Graph Search：貌不驚人的顛覆者

1月16日，Facebook發布了社交圖譜搜索——Graph Search，這是Facebook自去年5月上市飽受質疑近8個月后做出的最大的動作，扎克伯格親自主持產品的發布，足見其不容忽視的里程碑意義。

比起1月16日之前媒體猜測的“Facebook會推出自己的手機”這種勁爆消息來說，Graph Search看起來似乎不那么讓人興奮，然而，不要忘記，扎克伯格是一個掌握著10億用戶、以“接管世界為己任”的CEO，因此我們有必要在紛繁的新聞背后去冷靜思考，Graph Search究竟意味著什么。

Graph Search是什么？根據扎克伯格在發布會上的視頻演示，它的功能是讓用戶能搜索到社交鏈上的信息，例如“我朋友都喜歡那些紐約的餐館？”，“我去年和某某人的合照”、“我朋友去過的國家公園”等。

用創新工場CEO李開復的話來說，技術層面Graph Search的價值在于：1.自然語言理解（把用戶輸入轉換成一個數據庫要求），2.獲取和挖掘用戶的信息（包括主動和非主動輸入的，例如社交鏈、點擊習慣，like等），3.把海量的用戶信息轉換成為巨大的數據庫。

IDC市場研究公司分析師Karsten Wide曾經說過，“倘若Facebook決心認真發展搜索，勢必與谷歌展開激烈競爭。”

長久以來，谷歌一直是搜索領域的王者，基于搜索帶來的廣告收入也支撐著其絕大部分利潤，然而，自從Facebook引領的社交網絡時代到來，人們就一直期待著它能在谷歌之外為搜索帶來些新的東西。

正如凱文·凱利在2009年時期待的：“我一直在思考谷歌以及搜索引擎的未來。很顯然，互聯網上的點擊量多于鏈接量。也就是說，相比于做鏈接，人們更常做的是直接點擊。然而就我所知，PR值以及其他的搜索索引排名算法主要還是依據權重鏈接的數量。將大眾在網站中點擊的智慧包含進來不是更好嗎？”

事實上，Facebook這一次確實是不負眾望。相對于傳統的搜索引擎，Graph Search 能為用戶呈現與自己信息相匹配的個性化結果。如果你覺得抽象，那我們舉個例子，比如在 Graph Search 上你可以搜索“我朋友中誰喜歡星球大戰和哈利·波特？”而谷歌則在為能夠精確搜索“世界上最深的10個湖是什么”而努力。

簡單地說，谷歌希望自己的搜索未來成為知識引擎，更加智能化地進行信息整合，而Facebook則更關心幫助你快速找到你的好友更喜歡什么。

大數據的價值釋放

為什么關注“你的好友更喜歡什么”如此重要？我們不妨從Facebook在發布Graph Search 前的一系列重要產品鋪墊說開去。

Facebook早期增加的一個重要功能是News Feed，它通過新聞的推送讓人們可以知道身邊的世界正在發生什么事，隨后的一個里程碑性產品則是Timeline，幫助人們知道其朋友過去的歷史，事實上這是一種讓用戶信息從現實向虛擬的遷移。還有一個不能不提的功能就是Like了：在經典的搜索中搜索對象是網頁，決定搜索結果中網頁顯示順序的聯系主要是鏈接。簡單來說，鏈接就像投票，它們幫助搜索引擎決定特定主題應顯示哪些最熱門的頁面。而在Facebook圖譜搜索中，搜索對象不是網頁，而是現實對象的虛擬表示：人、地點和事物。對象間的聯系主要由Facebook “Like”決定。正是這些“Like”將Facebook上的信息聯系起來了。

Graph Search的出現，讓之前存在多時的Like按鈕開始釋放出巨大價值，讓信息變成數據，讓虛擬照進現實。

眾所周知，Facebook是全球最大的社交網絡，然而它的真正價值卻并不是社交，社交只是工具和手段，Facebook的核心價值正是在于它掌握的海量數據金礦——10億名用戶、2400億張照片和1萬億次頁面訪問量。

Graph Search的出現讓這些數據的價值開始得到釋放，在Facebook這個自成體系的龐大而封閉的帝國中，未來的人們可以通過朋友的推薦去找飯館，找工作，甚至是購物決策。

這也難怪國外網站已經開始高呼Facebook將借Graph Search進一步沖擊Google、Yelp、Foursquare、Pinterest、雅虎、Twitter、維基百科、微軟等幾乎所有主流互聯網公司。這當然是媒體過于樂觀的意愿，且不說Facebook在戰略上是否會如媒體臆想的一般四處出擊，單是改變用戶習慣就是一個需要付出巨大成本的漫長過程。

威脅傳統流量模式

其實，無論Facebook是否能夠借Graph Search迅速形成商業循環，一旦其背后的用戶價值得到釋放，都將會深刻影響人們獲取信息和做決策的方式，而這才是令現今所有成熟互聯網模式都會感到毛骨悚然的。

眾所周知，互聯網發展20多年的商業模式的根基一直是廣告，而廣告則是一個基于流量的生意，搜索引擎之所以賺錢正在于其強大的流量搬運能力，歸根結底，任何搜索引擎做的都是流量分發的事情。

然而，Graph Search的出現則有可能率先對展示廣告造成沖擊：過去的廣告基礎是人們主動的搜索，通過用戶搜索時的關鍵詞較為精準地找到目標客戶；Graph Search則更像是一種相對被動的推送，通過朋友關系做導引來引導人們做決策，一旦技術的影響擴散到了人們的決策過程，許多既有的商業模式都將在未來數年之內面臨重新的考量。

比如，當你第一次來到加州，想要找一家特色餐館，過去的做法是會主動在搜索引擎上按一定條件搜尋目標；今后可能會有越來越多人習慣去先找找朋友們推薦過（點了Like）的地方，一方面人們更容易信任身邊朋友的推薦，另一方面做出基于朋友推薦的決策也更容易增加在朋友圈中的談資。

這樣一來，廣告商們會不會需要重新去考慮廣告的投放效率：究竟是去精準地影響用戶身邊的朋友推薦更有效還是按照流量大小投放展示廣告更加合算。

設想一下在未來，推薦會不會在越來越多的場合代替信息的檢索？基于內容的搜索是否也將逐漸向基于關系模式匹配的搜索演化，甚至將會威脅到整個傳統互聯網的流量模式？這些都是Graph Search帶給我們最迫切需要思考的問題。