參會嘉賓：引京聚點知識結構搜索創辦人兼執行長張去非

2013年09月28日 01:33
來源：鳳凰財經

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引京聚點知識結構搜索創辦人兼執行長張去非

為增進兩岸企業領袖的交流與合作機會，“2013年度華人經濟領袖-臺灣IT產業論壇”是由大陸主流媒體，鳳凰網、21世紀經濟報道、中央人民廣播電臺經濟之聲聯合主辦，由臺灣陸商服務交流協會、交大天使投資俱樂部、國立臺灣師范大學、財團法人臺灣生命力文教基金會、冠輿法律事務所作為臺灣當地主辦方，共同策劃打造的兩岸IT產業交流平臺。以下為2013年度華人經濟領袖-臺灣IT產業論壇”參會嘉賓引京聚點知識結構搜索創辦人兼執行長張去非演講實錄：

各位貴賓大家好，今天很榮幸在這邊跟大家分享，我們公司做的一些東西。我今天講的主要的主題《精準行銷技術》，這個題目其實很大，我只是借用精準行銷來說明一下，我們其實做的是中間一小塊，非常一小塊的東西，叫做“怎么樣了解資訊的內容跟細節”，所以過去需要靠人看得懂的資訊，我們可以用機器去理解。

我先從一個很簡單的圖表來說明，這個是去年年底手機網絡跟行動網絡、移動網絡最主要的一些統計數字，我們可以看到第二個，基本上手機網絡占的76%，行政網絡占23%，行政網絡也大概只有PC網絡的三分之一，大多數人會用在手機做搜尋，所以數量大概是一致，那唯一不太一樣的地方就是前面廣告的部分，那PC廣告仍然占整個市場的99%，行政廣告大概只占1%，那大家知不知道這是為什么這個原因，理論上如果在流量的部分，還有搜尋的部分，手機廣告都已經占到三分之一左右的時候，為什么行政廣告還只占了1%，那這個問題其實很大，很多業界的產業領導者還有前輩們，大概有這個問題描述過，我們其實可以用一個很簡單的說法就是用戶體驗不對，比如說大家可能在平常使用手機的時候，可能會看一個新的網站，或者瀏覽新聞網頁的時候，就會看到一個很大的視窗把您的屏幕遮住，然后你就什么都看不到，然后必須這個關掉，才回重新看到要看的內容，或者說在瀏覽網頁的時候，不小心點擊到廣告的鏈接，那個鏈接因為很小，就不小心點到，所以就把那個廣告打開，又把整個熒幕遮住，那這就是用戶體驗不對，很多時候其實根本沒有想要看這個廣告的時候，這個廣告妨礙著你，手機廣告大家可以想像回到1993-1995年那個年代，PC廣告發生的情況，在PC上面那時候的廣告就是突然會跳出來，把你所有的視線遮住，讓你什么都看不到，而那樣的廣告在之后的兩三年就被淘汰，那手機廣告其實因為用戶體驗不到，其中最重要的一個，因為在手機投放廣告時候，并沒有了解受眾的背景是什么，每一個看手機的觀眾，它的背景是什么，對什么有興趣，他關注的是什么，他喜歡什么東西，那大家都不知道這些東西，當然有很多其他的原因，比如說，怎么樣去呈現廣告，怎么樣跟消費者、使用者在手機上互動，這些東西都不對，也沒有一個測量，真正測量廣告有效的方式是讓廣告主很清楚的知道，他投放廣告有沒有效果，因為這些東西都不對，所以造成用戶體驗不對，自然會造成手機網絡廣告現在的營收，還是只有PC廣告的百分之一。

我們來看一下這個圖，其中最重要的東西，這底下的這個部分，是最重要的東西，其實我想講的就是說，當你必須了解一個手機使用用戶的時候，如果你了解它的性能，就好象在冰山上的那一小塊，你大概只了解這樣子，如果你往下挖，有沒有挖出他的年齡、職業，或者是他關注什么，對什么有興趣，比如說他對英文、對手機有興趣，對電影或者音樂額外的東西有興趣，如果你知道，對他的了解越清楚，你越知道他在瀏覽手機的時候，你應該推波什么樣的內容給他，他對什么樣的行銷廣告感興趣。

更細一點，如果我們可以了解到，原來他想要找英文補習班，或者說他在手機上對IPAD有興趣，或者對什么樣的電影有興趣，想要學游泳還是怎么樣，或者他在關注周杰倫或者蔡依林的話，如果這些東西我們都知道的話，實際是上我們對于使用手機的用戶，我們就會非常了解他，可能這個時間點對什么有興趣，我們應該推波什么樣的廣告，我只是舉廣告做例子來介紹怎么樣讓資訊的解析度能夠更清楚，所以我們未來對每一個使用者會更了解的更透徹。

當每一個使用者我們都了解到，他額外的這些興趣在冰山以下的興趣，他的關注和興趣點的時候，我們就可以很容易的把一群群眾歸納到在一起，比如說想補習英文的群眾，喜歡晨泳的群眾，同時都是Ipad的愛好者，或者同時都是周杰倫的影迷類似這樣的東西，我們就可以做一個關聯性的連接，就可以做出更深入的推論，比如說同時是周杰倫的影迷可能會去愛看什么樣的電影，或者是聽什么樣蔡依林的歌曲，我們能夠做更多的精準行銷。

