Erörtert, wie Baidu Suche, Karten und KI‑Investitionen verteilt werden, wie Defaults, Apps und Partnerschaften Nutzerzugang formen und welche Rolle Distribution in Chinas Markt spielt.
„Distribution“ bei Consumer‑Internet‑Produkten meint die Menge an Kanälen, die ein Produkt genau im Moment des Bedarfs vor Menschen bringen. Dazu gehören die Default‑Option (die Suchleiste, mit der ein Telefon ausgeliefert wird), prominente Platzierungen (Widget, Startbildschirm‑Slot, oberer Tab) und Traffic‑Quellen (Links aus anderen Apps, OEM‑Partnerschaften, Browser‑Toolbars, Benachrichtigungsflächen oder vorinstallierte Shortcuts).
Viele Produkte sind „gut genug“. Wenn das zutrifft, gewinnt oft der, den Nutzer mit den wenigsten Taps und dem geringsten Reibungsverlust erreichen. Defaults und Vorinstallationen schaffen Gewohnheitsschleifen: Nutzer überdenken nicht jedes Mal neu, wenn sie eine Wegbeschreibung oder eine Antwort wollen — sie verwenden, was da ist. Und sobald ein Dienst stetigen Zugang hat, kann er schneller lernen, beständiger monetarisieren und wieder investieren, um sich zu verbessern.
Das heißt nicht, dass Features bedeutungslos sind. Es bedeutet, dass sich Features und Distribution ausbalancieren: ein überlegenes Produkt kann kämpfen, wenn es vergraben ist; ein solides Produkt kann gedeihen, wenn es der einfachste Weg ist.
Baidu lässt sich am einfachsten als Satz von „Oberflächen“ verstehen, die Intent einfangen:
Jede Oberfläche hat eigene Nutzermomente — aber ihre Wirkungen werden stark davon geprägt, wie Nutzer dorthin gelangen.
Die Kernlinse dieses Artikels ist distribution‑first: wer kontrolliert den Zugriff und was ermöglicht diese Kontrolle? Wenn Wettbewerber Aufmerksamkeit in Superapps gewinnen, wenn Gerätehersteller Defaults steuern oder wenn Nutzer in Maps statt in der Suche starten, verändert sich Baidus Produktmacht — noch bevor wir Features vergleichen.
Baidu Suche ist für viele Nutzer immer noch das mentale Default‑Modell, wenn die Aufgabe ist, „etwas nachzuschlagen“ und ein Ergebnis zu erhalten, das sich autoritativ genug anfühlt, um darauf zu handeln. Das umfasst einfache Informationen (Definitionen, Nachrichtenkontext, Vergleiche), aber auch dienstleistungsorientierte Anfragen — eine Klinik finden, die offizielle Website einer Marke prüfen, ein Handyproblem beheben oder eine Regelung bestätigen.
Eine nützliche Einordnung von Baidus aktueller Stärke ist, dass sie an der Schnittmenge von Intent und Verifikation sitzt. Nutzer wenden sich oft an sie, wenn sie eine schnelle Antwort wollen und auch, wenn sie etwas, das sie woanders gesehen haben, validieren wollen.
Gängige Muster umfassen:
Der erste Halt ist wichtig, weil er Intent bevor die Entscheidung fällt einfängt. Beginnt ein Nutzer mit einer Anfrage wie „besten Kieferorthopäden in der Nähe“ oder „welches Handy hat den besten Akku“, kann die Suchmaschine die Shortlist formen, Traffic zu Händlern leiten und beeinflussen, welche Optionen als „vertrauenswürdig“ erscheinen. Deshalb bleiben intent‑basierte Queries kommerziell mächtig: sie sind näher an Ergebnissen (Anrufe, Buchungen, Besuche, Käufe) als allgemeines Browsen.
Nutzer starten zunehmend in Apps, nicht im Browser. Produkt‑Discovery kann in Superapps, Kurzvideo‑Feeds, E‑Commerce‑Plattformen oder lokalen Service‑Apps beginnen, die bereits deinen Standort, Präferenzen und die Zahlungsmethode kennen. Diese Umgebungen können sowohl die Frage beantworten als auch die Transaktion abschließen, ohne dich zurück zur offenen Websuche zu schicken.
