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Google全球副总裁兼大中华区总裁李开复演讲
http://tech.QQ.com  2007年09月25日10:01   腾讯科技    评论0

以下为Google全球副总裁兼大中华区总裁李开复演讲。

李开复:谢谢!今天很高兴有机会来谈一下Google对未来搜索的一些展望,许多人今天已经认为搜索是一个相当成熟的技术了,但是今天我想讲的其实搜索还有相当的发展空间,并且我想介绍一些今天我们已经推出的在全球的产品和我们的想法,我们认为将来的搜索会从今天的以信息为先,变成以人为先,就是以人为中心的发展方向。

搜索已经成为我们每天必用的工具,因为它能帮助我们从海量的信息找到我们需要的信息,我们获取了这样一个非常有用的工具。我认为将来搜索将进入一个以人为先的时代,以人为先有四个定义:整合搜索,将来的信息不仅是网页,而是多元的。移动搜索,搜索不仅在PC运行,还要在手机上运行。智能搜索、人性化搜索来满足人们的需求。而且搜索应该是针对个人的需求和喜好有一个个性化的不同的体验,这就是个性化的搜索。这四个题目是我今天想探讨的,这四个题目听起来都是非常的长远、非常的高科技,其实这四个产品已经开始融入Google今天的产品,所以我讲的不是科技的理论和大道理,而我会更多用实际的应用,让大家看到以人为先的时代已经来临。

首先我谈一下整合搜索。

整合搜索的概念是什么呢?在过去当你进入Google或者是任何一个搜索引擎,你下一个搜索词所搜索的东西是所有网页的索引,它会基于网页文字的匹配给你一个回答。但是慢慢我们发现了网页的文字搜索是不够的,因为有很多的信息,无论是广告的信息、或者是工作的信息、租房买房的信息,他们并不是存在于一个静态的网页文字中,而是在一个动态数据库中,所以形成了一个垂直搜索。当我要找餐馆时,我可以告诉他们,我要找清华大学的川菜馆,它可以给我们一个更精准的答案。因为它是基于数据库的搜索。但是垂直搜索有一个很大的问题,很多用户找合适的垂直搜索精力会花很多,到底哪家公司垂直搜索做得最好,如何记住,下次再回到这家公司。垂直搜索脱离了第一代搜索的优点。但是垂直搜索违背了这一点,但是它带来了相关性很高的搜索。Google希望在用户体验方面只有一个搜索框,在后台只有一个数据库,让你在一个搜索中只填入一个文字,就可以都整合起来。这是整合搜索,一个搜索框所有的多元结果都可以整合起来。你今天看到的结果已经不是网页的排序了,而是智能化的把一些数据库的信息捕捉出来,用非常好的方法呈现在用户的面前。如果你找的是朝阳区的卫生局,它的地址变化都会呈现在结果中,你不需要分辨哪个才是朝阳卫生局的官方网页。我们看一个更好的例子,把各种信息都聚合起来,比如你去搜国家大剧院,因为国家大剧院正在施工中。所以关注大剧院的人,有些是想看地址,有些是想看它的新闻,当然还有人想去它的官方网站,也有人想看它的图片,所以你看到的搜索结果已经是多彩多姿的,不仅是网页文字的排序,而是各种信息和数据库智能的排序。所以,整合搜索的动态排序就是根据今天我们能够猜测用户所需要的东西,做一个最好的排序。当大剧院刚出来的时候排序是这样,当有一天它已经非常成熟的时候,它的排序也会改变。

Google作为一个整合信息的公司,当然不会满足只是一种语言的整合,我们还希望做跨语言的整合。当你搜索信息的时候,我们希望能够在适当的时候到别的国家、别的语言、采取不同的信息。但是很多中国人不见得能够读懂日文、英文等等。我们适当需要把这些语言进行一个翻译,所以我们做的另外一个重要的工作就是跨语言的整合。如果你今天到迪斯尼买门票,你希望能够买到门票,但是你不知道英文,如果你知道中文的搜索词,它就会聪明的帮你翻译成中文。如果你搜索一个概念,比如说周杰伦。你在网上做一个整合搜索,里面会是他的新闻等等的信息,做一个适当的排序。但是有时候你并不想知道这些,你只是想知道他在全球什么地方做演唱会,这一结果会整合在一个地图上,所以我们现在用英文做一个搜索。如果你去搜索周杰伦的英文,你可以看到他在北京点击查看北京及更多城市天气预报、上海点击查看上海及更多城市天气预报等地做的演唱会,用地图的方式做了一个排序。如果你在后面的图象做一个周杰伦的搜索,你会看到时间排序的搜索。我们认为所有的信息不见得是用相关度做排序的,我们应该可以用时间来做排序,也可以用地图来做排序,这些都是整合搜索的一部分。

这几个概念就是我们希望做到的整合搜索,就是把多元的信息做很聪明的、相关度的排序,用时间地点来整合它,也可以跨语言整合它,这就是我们努力在推出的技术。

第二,移动搜索。

我们都知道,中国的移动用户超过了PC的用户,我们也知道在未来3G到来之后,移动也有很多的应用。很多人都说,移动会有很的困难,但是相对来说移动也有很多的好处。比如说未来,可以通过GPS的定位知道你人在什么地方,所以搜出来的信息也是智能化的。比如你搜麦当劳,它不会给你一个美国西雅图的麦当劳,而给你一个最近的麦当劳。我们在移动上面认为很重要的不只是搜索的移动能够找到铃声、图片,这是一些比较局域的信息,同样重要的是在手机上可以搜索每一个重要的网站。当然有些网页手机非常小,不是非常的清晰。比如你搜陈晓旭,你会发现新浪有一个网页非常好,但是这么大的网页不可能呈现在手机上。所以Google做了这样一个转移,你在阅读时,会发现它会自然的转成了(图)这样的一个适合手机的形式。

