搜尋與推薦

原本想下的標題為「資訊傳播的推與拉」，轉念一想，這麼遜的標題大概沒人想看。

依《隨意搜尋》的分類，資訊傳播的方式可分為「推」 (push) 和「拉」 (pull) 兩種。舉例來說，傳統入口網站如Yahoo的做法，是透過人工編排網站，將資訊「推」給使用者；相反的，Google的搜尋引擎則是讓使用者自己「拉」資訊。廣為人知的關鍵字廣告，則是成功將「推」、「拉」兩者整合成功的獲利方式。相較於傳統橫幅式廣告，關鍵字廣告的成功如今已不需多做說明，有興趣了解背景歷史的話，可以參閱《搜尋未來》，書內有提到當初Overture的創辦人Bill Gross怎麼提出這個構想，以及被Google拿去使用後的發展。

前陣子有幸參與一場很辦的討論，聽到搜尋的可能性，如今Google發展成熟的關鍵字搜尋，其實不過是搜尋發展的冰山一角吧，搜尋的方式仍有很多可能性，現今諸多 Vertical Search 網站是很好的例子，以 location based service (LBS) 為例，我們可以問：「離我最近的加油站在那？離我最近的餐廳有那幾家？半徑五公里內有那些電影院？」從而產生大量的新應用和獲利模式，不在此多提。值得注意的是，搜尋的輸入方式不止有關鍵字；輸出方式也不止有網頁。

除了搜尋種類的變化外，依人、時、地來看，任何搜尋都可以變得更精緻。以關鍵字為例，若你是珠寶商，搜「Ruby」時，你預期看到珠寶相關的事；若你是程式設計師，你預期看到程式設計相關的事。搜新聞時，當我們鍵入「颱風警報」，預期看到的是最近的消息，再者，預期看到的是自己所處地域的消息。搜尋的延伸變化多端，絕不如我們現今看到的如此單調。

然而搜尋有個極限：使用者必須提供資訊。有時候使用者不知道他要什麼，或著是他沒想到。創造未知的服務，正是開拓新市場的契機。舉例來說，統計過各個消費者的購物記錄後，可以推測出他們可能在什麼時候需要補貨，也可以依貨品的互補性提供優惠，比方小明常買泡麵，告知小明最近熱水壺在特價，或是買十箱泡麵送熱水壺，可以促銷。推廣一層來看，除了個人的過去記錄外，可以分析他的社交圈，比方小明常和大毛、二毛一起看電影，最近大毛、二毛看了部新電影，小明還沒看，可以推薦小明去看。再廣義點來看，小明並不需要真的認識大毛和二毛，只要他們的興趣相似就夠了。於是 social network 帶來了新的發展，從最近火熱的 FaceBook 相關新聞可窺知一二。當然，個人使用記錄和 social network 也可以用在搜尋，強化個人化搜尋功能。

這看起來像是「推」與「拉」模式的變化，當「推」的方式變得更靈活、不如傳統入口網站笨重時，應該會出現別於關鍵字廣告外的全贏模式。全贏是指平台經營者 (例如Google)、服務提供者和消費者都滿意，都能從中獲利。