Baidus Gewinnbedingung in der Suche ist also enger, aber weiterhin bedeutsam: der schnellste, zuverlässigste „Entscheidungs‑Checkpoint“ für High‑Intent‑Anfragen zu sein — und dann nahtlos an Maps, Anrufe, Buchungen und andere Aktionen zu übergeben, die Aufmerksamkeit in messbare Ergebnisse verwandeln.
Baidu Maps verhält sich weniger wie ein „Feature“ und mehr wie ein tägliches Utility. Menschen öffnen es aus dem gleichen Grund wie Wetter oder Nachrichten: es reduziert Unsicherheit in der nächsten Stunde. Pendeln, Abholungen, Lieferzeiten, Stauvermeidung, Treffpunkte — jeder einzelne Use‑Case ist klein, aber die Frequenz ist hoch. Diese Wiederholung schafft eine Gewohnheitsschleife, die reine Suche nicht immer halten kann.
In dem Moment, in dem jemand nach Wegbeschreibungen fragt, deklariert er implizit lokalen Intent: Ich gehe bald irgendwohin. Damit ist Maps eine natürliche On‑Ramp zu Entscheidungen in der Nähe — wo man essen kann, welches Geschäft wirklich geöffnet hat, welcher Service mit vertretbarem Umweg verfügbar ist oder welche Route mit dem geringsten Aufwand ans Ziel führt.
Navigationssitzungen sind voll von „Micro‑Moments“, in denen Vorschläge helfen können, ohne wie Werbung zu wirken: ein kurzer Halt für Kaffee, die nächste Apotheke, Parkoptionen oder eine schnellere Route bei plötzlichem Verkehr. Auf Reisen und in unbekannten Vierteln wird die Karte zur Oberfläche, um Hotels, Sehenswürdigkeiten, Transitoptionen und sogar die beste Abfahrtszeit zu wählen.
Ortslistings sind effektiv eine strukturierte lokale Datenbank: Adresse, Öffnungszeiten, Fotos, Menüs, Preishinweise und Kategorie‑Tags. Fügen Sie Bewertungen und Popularitätssignale hinzu, und Maps wird zur Discovery‑Engine — eine, die Fragen beantwortet, die Nutzer vielleicht nicht als Abfrage formulieren.
Statt „bestes Hotpot in der Nähe“ zu tippen, kann ein Nutzer die Karte scannen, nach Küche filtern und Optionen nach Entfernung, Bewertung und Fußverkehr vergleichen. Das verschiebt Discovery vom Suchen nach Information zum Durchsuchen zur Entscheidung, was oft schneller ist und sich fundierter anfühlt, weil es an Ort und Zeit gebunden ist.
Weil Maps im Moment des Intents sitzt, kann es Nutzer mit minimalem Aufwand in andere Baidu‑Erfahrungen leiten:
In einem Markt, in dem Zugangspunkte zählen, ist Baidu Maps mächtig gerade weil sie oft geöffnet, schnell genutzt und an reale Absichten gebunden ist — ein hochfrequentes Tor in das restliche lokale und Such‑Ökosystem von Baidu.
Die KI‑Geschichte von Baidu wird oft in Budgets und Durchbrüchen erzählt. In Märkten, in denen Distribution bestimmt, was Menschen tatsächlich nutzen, ist die praktische Frage: Wie zeigt sich diese KI im Alltagsverhalten?
KI‑Ausgaben sind kein einzelner Posten. Sie können beinhalten:
Das Schlagwort‑Modell ist wichtig — aber die „langweiligen“ Schichten (Deployment, Latenz, Zuverlässigkeit, Compliance) entscheiden oft, ob ein Modell zum Produkt wird.
Es gibt zwei unterschiedliche Wege, wie KI Wert schaffen kann.
KI als Feature‑Ebene verbessert bestehende Produkte: bessere Query‑Verarbeitung in Baidu Suche, intelligenteres Routing und Platzempfehlungen in Baidu Maps, verbesserte Anzeigenzielgruppen, reichere Zusammenfassungen und schnellere Aufgabenabschlüsse.
KI als neue Distributionsfläche ist anders: eigenständige Assistenten, Chat‑Einstiege oder systemweite Erlebnisse, die der Startpunkt für Aufgaben werden. Wenn diese Oberfläche der Platz ist, an dem Nutzer beginnen, kann sie Aufmerksamkeit von klassischen Suchfeldern und App‑Icons weglenken.
