Facebook社交图谱搜索的三个关键问题

Graph Search 2

挑战Google,掀起语意社交搜索革命,提高转化率和广告收入都是Graph Search的使命,但前提是跨过技术和隐私这两道坎。

近日中国各科技媒体头条都在关注一件事:Facebook推出的Graph Search(社会化图谱搜索), 这对于一个根本无法登陆Facebook的国家来说显得非比寻常。为了方便广大读者在茶余饭后更好地“消遣”Graph Search,IT经理网尝试梳理了Graph Search的三个比较容易产生争议和歧义的问题:

Graph Search与Google有哪些差异?

根据Facebook的官方解释,Graph Search区别于普通搜索的突出特点是与用户个人密切相关,它是Facebook对10亿名用户、2400亿张照片和1万亿次页面访问量作出的回应,这个工具旨在向用户提供有关人、照片、地方和兴趣等问题的答案。

Searchengineland认为,Graph Search和Google搜索的差异主要表现为以下两个方面:

首先是搜索对象不同,Google搜索的是网页,决定显示结果顺序的关键是Links,而Graph Search搜索的是社交网络中与现实世界的“人”“地点”和“事件”对应的虚拟信息,决定显示结果顺序的是likes,两者的差异是“Links Vs. Likes”;其次,Graph Search的搜索相比Google增加了“人”的维度,也就是说同样的搜索关键词,例如“旧金山的餐馆”,Google会给你一个固定的答案,而Graph Search则能根据你设定的“人”、“地点”、“观点”等维度条件的不同(例如最好的朋友、居住在旧金山、最喜欢的),返回不同餐馆信息。

此外,Graph Search能“直接提供答案,而非罗列一大堆关键词搜索结果”,这一点与谷歌的“知识图谱”类似,但只是搜索结果信息组织方式的相似而已。从功能定位来看,Graph Search的社交图谱搜索与知识图谱搜索其实是完全不同的两个产品,Graph Search搜索与个人社交圈子有关的“观点”、“喜好”、“足迹”和“事件”,而“知识图谱”的重点是把海量web信息提炼成actionable的知识,从功能上来看,两者没有替代性的竞争关系。而且就信息搜索功能本身而言,正如TechCrunch在对比Bing和谷歌的搜索战略时曾说过的,“社会化搜索结果的信息价值还不是很高”。这也就是为什么Facebook必须与Bing这样的通用搜索引擎整合才能提供较为完整的搜索功能和体验。

关于Graph Search的定位和价值,Wired的看法是:Graph Search扩展了Facebook的核心使命,不仅帮助用户与已知的他人建立联系,还能成为一款发现工具。注意,这里用的是“发现”而不是“搜索”,也可以理解为:Graph Search的核心是社交,而不是搜索,因为Facebook的高管一开始甚至不愿意在新功能命名中出现Search字眼。

 

Graph Search+Bing能否冲击Google?

在IT经理网之前的文章“Google与Bing的搜索战略分歧”中曾经指出:

Google和Bing在搜索引擎的发展战略上曾达成共识,那就是全力向搜索引擎中增加社会化功能和权重,Google在搜索结果中整合Google+分享,而Bing则希望能将微软与Facebook之间的高层关系发挥到极致。

但最近,两大搜索引擎的战略开始发生分歧,Google开始逐渐淡化社会化搜索,而Bing则高歌猛进,继续整合更多的社交功能。

当人们感叹“由社交入搜索易,由搜索入社交难”的时候,Google其实已经基本放缓了社会化搜索战略的推进,近来Google用户可以明显感觉到,Google在搜索结果中更加强调的是知识图谱(Knowledge Graph)。而知识图谱项目看上去更像是实现Bing一开始的战略(做事的引擎),而不是社会化搜索。在Google的搜索结果页面中,知识图谱的地位日益显著而社会化搜索则日渐势微。

可以看出,Graph Search社交图谱搜索,或者说社会化搜索最先威胁到的不是Google,而可能是Yelp之类的点评网站。能跟Google叫板的通用搜索引擎只有Bing,而Bing则是Facebook站内集成的网页搜索合作伙伴,不久的将来Graph Search也可以和Bing整合提供网页搜索,与Google正面交锋。但是Graph Search+Bing的内外组合,对于已经在搜索结果中整合Facebook信息的Bing来说并无太大新意,短时间也不会对目前Bing-Google的2/8搜索引擎格局造成多大影响。

值得注意的是,与一个市场份额不到20%的搜索引擎产品绑定,对Facebook的用户体验本身是个巨大的威胁,Facebook显然不可能为了对抗Google而与用户为敌,苹果的地图门事件就是前车之鉴,因此扎克伯格在发布会后问答环节中,关于搜索战略合作伙伴的问题也留有相当于地:“我们与微软必应有着愉快的合作,而我们也愿意与任何公司进行合作,只要他们尊重Facebook用户的隐私”。

 

技术与隐私,Graph Search的两点悬疑?

此次发布的Graph Search还挂着测试的标签,意味着技术尚未成熟,仍处于测试阶段。根据国外媒体的报道,Graph Search在技术上尚存在很大的不确定因素。因为社交搜索涉及到朋友关系、位置信息、用户喜好、相关评论与标签,考虑到Facebook的海量用户,这无疑是个巨大技术挑战。

从技术角度看,Graph Search主要由两个部分组成,第一个部分是自然语言处理(用户问题),第二个部分是搜索并显示结果(基于Unicorn)。第二部分的核心——Unicorn是一个信息回溯工具,Facebook已经使用了一段时间,并且为社交平台上的所有对象都建立了索引。在Facebook的工程师博客上,负责开发Graph Search的Lars Rasmussen写道:

使用传统的信息回溯系统混合关键词和结构化查询很好理解,但是我们需要系统还能返回不止一个连接的答案,例如“我的来自印度的朋友喜欢的餐馆。”幸运的是,我们的三大系统之一——Unicorn当初设计的时候就为此做好了准备。

我们的搜索基础设施团队采用了两段式方法:首先开发出Unicorn满足现有搜索需求,然后再在Unicorn的基础上开发出Graph Search。虽然Graph Search已经完成了Beta版本,但是我们还没能为Facebook上所有的帖子和评论建立索引,这些信息是Graph Search和Unicorn需要面对的最大规模的数据集。

正如本文之前提到的,Graph Search相比Google增加了搜索的维度,这也导致其搜索时需要的计算资源大幅上升。Rasmussen也承认,对于Facebook来说,Graph Search在大规模应用时将消耗多少计算资源尚是个未知数,Facebook发布Graph Search Beta版的主要目的就是为制定计算资源规划进行评估。对于Facebook来说,保证Graph Search的搜索速度(Rasmussen的目标是两秒以内)以及显示结果的排名算法优化都是不小的技术挑战。

最后,隐私方面,虽然扎克伯格宣称Facebook数据中心10%的CPU性能都用在运算隐私权限上,但隐私问题从来都是Facebook挥之不去的先天隐患,而且Facebook在用户隐私保护方面的历史并不光鲜,并且随时可能因为Graph Search社交搜索产品的“动念”而擦枪走火。

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