参会嘉宾：引京聚点知识结构搜索创办人兼执行长张去非

2013年09月28日 01:33
来源：凤凰财经

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引京聚点知识结构搜索创办人兼执行长张去非

为增进两岸企业领袖的交流与合作机会，“2013年度华人经济领袖-台湾IT产业论坛”是由大陆主流媒体，凤凰网、21世纪经济报道、中央人民广播电台经济之声联合主办，由台湾陆商服务交流协会、交大天使投资俱乐部、国立台湾师范大学、财团法人台湾生命力文教基金会、冠舆法律事务所作为台湾当地主办方，共同策划打造的两岸IT产业交流平台。以下为2013年度华人经济领袖-台湾IT产业论坛”参会嘉宾引京聚点知识结构搜索创办人兼执行长张去非演讲实录：

各位贵宾大家好，今天很荣幸在这边跟大家分享，我们公司做的一些东西。我今天讲的主要的主题《精准行销技术》，这个题目其实很大，我只是借用精准行销来说明一下，我们其实做的是中间一小块，非常一小块的东西，叫做“怎么样了解资讯的内容跟细节”，所以过去需要靠人看得懂的资讯，我们可以用机器去理解。

我先从一个很简单的图表来说明，这个是去年年底手机网络跟行动网络、移动网络最主要的一些统计数字，我们可以看到第二个，基本上手机网络占的76%，行政网络占23%，行政网络也大概只有PC网络的三分之一，大多数人会用在手机做搜寻，所以数量大概是一致，那唯一不太一样的地方就是前面广告的部分，那PC广告仍然占整个市场的99%，行政广告大概只占1%，那大家知不知道这是为什么这个原因，理论上如果在流量的部分，还有搜寻的部分，手机广告都已经占到三分之一左右的时候，为什么行政广告还只占了1%，那这个问题其实很大，很多业界的产业领导者还有前辈们，大概有这个问题描述过，我们其实可以用一个很简单的说法就是用户体验不对，比如说大家可能在平常使用手机的时候，可能会看一个新的网站，或者浏览新闻网页的时候，就会看到一个很大的视窗把您的屏幕遮住，然后你就什么都看不到，然后必须这个关掉，才回重新看到要看的内容，或者说在浏览网页的时候，不小心点击到广告的链接，那个链接因为很小，就不小心点到，所以就把那个广告打开，又把整个荧幕遮住，那这就是用户体验不对，很多时候其实根本没有想要看这个广告的时候，这个广告妨碍着你，手机广告大家可以想像回到1993-1995年那个年代，PC广告发生的情况，在PC上面那时候的广告就是突然会跳出来，把你所有的视线遮住，让你什么都看不到，而那样的广告在之后的两三年就被淘汰，那手机广告其实因为用户体验不到，其中最重要的一个，因为在手机投放广告时候，并没有了解受众的背景是什么，每一个看手机的观众，它的背景是什么，对什么有兴趣，他关注的是什么，他喜欢什么东西，那大家都不知道这些东西，当然有很多其他的原因，比如说，怎么样去呈现广告，怎么样跟消费者、使用者在手机上互动，这些东西都不对，也没有一个测量，真正测量广告有效的方式是让广告主很清楚的知道，他投放广告有没有效果，因为这些东西都不对，所以造成用户体验不对，自然会造成手机网络广告现在的营收，还是只有PC广告的百分之一。

我们来看一下这个图，其中最重要的东西，这底下的这个部分，是最重要的东西，其实我想讲的就是说，当你必须了解一个手机使用用户的时候，如果你了解它的性能，就好象在冰山上的那一小块，你大概只了解这样子，如果你往下挖，有没有挖出他的年龄、职业，或者是他关注什么，对什么有兴趣，比如说他对英文、对手机有兴趣，对电影或者音乐额外的东西有兴趣，如果你知道，对他的了解越清楚，你越知道他在浏览手机的时候，你应该推波什么样的内容给他，他对什么样的行销广告感兴趣。

更细一点，如果我们可以了解到，原来他想要找英文补习班，或者说他在手机上对IPAD有兴趣，或者对什么样的电影有兴趣，想要学游泳还是怎么样，或者他在关注周杰伦或者蔡依林的话，如果这些东西我们都知道的话，实际是上我们对于使用手机的用户，我们就会非常了解他，可能这个时间点对什么有兴趣，我们应该推波什么样的广告，我只是举广告做例子来介绍怎么样让资讯的解析度能够更清楚，所以我们未来对每一个使用者会更了解的更透彻。

当每一个使用者我们都了解到，他额外的这些兴趣在冰山以下的兴趣，他的关注和兴趣点的时候，我们就可以很容易的把一群群众归纳到在一起，比如说想补习英文的群众，喜欢晨泳的群众，同时都是Ipad的爱好者，或者同时都是周杰伦的影迷类似这样的东西，我们就可以做一个关联性的连接，就可以做出更深入的推论，比如说同时是周杰伦的影迷可能会去爱看什么样的电影，或者是听什么样蔡依林的歌曲，我们能够做更多的精准行销。