Der größte Hebel für Baidu ist, KI in Workflows zu bringen, die Menschen bereits wiederholen: „Restaurant finden“, „dorthin navigieren“, „was ist in der Nähe“, „Optionen vergleichen“, „buchen“, „zahlen“, „bewerten“. Das heißt, KI in Such‑ und Maps‑Flows einzubetten, nicht als separates Demo‑Produkt zu behandeln.
Die Einfädelung ist einfach: Ausgaben allein garantieren keine Adoption. Ohne Zugang — Defaults, Vorinstallationen, starke Platzierungen und enge Integrationen — können KI‑Produkte eindrucksvolle, aber untergenutzte Features bleiben statt habit‑bildender Ziele.
Erstaunlich viel „Marktanteil“ wird nicht durch Überzeugung gewonnen — er wird dadurch gewonnen, dass man das Erste ist, was Nutzer sehen.
Wenn eine Suchleiste schon auf dem Startbildschirm ist oder eine Karten‑App standardmäßig Adressen öffnet, treffen viele Nutzer nie eine explizite Wahl. Sie benutzen einfach das, was da ist. Dieses Verhalten ist rational: es ist schneller, fühlt sich „offiziell“ an und reicht für den Alltagsfall oft aus.
Im chinesischen Mobile‑Ökosystem wird Zugang oft verhandelt statt Klick für Klick verdient. Die häufigsten Distributionskanäle sind:
Jeder dieser Kanäle komprimiert die „Kosten“, ein Produkt auszuprobieren, auf nahezu null.
Selbst wenn konkurrierende Produkte ähnliche Features bieten, akkumulieren Defaults mit der Zeit kleine persönliche Investitionen der Nutzer:
Das sind keine dramatischen Lock‑Ins. Es sind alltägliche Friktionen, die sich summieren.
Distributionsvereinbarungen können den Wettbewerb stärker umformen als inkrementelle Produktverbesserungen. Wenn Baidu Default‑Platzierung oder privilegierte Einstiege sichert, kann es die intent‑stärksten Momente (eine Anfrage tippen, einen Ort antippen) abfangen, bevor Rivalen überhaupt konkurrieren können. In diesem Sinne ist „Produktmacht“ teilweise eine Frage der Zugangsökonomie — wer zahlt (oder partnert), um am nächsten am Nutzerintent zu sitzen.
Superapps verändern, was „Suche“ bedeutet. Anstatt eine Anfrage in einem Browser oder einer dedizierten Such‑App zu tippen, suchen Menschen oft innerhalb der App, die sie bereits geöffnet haben — ein Restaurant in einer Liefer‑App, ein Produkt in einer E‑Commerce‑App oder einen lokalen Service in einer Zahlungs‑App. Die Abfrage existiert weiterhin, aber der Startpunkt (und der Gewinner) ist die App, die die Session besitzt.
Mini‑Programme und In‑App‑Services treiben das weiter. Sie erlauben Nutzern, Aufgaben (Buchungen, Käufe, Kundendienst, Loyalitätsprogramme) abzuschließen, ohne die Host‑App zu verlassen. Das schafft alternative Einstiegspunkte zu Informationen und Transaktionen, die früher über offene Webseiten liefen.
Für Baidu ist das wichtig, weil viele hoch‑wertige Intents (lokal, Shopping, Services) befriedigt werden können, bevor ein Nutzer jemals eine traditionelle Suchergebnisseite sieht. Selbst wenn ein Nutzer „sucht“, passiert die Discovery in einem geschlossenen Ökosystem mit eigenen Rankings, Anzeigen und Händler‑Integrationen.
Wenn Aufmerksamkeit sich in Superapps konzentriert, enthalten weniger Customer‑Journeys einen Schritt der offenen Websuche. Mehr Journeys werden zu geschlossenen Schleifen: browsen → entscheiden → transagieren, alles innerhalb einer Plattform. Das komprimiert die Chance für Baidu, Nachfrage im Moment des Intents zu erfassen — und es kann die Daten‑Feedbacks reduzieren, die Baidu aus Klicks und Konversionen erhält.
