搜索+信息流之争的本质:流量巨头们的生态效率法则
编者按:本文来自微信公众号“互联网江湖”(ID:VIPIT1),作者:刘志刚,36氪经授权发布。
詹姆斯·格雷克在《信息简史》中说,“应对信息过剩的策略多种多样,但归根结底,本质上可归为两类:要么是过滤,要么是搜索。当信息变得廉价时,注意力就变得昂贵了。”
这个年头最贵的不是黄金,也不是石油,而是你的注意力。
根据Morketing盘点了2019年全年的互联网企业广告营销收入数据统计显示,2019年百度广告营收为781亿元,腾讯广告营收为683.77亿元,字节跳动广告营收达到1500亿元。
与此营收排名极其相似的另一个事实是,在各自信息流产业务方面,字节跳动做信息流最早,百度次之,腾讯最后。扎克伯格也许没有想到,当Facebook在互联网营销中首次提出信息流概念数年之后,在遥远的东方,一家广告营收为1500亿的公司就此诞生。
事实上,以算法为核心的信息流产品时至今日,已经逐渐“本土化”,随着百度APP月活的增长,人们再次聚焦搜索技术的价值,于是,搜索+信息流成为另一条火热且诱人的赛道。
信息流+搜索赛道:字节的进击,腾讯的隐忍
2月28日,字节跳动推出“头条搜索”App,Slogan为“头一条就是你想搜的”,并相继与各大安卓应用商店上线。张一鸣曾在去年公开表示:“如果没有搜索场景的拓展和优质内容,今日头条的增长空间可能只剩4000万DAU。”
“做搜索并非竞争驱动,而是基于产品使命和用户需求。”朱文佳表示,头条是一个信息分发平台,搜索是信息分发的一种基础形式。用户在头条上看到一个内容,经常会想要了解更多相关信息。即,通过搜索用户能够更精准地找到自己想要的信息。
头条搜索的正式亮相,意味信息流+搜索的竞争进入到新的阶段,百度腾讯都早已虎视眈眈,一场新的“搜索+信息流”之争即将再度上演。
2019年11月,腾讯宣布将旗下信息流内容服务整合升级为全新品牌“腾讯看点”。用户可以在微信、腾讯QQ、QQ浏览器三个平台内通过腾讯看点来浏览文章、图片、小视频、短视频、直播等内容。
腾讯整合信息流内容,字节推出搜索服务,而百度却已经正在搜索+信息流的赛道上奔跑已久。
今年1月8日,QuestMobile发布《2019中国移动互联网八大关键词》中显示,移动互联网用户同比增长连续达到历史最低,与此同时,依靠搜索+信息流百度APP实现了存量中的难得增量。
QuestMobile的数据显示,百度移动端信移动端渗透率88.4%,是行业内最大的信息流应用。而来自百度Q2财报的数据则显示,今年二季度,百度信息流用户使用时长同比增长33%。
因此,一个显而易见的事实是,搜索+信息流的双核体系是一种在存量市场中挖掘流量增量的有效方式,这也是腾讯要整合旗下信息流内容服务的原因所在。
以微信、腾讯QQ、QQ浏览器为平台,通过升级后的信息流品牌“腾讯看点”,腾讯将原本独立的三个产品团队化整合归一,首先要做的就是在技术引擎和内容分发机制上实现技术上统一,同时,在业务端,以腾讯看点为主打品牌,将原本分散广告业务加以整合,以形成完整的信息流能力。
而搜索对于腾讯来讲,产品内部需求始终大于外部检索需求,因此,微信搜索可能将继续延续平台内部定位。搜索对于腾讯来讲外有搜狗搜索做支撑,内部依托社交平台满足用户特定需求已经足以。
从上线信息流产品的时间节点上来看,2012年8月份今日头条上线,2016年10月百度发布搜索信息流产品,直到去年11月腾讯才推出“腾讯看点”。
在对待信息流的态度上,腾讯延续一贯的对于产品的谨慎,这种谨慎也体现在去年的公众号改动上,从订阅模式到“订阅+信息流”的转变对于整个微信内容生态的影响是持久和长远的。
其实,微信作为体量如此之大,用户覆盖如此之广的超级产品,任何的变动都必须是小心翼翼的,但如何让现有的内容生态体系更好地为信息流、为社群服务一定是腾讯目前重点考虑的问题。
对于腾讯来说,QQ、微信作为社交大本营,其实也有很多可打的内容牌,正如当年一场红包雨就占据了移动支付的半壁江山,社交作为微信的底牌,不到关键时刻微信是不会轻易动用的。
信息流“三分天下”是表,流量生态效率是里
头条做搜索能撼动百度吗?恐怕很难,但搜索对于头条来说又不得不做,现有的流量产品矩阵下,头条需要一个搜索工具去对现有内容体系进行整合,同时以“搜索+信息流”挖掘的新的变现机会。
一个显而易见但又容易被忽略的事实是,头条做搜索初期可以不考虑变现,但在终归需要走上变现之路。
存量时代的流量之争,实质上是流量生态效率之争。搜索+信息流双核流量分发或许不完美,但却是当下各家提高流量生态效率的必然选择。
在互联网江湖团队(VIPIT1)看来,做搜索实际是对现有流量的体系化整合打通流量广域覆盖,而做信息流则是强化流量协协同,让内部的流量动起来,从而产生更多的变现价值。
我们尝试用E=C1·C2·T的流量生态效率模型来分析其中的逻辑,即:
流量生态效率=流量广域覆盖(Coverage rate)×流量协同(Coordination)×流量转化效率(transform)
