信息時代用戶鏈接內容的方式將再次產生深刻變化，而這一變化的驅動者，正是推薦引擎技術。
如果回到20世紀80年代，面對一台當時的電腦，你很可能會不知所措。原因很簡單，當時要訪問電腦內的內容——不管是軟件或者遊戲，你起碼必須掌握基本的Dos命令。換句話說，當時用戶與內容鏈接的方式，是輸入大量電腦「聽得懂」的命令，再讓電腦將其執行出來。
在鼠標和圖形化操作系統普及之後，20世紀90年代中後期，情況有了很大改觀，用戶鏈接內容的方式開始變得直觀，點擊、拖拽等各種「命令」的大量引入雖然並沒有提高效率，但它卻讓內容的獲取與編輯越來越簡單。
當互聯網剛剛興起時，這一切也沒什麼改變，因為雖然互聯網讓內容不僅限於本地的電腦，還延伸到了服務器上，可一來內容不多，二來網站有限，用戶記住幾個簡單的網站，加上瀏覽器與網頁的可視化操作，訪問內容輕鬆搞定。
真正的挑戰在於互聯網內容爆炸之後。從網站到Web 2.0時代用戶創造內容，整個傳統世界的內容被越來越多地用「螞蟻搬家」的方法遷移到了互聯網上，海量的內容讓用戶無所適從，這時候，一種新的用戶鏈接內容的方式體現出了越來越高的重要性，那就是搜索引擎。
搜索引擎是什麼？這個問題現在根本無需解釋，因為每個網民都知道。可值得一提的是，如果將整個時代從「用戶-工具-內容」這一視角切入，會發現搜索的意義主要是在於讓用戶用最低的成本（訪問搜索框並輸入關鍵字）來獲取他們所需要的內容。
當然，用戶還有許多其他鏈接內容的方式，比如廣告。雖然大多數廣告是垃圾，但如果碰到用戶碰巧感興趣，他們仍然會由此點擊到內容中去。還有目錄，即 俗稱的導航網站，包括像Hao123這樣的大眾導航站以及為數眾多的軟件導航站或影視資源導航站，它就像圖書館的索引頁一樣將主要的網站和內容呈現在用戶 面前。
可是，這一切並不是從用戶到內容這整個鏈條進化的終點，一個越來越重要的基礎技術正在逐漸成熟，它有可能讓現在的方式完全改變，那就是推薦引擎技術。
早已存在的big idea
很難定義什麼是「推薦」，正如同社交一樣，它是人類最早的本能之一，信息溝通中的必要組成環節。有些中老年婦女，最大的樂趣之一就是給看得過眼的單身漢「推薦」姑娘，而在商品購買中，幾乎每個人都有過被「推薦」而完成購買的例子。
國內一些知名時尚雜誌，經常被不感興趣的人指稱「滿版都是廣告」，但正是這些廣告，卻成為忠實讀者們最感興趣的內容；新浪博客上許多聲名鵲起的股票分析師，在為人們推薦股票的過程中不僅收穫了錢，也收穫了知名度。
可是在互聯網上，「推薦」卻從來沒有成為用戶鏈接內容的主流方式。為什麼？因為大部分的推薦都很不靠譜。有人曾半開玩笑說，「廣告就是做得不好的推薦」，這句話有一定道理。糟糕的推薦不僅無法達成鏈接，反而干擾了正常的內容消費，成為用戶避之唯恐不及的洪水猛獸。
好的推薦是什麼？是雪中送炭，天涼時的大棉襖。可道理雖然簡單，做起來卻不容易，其中最關鍵的一點是，任何一個互聯網產品，都還做不到完全地瞭解每一個人，並根據他們的興趣在不同時間、地點送上及時恰當的信息。
到了2011年，這一點似乎正在逐漸發生改變。推薦的力量，開始體現在一些細小的地方，但不久之後，它們可能就會匯成一股洪流。
在感恩節那天，微博上的電子商務圈流行著一條信息，前支付寶首席設計師白鴉出來創業，做了一個叫做「逛」的電子商務導航網站。實際上這個產品還沒真 正成型，只是做了分別應對三個主題的頁面，裡面精心擺放著主題相關的各種產品。它並沒有「鞋」、「女裝」這種死板的分類，而是以旅行、撞色等更明確的喜好 來做人群區隔。「現在網站連基本雛形都不算，只是讓運營的人有事兒干。」白鴉在電話中說。可它因為抓住了人內心的喜好（不感興趣的人自然不會看），所以不 管是信息或者人的關聯都更為有效，形成了小小的轟動效應。