Um relevant zu bleiben, muss Baidu Distribution innerhalb dieser Ökosysteme verdienen: Integrationen, die Anfragen dort beantworten, wo sie passieren; Partnerschaften, die Baidus Ergebnisse in In‑App‑Suchfelder bringen; und differenzierende Fähigkeiten (insbesondere lokaler Intent, vertrauenswürdige Antworten und KI‑Features), die Plattformen oder Mini‑Programme nicht leicht nachbilden können.
Das Ziel ist nicht nur, Nutzer zurück zu Baidu zu ziehen — es ist, an den echten Startpunkten präsent zu sein.
Baidus Monetarisierung funktioniert am besten, wenn Anzeigen an klaren Intent gekoppelt sind — Momente, in denen ein Nutzer etwas tun will, nicht nur durchsucht. Suche und Maps generieren solche hoch‑signaligen Momente, was den Verkauf von Ergebnissen statt Impressionen erleichtert.
Suchanzeigen sind weiterhin der sauberste Weg von Query zu Aktion. Ein Keyword wie „Zahnarzt in der Nähe“, „Umzugsfirma Preis“ oder „bestes Hotpot in Chaoyang“ ist messbar: es lässt sich an Klicks, Anrufen, Formularen und sogar nachgelagerten Terminen koppeln. Diese Messbarkeit unterstützt performance‑orientierte Budgets, bei denen Werbende weiter ausgeben, solange Cost‑per‑Lead oder Cost‑per‑Acquisition im Ziel bleibt.
Maps schaffen Monetarisierungspfade, die sich eher wie „Fußverkehr“ anfühlen als wie „Medien“.
Gängige Modelle sind:
Weil Map‑Interaktionen nah am Kaufmoment passieren, akzeptieren Werbende oft höhere Preise — wenn sie dem Tracking vertrauen.
Aggressive Monetarisierung (zu viele Anzeigen, undurchsichtige Kennzeichnung, schlechte Lead‑Qualität) kann das Produkt schnell degradieren: Nutzer vertrauen Ergebnissen nicht mehr, und gute Händler hören auf zu bieten, wenn Leads nicht konvertieren. Der langfristige Sieger ist die Plattform, die Ad‑Load diszipliniert hält und Händlersqualität durchsetzt.
Baidus Fähigkeit, Ergebnisse zu attribuieren — Anruf‑Tracking, Coupon‑Einlösung, Navigation→Besuch‑Signale und Konversionsreporting — bestimmt, ob lokale Unternehmen es als Kernkanal betrachten oder nur experimentell einsetzen. Wenn Reporting reale Ergebnisse widerspiegelt, wird das Budget wiederkehrend; wenn nicht, wandert es zu Substituten in Superapps und vertikalen Plattformen.
Ein „Daten‑Flywheel“ ist eine einfache Schleife: Nutzer tun etwas → du sammelst Daten → das Produkt wird besser → mehr Nutzer tun mehr Dinge. Wenn die Schleife weiterdreht, wird Verbesserung kompoundiert statt nur inkrementell.
Baidu Suche erfasst was Leute wollen, während Baidu Maps wo und wann sie es wollen erfasst. Zusammen sind diese Signale ungewöhnlich mächtig für Intent.
Wenn jemand „Hotpot in der Nähe“ sucht, auf ein Ergebnis klickt, Wegbeschreibung in Baidu Maps öffnet und später eine Bewertung hinterlässt, erhält Baidu mehrere Hinweise:
KI‑Personalisierung kann diese Muster nutzen, um Ergebnisse nützlicher zu ranken: nicht nur „populäre Restaurants“, sondern „Orte wie dieser, die Menschen mit ähnlichem Intent tatsächlich besuchen“. Mit der Zeit kann das alles verbessern — von lokaler Relevanz bis zu geschätzten Wartezeiten, vorgeschlagenen Routen und welche Listings reichere Karten verdienen.
Flywheels drehen sich nicht allein durch „mehr Daten“ — sie brauchen gute Daten. Lokale Produkte sind besonders anfällig für:
Wenn Nutzer wiederholt vor geschlossenen Läden oder betrügerischen Services landen, hören sie auf zu klicken — und die Schleife kehrt sich um.
