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推荐引擎:读懂你的消费欲望(三)

作者:周政华 来源:《中国新闻周刊》


  
    用户在脸谱(Facebook)和推特(twitter)登录时,Hunch将会抛出20个问题,包括你喜欢百事可乐还是可口可乐?你喜欢蓝色的笔还是黑色的笔?等等诸如此类,通过大量的统计分析,Hunch发现,如果你相信外星人飞碟的存在,那么你更有可能喜欢百事可乐;如果你有一个工商管理硕士学位,那么你更有可能喜欢蓝色的笔。
   
    种种努力都是为了更了解用户,提高推荐商品和用户之间的匹配程度。
   
    与谷歌、百度这样的传统搜索引擎相比,推荐引擎并不存在一个独立的网址,相反,它嵌入在每一个网站之中,默默地记录用户的每一次浏览、点击、评论、购买,从而判断你是怎样一个人,猜测你的兴趣在哪儿。同时,它还会像一个老朋友那样,注意着用户的变化,用户的每一次网络行为,都将实时进入它的数据库,以更新对其认识。
   
    在浪淘金创始人周杰看来,新一代推荐引擎将具备三大特点:推荐引擎不是被动查找,而是主动推送;推荐引擎不是独立的媒体,而是媒体的网络;推荐引擎不是一个检索机制,而是主动学习。
   
    而围绕着针对新一代推荐引擎的研发,大公司之间的明争暗斗已经开始。
   
    全球最有影响力的社交网站----脸谱公司,在今年2月对其“喜欢”按钮进行升级,开始分析用户的特性,在美国,脸谱公司的“喜欢”按钮,已被广泛认可为一种可测的营销工具。微软在推出必应搜索引擎两年后,如今又转身与脸谱公司合作,注入社交网络的基因,使得用户在使用必应进行搜索时,可以看到他们的朋友所喜爱的相关内容。全球最大的搜索引擎公司谷歌公司也正在转向推荐引擎,今年4月12日,谷歌推出了“谷歌+”,这与脸谱的“喜欢”按钮功能大致相当。 (编辑:Shannon)



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