色，搜索引擎作為流量入口，同時也作為一個流量出口，把流量導給無數個第三方網站。一旦用戶點開第三方網站的鏈接，就意味著用戶已經跳出Google生態。雖然流量路徑短，但是Google承接的流量非常大，以廣告變現，每年可以入賬千億美金。
ChatGPT 的流量流程圖
而在原本的 ChatGPT 中， 絕大多數使用者的基本行為是，遇到一個問題，詢問 ChatGPT，獲得答案，然後拿著答案去到其他場景，主動離開，其實一樣路徑很短，且使用場景有限。大模型的優越性，讓 ChatGPT 可以靠訂閱變現，但整體流量依然偏小，以編輯部訂閱 Plus 同事的說法，依然隻會在工作或者學習時打開 ChatGPT。
ChatGPT 的流量依然和 Google 差很遠，與主流社媒的流量也不在一個量級 | 圖片來源：SimilarWeb
加入 GPT mentions 功能後的流量流程圖
而加 GPT mentions 功能後，用戶不再是向 ChatGPT 詢問簡單問題，或者直接跳到某一個獨立的 GPTs 標簽頁與其互動，而是整個流程在 ChatGPT 一個對話框內完成，不論用戶調起哪個三方，最終都還是回到 ChatGPT 裡面。流量的量級可能還是一樣、或者因為場景的打通稍有增加，但用戶的整個時長變長不少。
ChatGPT 與 GPTs 的關系，也不再是簡單的模型基礎、或者類似搜索引擎、應用商店的流量分發，而是更緊密串聯在整個使用過程中。這都給 OpenAI 探索商業模式，提供更多的可能性。
點擊聊天框上方的 X，就可以
讓 GPTs“退場”
寫在最後
在幾個月前，有新聞曝出蘋果也要做自己的搜索引擎，要知道 Google Search 為做 iOS 的默認搜索引擎，每年要給蘋果 180 億-200 億美金的“保護費”，相當於蘋果 15% 左右的年利潤，甚至大於百度一年的營收...
這麼香的一筆錢，蘋果為什麼不賺，一確實是有反壟斷的原因，二是在 AI 時代，基於大模型的搜索引擎變。在此之前，蘋果用一個相對封閉的生態讓用戶在蘋果的各個服務之間流轉，但當用戶打開瀏覽器意味著要離開蘋果生態，搜索引擎是一個流量出口，而 AI 來之後，如加 @ 的 ChatGPT，搜索引擎從生態出口，變成“中樞”，調起不同的服務，但用戶不會離開中樞，200 億美金，也就可以不要。
對於 ChatGPT 來說，當然不是加一個 @ 就高枕無憂，Google在 AI 方面雖然落後但窮追猛趕、還擁有多於 ChatGPT 幾十倍的流量基礎，但無論是誰最終獲得用戶傾心，AI 主導的流量生態貌似都更加封閉。