再談「搜索已死，推薦上位」

最近開始寫ResysChina公眾號之後，斷斷續續地又開始有朋友問我怎麼看「推薦」這個事情，這個領域的發展前景怎麼樣之類的問題。在2011年初的時候，我寫過一篇標題黨嫌疑的blog「搜索已死，推薦上位」，現在回看此文，我很欣慰沒有忽悠大家。

首先界定一下概念，這裡的「推薦」，應該不單純指的是大家所熟知的「購買了X的還購買了Y」這種狹義的形式，而應該是更泛化概念的「搜索」與「發現」中的後者，「推薦」的目標是讓用戶的互聯網體驗更加「個性化」，幫助用戶輕鬆「發現」感興趣的信息，或者說「讓信息找到你」。

總結一下當年那篇文章的實質，其實就是重點說了兩件事情，而這也差不多是看一個方向能不能成為大趨勢的兩個基礎判斷：

1. 這件事情是不是越來越被廣泛地接受與認可？此乃判斷是否具備成為「大勢」的潛力。

2. 是不是有越來越多的人才投入到這件事情？此乃「人才密度」，事在人為，大勢更是需要足夠密度的人才去支撐。

最近有個流行詞叫「活久見」。對於本文開頭我列舉的那些個趨勢前景類似問題，幾乎是每一批新入行者都會問到的問題，這種問題由老司機們來回答別具優勢，反而不用苦口婆心地講道理了，直接擺事實就好了。

就「推薦」來講，是不是越來越被廣泛地接受與認可？我舉個栗子。

2011年阿里贊助了ResysChina當年的推薦系統論壇，我們請來了Netflix Prize冠軍隊成員Yehuda Koren，很是火爆。那些年阿里的雙11還是人工運營驅動的，前一年2010年雙11交易額為9.36億元，這在當年已經是天文數字了。阿里同學因此問了我一個問題，我至今記憶猶新，「以阿里的規模，要投入搞一個高質量的推薦系統，怎麼也得兩三百號人，這些都是頂級工程師工資都低不了，再考慮計算資源，以及試錯成本等，綜合算下來這麼大的投入，和我們人工運營出來的已經這麼猛的雙11相比，應該怎麼理解推薦這個事情的價值呢？」我當時反問了兩點：1）你們相不相信你們的業務會爆發性增長？2）你們認不認可「數據驅動」的價值觀？

我反問的這兩個問題目前答案已經非常清楚了。第一個問題，2015年雙11交易額912.17億元，相比2010年增長100倍，據最後一版公開可見數字[1]，2013年雙11當天由推薦直接引導的成交總額56.8億。第二個問題，人類已經無法阻止馬雲以「電商、金融、數據」為三大核心的生態系統蔓延了。

再說是不是有越來越多的人才投入到推薦這件事情上。當年的文章里我有段話，

搜索死了嗎？答案是「肯定沒有」。「尋找信息」是剛性需求，搜索會長存。但它一定會變得越來越不性感，對於業界頂尖工程師會越來越喪失吸引力，大家會轉去追逐更能吸引他們的事情。

5年過去了，這一點也無需多言，大家看看現在推薦領域的當紅炸子雞某頭條的推薦團隊成員有多少來自於百度鳳巢就明白了。

信息發現領域，從搜索Google、到好友分享Facebook、到社交媒體Twitter、到演算法分發今日頭條、互動問答Quora等，人機交互的形式一直在變。而下一代人機交互界面基本已經被小扎蓋棺定論了，就是「聊天bot」，激進的人已經在呼喊「chatbots are the new apps」。搜索在這種交互下將進一步被弱化，即使如Google那麼簡單的搜索結果列表，放在聊天界面里仍顯複雜，需要的是一擊即中。Facebook的Messenger平台，是目前bot類應用的最佳載體，而Messenger本身又讓Facebook沉澱下了海量的對話。在「聊天」這種交互下，Facebook相對Google佔據了一個獨特的優勢，就是Facebook可以懂得你語境的「上下文」。Facebook剛剛發布了基於深度學習的自然語言理解引擎「DeepText」[2]，就是意在更加精準地理解用戶在聊什麼。

不管是基於語音還是文字，「聊天」基本就是回歸到了人類最簡單自然的交流方式上了。但其實「越簡單，越複雜」，前端是簡單的聊天式交互，中間是基於各種API的連接，後端真正拼的將是「知識圖譜+推薦引擎」的綜合能力。這也許將是可見的未來里最主流的智能應用形態。讓我們拭目以待。

參考資料：

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