创业邦:“推荐”时代到来

2012-05-08 10:31 稿源:创业邦  0条评论

文/曲琳

当互联网上的信息量已经庞杂到让人晕头转向的时候,人们使用百度与谷歌的频率却在与日递减。相反,带有“推荐”意味的应用与网站萌生出来,帮网民回避漫无目的的搜索。就连百度CEO李彦宏都在“百度世界2011大会”上表示,百度要从“即搜即得”过渡到“不搜即得”,在首页上集成更多应用与网站,直接推荐给用户使用。

这些迹象说明:属于“推荐”的时代,也许真的到了。本刊2011年10月期的《数据战——互联网江湖隐蔽阵线》一文中提到的麦路、百分点科技、微精等公司,都在沿用这种思路,获取用户数据,加以分析,然后进行推荐,更别提那些更新鲜、更细分的推荐应用。可以说,它们前进的一小步,也是我们向“个性化互联网时代”迈进的一大步。

但从生意的角度,这些“推荐”类应用充满理想主义色彩,它们不仅距离“变现”还有点远,其中一些甚至只是以“插件”形式存在,与其他网站搭帮过日子。它们在中国能否演化出完整的盈利模式?而顺着“推荐”的思路去延伸,又能否寻找到更多机会?

下文将“推荐”大体分为三类思路,并以一些较新的应用进行举例。值得一提的是,这几种分类并不能完全独立开,多数应用需要协作完成,将用户数据滚动起来,再循环利用,加以推荐。

“数据分析类”推荐:

新案例:Clothes Horse

数据分析这件事,可大可小,有相当多的公司正在凭借复杂算法进行“精准匹配”,为用户推荐出“你可能会喜欢”的商品或广告,在此不多列举。

也有更新鲜的做法,例如构建巨大的数据库,进行相对简单的比对工作。美国公司Clothes Horse为用户推荐的是“尺码”:它的产品是一个为电商网站设计的定制化插件,用户光临网站后,会被问及一些问题,例如“穿哪些品牌服装比较合身”、“合适程度如何”等,后台数据库收集了众多品牌的尺寸数据,经过比对,进而判断出,用户在此网站购买哪个号码更加合适。其创始人认为,人们放弃已经装好衣服的购物车,7%的时候都是由于担心尺码不合适。Clothes Horse意在为用户建立一份可以通用的个人尺码资料,很可能在推荐的路上越走越宽。

“社会化”推荐:

新案例:无觅、酷云阅读、Forkly

去年格外红火的“蘑菇街”、“美丽说”等导购网站被称为“社会化”推荐,即使不停有言论指出,它们的做法更偏向于媒体行为,原因是用户间难以形成关系,但“社会”的成分在其中起到一定作用。

另外,阅读这件事也加入了“社会化”成分。“无觅”的创业团队最早的产品是个性化浏览器插件,之后推出为科技博客等内容类网站提供的“相关文章”插件,如今“无觅网2.0”,产品思路可以归结为,通过对阅读内容的分析,进行个性化阅读推荐。不仅是根据用户的阅读历史,进行数据分析后,为其推荐出感兴趣的内容,还会向社会化运营上逐步靠拢,以网站为主体,带动用户进行观点的分享和交流,并导入到微博上。另外一款个性化泛阅读软件“酷云阅读”则将新浪微博作为主要媒体源之一,使用者的阅读习惯会被推送给朋友,同样有社会化分享的元素。

美国的一款美食推荐App名叫“Forkly”,在邀请用户为吃过的每道菜打分之外,还会将用户的口味偏好与其他使用者相对比,模式甚至有些像Twitter,食客之间可以互相Follow,由于加入了LBS概念,还可以搜索出附近的餐馆及其他用户的评价,予以参考。

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