正確的內容送達正確的人，以此為目標，可以有無數種到達的路徑，而「逛」的形式還只是第一步。更多的推薦元素，正體現在越來越多主流互聯網產品的細節中。
在2011年某個版本的PC版QQ中，騰訊就曾經做過這樣一種嘗試：當用戶聊天時，輸入的某些文本中會自動生成可點擊的鏈接，像「王力宏」這樣的詞，如果聊天者正好對王力宏感興趣，只需要點擊就會出現他的簡介、作品等。
更酷的功能則出現在必應搜索上。據微軟亞洲搜索技術中心總經理、必應搜索（Bing）負責人王永東博士介紹，當用戶輸入關鍵詞搜索，如果被判定為有 潛在的進一步行為，必應就會用簡單的鏈接幫助完成它。比如用戶如果輸入「舊金山 機票」，在搜索結果右側就會有很大的幾項按鍵，如「訂去舊金山的機票」，幫助用戶完成行動，這一功能被稱為「任務直達」。
2011年11月中旬，搜狗秘密研發半年的「探索引擎」產品開始內測，它能根據用戶目前的訪問行為與內容進行相關內容推薦。比如當你進行某個產品的購買時，其他網站相關產品的價格、用戶評價和優惠券等信息將會推送給你，幫助優化決策。
信息逆流
以上這些產品或功能並不是廣告，因為有效幫助用戶將成為它們最重要的判定標準。不管是在用戶互聯網行為鏈的前端（大量獲取信息），中端（比較信息並找到最有用的信息）或後端（進行最終決策），它都能產生作用。
如果說搜索引擎是降低了人們尋找信息的成本，則推薦引擎技術的出現，則讓人們「尋找」的行為都發生了改變。雖然現在還只是處於萌芽狀態，但未來它將 可能讓互聯網更懂人，並真正圍繞每一個人來構建內容。「推薦引擎只是在理解用戶後，將用戶需求明確了出來。」浪淘金CEO周傑說。
推薦引擎技術中最關鍵的一點無疑是有效性，如何讓內容推薦更加符合人們在當時情景下的需求，是它所必須一直去進行的功課。慶幸的是，提高有效性和準確率的方法已經找到了，接下來需要做的，只是等待它在積累中產生真正的威力。
為什麼推薦引擎能做到足夠理解用戶，並給他們有用的內容？
不管是在電子商務等垂直領域，還是在更加廣泛的綜合領域，推薦引擎的出現都需要幾個最基本的要素：內容庫，媒體庫，以及用戶在媒體中的行為庫。
百度主任架構師、百度推薦引擎負責人廖若雪說：「當用戶使用搜索引擎搜索時，瀏覽網頁時，在移動終端上提交他的位置時，有大量的行為動作。根據他們的搜索結果和瀏覽內容的上下文，用一定的算法匹配，就能做到給予他們對應的內容。」
這一點很容易理解。一個最直觀的例子是當你在必勝宅急送點完一次比薩之後，下次再用相同的電話訂，已經不需要說出自己的姓名和地址，因為這些信息都已經被記錄下來，並與你的電話相匹配。
根據用戶的行為提交，再規避掉他們的隱私數據，如果有海量的行為數據庫，就有可能將每個用戶的「肖像」描摹出來：他大概的職業、興趣，甚至結婚狀 態、是否有孩子，不同時間點的需求，所處位置等等。在此基礎上，當他查看某個城市信息時，你自然會懂得他要找的實際上是當地未來三天的天氣狀況以及公共交 通情況；當他搜索時使用兩個不同的城市作為關鍵詞，你自然也會知道，他其實就想要訂機票。
在這樣的過程中，「猜用戶要什麼」是必不可少的環節，很多時候一開始給予的內容只是標準配置。可是，「在算法的不斷匹配中，互動的過程超過一定數量級，它就將應對於各種場景，越來越精確，匹配度越來越高」，搜狗CEO王小川說。
