Graph Search:搜索颠覆者?

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在淡出Facebook很长时间后，Ryan又回来了。“graph search让我重新回到了Facebook，”这位《连线》杂志的作者称，他曾经一度考虑到隐私安全而淡出Facebook，“但如今，通过Graph Search，我找到了很多有趣的东西，它们来自我的朋友，甚至朋友的朋友们。”

1月16日，Facebook召开新闻会，宣布推出Graph Search（图形搜索）工具。扎克伯格在会上表示，现在在Facebook上取得信息的方式有三种：News Feed、Timeline和Graph Search。他说:“人们想要知道自己附近的世界正在发生什么事情，那就用News Feed。想要知道有关人的事情，则可以用Timeline。而现在新增的第三种方式是，可以通过搜索找到内容，这就是Graph Search。”

在Graph Search中输入“加州的朋友们经常去的餐馆”，Ryan就能找到很多朋友们喜欢的餐馆。同样，输入“纽约的朋友们喜欢的酒吧”，Ryan找到了几个从没注意过的鸡尾酒吧和夜总会。

Graph Search能为用户呈现与自己信息相匹配的个性化结果。它是Facebook对10亿名用户、2400亿张照片和1万亿次页面访问量作出的回应，这个工具旨在向用户提供有关人、照片、地方和兴趣等问题的答案。

进一步说，谷歌的搜索在未来将更趋于成为一种知识引擎，而Facebook则更关心帮助你快速找到你的好友喜欢什么。

独辟蹊径

Graph Search搜索的是人、地点和事物。搜索请求越复杂，结果越精准。

扎克伯格认为，Facebook有做出完全不同价值的搜索引擎的机会，可以具体而有针对性地去扒取Facebook上巨大的、结构化的数据库里的信息。“我的朋友谁在纽约？”“大家都在读什么书？”“附近有没有喜欢Wilco乐队的？”“哪家意大利餐馆人们真的喜欢？”Facebook的搜索产品希望能回答这些问题。

这个时候，搜索对象不是网页，而是现实对象的虚拟表示:人、地点和事物。对象间的联系主要由Facebook 上的“Likes”决定。当然，这项尝试也会面临巨大的技术挑战。尽管用户可以在搜索栏中输入任何感兴趣的内容，但Facebook有过万亿的数据信息，没有一种语言和算法能够支持这么大数量的索引和排序。

不过他对此仍表现出莫大的兴趣。2011年夏天，这个项目便开始起动。相比于Google等传统搜索引擎，Facebook希望独辟蹊径。为了处理复杂的搜索请求，Facebook在程序中加强了语义理解的功能。比如，输入“纽约”，程序会自动理解用户是想要找“纽约的朋友”、“朋友们去过的纽约餐厅”或者“纽约的朋友们喜欢的活动”。事实上，输入的搜索请求越复杂，结果也会越精准。例如输入“那些想念家乡的朋友们在旧金山都会去什么样的餐馆”，人们或许能够得到最省事最精准的答案。

但是，Graph Search依然有很多不足。在《连线》杂志看来，其中一个最大的问题在于Graph Search的发展会非常缓慢。扎克伯格也曾表示，最初版的Graph Search只能服务于Facebook上的少部分用户，因为实在有太多数据和信息需要Facebook后台的程序员们处理。而一旦这个搜索功能普及到所有英语用户之后，Facebook便不得不面对其他语言算法的壁垒。

即便如此，《纽约时报》在Graph Search后便阐述了搜索对Facebook的重大意义，“在网络广告行业中，搜索所占的收入比重最大，这也是谷歌的利润达到Facebook十倍的原因。也正因如此，只要略微向搜索领域挺进一些，便可为这家社交网络带来惊人的利润。”

虚拟照进现实

未来，Graph Search很可能会影响人们做决策的方式。

由于Graph Search的出现，“Likes”如今又成了Facebook的一个重要产品。当用户搜索朋友们喜欢的餐厅时，Graph Search会基于好友点击的“Likes”数值来返回搜索结果。显然，获得更多“Likes”的商户会获得更大的优势。Graph Search的出现，让之前存在多时的“Like”按钮开始释放出巨大价值，这种情况会导致广告商们对“Likes”的态度来个180度大转弯。

Facebook的发言人表示，目前Graph Search的搜索结果中还没有加入任何广告功能。但是广告商们都已经在垂涎欲滴了。媒体集团WPP旗下的GroupM Next公司CEO克里斯.克普兰（Chris Copeland）表示，他会向客户建议通过“Likes”积攒粉丝数。“已经能够预想到这样一种模式了：人们通过Facebook签到，再用Graph Search寻找餐厅和商户。这给了广告商精准定位他们的机会。”

不妨想象一下，在Facebook这个自成体系的庞大而封闭的帝国中，人们未来可以通过朋友的推荐去找餐厅、找工作，甚至决定购买哪种商品。一旦其背后的用户价值得到释放，将会深刻影响到人们获取信息和做决策的方式。未来，广告商们很可能会重新考虑广告投放的效率：我究竟是按照点击数或展示数来计算广告投放的成本，还是更精准地去影响用户身边的朋友来得更划算？推荐会不会在越来越多的场合代替信息的检索？

对于这个有趣的转变，我们不妨拭目以待。