推荐时代到来：获取用户数据 分析后再进行推荐

　　难度太高，不如化繁为简

　　杨炯纬：聚胜万合CEO

　　“推荐”应用越来越多，现在人们对推荐的需求也更旺盛了，尤其是社交网站越来越多，微博的存在也增加了信息量。所以大家都在绘制互联网上的“人物画像”，把用户勾勒得尽可能清晰。

　　而且我觉得搜索引擎也是一种推荐，你告诉我你想要什么，我在搜索后给你一个结果，这个结果可能是我根据PageRank或者种种标准计算出来的，有一套我自己的逻辑。

　　先说名人推荐和社会化推荐：我认为这些产品很难让我建立使用习惯，因为那里推荐的并不是我自己喜欢东西，《蛮子文摘》是薛蛮子的喜好，不是我的;导购社区的推荐，是那些爱晒自己购物成果的女孩的喜好。所以我更看好基于数据的个性化推荐。

　　但是数据分析的技术难度又特别高，我们公司在做广告的推荐，无法达到完全准确。例如我们追踪到某个网民一个月看的200个网站，但其实人家一个月看了近2000个网站，我们的数据永远不够全面，就像盲人摸象一般。但是这样的意识和做法是有意义的，盲人摸象不要紧，摸过总比没有摸过好，总比完全瞎掰好。所以目前的大部分情况下，推荐类应用，很难做到真的个性化。

　　有些数据推荐应用，一上来先问一连串问题，说实话我会觉得有点烦，如果问题问得少，比如有4个问题，每个问题有4个选项，那就是把所有用户分成16类，还远远不够，很难做出好的用户体验。不过话说回来，从目前的商业模式来看，把用户粗略分类也够用了，例如按照星座划分12种人群。

　　它们会撼动搜索引擎

刘二海：君联投资董事总经理

　　互联网上，解决问题的方式有三种：主动搜索、提问题到问答网站、浏览推荐。搜索确实给人们提供了一个极其简便的找到答案的方式。人机界面非常简单，简单到只有一个框。说到人机界面，不能不提苹果，人机界面的发展趋势，在乔布斯和苹果眼中，就是走向自然，力求降低产品的使用门槛，使得产品在很短的时间内迅速达到很高的渗透率。同样的道理，简单易用的特点，使得搜索大行其道。

　　可搜索还是有很多问题。最突出的是结果太多，不太准确，或是没有合适的答案。基于社交和分享的推荐和问答可以比较好地解决搜索引擎不准，结果太多的问题，是非常有前途的。它们的成功有几个关键要素：

　　其一，寻找用户聚集地。数据分析也罢，社交及点评也罢，都需要大量用户。自己集聚用户当然*，但非常难，可能更合理的方式是与海量用户的社交网站合作。

　　其二，社交关系网的利用。这方面LinkedIn 做得不错。

　　其三，数据挖掘。这是推荐的基础。

　　今天，社交网络已成为巨大的存在。而基于社交关系的推荐、问答等应用已然出现苗头。因此，我看好这里的机会。它们的发展很可能会对搜索引擎产生影响。

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