可以看到在歷史上，從電腦剛剛誕生開始，直到搜索引擎產生，人到內容的過程實際上一直都是「上行」的，當人有了需求，利用各種工具不斷去接觸到他所 需要的內容，是從人到服務器的過程。可是推薦引擎的出現改變了這一切，它使得大量的內容向人的有效推送成為可能。隨著技術的進一步進步，算法的進一步完 善，以及數據庫的進一步豐富，最後推薦引擎將改變原本信息流動的狀態，用戶只需要少量的行為就能更方便得到內容，從服務器到人，過程從「上行」變成了「下 行」。
搜索引擎異化
最早將推薦引擎投入大規模使用的是亞馬遜，它採用了一種關聯推薦機制：當用戶購買了一本書之後，頁面上會出現這樣一個框：你可能對這幾本書也有興趣。當它達到一定準確性之後，不僅讓用戶買到了更多想要的書，也對提高銷量有直接效果。
與此類似的則是YouTube、優酷等視頻網站。你看完一個視頻，常常會看到一串相關視頻列表，在裡頭可能又有讓自己感興趣的視頻，會點擊接著看下去。視頻網站收穫了流量，你收穫了內容。
經常可以看見有人本來只想買一本書，結果買了十幾本的狀況；也經常有人在看完某個新生代歌星的MV之後，又一口氣在推薦的視頻中席捲了他所有的MV。
「在垂直領域，比如商品推薦或音樂推薦，因為它們提供的是垂直化的服務，場景很好設定，所以效果也容易產生。」廖若雪說，「可現在我們研究的已經遠 不止如此，常常會跨領域，比如在看文章的時候為用戶提供他需要的相關視頻。這需要更複雜的上下文情境和更個性化的分析，涉及到大量的語義分析、頁面分析和 數據收集。」
在某些互聯網行業，推薦引擎的威力已經產生，並將推動產品進一步提升。比如前文提到的搜狗「探索引擎」，改變的或許正是瀏覽器行業。瀏覽器是用戶網絡行為的起點，而有效的推薦由此不僅可能改變用戶獲取信息的習慣，甚至還有購物習慣乃至交友習慣。
還有搜索引擎以及其廣告系統。推薦引擎的逐漸引入，可能在2012年開始就將改變搜索結果頁的呈現形態以及大幅提升廣告系統有效性，讓這一關鍵節點更迅速、更人性。
或許人們真正希望的，是不再看到各種網頁上的彈出廣告，以及很多內容中遍佈的搜索引擎「牛皮癬」文字鏈。當用戶真正能鏈接到自己想要的商戶，這一切都會改變，雖然不是所有的「雜草」都能清除，但起碼在整個上網行為中能少些干擾，多點順暢。
據周傑介紹，浪淘金的推薦引擎正在讓企業廣告主到媒體的效率升高，ROI（投資回報率）已經達到了Google Adsense的兩倍。這是個好消息，因為只有無效的那部分，呈現在用戶面前才是真正的垃圾廣告。
推薦引擎的分析過程與搜索引擎有共通之處，所需要掌控的資源也是如此。它們都是利用涵蓋了大量指標的算法在數據記錄、匹配、提高有效性的過程中不斷優化。可推薦比搜索更難的地方是，它不僅是冷冰冰的算法，還需要涉及大量心理學和社會學知識，是「更具情感」的機器。
或者可以說，推薦引擎正是搜索引擎的一種異化。如果說當互聯網內容大爆炸之後，搜索引擎時代的來臨成就了幾家大公司，則在新的推薦引擎作為底層技術融入整個互聯網的時代，它將使得更多公司獲益，並由此改善乃至改變用戶訪問內容的行為方式。
「百度的推薦引擎技術以後會對其他公司開放，用授權或API接口的方式供他們使用嗎？」當《商業價值》雜誌問到這個問題時，廖若雪堅定地說：「會的。」
在之前20年的互聯網發展中，中國的技術進步一直落後美國許多年，可目前在推薦引擎技術上，有許多採訪中的專家都已表示，這次我們站在了下一個「改變世界」前夕的同一起跑線上。
在美國，推薦引擎技術不僅有大公司在研究，也有很多新銳的科技公司投入其中，並將技術以商業的方式分流出去，變成其他公司更強的力量。這一點在中國也會發生，推動引擎成為推動互聯網的底層力量，只是時間的問題。
王維肖｜攝影
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