微软需要Twitter来对抗Google

博客分析了微软在搜索引擎领域的挑战及为何需要通过收购Twitter来抗衡谷歌。微软在Web搜索方面难以超越谷歌,而Twitter作为即时搜索领域的领先者,其收购对于微软来说是一个重要的战略机遇。

  最近小道消息疯传Google要收购Twitter ,闹得IT界沸沸扬扬。昨天TopLanguage论坛 上也有同学讨论此话题(请看“这里 ”),我也在里面掺和了一下,发表几点随想。今天想想不过瘾,就把昨天发的评论再继续发散一下。<!-- program-think-->
  自从接触了Twitter之后,就一直很看好它的运作模式和它的人气。前两个月刚开博的时候就八卦了一下Twitter对于传统媒体的威胁(请看“这里 ”)。其实Twitter的崛起不光威胁到传媒,还严重威胁到Google。关于这点,已经有国外知名的Blogger详加分析(请看“这里 ”和“这里 ”),咱今天就不拾人牙慧了。今天咱们来聊一下:为啥微软需要Twitter?
   地球人都知道:Web搜索是具有战略意义的制高点,直接控制着互联网信息的入口。所以微软老早就嫉妒Google在搜索方面的地位,一直很想要取而代之。据传闻,微软的四大研究院中,有不少精英人才在悉心钻研Web搜索的关键技术。微软CEO巴尔默也屡次信誓旦旦地宣称,要在Web搜索上超越Google。可是N年的光阴一眨眼过去了,微软砸下重金的Live Search 并没有太大起色,而且市场分额还在下降ing。遥想微软当年,雄姿英发,谈笑间,竞争对手灰飞烟灭。为啥碰上Google就没辙捏?我认为主要有下面两方面因素。
  首先,Google的在管理风格上很类似于微软:也是走技术路线+精英路线。Google网罗的大牛不比微软少。所以微软的“人海战术”(仗着自己牛人多,有创新优势)就不灵了。
  其次,Google在04年IPO之后,股价飙升,手头积聚了大量现金。所以微软以前惯用的“钱海战术”(高薪挖人、价格战、免费捆绑等)也就没效果了。插一句,Google有时甚至反过来对微软使用“钱海战术”。
  稍微懂点军事的同学应该都明白,(在常规情况下)进攻方需要投入的人力、物力要比防御方大很多。Web搜索市场的对决也一样:Google处于守势(已经建立品牌和使用习惯)、微软处于攻势(需要比对手好很多 , 才能吸引用户)。微软也意识到这点,所以继续加大人海战术和钱海战术的力度。在这种情况下,要是换了别家公司(比如当初的WordPrefect、Lotus、Netscape),估计撑不到两三年就得落荒而逃。可是刚才已分析过了,Google并非等闲之辈。而且Web搜索市场是Google的核心阵地,不容有失,必定是重兵把守。所以这场战役就打成了持久的阵地战(颇似现代版的索姆河战役 )。我估计再这么耗下去,局面会对微软不利。
  那微软该怎么办捏?其实最近1-2年,出现了一个天赐良机。那就是“即时搜索 ”。 这玩意儿属于搜索的范畴,但却是Google的弱项。“即时搜索”这一细分市场好比是搜索战线上的一块高地,原先无人理睬,后来被Twitter轻易占据了(Twitter在实时新闻方面的优势可以看“这里 ”)。现在,这块高地的重要性日益突出。而微软如果能够抢在Google之前,先买下Twitter,就等于是在搜索市场的战线上打入一个楔子,形成突破口。将来如果处理得当,或许能够把战线撕裂。
  当然,Google也不是傻子,早在一年前就有人在议论“Google收购Twitter”这档子事儿。从最近的传闻看,Google的决策层一直在考虑这件事情,并已经付诸行动。
  反观微软,似乎没有做出什么动作(如果有动作,都会有小道消息流传的)。微软好像对此无动于衷。难不成微软到了中年之后,真的变迟钝了?在2000年之后,微软已经在收购上错失了太多好机会,随手列举如下例子:
◇RIA应用方面:05年,Flash被Adobe抢先。
◇视频搜索方面:06年底,YouTube被Google抢先。
◇在线广告方面:07年初,DoubleClick又被Google抢先。
不知道微软这次会不会再失手?


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MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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