Vertrauen ist die Voraussetzung für Feedback. Nutzer liefern nur hochwertige Signale (Klicks, Besuche, Bewertungen), wenn sie glauben, dass Ergebnisse akkurat sind. Relevanz ist die Voraussetzung für Nutzung: Beantworten Suche und Maps lokale Fragen nicht zuverlässig, verlagern Nutzer diese Queries in Superapps und schneiden Baidu von den Daten ab, die es zur Verbesserung braucht.
Baidu konkurriert nicht nur mit „anderen Suchmaschinen“. Es konkurriert mit jedem Produkt, das den Moment einfängt, bevor ein Nutzer eine Anfrage formuliert. In China ist dieser Moment oft in einer App — also ist der eigentliche Kampf um den Startpunkt.
Ein wachsender Anteil der Discovery passiert über:
Diese Verhaltensweisen sind Substitute, weil sie Intent upstream befriedigen. Wenn der Nutzer später Wegbeschreibung oder Preis braucht, ist die Entscheidung oft schon gefallen.
Nicht jede „Suche“ ist gleich. Spieler dominieren oft nach Intent:
Das heißt: Baidu kann in klassischer Informationssuche stark sein und dennoch lokalen und Lifestyle‑Intent verlieren, wenn Nutzer anderswo starten.
Mindshare zu gewinnen ist schwer; Distribution zu gewinnen kann gekauft oder verhandelt werden. OEM‑Kanäle, App‑Stores und Default‑Einstellungen bestimmen, welches Icon sichtbar ist, welcher Assistent zuerst antwortet und welche App Links öffnet.
Für Baidus Strategie ist die zentrale Frage: Wo startet der Nutzer für jeden Intent? Startet er in einem Superapp‑Feed, braucht Baidu Rückkanäle (Cards, Deep Links, Partnerschaften). Startet er auf dem Homescreen, werden Defaults und Vorinstallationen entscheidend.
Regulierung in China sitzt nicht nur „außen“ am Produkt — sie verändert, was Suche, Maps und KI zeigen dürfen, wie schnell sie aktualisieren können und was geprüft werden muss. Compliance ist eine fortlaufende Produktkostenstelle: Moderationstools bauen, Partner auditieren, Takedown‑Anfragen bearbeiten und Aufzeichnungen pflegen, die einer Prüfung standhalten.
Suchrankings und lokale Listings benötigen Governance‑Funktionen: verifizierte Unternehmensidentitäten, klarere Anzeigenkennzeichnung und striktere Onboarding‑Prozesse für Kategorien mit Missbrauchsrisiko (Gesundheit, Finanzen, Bildung). Diese Kontrollen senken Risiko, fügen aber auch Reibung hinzu — mehr Schritte für Händler, langsamere Iteration für Produktteams und höhere Betriebskosten.
Besonders für Baidu Maps ist Listungsgenauigkeit untrennbar mit Compliance verbunden. Wenn Nutzer wiederholt auf falsche Adressen, Lockangebote oder spammy POIs stoßen, verlieren sie das Vertrauen, Maps für hochintensive Entscheidungen wie Essens‑ oder Klinikwahl zu nutzen.
Vertrauen wird zum Differenzierer, wenn Ergebnisse plattformübergreifend ähnlich aussehen. Eine Suchmaschine, die konsequent Betrug entfernt, Promotionen klar kennzeichnet und verlässliche Quellen hervorhebt, kann wiederkehrende Nutzung gewinnen — selbst wenn ein Konkurrent schickere Features hat.
Nutzerbedenken sind praktisch und beständig:
KI‑generierte Antworten erhöhen die Einsätze. Ist eine KI‑Antwort falsch, voreingenommen oder ohne Offenlegung werbend, fühlt sich der Nutzer getäuscht. Governance beeinflusst:
Kurz: Distribution bringt Nutzer herein, aber Regulierung und Vertrauen entscheiden, ob sie bleiben — und ob Baidu KI sicher in Alltagsentscheidungen ausweiten kann.
Baidus nächster Wachstumsschritt dreht sich weniger um die Erfindung eines völlig neuen Verhaltens als darum, hilfreiche KI‑ und lokale Intent‑Funktionen genau dort zu platzieren, wo chinesische Nutzer bereits starten — auf ihren Telefonen, im Auto und in hochfrequenten Apps.
