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学习百度“好榜样”,谷歌首页也要开始信息流化了

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学习百度“好榜样”,谷歌首页也要开始信息流化了

对于当下的谷歌来说,信息流这样一个能够吸引广告主的调整,没有任何理由不移植到桌面版上。

图片来源:界面新闻 匡达

文|三易生活

20余年以来,谷歌极简主义风格的主页一直都是其标志性的特色之一,每逢各式各样的节日或纪念日,其搜索框的变化也依然成为了互联网世界一道独特的风景线,借助这个简简单单的搜索框,一个无限广阔的互联网世界也展现在大家的眼前。然而,谷歌方面可能要开始学习大洋彼岸的百度,放弃极简风格的桌面版主页了。

目前,谷歌开始在印度市场测试新版首页,其中除了传统的搜索框外,还新增了来自不同媒体的内容,以及股票价格、体育赛事比分、天气等各式各样的信息,并且用户在PC上使用浏览器打开谷歌搜索也会看到同样的内容。从整体上来看,谷歌此次基本是将2018年为移动端设计的Google Discover内容聚合服务,移植到了桌面端作为新版的首页。

这一新版本谷歌首页展示的内容,来源于谷歌自动化系统认为符合用户兴趣的信息,可以使得用户无需查询就能及时知晓他们所喜好主题的最新动态。

事实上,谷歌这次也是跟随百度的步伐,开始针对首页进行了信息流化。而信息流其实是一个在五六年前国内互联网行业中极为火热的概念,从今日头条开始到各路资讯类平台,再到百度、微信,当时几乎所有与内容相关的互联网产品都将“信息流”作为了产品迭代的关键词。

为什么此次谷歌也搞起了“Copy From China”呢?毫无疑问,这是因为信息流是增强谷歌搜索对用户吸引力的一个有效工具。

信息流的优势在于更符合用户消费内容习惯,可以让用户用更低的时间成本里获取到更多的内容。在互联网时代,获取信息能力的重要性正在让位于筛选信息的能力,因此算法加持的信息流存在的意义,就是给用户呈现出他们认为对自身有效的信息,所起到的的是过滤器的作用。

“搜索+信息流”是下一代内容分发的趋势,这一点谷歌其实早有察觉。早在2005年,谷歌就曾提供过名为iGoogle的新闻首页,但该功能局限于门户网站的窠臼,而非为用户提供个性化的内容呈现,最终导致其在2013年被关闭。而信息流最大的优势,则是解决了一个此前从未出现过的问题,即“信息过载”。

所谓信息过载,是指当一个人面临大量信息时,会产生理解和决策的困难。如果把人比作一台电脑,那么这个情况就很好理解了,当输入这个系统的信息量超过处理能力时,发生死机的情况就变得很正常了。在当下这个信息的大爆炸时代,虽然海量的信息会一股脑地涌现到用户眼前,但人的认知能力毕竟有限,以至于出现了用户在面对谷歌搜索时,却无法给出关键词的窘境。

提起信息流,自然也就离不开算法。信息流其实还有另外一个名字是“Feed流”,Feed就是喂养的意思,也就是用户想要看到什么的内容、平台就投喂什么内容,这就要依靠大数据以及相应的推荐算法实现。其中,算法会基于用户的个人兴趣、社交关系、地理位置等数据,勾勒出一幅用户画像,进而推荐与用户偏好高度匹配的个性化内容,将用户可能感兴趣的内容直接送到用户“嘴边”,并吸引用户最大限度的沉迷其中。

简单来说,信息流和推荐算法的适配度极高,也有利于广告的精准投放。以搜索引擎为基石的谷歌,虽然在过去二十年里建立起了一个庞大的广告帝国,但也让更高效的卖广告成为了谷歌的核心业务,但现在单纯的弹窗、插屏、Banner和富媒体广告,都已经逐步被消费者厌烦。与正常信息混杂在一起的信息流广告不仅能能用户在不知不觉之中完成对广告的浏览,同时也能有效降低用户的反感情绪,这一点已经被广大中国互联网厂商验证。

但在海外市场上,Google Discover也同样早已与广告相结合,即谷歌的Discovery Ad。后者是专注移动端、和可视化广告,直接出现在信息流中,甚至被谷歌官方称为最接近Facebook广告的广告形式。然而不同于Facebook或TikTok基于兴趣的内容推荐,谷歌的Google Discover是更像“意图推荐”,是通过对用户过去的搜索、参与行为以,及位置历史信息的预测来展示相关内容。

尽管两者之间在用户端造成影响是细微的,但在广告投放领域的区别就相当明显。其中,基于兴趣推荐的广告是以用户感兴趣的内容为原点、再一股脑地推销相关的商品,而意图推荐则在此基础上更进一步,会结合用户的搜索行为二次判断用户的偏好。

比如用户在TikTok上看了一篇显卡相关文的内容章,TikTok就会推送ROG、微星、影驰、索泰等所有显卡厂商的广告。而且不止是显卡,谷歌方面还会回溯用户的搜索记录,假如用户搜索了“2000元以内有性价比的显卡”,谷歌则会推送铭瑄的广告、绝不会推送ROG的广告。所以对于想要让自己的每一分广告预算都能有效的广告商而言,显然谷歌的Discovery Ads很有吸引力。

