搜索大數據：商業世界的“上帝視角”

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電影《末日重啟》中有這樣一句臺詞：“你有沒有想過，世界上還存在一個鏡像世界，那里的一切都和你的生活一樣，就像我們熟知的平行時空那樣。”

在這樣一個特殊的時間點，或許已經有不少人開始思索這個問題，如果我們可以從“鏡像世界”看到自己，如果我們可以在兩個多月前叫停那些吃“野味”的人群，社會就不會停擺，我們的生活也不會被外力打亂。

然而現實世界中可能并不缺少這樣的“平行時空”。

兩個多禮拜前，華南農業大學公布了最新的研究成果，穿山甲正是新型冠狀病毒的潛在中間宿主。但在更早前的一個禮拜，百度發布的搜索大數據報告顯示，穿山甲雄踞過去十年中“野味搜索”的第一位，類如“野味的做法”和“野味館”的百度搜索大數據同樣呈現出較為明顯的季節性波動，這說明即使經歷非典之后，依然有人對吃野味這件事情有獨鐘。

從中不難梳理出潛在的因果關系：搜索作為用戶主動獲取信息的方式，所產生的搜索大數據直觀地暴露了民眾對于“野味”的熱情，隱藏在這些數據背后的用戶行為，正是為疫情爆發而種下的“因“。

拋卻疫情這般沉重的話題，保留一些“私心”將目光看向商業世界，看到的卻是企業家、創業者們的“訴苦”，諸如“現金流只能維持三個月”“給員工發不出工資”之類的聲音比比皆是，而非嘗試從現實世界的“鏡像”里尋找活下去的答案，思索“黑天鵝”可能帶來的新機會。

本文想要討論的正是這樣一個話題。

01 “搜索直接連接大腦”

“搜索直接連接大腦”，谷歌聯合創始人謝爾蓋·布林提出的概念被不少人解讀，甚至有人猜測谷歌一開始就想打造連接人與世界的“腦機”。

或許無須這般深奧的猜測，谷歌不止一次對外宣稱：“搜索的最終目標是理解人的意思”，沒準這就是謝爾蓋·布林的題中之意。厘清了搜索引擎的價值，也就不難理解搜索數據由少變多，再到大數據的現實意義。

首先，谷歌和百度的主頁大概是互聯網世界中最簡單的UI，有人給出的解釋是“偶然性”的產物，搜索引擎誕生的時間還是撥號上網的年代，為了保證網頁加載的速度，以及節省服務的流量成本，最簡單的選擇無疑是最好的選擇。

暫且不去論證此類說法的正確性，簡單到極致的搜索框恰恰是破解“搜索直接連接大腦”的關鍵所在。當用戶面對這樣的搜索框時，看不到太多的干擾因素，由此養成的習慣就是：在搜索框里輸出自己想要答案的關鍵詞，一種最原始也最純粹的“主動尋找信息”的場景。何況人們并不缺少雅虎這樣包括搜索框的門戶或導航網站，為用戶提供了這樣或那樣的選擇，最終卻和PC時代一起走向了衰落。

其次，人們的每一次請求，搜索引擎都知道人們在尋找什么，正如人們的所有行為都會在互聯網上留下痕跡，而搜索引擎占領了捕捉和分析這一行為的最佳路徑，針對這些用戶行為的抓取、存儲和分析，甚至可以揣摩用戶搜索之前的動機來洞察新的趨勢，指引下一階段的走向。

即便到了移動互聯網時代，超級APP逐漸崛起，數據孤島逐漸形成，“投喂”模式的內容分發已經成為新潮流，可搜索仍然是最高頻的用戶行為之一。谷歌在全球范圍內的月活用戶超過了10億人次，國內每天也有10 億人次通過百度搜索了解疫情，同時移動互聯網又進一步擴展了搜索引擎的能力邊界，除了搜索的關鍵詞，還有搜索的地點、設備、方式，數據不僅在增“大”，也在變“深”。

之所以用如此長的篇幅來闡述搜索的意義，無非是想要回答這樣一個問題：記憶和聯想是大腦最重要的兩種思維方式，記憶是互聯網的優勢所在，聯想的路徑是什么？這也就引出了搜索大數據的價值，即洞察、預測、研判……

畢竟搜索作為網民的“意圖數據庫”，當然可以根據某一專題搜索大數據的的漲跌，預測下一步的市場走勢。

02 “像上帝一樣俯視”

搜索大數據的“一戰成名”，還要從谷歌的GFT說起。

2008年谷歌推出了一個名為Google Flu Trends的應用，翻譯成中文就是“谷歌流感趨勢”，通過匯總分析用戶的搜索數據，對全球的流感疫情進行估測。2009年美國H1N1流感爆發的幾周前，谷歌的工程師們在《Nature》上發表了一篇論文，預測了H1N1在美國的傳播，并且具體到了特定的地區，事后證明與美國疾病控制和預防中心（CDC）的官方數據相關性高達97%，時間上卻提前了整整兩周。

只是谷歌的GFT也有“玩砸”的時候。

2014年有研究人員在《Science》上發表文章指責GFT的糟糕表現，文章的標題相當直接——“谷歌流感的寓言：大數據分析的陷阱”。原因在于，2011年8月到2013年8月之間的108周里，GFT有100周的流感發病率預測高過CDC，2012年到2013年的預測發病率已是CDC報告值的2倍多。