Distributionshebel: System‑Defaults und OEM‑Vorinstallationen, die Baidu (und seinen KI‑Modus) als erste Suchstation setzen, plus prominente Platzierung in der Browser‑Adressleiste.
Gewinn für Nutzer: weniger Query‑Verfeinerungen, schnellere Zusammenfassungen mit Quellenangaben und sicherere Ergebnisse für sensible Themen (Gesundheit, Finanzen, Reisen) mit klareren Vertrauenssignalen.
Risiken: Nutzer können Gewohnheiten zu Superapps verlagern, die „gut genug“ Antworten liefern, oder vertikale Apps bevorzugen, deren Daten frischer sind (Shopping, Bewertungen, Kurzvideo).
Distributionshebel: tiefe Integrationen in Baidu Maps — Ride‑Hailing, Parken, Tanken/Laden, Reservierungen — plus Partnerschaften mit Immobilienverwaltungen, Einkaufszentren und kommunalen Diensten, die Maps zum Default‑Einstiegspunkt machen.
Gewinn für Nutzer: weniger Fehlwege und weniger verschwendete Fahrten — genaue ETAs, verlässliche Eingänge, Indoor‑Guidance und One‑Tap‑Aktionen (Buchen, Bezahlen, Einchecken).
Risiken: Geschlossene Ökosysteme können den Zugriff auf Händlerinventar limitieren, und inkonsistente Datenqualität vor Ort kann Vertrauen schnell zerstören.
Distributionshebel: eingebettete Infotainment‑Deals mit Automobilherstellern und Tier‑1‑Zulieferern, die Baidu zum Out‑of‑the‑Box Sprachassistenten und Navigationskopf machen.
Gewinn für Nutzer: sichereres Fahren (weniger Bildschirmzeit), flüssigeres Routing und proaktive Alerts (Baustellen, Wetter, Ladeverfügbarkeit), die Stress reduzieren.
Risiken: Hersteller könnten eigene Assistenten forcieren, und regulatorische bzw. Datenschutzbeschränkungen könnten Personalisierung limitieren.
Distributionshebel: gebündelte KI‑Schreib‑, Recherche‑ und Übersetzungsfunktionen in Enterprise/ Bildungs‑Partnerschaften und staatlichen Beschaffungen.
Gewinn für Nutzer: Zeitersparnis beim Verfassen, Faktenchecken und Dokumentenworkflow, mit stärkerer Zitierbarkeit und Auditierbarkeit.
Risiken: Beschaffungszyklen sind langsam, und Vertrauen hängt an Genauigkeit, Datenhandling und klarer Verantwortlichkeit bei fehlerhaften Ausgaben.
Wenn Distribution durch Defaults, Vorinstallationen und Superapps gesteuert wird, ist „besseres Produkt“ nicht nur Feature‑Arbeit — es heißt, im Moment des Intents erreichbar zu sein. Baidus Geschichte über Suche, Maps und KI bietet eine praktische Linse, um diese Reichweite zu bewerten.
Nutze diese Checkliste, um jeden Kanal (OEM‑Vorinstall, Browser‑Default, Superapp‑Entry, Mini‑Programm, QR‑Flows) zu bewerten:
Denk „Surface‑first“, nicht „Brand‑first“.
Ein nützlicher Test: Wo hat der Nutzer bereits eine Gewohnheit, und kann deine Oberfläche Schritte an genau diesem Moment reduzieren?
Schau über Downloads und MAU hinaus. Tracke:
Partnerschaften sind Hebel, aber schütze die langfristige Bindung: behalte eindeutige Identity/Account‑Kontinuität, erhalte Deep‑Linking in deine Kern‑Erfahrungen und verhandle Daten‑ und Messrechte. Behandle Partner als Distributionsbeschleuniger — und baue gleichzeitig Features (Verlauf, gespeicherte Orte, Personalisierung, Service‑Garantie), die Nutzer wählen lassen, selbst wenn du nicht mehr Default bist.
Wenn du Baidu durch eine Distributionsbrille analysierst und dasselbe Denken auf dein Produkt anwenden willst, ist der Engpass oft die Ausführung: leichte Landingpages, Onboarding‑Flows, partner‑spezifische Varianten und Instrumentierung schnell genug zu bauen, um Kanäle zu testen, bevor sie sich ändern.