这是我们做的例子，我们现在举的例子是我们用台湾最大的，当然这个跟大陆很多大型的网站相比，还是很小，台湾的PPT目前是台湾最大的社群网站，我们经过语意引擎分析之后，我们可以把每一个使用者过去发表的言论整理起来，然后分文别论，去了解这个使用者喜好兴趣关注点在哪里，那比如说这里，这些可能有隐私权的问题，所以我们都把这个地址隐藏起来，比如说这个使用者大概是这两个，过去三个月活动的范围包括了八卦、语音，他可能去过的地点包含了这些地点，他的兴趣包含了八卦占了37%，手机占了32%，语音聊天版占了16%，这些东西我们就可以很清楚的把它分析出来，了解这个使用者的背景可能是什么样子，那这也是另外的例子，基本上我们就是透过去分析每个PPT使用者在网络上在PPT上面聊天所谈的内容，或者他们询问的问题所谈的问题，我们就可以做出结论。

当然还有更细的东西，因为版面的关系我没有列在这边，比如说在八卦版里面关注的什么议题，关注了哪些人，关注了什么电影，关注的什么品牌，这些东西其实我们都有整理出来，所以这些都是类似的例子。现在回头稍微简单的一下我们的核心技术，主要是利用这个例子做简单的介绍，这是一篇文章，部落格的文章，网友在部落式上放了这篇文章，描述他去了一家餐厅，这家餐厅我们就可以用自动化的方式，把餐厅里面所有的具体的名称找到，比如说上面找到了一个地址，是高雄的意大利餐厅，在汉神百货的后方，讨论到的食物包括白浆、蝴蝶面类似这样的东西.

同时我们可以把一些重要的主题，我们可以把它找到，可以找到口味价格环境人气服务的主题，我们用红线把它画出来，这些都是可以看到机器自动化的找到，找到之后就可以组成重要性的结构化资料出来，我们可以找到餐厅名、地点，主题里面可能包括口味、环境、服务、价格、人物、意见，可能会描述什么东西很好吃，那是正面的意见，可能会描述什么东西很贵，可能是负面的意见，我们就可以组成结构化的资料，所有的文章我们都可以用自动化的方式组成这样结构化的资料，把它组成在资料库里面，我们可以列出餐厅名称，餐厅的电话、地址食物到底描述了哪些，口味、环境和价格、人气、服务还有哪些主题，在哪里句子里面，是一个正面评论还是负面的评论，就可以很清楚的把这个东西找到，这个核心引擎不但可以运用在餐饮，也可以运用在各个方面，我们目前最成功的案例就是电子商务网站，整理了他们数十万的商品，每天大概会有两三百万的商品经过我们的系统去处理里面的资料，每比资料我们大家可以看到，像这个是典型的Y公司，他们的卖场的形态大概是这个样子，这里面所有的文字都是没有结构化的，都不是存在的，都是存在网页上面，透过我们的引擎，我们可以很容易的收取出它的品牌和商品的名称以及它的颜色，和它的这些规划，比如说材质、弹性、透光度，还有这些其他的相关，大概每一个商品会有20-30个，我们都可以通过自动化的方式整理出来。

这是一个服装的范例，我们其实针对几千种的商品，大概有一千多种主要的商品，大概有几十万种不同的商品，我们都能够透过这样的方式每天处理上亿笔的资料，都能够准确达到99%的准确度，目前Y公司新的透过这个技术做出来的资料库已经开始正式上线，他们已经有一个新的搜寻服务，就是用我们的引擎做到的事情，那这里介绍一下，我们有一个网站叫做聚宝瓶，它是用来做展示餐厅美食，我们一样是搜集台湾前面十大部落格所有的餐厅美食的网页，从里头辨认每一个网页到底在哪一家餐厅，把相同餐厅的部落格可以整理起来，相同餐厅部落格的餐厅的菜名，全部都可以抓到，把主题分成美味、价格、环境、人气几个主题去排列。

所以我们可以做早很简单的统计数字，告诉大家说，像这一家餐厅有六千多个评论，在不同的主题上面百分比使用者对他的满意度的百分比有多少，很容易就可以看出这家餐厅的特色是不是你喜欢的，那这只是一个简单的介绍。

另外一个也有做保健食品的调查，我们监控台湾几个主要大的讨论版的网站，把相关的，比如说保健食品有白兰氏、闺阁十几个主要的这些商品都整理出来，所有的流量大概一千六百万人次的内容，去做一年以内的趋势图分析，我们可以看到不同的品牌在不同的时间点，被不同的人气所关注的程度，每一个商品优缺点，比如说白兰氏可以看到，用自动化自方式找出消费者最在乎的口味。