头条进军搜索, pk 的是百度搜索吗? 还是另有所图? 更有文章评论为「 下一代搜索引擎 」. 今天我们 以 技术 VS 设计 的角度, 来聊聊「 下一代搜索引擎 」 .
搜索引擎帮助我们寻找到互联网上散落在各处的信息; 移动互联网兴起之后, 各种 App 积累了大量的信息, 都各自在自己的生态里面建立了搜索, 比如淘宝里的搜索, 微信里的搜索, 头条的搜索, 知乎的搜索等等, 一个个 App 形成了 孤岛 , 一个个搜索也形成个孤岛, 操作系统也有搜索, 比如苹果手机下拉之后的搜索框, 非常多, 搜索已经是一个常规配套的功能.
如果再做一款寻找某类信息的搜索引擎, 其实是没什么创新的 , 有非常多的成熟技术可以使用, 所以下一代的搜索引擎, 应该是区别于简单的 "寻找" 信息, 再次基础之上, 有特色的功能.
如何创新? 有 2 个角度.
01 技术角度
新技术的诞生, 本质上是重构以往所有技术, 而形成的一项新技术.
区块链 = 分布式存储 + 加密算法 + 共识算法等等.
简单如组合 2 项技术, 比如 个性化推荐 + 搜索引擎 , 为用户寻找适合自己个性的信息, 这也是一项新的技术.
时间再往前, 有许多人尝试「 元搜索引擎 」, 何为「 元搜索引擎 」? 它的工作方式是通过一个统一的用户界面去帮助用户在多个搜索引擎中去选择更适合自己的搜索引擎来实现检索操作; 技术上, 相当于:
元搜索 = 爬虫 + 搜索引擎
还有结合了知识图谱的知识引擎, 例如「 阿里知识引擎 」, 以结构化的形式描述客观世界中概念, 实体及其之间的关系, 将互联网信息内容表达成更接近人类认知世界的形式, 从而使计算机具备类脑推理能力. 他是:
知识引擎 = 知识图谱 + 搜索引擎
如果融入自然语言生成技术, NLG + 搜索呢? NLU 是自然语言理解, NLG 是自然语言生成 , 从技术上, 搜索引擎非常依赖于自然语言理解, NLU 帮助搜索引擎更好地理解用户的输入, 及解读海量的信息. 那么, NLG 其实在搜索引擎是缺失的, 开个脑洞:
NLG + 个性化推荐 + 搜索引擎 = 是否是下一代搜索?
以上是在技术上是一个思考的路径, 设计上, 其实也有破局的可能.
02 设计角度
她的形态是怎么样的? 她吸引我们的特色功能是什么?
问答? 「 HOW 好好搜索 」认为,"问答不是搜索引擎的补充, 问答就应该是搜索引擎的下一种形态".
AI 浏览器? 「 夸克浏览器 」一款极简浏览器, 没有繁琐的天气, 网址导航, 今日头条, 各种功能模块, 留在首页上的只有一个搜索框和网页快捷方式.
聊天机器人? 「 助理来也 」通过对话技术, 希望为每个人打造一个机器人私人助理. 还有苹果的「Siri」, 真的会是下一代搜索引擎的模型吗?
AR 增强现实? 「 谷歌搜索 」 加入了 AR 技术, 用户搜索任何东西, 可以直接使用 AR 的方式浏览; AR 的加入, 让我们有了一种新的方式去衡量搜索结果的大小, 体积, 颜色和形状等等;
从产品形态上, 也有许多值得探索的下一代搜索方向.
03 设计 + 技术 X 分解 + 重构 = 商业场景
其实, 无论是从技术还是从设计出发, 最重要的是如何与实际应用场景契合, 并解决实际中用户的痛点;
用户愿意使用其来取代 google 或者 baidu 经典的搜索场景. 这个应该是很难的, 因为目前的搜索产品还不错;
搜索之外的场景呢, 搜索前? 搜索后? 是个方向.
搜索前 , 目前的搜索框, 其实很多人是不懂得如何灵活使用的, 以至于诞生了「搜商」, 聪明的人有很多搜索技巧,"比较笨" 的用户, 只会老老实实的直白地输入. 如果有一款产品可以把「 搜商 」赋能给任何用户, 让一个 "比较笨" 的用户也可以获得高的「 搜商 」, 我相信也是值得一做的产品.
搜索后 , 我们可以想想, 一般我们用搜索引擎搜到的结果, 一般会如何使用, 比如摘抄下来? 深度阅读理解它? 拷贝 url 分享给朋友?...... 值得思考.
探索下一代搜索, 我们需要跨专业角度, 跨场景地思考.
最近社区成员讨论的人工智能与建筑设计, 设计与工程化等等, 都是综合了这 2 个角度. 这也是 mixlab 一直倡导的跨领域思考方式.
欢迎与作者交流: 下一代搜索.
来源: http://www.tuicool.com/articles/JzMb6jE