這是我們做的例子，我們現在舉的例子是我們用臺灣最大的，當然這個跟大陸很多大型的網站相比，還是很小，臺灣的PPT目前是臺灣最大的社群網站，我們經過語意引擎分析之后，我們可以把每一個使用者過去發表的言論整理起來，然后分文別論，去了解這個使用者喜好興趣關注點在哪里，那比如說這里，這些可能有隱私權的問題，所以我們都把這個地址隱藏起來，比如說這個使用者大概是這兩個，過去三個月活動的范圍包括了八卦、語音，他可能去過的地點包含了這些地點，他的興趣包含了八卦占了37%，手機占了32%，語音聊天版占了16%，這些東西我們就可以很清楚的把它分析出來，了解這個使用者的背景可能是什么樣子，那這也是另外的例子，基本上我們就是透過去分析每個PPT使用者在網絡上在PPT上面聊天所談的內容，或者他們詢問的問題所談的問題，我們就可以做出結論。

當然還有更細的東西，因為版面的關系我沒有列在這邊，比如說在八卦版里面關注的什么議題，關注了哪些人，關注了什么電影，關注的什么品牌，這些東西其實我們都有整理出來，所以這些都是類似的例子?，F在回頭稍微簡單的一下我們的核心技術，主要是利用這個例子做簡單的介紹，這是一篇文章，部落格的文章，網友在部落式上放了這篇文章，描述他去了一家餐廳，這家餐廳我們就可以用自動化的方式，把餐廳里面所有的具體的名稱找到，比如說上面找到了一個地址，是高雄的意大利餐廳，在漢神百貨的后方，討論到的食物包括白漿、蝴蝶面類似這樣的東西.

同時我們可以把一些重要的主題，我們可以把它找到，可以找到口味價格環境人氣服務的主題，我們用紅線把它畫出來，這些都是可以看到機器自動化的找到，找到之后就可以組成重要性的結構化資料出來，我們可以找到餐廳名、地點，主題里面可能包括口味、環境、服務、價格、人物、意見，可能會描述什么東西很好吃，那是正面的意見，可能會描述什么東西很貴，可能是負面的意見，我們就可以組成結構化的資料，所有的文章我們都可以用自動化的方式組成這樣結構化的資料，把它組成在資料庫里面，我們可以列出餐廳名稱，餐廳的電話、地址食物到底描述了哪些，口味、環境和價格、人氣、服務還有哪些主題，在哪里句子里面，是一個正面評論還是負面的評論，就可以很清楚的把這個東西找到，這個核心引擎不但可以運用在餐飲，也可以運用在各個方面，我們目前最成功的案例就是電子商務網站，整理了他們數十萬的商品，每天大概會有兩三百萬的商品經過我們的系統去處理里面的資料，每比資料我們大家可以看到，像這個是典型的Y公司，他們的賣場的形態大概是這個樣子，這里面所有的文字都是沒有結構化的，都不是存在的，都是存在網頁上面，透過我們的引擎，我們可以很容易的收取出它的品牌和商品的名稱以及它的顏色，和它的這些規劃，比如說材質、彈性、透光度，還有這些其他的相關，大概每一個商品會有20-30個，我們都可以通過自動化的方式整理出來。

這是一個服裝的范例，我們其實針對幾千種的商品，大概有一千多種主要的商品，大概有幾十萬種不同的商品，我們都能夠透過這樣的方式每天處理上億筆的資料，都能夠準確達到99%的準確度，目前Y公司新的透過這個技術做出來的資料庫已經開始正式上線，他們已經有一個新的搜尋服務，就是用我們的引擎做到的事情，那這里介紹一下，我們有一個網站叫做聚寶瓶，它是用來做展示餐廳美食，我們一樣是搜集臺灣前面十大部落格所有的餐廳美食的網頁，從里頭辨認每一個網頁到底在哪一家餐廳，把相同餐廳的部落格可以整理起來，相同餐廳部落格的餐廳的菜名，全部都可以抓到，把主題分成美味、價格、環境、人氣幾個主題去排列。

所以我們可以做早很簡單的統計數字，告訴大家說，像這一家餐廳有六千多個評論，在不同的主題上面百分比使用者對他的滿意度的百分比有多少，很容易就可以看出這家餐廳的特色是不是你喜歡的，那這只是一個簡單的介紹。

另外一個也有做保健食品的調查，我們監控臺灣幾個主要大的討論版的網站，把相關的，比如說保健食品有白蘭氏、閨閣十幾個主要的這些商品都整理出來，所有的流量大概一千六百萬人次的內容，去做一年以內的趨勢圖分析，我們可以看到不同的品牌在不同的時間點，被不同的人氣所關注的程度，每一個商品優缺點，比如說白蘭氏可以看到，用自動化自方式找出消費者最在乎的口味。