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手握近9亿用户的基础上，微信又开始发力了。继此前布局小程序之后，微信在搜索领域又有一新动作。

4月24日，腾讯低调宣布对微信事业群架构进行调整，而一个让业界意外的事情是微信成立搜索应用部，周颢将担任微信事业群搜索应用部负责人，直接向张小龙汇报。

一石激起千层浪，在经历搜搜惨痛的失败教训后，难道腾讯要借助微信的强大用户群体为突破口再度发力搜索？而此前腾讯费力挤掉阿里巴巴，成功上位第二大股东的搜狗是否会受到最直接冲击？

再发力搜索功能

在争夺用户使用时长的下半场，拥有月活跃用户数达8.89亿的微信又有了新想法，加强微信搜索功能独立。

微信最新的组织架构调整是，成立增值业务部和搜索应用部两大部门。其中，增值业务部为原来的微信游戏中心，搜索应用部则是一个新部门。

在微信的内部邮件中，这样解释搜索应用部：“负责微信搜索业务、阅读推荐业务、AI技术研究及落地，微信数据平台建设及数据能力的应用。”

4月26日，相关负责人确认了该事情，同时该负责人表示，“实际上，微信内部一直有搜索业务来支持平台的发展，我们希望通过架构调整将内部的团队合作更好地整合。”

事实上，腾讯也曾专门做过搜索平台“搜搜”，但时至今日仍是不温不火。

据了解，搜搜作为腾讯旗下的搜索网站，于2006年3月正式发布并运营。主要包括网页搜索、综合搜索、图片搜索、音乐搜索、论坛搜索、搜吧等16项产品。

“然而腾讯的该搜索平台到2012年之后就再没有传出任何动态消息。”有长期关注腾讯的业内人士对记者直言，此后腾讯几乎就是放弃了搜搜，最终向搜狗注资4.48亿美元，并将旗下的腾讯搜搜业务和其他相关资产并入搜狗。

在2012年中的腾讯组织架构调整中，虽然将搜索业务重新独立为一大业务模型，但相关业务部分却被划分到不同的事业群当中，整个部门被打散重组。

例如将搜索营销部、搜索拓展部、搜索广告平台部划归移动互联网事业群，搜索平台部、社区搜索部划归技术工程事业群。受到此次调整的冲击，搜搜的负责人吴军也随即离职。

上述人士表示，此次腾讯成立“搜索应用部”，或许是腾讯再发力搜索板块的开始，而从另一个角度来说，独立微信搜索，也是张小龙一直以来的期待。而这一点也可以从此前微信上线的 “微信指数”得到证明。

虽然让业界感到突然，但细看腾讯近两年在搜索市场的布局，其发展思路非常清晰。2015年的“站外搜索”，2016年11月的朋友圈、文章搜索，再到2017年3月的“微信指数”，特别是开发了小程序平台之后，微信已经不仅是承载信息，更能广泛地承载应用服务。如此快速的战略布局，独立出一个部门也是早晚的事。

“而此举也是腾讯持续打造‘连接一切’的继续，从目前腾讯快速扩张来看，仅靠一个二维码已经无法承载其快速扩张的连接一切的野心，腾讯必须推出一个新的线上场景，让用户找到想要的服务。”另有业内人士对记者分析说。

纵观腾讯，除旗下有微信公众平台、朋友圈，企鹅媒体平台下的腾讯新闻和天天快报，还有QQ浏览器、QQ阅读等一系列产品，如何将这些内容和产品相互连接起来，目前看来还是一个大的问题。

而腾讯CEO马化腾早就意识到了这个问题。2015年两会期间，马化腾在接受媒体采访时讲道，微信和QQ两大超级社交平台的月活都超过了8亿，可以说腾讯已经很好地做到了连接“人”。但真正能实现人和信息连接的产品，最适合的产品形态其实还是搜索。

“由此可见，腾讯此次再度布局搜索板块是蓄意已久的事情，也是腾讯为了实现继续连接一切的真实野心。”另有搜索领域的资深人士对记者分析说。

搜狗最受伤？

“腾讯成立搜索部门，对搜狗的冲击最直接，而间接的指向是对抗百度。”有分析人士对记者直言，尽管被收编的搜狗增速势头良好，但囿于搜狗的股权基因，注定不能成为腾讯的一部分。

