从web graph到social graph，搜索引擎正在发生的革命

sowang

搜索引擎正在发生一场静悄悄的变革，在平静的搜索结果页背后，巨大的浪潮在汹涌澎湃。上一次革命是Pagerank的诞生，它使得Google替代Yahoo成为搜索巨头，这次轮到了Facebook和Twitter。




在2012年底前后，Facebook、Twitter和国内的云云先后推出了基于社交数据的搜索引擎（基于新浪、腾讯等四大微博的数据源）。尽管有些巧合，但其背后隐藏的逻辑不可低估——以Pagerank（web graph）为基石的传统搜索引擎，遇到了整合了social graph社交搜索的强大挑战。




为什么说这是个强大的挑战，social graph（社交图谱或社会化搜索）将以什么方式颠覆传统搜索呢？




传统网页的信息源危机




任何搜索的基础，都是丰富的、海量的信息。当世界上的web网页足够多的时候，Google的存在才有意义。1998年的时候，网上的网站只有那么几个，掰着手指就可以数出来，这种信息匮乏的情况下，当然用不着多强大的搜索。




随着网页信息的增加，在网上寻找信息的网民分化成了两个部分：一部分网民的需求，hao123就可以满足；而更大量、更多网民的信息检索需求，列表式的网址导航无法满足，从而诞生了Google和百度。




可以说，有价值的信息在哪里，搜索的价值就在哪里。当移动互联网上产生的信息足够多、足够有价值的时候，移动搜索就顺理成章地出现；当大量有价值的信息出现在微博、Twitter上时，微博搜索出现了，社会化搜索的曙光也出现了。




我们可以做个对比：中国互联网上有网站268万个（根据第31次CNNIC报告），主流搜索引擎索引的中文网页数量为1000亿；现在有三四千万微博用户活跃，每天生产出2、3亿条微博信息。微博上一年产生的数据量，几乎等于中文互联网有史以来产生的所有数据。




如此海量的信息，产生的价值无可估量。




由于微博是每个人都可以自由产生信息，比传统网站经过编辑的信息产生效率高出一两个数量级；微博实名认证，每天有几十万个实名认证的企业、行业精英来产生内容，在很多方面比传统的互联网新闻要可靠、值得信任。比如，同样一条医疗信息，你是相信百度搜索出来的网页，还是相信协和医院医生的微博？




Social Graph凸显朋友的价值




社交数据越来越体现出来在搜索上的价值，无论是Google这样的传统搜索引擎，还是Facebook、Twitter这样的社交信息拥有者，都异曲同工的瞄准了社交搜索这个全新的领域。在国内，以云云为代表的社交搜索也顺势而起，借助社交因素来优化搜索，为用户提供更准确的搜索结果。




从技术角度来讲，Facebook、Twitter跟云云的努力方向并不一致。




例如，搜索“北京最好吃的爆肚”，Facebook是先挑选你在Facebook上的朋友，再在他们发表的信息里搜索“爆肚”；而云云则是在需要你先登录，绑定微博后获知你的微博关系，再把你的微博好友“动”过的包含“爆肚”的网页挑出来（这个“动”，意味着好友对网页进行了赞、转发等动作）。




理想状态下，两者都可以检索到想要的结果，只不过体现在搜索结果页上，一个是Facebook的一条内容，一个是普通的中文网页。（Facebook的搜索原理，仅是依据媒体报道推测，未看到产品呈现）




传统搜索是分析网页之间的关系，Facebook搜索是分析人与人之间的关系，是一种进步和趋势。加入“人”之后的搜索会更加精准、更个性化，也更有效。




Web和People的互动，将提升搜索的价值




Facebook的搜索理论上很有用，因为人跟人之间的关系（link）有价值。在搜索结果中，存在着大量并非绝对标准、仅对少部分人有意义的搜索结果：比如“小明爱吃的面包”，只对小明这个人周围的圈子——小明的爸爸、小明的妈妈、小明的朋友有意义，别人对他爱吃什么面包没兴趣。




小明的妈妈搜“好吃的面包”，实际上可能是为了找“小明爱吃什么面包”，现在的搜索引擎99%是找不到好结果的。整合了社交数据之后，搜索结果的有效性就会大幅提升。因为小明的妈妈在新浪微博上关注了小明，当她搜“好吃的面包”时，小明转发过的面包网页就会排在搜索结果前列，这样就有了一个很棒的搜索结果。




另外，单纯的搜索社交数据也是不够的。就像Facebook一样，只能搜索社交网络上的信息显得有些单薄，因为现在传统的互联网上也沉淀了大量有价值的内容，无论是Wiki（中文互联网上的百科）、问答，还是传统的论坛和社区，都有不少有用的数据。必须是网页和人的关系整合在一起，才是社会化搜索的发展方向。




关键词搜索和语义搜索的不同




在现有的搜索里，“小明爱吃的面包”和“小明 面包”是两种搜索方式。前面的语义搜索对用户更加友好，但使得搜索引擎对自然语言的处理要求更高；后一种关键词搜索是现在常用的方式，比如Google和百度搜索，大家还是更习惯于挑几个词来查询。这种查询处理起来简单，但搜索结果可能需要用户进一步的筛选，给普通用户的搜索带来困扰。




从目前报道的信息来看，Facebook的Social graph和苹果的Siri类似，都是用自然语言的语义搜索。如果这种搜索习惯在普通用户中逐渐培养起来的话，可能给Google和百度这样的传统引擎带来麻烦，比如在Google上搜“我今天下午到哪儿去喝茶会遇到漂亮姑娘”，你猜Google会给一个什么结果？



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