全民搜索下的红与黑 从“带你搜”到“自己搜

文章探讨了必应作为搜索引擎在面对百度、360等竞争对手时的市场地位及策略。必应试图通过差异化竞争,特别是在英文搜索方面,来赢得市场份额。然而,其在中国市场的份额仍较小,面临着诸多挑战。

      红与黑,两种色调相反、反差极强烈的色彩的并列,是司汤达在1830年一部小说的名字。但名字已经足够别人去意淫的了。传统的搜索市场成为一个做空的气球,到了不得不重新发掘的地步。在这场红色革命与黑色信仰之间,搜索引擎何去何从?夹在各巨头下任人宰割的用户体验,又如何一点点重拾自我?

      当搜索成为用户习惯后,搜索也就变成一个利欲熏心的蛋糕。作为用户来说,只能无奈的“知我者谓我心忧,不知我者谓我何求”了。屈从于搜索的淫威之下,用户自主越来越成为空谈,被搜索牵着用户鼻子走,

一直默默无闻的必应,最近雄心勃勃的想与谷歌一争高下。一方面反映了搜索市场鱼龙混杂,高低不齐,另一方面也说明了搜索的高利润。而延伸到产品上,对于这一行业来说,细分市场偏向做内容,而全国市场则是争夺入口。
 
必应的雄心是愚人节的笑话?
 
必应的底气来自哪里?据必应一个负责人说,必应的底气来自于差异化竞争。我们假设使用英文搜索的用户都是高端用户,这部分用户将成为必应搜索的‘代言人’。国内英文搜索的现状是,百度和其他国内搜索引擎做得质量不行,而使用谷歌又不是一件容易的事儿,在这种情况下,必应就迎来良机。在这次比拼中,很多用户开始接触到必应的英文搜索。谷歌从中国市场退出后,必应替代了谷歌不得不做的事情。
 
但单纯依靠英文搜索,必应的底气有点华而不实。在中国,相比百度、360、搜狗等对手,必应的份额微乎其微。据CNZZ相关数据显示,2013年2月份,百度的占有率为70.58%,360为12.51%,必应(0.57%)加上雅虎(0.27)也才只有0.84%.不到1%的必应想做中国的谷歌,是愚人节的笑话?
 
必应的关键在能否变被动为主动
 
必应的路至少不会平坦,一方面缺少浏览器的入口,没有知名度和市场占有率。搜索引擎已经进去坑爹时代。想要在全球挑战Google,在中国挑战百度、360,都必须有父辈挖好的坑。另一方面,必应在抓取技术上,虽然盲测优于一般的搜索引擎,抓取数量上也体现了现代人快节奏的思路。但不可置否的是,必应与点点网最成功的地方却被色情钻了空子。在必应搜索图片,相对于其他引擎,更多的色情网站给用户带来不小的烦恼。
 
必应如何翻身呢?未来移动端的争夺势必比客户端更加激烈。谷歌想在移动市场上谋求翻盘,必应如果忽略移动端的进度,就算客户端超过了,却在移动端失去了先机。这就有点像狗熊掰玉米,掰了一个,又扔了一个。当然,必应最后的王牌就是微软,一个饮鸩止渴的做法,就是绑架用户。用微软系统来打通浏览器入口。但这种做法无异于等于自杀,有可能让全部的努力付之一炬。
 
必应想依靠的是另一个趋势,并且对社交搜索用心颇多。网络搜索是以关键字、链接和网页点击量为基础的。这种方式是寻找网站的利器,但它并非只是查找网页而已。社交网络使人们可以分享任何数字形式的东西,并对可以想到的任何话题进行评论。让被动搜索变成主动搜索,是社交两个字的真正内涵。
 
未来搜索是兵家必争之地,谁占领制高点谁就获得发言权。未来除了移动端以及社交外,搜索可以提高的一个趋势是界面,必应的界面是几个搜索做得很好的,但想要大幅度提高质量,界面从2D过渡到3D是一个不得不说的方向。未来搜索还有一个是细化, 比如日本谷歌的附近搜索,如何在细化市场做的更细,博采众家之长补己之短,进步的才会更快。所有的趋势简单理解就有一个,就是从“带你搜”到“自己搜”。
















本文转自于明51CTO博客,原文链接: http://blog.51cto.com/shayu/1167108 ,如需转载请自行联系原作者
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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