比如说,百度知道问答与知乎之间的流量联动,知乎作为一个专业化的社区平台,无论内容深度还是专业程度,都要好于知道问答,但受众相对较为狭窄,而百度知道问答虽然深度、专业度不足,但胜在受众广泛。再往上则有百度学术,满足更垂直、专业的社区交流需求。
两者之间的联动,则是扬长避短,实现了生态流量的最大化效率。
再比如,腾讯以搜索完成旗下内容平台的整合后得以形成完整的流量体系整合,在以为微信(社交)为框架的前提下,打通小程序内部信息到公众号再到微视短视频的流量流动性,从而形成新的流量协同机制,提高整体的流量生态效率。
这也是为什么一直以来,微信都想把搜索深入到小程序内部,以获取更广域的流量抓取和整合的能力。
因此,百度、腾讯、字节以搜索+信息流名为分割各自流量疆域,实则都是在不断提升自身流量生态效率,即一个流量生态中不见得每个部分都有很强的变现能力,更需要达成一种整体流量效率。
这有点类似于亚马逊、阿里、美团等企业的“生态效率”,事实上如亚马逊、阿里、美团,并不是所有业务都盈利,但这些盈利与亏损业务综合起来,整体上达到生态生产效率的提升。
深究其源,在于互联网本质使然,互联网经济活动的主体是生产者、消费者和第三方渠道,而互联网技术本是实际上起到的是渠道的承接作用,因此作为本质上的第三方,互联网的商业本质就是增值服务。
所以,这个第三方渠道的效率越高,其价值自然就越大。信息流之所成为各家趋之若鹜的“香饽饽”本质原因就在于这项技术有效提升了流量协同(Coordination)和流量转化效率(transform),从而提升了整体流量生效率。
在变现方面,信息流的变现优势已经不必赘述,信息流成为百度的“现金牛”业务也已经证明了这一点。
在提供强力变现能力的同时,信息流对于流量生态效率的负面作用其实也显现,一方面是算法驱动下信息茧房可能存在的增量信息分发瓶颈,另一方面,以大数据分析为基础的推荐精准度也亟需提升。
举个栗子,最近互联网江湖编辑Evin在某平台购买了一双球鞋,但仍然收到各个平台的改款球鞋的信息流广告推送。这个老生常谈的“事后诸葛亮”问题,其实不仅仅是“信息茧房”问题,而是由数据壁垒产生的不同平台间的信息不对称所引发。
因此,信息流不仅仅需要依靠算法端优化获得精准度提升,同时也需要达成一种数据端的“用户态势感知”以提升信息流对于整体流量生态效率的正向作用。
信息流进化的下个阶段:技术的“社会化”
信息流是解决信息过剩中流量获取问题的一种方式,当人们发现算法过滤的信息不够精准,或者算法过滤信息过之后,搜索的价值便再次显现出来。
实际上,无论搜索还是信息流,都是一种满足人们信息获取需求的方式,不同之处在于搜索对应确定的信息或服务需求,信息流则是基于算法猜测的一种“信息找人”的主动式供给。而搜索+信息流则是对两种不同需求的满足。
搜索+信息流的核心价值其实很简单,就是能为用户提供方便准确高效的主动+被动式信息获取。而这种简单的核心价值,却能够实实在在增加APP用户的留存和转化。这也是为什么,百度APP在采用搜索+信息流双核机制后,仍能实现存量中的增量。
实际上,相比腾讯,字节对于这种“双核增长”的需求更加迫切,这是因为,腾讯信息流广告业务中微信的社交链接起到至关重要的作用,因而,相比其他类型的流量,带有社交属性就意味着一层天然壁垒。
而对于字节来说,抖音虽然流量很猛,但并非不可替代,本身并不具备强烈的稀缺性。另外,对于字节来说,直播带货的崛起可能是一个增量,但也有可能是一个变数:其他平台直播带货的兴起,可能抢走一部分原本属于抖音的流量。
现代战争中,最好的防御就是进攻。而搜索+信息流对字节来说更像是一个“防御性进攻”,即通过搜索+信息流对于流量生态效率的提升,以弥补因直播带货兴起可能会造成的流量流失。
《论工业社会及其未来》中曾提到,心理学家使用“社会化”这个术语表示训练儿童使之按照社会的要求去思考和行动的过程。“一个得到良好社会化的人相信并服从他所属社会的道德准则,并且很适应作为社会正常运作一部分的身份。”
对于互联网行业而言,一个经过充分“社会化”的互联网技术能够适应所在社会的基本准则,并能够对于正常运作的商业形态有促进和提升作用。
搜索技术本身是一个已经充分“社会化”的互联网技术,但以算法为核心的信息流则需要更多的“社会化”,以满足现有商业、社会准则下对于技术本身的要求。
互联网江湖团队(VIPIT1)认为,无论是腾讯做信息流还是字节做搜索,本质是都是一个技术“社会化”的过程:无论是人找信息还是信息找人,都是用技术的方式,挖掘现有流量生态的价值,以达到企业本身商业效率的优化。
搜索+信息流,实际上是当下信息流未能完全“社会化”的临时解决方案,对于以算法驱动的信息流来说,未来总有一天会有一种洞悉互联网世界的超级算法,去补缺信息流“社会化”的缺憾。
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