社交网站挑谷歌 朋友推荐挑战传统搜索

　　导读：《纽约时报》9月13日刊文，分析了基于社交网络的信息搜索对于社交网站乃至搜索引擎发展的影响。这种基于社交圈子，个人喜好，朋友观点的信息获取和判断方式，或将成为未来搜索发展的重要趋势。

　　以下为文章全文：

　　朋友的想法更重要

　　现在，在互联网上，也是你认识谁比你懂得多少东西更重要了。

　　在过去的十年间，搜索引擎占据着互联网的统治地位。响应各种可能搜索请求，返回给你成千上万的网页。但是，很多人现在宁愿选择以一种老套的方法来获取互联网信息，即互相间的闲扯。

　　“有事找朋友”是互联网世界的新风潮，大大拓展了社交网站的功能，让互联网公司纷纷开始寻找方式帮助人们利用其社交圈资源，同时在这一过程中赚钱。

　　“相比普通人的想法，与你更相关的是你的朋友怎么想的，喜欢你的人是怎么想的。”Forrester Research分析师奥吉·雷(Augie Ray)说。

　　Amazon.com现在允许购物者们链接到其Facebook账户，这样亚马逊就可以显示出他们的朋友喜欢的书，电影和其它产品。TunerFish，一个美国最大的有线系统公司Comcast新开的网站，现在允许用户分享其正在看的电视剧和电影，标出朋友之间最新流行的电视节目的指南。

　　已有3400万用户的位置社交网站Loopt，最近开始开始可以显示给用户对于某个特定的餐馆，他们的朋友中有哪些人喜欢。

　　“我们获得了极佳的反应。”合伙创始人山姆·奥特曼(Sam Altman)说，一个人的朋友网络是“对于你喜欢什么难以置性的预言家”。

　　在谷歌和其他搜索引擎上，搜索酒店和电子产品，就会出来一堆的无用东西和垃圾广告。相反的，很多人常常会私下请朋友推荐，这常常是通过Facebook这样社交网络或者是Twitter。

　　社交网站成新的“推荐引擎”

　　“提升搜索质量一直以来都是提高相关性。”Forrester Research分析师奥吉·雷说，“但是现在大家关注的是从社交网络中直接获取信息，这让结果更为准确。”

　　用户贡献评论的站点，如Yelp和TripAdvisor一直以来在快速了解一个新的吃饭的地方等方面很是流行，因为其能提供的评论数量绝对占优。

　　但评论的可靠性很难衡量，有些评论可能是由管理层自己作出的，另外一些可能来自那些鸡蛋里挑骨头的不满客户。

　　而朋友建议的可靠性则让一切大部同。奥特曼说，相比一个在搜索上排名较高的结果，Loopt的用户点击他们朋友已经觉得喜欢或者去过地方的意愿高出了20倍。

　　在Amazon和Netflix这样的一些站点上有被称之为推荐引擎的东西，通过用户以前的购买与租用记录来猜测用户可能喜欢的东西。但明尼苏达大学教授约翰·雷德尔(John Riedl)认为，这并未为诸如为什么某个特定的电影和餐馆被推荐提供充足的理由。

　　他认为，社交网络在用户推荐上发挥了更为丰富的作用。例如，看到一个朋友经常去一个披萨店将会对你是否愿意去有很大影响。

　　当然，你的朋友没有亚马逊自动推荐功能所使用的那么多数据，这也导致意味着朋友推荐的选择结果会小很多。雷德尔认为，好处就在于，你会对于朋友的推荐更乐意接受。

　　看电视常常是一种独处的活动，却也是使用通过社交网络所获得的心得的好地方。TunerFish可以显示出哪个电视节目在你的社交圈里更流行，那些现在正在被人观看。

　　虽然TunerFish目前只有网页版，但该公司表示，将计划通过机顶盒应用的方式，最终将其带上电视屏幕。

　　Facebook计划更新推荐体系

　　Facebook有其自身的推荐体系。该服务允许其5亿用户按一个按钮来表明他们喜欢什么样的新闻文章、公司或者是庆祝活动，同时，其也与其网络合作伙伴分享用户的喜好数据。当一个Facebook用户访问像Yelp或者TripAdvisor这样的网站的时候，他们首先看到的就是来自其好友的评论，而不是来自陌生人。

　　Facebook最近开始引入一个名为Facebook问答(Facebook Questions)的功能，允许用户在网站上向朋友与那陌生人提出问题。上个月其又引入了一个名为“处所(Plcaes)”的服务，鼓励人们去所在的地方“签到(check in)并向朋友们广播自己所处的位置。

　　这项新的服务将帮助Facebook累积关于用户喜好的数据，但目前来说，还没有全面的方法来搜索或者是回溯你的朋友们分享过的信息。

　　Facebook首席技术官布雷特·泰勒(Bret Taylor)表示，该公司的重点在于帮助其他网站加入社交功能。但现在该公司正在考虑根据一些用户的建议，将“喜欢的(likes)”这一功能纳入一个更有黏性的系统。

　　“以更明显和易于用户识别的方式将推荐变得为高质量，这将会提高系统的健康度。”他说。

　　朋友的推荐挑战谷歌搜索结果

　　一家名为Hunch的纽约新公司试图摆脱将你的朋友曾经评论过的地点和产品进行分类的做法。通过某些负责的软件，该公司试图使用信息来预测还有别的什么东西你可能会喜欢，即使是这个东西此前没有人提供过观点。

　　这项服务需要采集文章、话题和你和你的朋友曾经在Facebook“喜欢过的(liked)”或者在Twitter上跟随(Follow)过的等数据。“基于你在社交图表上的位置和你都有些什么样的朋友，我们可以推测出你喜欢什么样的东西。”作为公司成立人之一的克里斯·迪克逊(Chris Dixon)说。该公司的另一个发起人则是卡塔玲娜·菲克(Caterina Fake)，她还是Flickr的创始人之一。

　　举例来说，Hunch的数据库显示，很喜欢用Twitter的人同样会对参观纽约大都会博物馆感兴趣。而那些对Twitter感觉一般的人则喜欢去剧院。

　　迪克逊说，该公司正在测试一个可以推荐当地参观、购物和酒店住宿的搜索工具。“我们可以搜集来自网上的你的喜好档案和数据，然后与你喜欢的地方配对。”他说。

　　Hunch现在正在与一家购物和旅游网站合作，来帮助游客们决定哪项服务将会最符合他们的胃口。基于Hunch已经搜集到的用户喜好数据，该网站可能会建议一个正在搜索拉斯维加斯地区酒店的用户应该呆在威尼斯，因为根据他交的朋友喜欢听Hip-hop歌手比如蕾哈娜(Rihanna)和亚瑟小子(Usher)。

　　这种朋友取向往往关注的事情而不是链接。这将会给谷歌带来显而易见的挑战，虽然该公司也一直在努力提供有吸引力的社交服务。

　　在今年2月，谷歌引入了Buzz服务，可以让Gmail用户来分享更新与照片，而这些更新还会包含在用户使用页面搜索时的个性化结果中。

　　“人们希望知道你的朋友对于iPhone4或者某家中餐馆有什么样的看法，这比网页搜索更有用。”谷歌负责搜索质量的工程师马特·科兹(Matt Cutts)说。

　　科兹拒绝评论在社交搜索领域，Google下一步会怎么做，但他也表示，他期待“这一趋势得以继续。”