不過這并不是唱衰搜索大數據的理由。

打這樣一個比方：在一個交通流量密集的十字路口，實時記錄行駛過的車輛和發生的交通事故，如果上禮拜一的車流量是1萬輛，不難在下個禮拜一記錄到大致相同的數字；可如果上禮拜一發生了兩起交通事故，很難說下個禮拜一定會發生交通事故，因為交通事故是不確定性事件。

簡而言之，搜索大數據在不確定性、隨機性事件中的預測可能會出現不小的偏差，但對確定性、趨勢性的事件，幾乎可以用“研判”一詞來形容。

直接的例子就是有人用Google趨勢多次成功預測了比特幣的價格走勢，畢竟加密貨幣的價格變化直接取決于外界的關注度，當用戶搜索比特幣正面關鍵詞的標準差增加時，預示著比特幣的價格將有所上升，而負面關鍵詞的標準差增加時，往往會在一段時間后出現價格下降的情況。

國內也不乏這樣的例子。

比如在線教育的百度搜索大數據在今年春節后不久就開始猛漲，這比在線教育概念股的瘋漲足足提前了兩個禮拜左右?？梢越o出的合理解釋是：1月23日武漢封城的消息曝出后，一些家長就開始焦慮孩子開學的問題，在線教育相關關鍵詞的搜索量開始迅速增長。

此外，疫情的消息傳出后，新型冠狀病毒肺炎癥狀之一“咽喉痛”的關鍵詞搜索開始呈現出上升趨勢，折射了人們對于自身情況的擔憂，可能會引發焦慮情緒和心理健康問題。對于內容生產者和平臺方，及時辟謠并加大權威信息、科普信息的權重，可以說是防疫過程中必要的一個環節......

假如人們可以在黑天鵝出現之前，對市場的走向做出準確的洞察，或許可以像上帝一樣俯視亂象中的危與機，而非無奈的“訴苦”。

03 不應被忽略的金礦

關于大數據價值的“警示”，幾乎成了老調常談的話題。

早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒就在《第三次浪潮》中，將“大數據”描繪為“第三次浪潮的華彩樂章”。

2012年，IBM CEO羅睿蘭的觀點更為直接：“大數據不亞于一種新的自然資源。數據在我們當今時代的角色就像是蒸汽、電磁和化石燃料對之前時代的角色一樣。它有潛力推動更高一層的社會進步和繁榮。”

也正是在2012年，美國、歐洲、日本、韓國等先后啟動了政府帶頭的大數據研究與開發計劃，國內也在當年的“十二五”規劃中明確提出要支持海量數據存儲、處理技術的研發和產業化。

只是大數據在國內的用戶基礎似乎還很貧瘠：微信每年都會放出一份大數據報告，告訴我們什么是最受歡迎的年度表情；支付寶每年都會公布一份年度賬單，用數據詮釋過去一年中花了多少錢，花在了什么地方；至于百度搜索大數據的應用，可能是不少營銷人的必備工具，更廣闊的B端市場對其的關注度還有不小的增長空間。

比如手機廠商已經習慣于從搜索大數據中追蹤輿情，然后根據用戶的喜好制定相應的市場營銷計劃，卻沒有耐心從億萬用戶的搜索大數據中挖掘產品痛點在哪里，反而喜歡從幾千人規模的調研數據里找答案。

再比如提到經典的數據應用案例時，很多人想到的還是沃爾瑪“啤酒與尿布”，也折射了當下零售商的窘境：執著于在自家的倉庫數據中找到可能的商品關聯，如果進一步分析搜索啤酒的用戶背后的動機是什么、還會搜索哪些商品，是否會制造更多的可能？

另一個現實而迫切的問題是，疫情期間每天有超過10億人次在用百度搜索獲取信息，沉淀了海量的用戶數據，這些用戶們出于什么樣的需求，基于什么樣的訴求？幸運的是，已經有不少人嘗試從野味、口罩等數據中給出了一些洞察，可這些疫情期間的搜索數據如何優化社會治理體系，如何預防下一次疫情的出現，還需要進一步下功夫挖掘。

就像疫情期間同時發生的生鮮搶購和農產品滯銷，對這些數據進一步挖掘整理，是否可以對供應鏈的調整給出科學的指導；不同地區的醫學關鍵詞搜索情況和當地的醫療體系進行關聯分析，或許可以以遠程診療的形式彌補醫療資源分配不均衡的問題；以及不同地區“口罩”、“消毒水”等防疫用品的搜索情況，大致可以洞察出當地的需求強弱，引導政府調整醫療物資的分配......

至少對站在產業轉折點上的中小企業而言，在現金流遠不能和巨頭匹敵的局限下，搜索大數據這座金礦可能是拉平差距的唯一籌碼，誰能掌握挖掘大數據的“黑魔法”，無疑將在競爭中多一些勝算。

04 寫在最后

“鏡像世界”并不是科幻電影的專屬，而是耶魯大學計算機科學家David Gelernter在1991年提出的概念。

彼時給“鏡像世界”下的定義是：鏡像世界是將一些巨大的結構性的運動的真實生活，像鏡像圖景一樣嵌入到電腦中，通過它你能看到和理解這個世界的全貌。長達30年時間的科技演進，現實世界正在1:1映射變成數字社會，特別是在物聯網的推進下，整個世界都在“可讀化”，“鏡像世界”已然從概念成了現實。

其中搜索大數據正是“鏡像世界”的組成部分之一，或許我們還不能從人類的尺度觀察世界，但從商業的尺度來洞察潛在的機會點，并不缺少一定的可行性。正如那句有些雞湯性質但不失哲理的話：當你改變了看世界的方式，你就改變了你所看到的世界。

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