搜索引擎正在發生一場靜悄悄的變革，在平靜的搜索結果頁背後，巨大的浪潮在洶湧澎湃。
關於作者 虎嗅網
搜索引擎正在發生一場靜悄悄的變革，在平靜的搜索結果頁背後，巨大的浪潮在洶湧澎湃。
上一次革命是 Pagerank 的誕生（《TO》編按：Pagerank 是 Google 對網頁重要程度的評估，當數值提高，你的網頁在 Google搜索中的頁面排名也會提升），它使得 Google 替代 Yahoo 成為搜索巨頭，這次輪到了 Facebook 和 Twitter。
以 Web Graph 為基礎的搜尋引擎，將被 Social Graph 概念顛覆
在 2012 年底前後，Facebook、Twitter 和中國的云云先後推出了基於社交數據的搜索引擎（基於新浪、騰訊等四大微博的數據源）；儘管有些巧合，但其背後隱藏的邏輯不可低估：
以 Pagerank（web graph）為基石的傳統搜索引擎，遇到了整合了 Social Graph 社交搜索的強大挑戰。
為什麼說這是個強大的挑戰，Social Graph（社交圖譜或社會化搜索）將以什麼方式顛覆傳統搜索呢？
當大量有價值資訊出現在社群網站上，社群化搜尋就出現了
任何搜索的基礎，都是豐富的、海量的信息；所以，只有當世界上的 web 網頁足夠多的時候，Google 的存在才有意義。1998 年時，網上的網站只有那麼幾個，掰著手指就可以數出來，這種信息匱乏的情況下，當然用不著多強大的搜索。
隨著網頁信息的增加，在網上尋找信息的網民分化成了兩個部分：一部分網民的需求，hao123 就可以滿足，而更大量、更多網民的信息檢索需求，列表式的網址導航無法滿足，從而誕生了 Google 和百度。
可以說，有價值的信息在哪裡，搜索的價值就在哪裡。當移動互聯網上產生的信息足夠多、足夠有價值的時候，移動搜索就順理成章地出現。
而，當大量有價值的信息出現在微博、Twitter 上時，微博搜索出現了，社會化搜索的曙光也出現了。
我們可以做個對比：
1. 中國互聯網上有網站 268 萬個，主流搜索引擎索引的中文網頁數量為 1000 億
2. 現在有 3、4000 萬微博用戶活躍，每天生產出 2、3 億條微博信息，微博上一年產生的數據量，幾乎等於中文互聯網有史以來產生的所有數據。
如此海量的信息，產生的價值無可估量。
由於微博是每個人都可以自由產生信息，比傳統網站經過編輯的信息產生效率高出一兩個數量級，而且微博實名認證，每天有幾十萬個實名認證的企業、行業精英來產生內容，在很多方面比傳統的互聯網新聞要可靠、值得信任。
比如，同樣一條醫療信息，你是相信百度搜索出來的網頁，還是相信協和醫院醫生的微博？
Social Graph 為基礎的社群搜索，是加入「人」之後的搜索，結果會更加精準
社交數據愈來愈體現出來在搜索上的價值，無論是 Google 這樣的傳統搜索引擎，還是 Facebook、Twitter 這樣的社交信息擁有者，都異曲同工的地瞄準了社交搜索這個全新的領域。
在中國，以云云為代表的社交搜索也順勢而起，借助社交因素來優化搜索，為用戶提供更準確的搜索結果。
但，從技術角度來講，Facebook、Twitter 跟云云的努力方向並不一致。
例如，搜索「北京最好吃的爆肚」，Facebook 是先挑選你在 Facebook 上的朋友，再從他們發表的信息裡搜索「爆肚」，而云云則是在需要你先登錄，綁定微博後獲知你的微博關係，再把你的微博好友「動」過的包含「爆肚」的網頁挑出來；這個「動」，意味著好友對網頁進行了讚、轉發等動作。
理想狀態下，兩者都可以檢索到想要的結果，只不過體現在搜索結果頁上，一個是 Facebook 的一條內容，一個是普通的中文網頁，（Facebook 的搜索原理，僅是依據媒體報導推測，未看到產品呈現）。
傳統搜索是分析網頁之間的關係，Facebook 搜索是分析人與人之間的關係，是一種進步和趨勢；加入「人」之後的搜索會更加精準、更個性化，也更有效。
Web 和 People 的互動，將提升搜索的價值
Facebook 的搜索理論上很有用，因為人跟人之間的關係（link）有價值；在搜索結果中，存在著大量並非絕對標準、僅對少部分人有意義的搜索結果。
比如，「小明愛吃的麵包」，只對小明這個人周圍的圈子，包括小明的爸爸、小明的媽媽、小明的朋友有意義，別人對他愛吃什麼麵包沒興趣。而小明的媽媽搜「好吃的麵包」，實際上可能是為了找「小明愛吃什麼麵包」，這從目前的搜索引擎中，99% 是找不到好結果的。
整合了社交數據之後，搜索結果的有效性就會大幅提升。以上述例子來說，因為小明的媽媽在新浪微博上關注了小明，當她搜「好吃的麵包」時，小明轉發過的麵包網頁就會排在搜索結果前列，這樣就有了一個很棒的搜索結果。
另外，單純的搜索社交數據也是不夠的。就像 Facebook 一樣，只能搜索社交網絡上的信息顯得有些單薄，因為現在傳統的互聯網上也沉澱了大量有價值的內容，無論是 Wiki、問答，還是傳統的論壇和社區，都有不少有用的數據，但都必須是網頁和人的關係整合在一起，才是社會化搜索的發展方向。
「關鍵字搜索」可能會被「語義搜索」打敗
在現有的搜索里，「小明愛吃的麵包」和「小明麵包」是兩種搜索方式；前面的語義搜索對用戶更加友好，但使得搜索引擎對自然語言的處理要求更高，後一種關鍵詞搜索是現在常用的方式，比如 Google 和百度搜索，大家還是更習慣於挑幾個詞來查詢。
只不過，關鍵詞搜索處理起來雖簡單，但搜索結果可能需要用戶進一步的篩選，給普通用戶的搜索帶來困擾。
從目前報導的信息來看，Facebook 的 Social Graph 和蘋果的 Siri 類似，都是用自然語言的語義搜索；如果這種搜索習慣在普通用戶中逐漸培養起來的話，可能給 Google 和百度這樣的傳統引擎帶來麻煩，比如在 Google 上搜「我今天下午到哪兒去喝茶會遇到漂亮姑娘」，你猜 Google 會給一個什麼結果？
（原文作者：simaziyu，原文連結）