Plattformen wie Koder.ai können Teams hier schneller machen, indem sie Web‑Apps (React), Backends (Go + PostgreSQL) und sogar Companion‑Mobile‑Erlebnisse (Flutter) aus einer Chat‑Schnittstelle ‚vibe‑coden‘ — nützlich, um kanal‑spezifische Funnels, interne Dashboards für Cohort/Activation‑Tracking oder „Planning‑Mode“‑Specs aufzusetzen, die Growth und Engineering ausrichten. Es geht nicht ums Werkzeug, sondern darum, den Zyklus zwischen einer Distributions‑Hypothese und einem messbaren Experiment zu verkürzen.
Eine „distribution-first“-Perspektive konzentriert sich darauf, wer den Zugriff im Moment des Bedarfs kontrolliert — Voreinstellungen, Vorinstallationen, prominente Platzierungen, Deep Links und Partnerschaften.
Das ist wichtig, weil, wenn Produkte „gut genug“ sind, oft der Sieger derjenige ist, der mit den wenigsten Taps erreichbar ist. Das führt zu mehr Nutzung, besserer Monetarisierung und schnellerer Verbesserung.
Weil Nutzer in vielen Konsumenten-Workflows Werkzeuge nicht bei jeder Nutzung neu evaluieren — sie folgen dem voreingestellten Pfad.
Voreinstellungen und Vorinstallationen erzeugen Gewohnheitsschleifen, die inkrementelle Feature-Unterschiede übertreffen können, insbesondere bei häufigen Aufgaben wie Informationssuche oder Wegfindung.
Der Beitrag fasst Baidu als drei Kern‑„Oberflächen“ zusammen, die Intent erfassen:
Zu verstehen, wie Nutzer jede Oberfläche gelangen, ist entscheidend, um die Wettbewerbsstärke einzuschätzen.
Baidu Suche gewinnt oft, wenn Nutzer Nachschlagen + Verifizieren wollen — eine schnelle Antwort, die vertrauenswürdig genug zum Handeln erscheint.
Typische Anwendungsfälle sind Definitionen und Kontext, Fehlerbehebung, Prüfung offizieller Seiten und serviceorientierte Anfragen, bei denen Vertrauen und Klarheit wichtig sind.
Der Druck kommt, wenn Nutzer innerhalb von Apps starten, die sowohl antworten als auch die Transaktion abschließen können — Superapps, E‑Commerce, Kurzvideo‑Feeds und spezialisierte Services.
Wenn Entdeckung und Kauf in einer geschlossenen Schleife stattfinden, hat klassische Websuche weniger Möglichkeiten, Intent abzufangen.
Maps ist ein Alltagswerkzeug mit eingebautem „lokalen Intent“: Wenn jemand Wegbeschreibung anfordert, bedeutet das implizit „ich gehe bald irgendwohin“.
Das erzeugt häufige Mikro‑Momente — Kaffeezwischentops, Apotheken, Parkmöglichkeiten, "jetzt geöffnet" — in denen die Karte Entscheidungen beeinflussen kann, ohne dass eine separate Suche nötig ist.
Ortslistings und Bewertungen machen die Karte zu einer strukturierten lokalen Datenbank (Öffnungszeiten, Menüs, Fotos, Kategorien, Popularität).
Statt „beste Nudeln in der Nähe“ einzutippen, kann ein Nutzer die Karte scannen, nach Küche filtern und Optionen nach Entfernung, Bewertung und Fußverkehr vergleichen — schneller und kontextbezogener, weil an Ort und Zeit gebunden.
KI‑Investitionen können sich auf zwei Arten zeigen:
Entscheidend ist Distribution: starke Modelle bleiben ungenutzt, wenn sie nicht in wiederkehrende Workflows eingebettet sind.
Wichtige Zugangskanäle sind:
Diese reduzieren die „Try‑Kosten“ auf nahezu null und lassen die Nutzung offiziell und mühelos erscheinen.
Baidus Monetarisierung funktioniert am besten, wenn Anzeigen an klaren, messbaren Intent gekoppelt sind.
Langfristig entscheidet die Messqualität (Attribution) und Nutzervertrauen (Kennzeichnung, Händlersqualität, Spam‑Kontrolle) über wiederkehrende Budgets.
