Facebook即時個性化功能:爛番茄、Clicker和Yelp網(wǎng)站通過這項功能向Facebook提供個性體驗,本質(zhì)上就是利用用戶的社交圖譜獲得更多的“搜索”結(jié)果。(TechWeb配圖)
【搜狐IT消息】北京時間3月11日消息,據(jù)國外媒體報道,科技博客Mashable今日刊發(fā)文章《社交搜索的未來》。文章指出,未來社交搜索將不再是由用戶輸入“關(guān)鍵詞”去搜索,而是網(wǎng)站運用語義分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù),利用用戶的社交圖譜(social graph)和興趣圖譜(interest graphs)搜索相關(guān)內(nèi)容,并推送給用戶。用戶根本感覺不到搜索的存在,對于用戶來說,這更像是發(fā)現(xiàn)而不是搜索。
文章全文如下:
“社交搜索”將搜索與用戶的社交圖譜聯(lián)系起來。在社交搜索中,每個搜索者都會得到獨一無二的結(jié)果,因為這些搜索結(jié)果受社交網(wǎng)絡(luò)好友興趣的影響。
谷歌在一年前也推出了自己的社交搜索,F(xiàn)在,谷歌搜索的社交特點越來越明顯,并與常規(guī)搜索的結(jié)果相結(jié)合。
每個人都不應(yīng)該輕視這些變化,互聯(lián)網(wǎng)用戶花在Facebook上的平均時間日益增加,對新型搜索的需求呼之欲出。
事實上,現(xiàn)在的Facebook已經(jīng)不單單是個社交網(wǎng)絡(luò)。它是我們社交圖譜的中心,我們會在Facebook上找尋和閱讀當(dāng)天新聞、評論文章。Facebook上無處不在的“贊”(Like)按鈕幫助我們改善自己的興趣圖譜,而且“贊”按鈕事實上成為我們在互聯(lián)網(wǎng)上對任何事表示認(rèn)同的一種形式。
Facebook的“贊”功能變得如此重要,使得微軟必應(yīng)搜索的社交搜索算法都要把它作為因素計入!百潯币矝Q定了受歡迎程度:內(nèi)容和狀態(tài)更新得到越多的“贊”,相關(guān)內(nèi)容就能頂?shù)阶钋懊,影響力也會拓展到Facebook之外。
搜索定義的不斷變化
Facebook的崛起吸引了我們的注意力,卻使我們忽視了問題本質(zhì)。我們還是認(rèn)為搜索是單純由疑問引起的嗎?或者說,傳統(tǒng)意義的搜索已經(jīng)過時了嗎?
社交網(wǎng)絡(luò)(或信息網(wǎng)絡(luò))是新的搜索引擎嗎?還是如史蒂夫·喬布斯(Steve Jobs)所說的那樣,移動應(yīng)用是新的搜索引擎?或者說,問答形式的Quora才是真正的搜索2.0?
答案是上面說的都對,因為搜索一直在被以上因素重新定義。
由于搜索無時不刻都在變化,所以社交搜索也在持續(xù)完善中,并且它是一種比社交增強型搜索結(jié)果更高級的東西。
普通Facebook用戶不會對自己說:“我想找一下現(xiàn)在在我的Facebook好友中,什么事情最熱門。”不是這樣的,F(xiàn)acebook通過一次精心的搜索體驗達到目的,而不是依靠搜索本身來推薦社交相關(guān)內(nèi)容。
這就是Sharetivity等一次性社交搜索引擎不會是未來主流的原因?纯碨entimnt,它已經(jīng)關(guān)閉了旗下面向消費者的社交搜索產(chǎn)品。如果一個社交搜索引擎需要用戶去考慮如何從社交網(wǎng)絡(luò)中將內(nèi)容翻找出來,那它就沒有找準(zhǔn)未來發(fā)展的大趨勢。
語義分析、機器學(xué)習(xí)和下一代社交搜索
社交搜索應(yīng)該是用戶可以利用現(xiàn)有的熟悉經(jīng)驗:移動、社交或搜索,而且應(yīng)該是毫不費力的。
這預(yù)示著在未來,語義分析、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理和人工智能會融入我們每天的網(wǎng)絡(luò)活動中,社交搜索體驗將無處不在。
這種社交搜索的未來已經(jīng)在我們眼前徐徐展開。目前Foursquare正利用它龐大的位置簽到數(shù)據(jù)庫,根據(jù)用戶關(guān)系或不同活動,大量發(fā)布個性化推薦。根據(jù)用戶喜好整理Twitter內(nèi)容的My6sense、RSS源和Facebook更新,它們都是通過語義分析,提供互聯(lián)網(wǎng)個性化內(nèi)容。即使是社交雜志應(yīng)用Flipboard都提供了新鮮的社交搜索形式,通過用戶的社交關(guān)系找尋內(nèi)容。
當(dāng)然,還有更明顯的例子,F(xiàn)acebook即時個性化(Instant Personalization)功能:爛番茄(Rotten Tomatoes)、Clicker和Yelp網(wǎng)站通過這項功能向Facebook提供個性體驗,本質(zhì)上就是利用用戶的社交圖譜獲得更多的“搜索”結(jié)果。
現(xiàn)在還有一些初創(chuàng)公司正在研究社交好友的點擊流(Clickstreams),他們計劃將點擊流因素融入內(nèi)容推薦中。
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