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互联网搜索与推荐，思考的快与慢( 二 )


【互联网搜索与推荐，思考的快与慢】推荐新东西在某些时候可以引起用户的惊喜、好奇心 ， 更重要的是 ， 让用户的大脑使用系统1工作 ， 而不是系统2 。
由于人类的惰性 ， 这类产品（****、抖音、网易云音乐、淘系的猜你喜欢等）已经出类拔萃了 。 如果我们需要让消费者在APP购物的时候逛起来 ， 推荐必不可少 。
四、搜索与推荐模式思考与拓展
1. 搜索以货品为中心
互联网搜索与推荐，思考的快与慢
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搜索以货品（广义 ， 可以理解为供给）为本 ， 用户必须有某种方式事先关联到货品 ， 也就是营销货品概念到用户心智（用户心智的培养） ， 所以搜索到用户的路径会比较长 。
在用户心智培养这个过程中(品牌营销) ， 需要多次触达用户 ， 才有可能在用户心中埋下种子 ， 使得用户在输入搜索词的时候大脑中跳出对应的货品特征/品牌 。
并且搜索有一个很强的必要条件 ， 就是搜索必须平台化与中心化（搜索就是一个撮合供需的场） ， 而且供给能力必须要大而全 ， 否则用户一搜没东西或者无法满足用户需求 ， 则用户很容易流失 。
可以设想一下 ， 当用户带有很强目的性来搜索的时候 ， 想听歌的歌曲没有 ， 想看的电影也没有 。 另外一方面 ， 当用户不知道自己需要的东西时 ， 我们就需要各种导购场将需求继续明确 ， 比如类目设计、导购场设计等 。
2. 推荐以人为中心
推荐以人为本 ， 围绕人本身的需求 ， 以更短的路径匹配人的需求和广义货品的供给 。 由于目标性不强 ， 所以消费者更容易在平台上花的时间更长 。
如果能时不时给消费者惊喜 ， 平台粘性会逐渐培养起来 。 而且由于主要信息流的单向性 ， 推荐可以以平台化的方式来做 ， 又可以以去中心化的方式实现 。
同时 ， 推荐也是通向社交化的一条路 。
3. 推荐的中心化模式
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推荐中心化的模式现在有很多例子 ， 像****、抖音、快手等 ， 在供给侧将信息（新闻）、短视频、直播等聚合起来 ， 然后在通过推荐引擎分发给对应有需求的消费者 。
比如：最近自己看的公众号文章较多 ， 就想能否有一个产品 ， 打造个人独特的公众号文章频道 ， 即微信公众号的**** 。
4. 推荐去中心化模式
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推荐去中心化的例子 ， 社交领域会很多例子（一切皆可推荐） 。 因为人与人之间交流 ， 交流时可能就会交流自己买的东西 ， 听过的音乐 ， 看过的电影等 ， 也可以当成一种非正式的推荐 。
当推荐+微信+商品 ， 就有我们熟知的微商模式 ， 由微商选货 ， 推荐给微信群/朋友圈的时候 ， 就是一种人肉推荐 。
我们常见的KOL模式 ， 也是由KOL生产信息然后推荐给粉丝 。
所以推荐的背后 ， 当推荐成功时 ， 信任是一大重要因素 。 看到我们现在的直播模式时 ， 也可以看做是由主播选品后 ， 推荐给看直播的粉丝的 。
去中心化的好处是人群会更精准 ， 而且由于用户与供给方会具有一定的社交关系（微信好友 ， 粉丝等） ， 也就是用户对供给方有一定的信任基础 ， 推荐起来在某些场合效率会很高 。
社交关系的获取可以通过平台 ， 也可以通过线下手段或者依据真实社交圈子获取 。
五、总结
万物皆可推荐 ， 大部分以搜索为主要功能的产品都可以用推荐再做一遍 ， 可以思考一下各个应用场景 。
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题图来自 Pexels ， 基于 CC0 协议


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