推薦搜索和知識搜索 你會選用哪一個

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互聯網的爭端不僅在網站之間，也在與網站的自身產品之間。 搜尋引擎其實就是網站的產品，或者說一個功能。 搜尋引擎之間的爭奪就是產品之間的爭奪，他們不僅是這兩個產品之間的爭奪，也是背後的兩個網站的爭奪。 隨著資訊的數量越來越多，呈現的形式越來越碎片化、社交化，那我們在搜索的結果中就越來越想得到近乎正確的直接答案，而不是還要在搜尋結果中去篩選，畢竟我們也不知道那個到底適合我們，而且搜尋引擎的判斷也不一定完全準確。 這個時候，基於準確結果的搜索就出現了。

推薦搜索和知識搜索正是順應這種格局而產生的，雖然這兩種方式還沒有全面應用普及開，至少是代表一種趨勢。

從推薦搜索來看，更多的是讓使用者主動去挑選資訊進而再推薦出使用者喜歡的，然後根據使用者的反映再進行搜索推薦。 這個是使用者完全按照自己的想法去找最適合自己的內容，符合使用者的心理。 目前百度已經在幾個分類中開始應用了，但是還不是大規模應用。 比如在百度的視頻分類中有一個「今晚看啥」的頻道，在首頁提供的影片中，先讓使用者選擇5部，然後就會通過所選擇的影片推送給使用者喜歡的影片類型，這些影片都是選中的類型的細分推薦，保證使用者的興趣所在。 這就是推薦搜索，推薦使用者喜歡的類型的內容。 可以預見的未來，搜尋引擎將會越來越智慧化，能根據人們的興趣讓你快速找到你要資訊。

知識搜索則是通過構建好的知識資料庫，直接將最準確的答案遞送至使用者，並且將關聯的資訊也羅列出來。 這是對龐大資料的重新整合，只有足夠大的資料量才能產生精確的結果。 目前，搜狗已經發佈了知立方系統，這就是一個知識搜索系統。 雖然現在並不是所有的搜索資訊都能給出精確的結果，但是已經有一部分做得很不錯了。 比如搜索周杰倫女友，會顯示出前女友和現任女友的姓名和圖片資訊，並且還有相關的新聞等資訊。 這一精確結果的顯示，至少在其它搜尋引擎中還是無法給出的。 隨著知識資料不斷壯大和完善，相信未來的精准搜尋結果資訊會越來越多的。

這兩種方式都能很好的給使用者想要的資訊，一個是要建立自己知識庫資料體系，一個是要通過演算法整合大量的資料。 但是，對於使用者而言，哪種方式更好呢?

其實，這個問題很簡單，只要是被確認的正確答案，那就應該直接顯示出來，不要還讓使用者在所有的結果裡挑來挑去，因為他並不知道真正的答案。 因此，直接給出答案，無疑會降低重複搜索的無效，也能增強使用者的高度信任。 對於沒有明確答案的資訊，應該給出相近的資訊，或者讓搜索者去選擇搜尋引擎篩選出來的資訊，進一步明確搜索者想要什麼，然後再進行資訊推薦。

可以明確的是，未來在搜索框裡，人們對於搜索的結果也需要更加精准、更加個性，可能搜尋引擎將會根據每個搜索者的不同要求而呈現出不同的結果，為了更好地為搜索者提供豐富的資訊，搜尋引擎可能要求使用者註冊， 以後就會打開個人化的登陸頁面，流覽自己喜歡的資訊了，這一點百度已經在做了。

不管是推薦搜索還是知識搜索，如何能更精准的將資訊展現給使用者才是最重要的。 畢竟，網路資訊的海量和複雜性，更要求搜尋引擎給出精准的資訊、個人化的資訊，也許智慧化的推薦資訊更能符合未來使用者的要求，不僅要精確匹配，還要有精准的推薦，這才能夠真正滿足使用者的搜索習慣。

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