显而易见,对于当下的谷歌来说,这样一个能够吸引广告主的调整,没有任何理由不移植到桌面版上。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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对于当下的谷歌来说,信息流这样一个能够吸引广告主的调整,没有任何理由不移植到桌面版上。

图片来源:界面新闻 匡达

文|三易生活

20余年以来,谷歌极简主义风格的主页一直都是其标志性的特色之一,每逢各式各样的节日或纪念日,其搜索框的变化也依然成为了互联网世界一道独特的风景线,借助这个简简单单的搜索框,一个无限广阔的互联网世界也展现在大家的眼前。然而,谷歌方面可能要开始学习大洋彼岸的百度,放弃极简风格的桌面版主页了。

目前,谷歌开始在印度市场测试新版首页,其中除了传统的搜索框外,还新增了来自不同媒体的内容,以及股票价格、体育赛事比分、天气等各式各样的信息,并且用户在PC上使用浏览器打开谷歌搜索也会看到同样的内容。从整体上来看,谷歌此次基本是将2018年为移动端设计的Google Discover内容聚合服务,移植到了桌面端作为新版的首页。

这一新版本谷歌首页展示的内容,来源于谷歌自动化系统认为符合用户兴趣的信息,可以使得用户无需查询就能及时知晓他们所喜好主题的最新动态。

事实上,谷歌这次也是跟随百度的步伐,开始针对首页进行了信息流化。而信息流其实是一个在五六年前国内互联网行业中极为火热的概念,从今日头条开始到各路资讯类平台,再到百度、微信,当时几乎所有与内容相关的互联网产品都将“信息流”作为了产品迭代的关键词。

为什么此次谷歌也搞起了“Copy From China”呢?毫无疑问,这是因为信息流是增强谷歌搜索对用户吸引力的一个有效工具。

信息流的优势在于更符合用户消费内容习惯,可以让用户用更低的时间成本里获取到更多的内容。在互联网时代,获取信息能力的重要性正在让位于筛选信息的能力,因此算法加持的信息流存在的意义,就是给用户呈现出他们认为对自身有效的信息,所起到的的是过滤器的作用。

“搜索+信息流”是下一代内容分发的趋势,这一点谷歌其实早有察觉。早在2005年,谷歌就曾提供过名为iGoogle的新闻首页,但该功能局限于门户网站的窠臼,而非为用户提供个性化的内容呈现,最终导致其在2013年被关闭。而信息流最大的优势,则是解决了一个此前从未出现过的问题,即“信息过载”。

所谓信息过载,是指当一个人面临大量信息时,会产生理解和决策的困难。如果把人比作一台电脑,那么这个情况就很好理解了,当输入这个系统的信息量超过处理能力时,发生死机的情况就变得很正常了。在当下这个信息的大爆炸时代,虽然海量的信息会一股脑地涌现到用户眼前,但人的认知能力毕竟有限,以至于出现了用户在面对谷歌搜索时,却无法给出关键词的窘境。

提起信息流,自然也就离不开算法。信息流其实还有另外一个名字是“Feed流”,Feed就是喂养的意思,也就是用户想要看到什么的内容、平台就投喂什么内容,这就要依靠大数据以及相应的推荐算法实现。其中,算法会基于用户的个人兴趣、社交关系、地理位置等数据,勾勒出一幅用户画像,进而推荐与用户偏好高度匹配的个性化内容,将用户可能感兴趣的内容直接送到用户“嘴边”,并吸引用户最大限度的沉迷其中。

简单来说,信息流和推荐算法的适配度极高,也有利于广告的精准投放。以搜索引擎为基石的谷歌,虽然在过去二十年里建立起了一个庞大的广告帝国,但也让更高效的卖广告成为了谷歌的核心业务,但现在单纯的弹窗、插屏、Banner和富媒体广告,都已经逐步被消费者厌烦。与正常信息混杂在一起的信息流广告不仅能能用户在不知不觉之中完成对广告的浏览,同时也能有效降低用户的反感情绪,这一点已经被广大中国互联网厂商验证。

但在海外市场上,Google Discover也同样早已与广告相结合,即谷歌的Discovery Ad。后者是专注移动端、和可视化广告,直接出现在信息流中,甚至被谷歌官方称为最接近Facebook广告的广告形式。然而不同于Facebook或TikTok基于兴趣的内容推荐,谷歌的Google Discover是更像“意图推荐”,是通过对用户过去的搜索、参与行为以,及位置历史信息的预测来展示相关内容。

尽管两者之间在用户端造成影响是细微的,但在广告投放领域的区别就相当明显。其中,基于兴趣推荐的广告是以用户感兴趣的内容为原点、再一股脑地推销相关的商品,而意图推荐则在此基础上更进一步,会结合用户的搜索行为二次判断用户的偏好。

比如用户在TikTok上看了一篇显卡相关文的内容章,TikTok就会推送ROG、微星、影驰、索泰等所有显卡厂商的广告。而且不止是显卡,谷歌方面还会回溯用户的搜索记录,假如用户搜索了“2000元以内有性价比的显卡”,谷歌则会推送铭瑄的广告、绝不会推送ROG的广告。所以对于想要让自己的每一分广告预算都能有效的广告商而言,显然谷歌的Discovery Ads很有吸引力。

显而易见,对于当下的谷歌来说,这样一个能够吸引广告主的调整,没有任何理由不移植到桌面版上。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。