除此之外,我们还希望把整合搜索呈现在手机上。比如刚才的例子,你搜陈晓旭也可以呈现出多种多彩的信息在手机上,我们深深的相信,我们在手机上需要和在PC上一样多元的信息,给用户很好的体验。

最后谈到地域性,今天如果你到Google的手机上搜索奥特赖斯,如果你在北京搜,搜到的结果就是燕莎的购物中心,你在天津点击查看天津及更多城市天气预报搜时,就会发现是天津同来区找到这样一个结果。你在上海搜又会发现在上海的奥特赖斯的卖场,所以它会根据你不同的地域给你一个智能的判断。

第三,除了手机的搜索之外,我们希望在未来能够发展一个智能的搜索。智能搜索是非常的聪明,不是永远给你一个静态的的结果,不同的情况包括时间、地点和语言。当你搜索“地震”时,12月底你可以看到台海地震对广东的影响,当你一月份的时候,就会看到东京,第一次发生的地震和第二次发生的地震对海底光缆的影响。智能搜索也必须因为地点而改变。比如我们用“周杰伦英文名”做一个搜索,如果你在Google.cn做这样一个搜索,你可以看到获得的结果基本都是周杰伦的图片。但是如果你用“JAY”搜索,你可以看出,周杰伦在美国并不红,你可以看到的结果是一些体育明星、政客会比他的排名更高。所以我们可以看到,一个聪明的搜索引擎,不是静态的,你在中国Google、美国Google等等搜索出来的东西都不一样,它会根据你在什么国家、什么地点、时间做一个排序。 还有要根据语言来定,如果我们在中国搜“PNG”,你认为这是宝洁的代号,但是不对的,更多中国人对宝洁中文有兴趣。所以我们要做一个排序。我们要很聪明的判断用户可能对中文或者是对英文有兴趣,两者都要在一个网页中提出。比如你在美国搜China-mobile,你会发现,还是有一些美国的用户对中国移动有兴趣的。

除了这种聪明的排序之外还有一种智能,就是能否用语音和形象做一些搜索。我们在美国已经推出探索式的产品,但是在中国还没有推出。我可以给大家做一介绍。比如这个产品推出后,你在打电话时,不想打这么长的一段话,你想拨一个号码就显示“奥特赖斯购物中心”,我们用机器来判断语音识别,这个在中国还没有推出,但是在美国可以打这个华吗1-800—GOOG-411,这个电话可以根据你全球的定位,给你适合的答案。

除了语音之外,形象是否也可以搜索呢?我们在美国做了一个尝试,不同的商品都有条码。手机也有照相机,你拍摄了商品条码之后,它可以把条码传送到数据库中,在我们的产品中就可以做一个价格的比较。你在一个商场中看到一件衣服很想买,但是你不知道这个是否是最便宜的价钱,你就可以拍下这个价码,让Google告诉你这里是否是最便宜的,你就可以放心的购买这个商品了。

除了对大众的智能化之外,对个人的智能化是不一样的,我们能否充分的理解每个人的意义,提供最有意义的搜索结果呢?比如你搜索苹果,有些人可能是搜索苹果电脑,有些人是想搜索苹果这种水平。我们推出了Custorm Search,这样你就可以进行选择。另外,假设我们搜QQ,中国网民的最爱之一,在左边的(图),你就可以搜出这样的结果。如果你想买车时,你看到右面的网页,出来的结果都是奇瑞QQ,而不是腾讯QQ。当然我们怎么知道这个用户是要汽车,还是要即时通讯呢?我们怎么知道这个人是要苹果,还是要苹果电脑呢?这就像刚才万总所说的,我们要做数据挖掘,让大家知道每一类人的搜索习惯。比如说我刚搜索的联想,我再搜索苹果,可能就是苹果电脑了。我知道这个人是爱车的人,而且我知道他拥有一台QQ,这个时候我可能就会把奇瑞的结果排在腾讯的前面,但是更多其他的时候腾讯的结果应该是排在更前面。这是根据他们的习惯和所属的社区来做判断的。

第四,今天我们更多是人来找信息,但是以后很多的时候可能是信息找到你。这里我们可以看到一个例子,比如说有一个朋友寄了一封邮件给你,他提到昨天在北京参加了周杰伦的演唱会。然后问问你们在成都点击查看成都及更多城市天气预报的天气如何。但是在G-mail的后端,机器就会来读这封关键词,来匹配你的广告。所以阅读这封信的人就会知道,周杰伦的演唱会多好,但是只是在北京,没有在成都。这时候,匹配的关键词就会找到相关的广告,使这个在成都的人可能想去看这个演唱会。所以,这是最聪明的搜索,当你不需要搜索,信息就会找上门来。

这些都是我们所从事的工作,我们希望通过智能搜索、整合搜索、移动搜索、人性搜索带给用户更好的体验,Google这么做就是以用户为核心,其他一切接踵而至。谢谢大家!

[责任编辑:slimliu]

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