有意思的是，在微信宣布内部架构调整之时，刚好搜狗发布今年的一季财报。

财报显示，搜狗整体搜索流量较一年前增长26%，移动搜索流量增长50%以上，而其最大的优势主要就在于能够独家检索千万微信公众号产生的内容。

记者对比发现，单纯看财报，这已是搜狗连续13个季度实现规模性盈利。搜狗2017年第一季度营收同比增加16%，相比上季度营收同比增长仅4%。

不言而喻，如果腾讯发力搜索，意味着搜狗在移动端的优势可能将会消失，在失去微信之后，搜狗的市场份额想要继续增长将面临不小的问题。

而此举对于正计划上市的搜狗来说，也是一个致命的打击。根据资料显示，王小川年初对外界表示搜狗计划今年IPO，而大股东腾讯依旧是必不可少的优势。换言之，一旦腾讯“情变”，不仅搜狗IPO可能会搁置，还会与搜狗产生正面竞争。

另有人士对记者分析说，在这个关键的时刻，腾讯成立搜索应用部，也是看到了搜狗快速发展背后的局限性。腾讯之所以此时宣布成立搜索应用部门，其最根本的原因是，搜狗的性质决定了搜狗不能成为腾讯的全资公司。

资料显示，搜狗是搜狐公司的旗下子公司，于2004年8月3日推出，目的是增强搜狐网的搜索技能，主要经营搜狐公司的搜索业务。

腾讯与搜狗属于入股关系，腾讯对其的资源支持也不会百分百不变。不久前腾讯就将微信钱包第三方服务的第一个入口给了摩拜单车，挤掉了此前一直在此位置的滴滴出行就是最好的例证。

不过，也有人士对记者分析说，微信成立搜索应用部对百度、搜狗肯定会有一定的影响，但却谈不上威胁。

上述人士认为，从目前微信的发展来看，微信更像是一个系统，但是本质上还是一个社交产品，如果让搜索结果在微信列表中呈现和百度一样的样貌，除非微信改良这个体验。

此外，搜索引擎是一项复杂的工程，微信搜索在短时间内很难真正建立起诸如百科、问答、贴吧之类的内容护城河，这个时候还需要借助搜狗的能力。

而此次腾讯专门成立搜索应用部，是否会像此前“小程序”一样，雷声大雨点小?

【版权申明】来源：华夏时报如有侵权请联系我们，我们对原文作者深表敬意

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文/李俊慧 校对/陈莉

这种搜索竞价排名收费，属于非法所得？

日前，就广州华进联合专利商标代理有限公司（以下简称华进联合公司）诉广州北标知识产权代理有限公司（以下简称广州北标公司）、深圳北标知识产权代理有限公司（以下简称深圳北标公司）、北京百度网讯科技有限公司（以下简称百度公司）不正竞争一案，广州知识产权法院作出二审终审判决。

其中，对百度提供的搜索竞价排名服务在该案中的责任承担问题，广州知识产权法院二审判决认为，百度公司为他人实施不正当竞争提供竞价排名服务而收取的费用，“实际上是因为其服务对象从事侵权违法行为而取得的，属于非法所得，依法应予以收缴，收归国库。”

简单说，按照该判决的逻辑或确定的规则，包括谷歌、百度、搜狗等在内的各类搜索引擎服务厂商，如果为他人实施不正当竞争提供搜索竞争排名服务并收取费用，都可能涉嫌构成因对违法行为提供帮助而获得收入，而此类收入都有可能涉嫌被认定属于非法所得，因而都有可能被“依法予以收缴，收归国库”。

如果该判决确定的规则被广泛遵循，无疑将给以竞价排名为核心收入模式的搜索行业带来“巨震”。

拿竞争对手名称投放竞价排名：一审法院判决百度应承担连带责任

2015年，华进联合公司发现，在百度输入“华进联合专利商标代理有限公司”进行搜索，点击页面中的“[官方]华进联合专利商标代理有限公司北标商标注册官方入口”链接，进入的网站是北标知识产权代理公司网站，而非华进联合专利商标代理有限公司的官方网站。

对此，华进联合公司认为北标知识产权代理公司网站所属公司涉嫌不正当竞争，遂将广州北标公司、深圳北标公司和百度公司诉至广州市天河区人民法院，并请求法院判令：1）广州北标公司、深圳北标公司向华进联合公司支付经济损失及维权支出的合理费用共人民币30万元，百度网讯公司承担连带责任；2）判令广州北标公司、深圳北标公司、百度网讯公司在媒体连续一个月刊登道歉声明，消除影响；3）判令广州北标公司、深圳北标公司、百度网讯公司承担本案诉讼费。

2017年2月，广州市天河区人民法院作出一审判决，1）广州北标公司、深圳北标公司于判决生效之日起十日内共同赔偿华进联合公司经济损失共计12万；2）百度对前述判赔金额承担连带清偿责任。

