通道商百度

最近和一位运营商上海地区的高管聊天,话头是移动互联网的背景下,运营商该怎么办。这位高管流露出了很浓重的“沦为通道商”的担忧——这个担忧路人皆知,也没什么奇怪的。但聊着聊着,我忽然发现,在互联网圈子里,其实有同样一家企业事实上存在着这样的担忧,这家企业就是百度。

百度的本质在于“导流量”,换句话说,就是一个用户与目标内容之间的通道。后台的技术当然很复杂,但前台界面相当简单。一个完全不懂技术的用户可能会神奇于百度找信息的能力,不过用户的迁移成本并不高。360在借助浏览器的力量迅速抢走了10%以上的流量,就是一个旁证。不过,百度依靠用户习惯这张牌,360要想更多,会比较艰难。但无论如何,3B大战能告诉我们一点:百度的根子在于导流量这根通道。当这个通道被撬动以后,百度就会面临非常难堪的境地。

诚然,百度和运营商的商业套路还是有差别的。运营商如果只是赚取话费、短信费和流量费的话,毛利率不高,想象空间也不大。因为三大运营商的用户增量已经非常有限,仅仅是三费上做文章,ARPU值也高不到哪里去(更有可能的是会下降)。但百度至少在桌面上没有这个担忧。百度的收入并不来自于用户,而来自于客户。它吸纳了60万广告客户。而在企业端,对互联网的依存度还不够高,还有更多的企业在未来可以成为百度的客户。照理来说,百度并没有什么好太大担心的。

移动互联网不同了。在移动互联网面前,百度面临着两个问题:1、移动端上用户打开一个浏览器输入百度来找信息的可能性有多大?反正肯定比桌面小,因为移动端里有上百万APP。其中大部分原生应用,和百度一点关系都没有;2、即便是用户打开了浏览器输入百度,桌面上的竞价排名机制广告,有多大可能性被点击?网速倒不是一个非常重要的变量,因为网速总会被提升。但屏幕大小却是很痛苦的障碍:没有理由可以想象出17寸的移动端。在几寸大小的屏幕上,点击广告,实在有点高看用户了。

百度的基本策略是:投资中间页公司。中间页是个很奇怪的名词,但一时也想不出更好的词来替代。百度巨资投入的去哪儿是一个典型的中间页公司:一种垂直类的搜索。用户需要外出旅游时,上携程艺龙的可能性,比上百度的可能性大很多。但一旦出现去哪儿这样的垂直搜索时,就有可能先上搜索再去具体网站了。

但中间页这个词的外延极广,因为连京东这样的网站也可以被视为“中间页”:具体供货商和用户之间的一层,于是传出过百度想投资京东的消息(李彦宏倒是个人投资了京东)。中间页策略或可以解释百度的投资有时候会让人看不懂:为什么投了那么多看上去毫无关联的公司?

举一个例子,爱奇艺。这是一个视频网站,百度理应成为视频网站的引流者,而不是自己去搞一个视频网站。这样做的后果是本来和诸家视频网站可以成为合作关系,但现在却成了竞争对手。但如果用中间页的逻辑来看:视频网站说到底就是影视剧之类的具体内容和收看者之间的中间页。以“投资中间页”的策略来看,似乎又说得通了。

但中间页的概念实在太广了,微博也可以视为中间页:用户发言的一个中间页公司,或者说用户和电商之间的社会化电商中间页。地图也可以视为中间页,诸多本地化商家所依托的平台。但百度将这两个“中间页”拱手让给了阿里。这个李彦宏在2011年创建的词儿,外延如此之广,怕是不能成为一个真正的概念。

百度意识到了作为流量批发的通道商,在移动互联网中会越来越困难;但它的解决方法可能有一些问题。还是流量批发,然后将这些流量批发到中间页中,再由中间页向具体的供货商批发。听上去很美,但中间页到底是什么,或者说,不是什么,百度怕是自己都回答不清楚。

百度还有一个问题和运营商类似:产品自己做有何不可。百度有相对更强的工程师文化,觉得做一个产品轻而易举。同样是工程师主导的运营商也是这样考虑的。然后这两家都还有一个共同的资源:百度有流量排名第一的网站,运营商有海量的用户,觉得要把一个产品做热配套资源上绰绰有余。不过,很可惜的是,无论是百度,还是运营商,做产品易推产品难,是完全一模一样的。

我给我这位运营商朋友的建议是:守着那么多的用户,你做点数据挖掘和分析不好么?不要着急去做一个什么入口型的产品,一来你不擅长,二来可以“团结一切可以团结的力量形成统一战线”。这话放到百度上也成立。我自始至终认为,百度的云计算平台是一个正确的方向,投资也更多意义上应该投资给数据团队而不是产品。通道商的优势在于海量数据,这些数据对于产品公司而言,都是有其极大的商业价值的。

最后我对我的运营商朋友说:小心,百度的毛病,和你们的毛病,是几乎雷同的。

—— IT经理世界 专栏 供稿 ——

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内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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