该案宣判后，广州北标公司、深圳北标公司和百度公司均不服，分别向广州知识产权法院提起上诉。

为不正当竞争提供服务违法：二审法院判决百度非法所得应予收缴

2018年5月8日，广州知识产权法院作出二审判决，对于广州北标公司、深圳北标公司实施不正当竞争行为应予承担的赔偿责任及金额，判决予以维持。

而对于百度作为搜索竞价排名服务提供商，二审法院认为，竞价排名是对搜索引擎的自然搜索结果进行人工干预，按效果进行收费的经营模式。

包括百度等在内的各类搜索引擎服务提供商，对于竞价排名服务投放主体的投放行为是否违法以及是否构成共同侵权，仅需承担“合理的注意义务”。

在本案中，二审判决认为，百度公司提供的竞价排名服务“客观上帮助了广州北标公司、深圳北标公司实施不正当竞争行为，这与网络健康发展是背道而驰的，百度网讯公司在提供本案网络服务中收取的5600元服务费，实际上是因为其服务对象从事侵权违法行为而取得的，属于非法所得，依法应予以收缴，收归国库。”

简单说，该案生效判决相当于明确了或划定了搜索竞价排名服务的法律底线，即不得为违法行为提供竞价排名服务，如为违法行为提供服务，其服务所得将可能被判定为非法所得，有可能会被依法收缴。

竞价排名服务收入被判定非法：挨板子的是百度，肝颤的是搜索行业

事实上，类似在搜索中输入“亚马逊”，第一条可能是“天猫”，这种利用竞争对手的影响力，投放相应的竞价排名关键词，不当截取用户流量的行为很常见。

在很多已生效的判决中，此类关键词投放行为都被判定为不正当竞争行为，但是，对于搜索引擎服务厂商来说，由于受“通知删除”义务的庇护，很少在相应的案件中被判承担责任。

事实上，如果为包括不正当竞争行为在内的各类违法行为提供竞价排名服务，搜索引擎服务厂商的服务所得被判定为非法所得的话，将给搜索引擎行业带来“巨震”。

以百度为例，百度2018年第一季度财报显示，本季度百度营收为209亿元人民币（约合33.3亿美元），同比增长31%。百度第一季度网络营销营收为人民币172亿元（约合27.4亿美元），同比增长23%。

其中，百度财报中所谓“网络营销”服务，绝大部分内容或来源就是俗称的“竞价排名服务”，预计该业务占百度营收的比重约为80%左右。

按照上述生效判决确定的规则，如果包括百度在内的搜索引擎不调整或变更关键词投放策略的话，将会面临多重风险。

一方面，可能会激发更多因竞价排名投放引发的不正当竞争诉讼，另一方面，也会对百度的业务营收带来巨大冲击，因为同类的纠纷越多，百度可能会被收缴的非法所得越多。

而这不仅是百度的坏消息，也堪称整个搜索引擎行业的“噩耗”。

本文来自俊慧看网谈法，创业家系授权发布，略经编辑修改，版权归作者所有，内容仅代表作者独立观点。[ 下载创业家APP，读懂中国最赚钱的7000种生意 ]

本文主要从搜索的官方规范和实际用户体验角度进行了总结，希望可以给大家带来一点启发。

一、搜索官方规范 Android（Google Material Design）

搜索操作应该至少包含以下4个动作要素：

打开、输入、提交、展示。

下面的元素可以帮助提高搜索的体验：

1. 语音搜索；
2. 搜索历史；
3. 搜索词自动补充，且补充的结果是你的应用的数据库中的已有词汇。

iOS

苹果建议搜索框可以包含下面的三个元素：

默认提示词、取消按钮、清空按钮。

苹果还给出了一些搜索栏在设计上的建议：

1. 如果有必要，可在搜索栏中提供一些提示和上下文（来帮助用户）。

比如输入框中的默认提示词，文案可以为：“搜索衣服 鞋 首饰”或者单纯的“搜索”两个字。在输入框的上面，也可以提供简明的一句话提示，如图所示：

2.考虑在搜索栏下方提供快速入口和其他内容，以帮助用户更快找到结果。

例如iOS自带应用Safari，当你点击搜索栏的输入框时，应用就会展示你的书签，或者历史搜索，这样通过点击内容，有时候能免去输入的麻烦。

3.在搜索栏的下面，可加入“分段选择控件”，以帮助用户缩小搜索的范围。

很多电商APP已经做了对搜索列表的筛选操作，如淘宝、天猫。

个人输出交互设计规范——搜索

搜索栏获取用户键入的文本，用以作为搜索的关键字*。

• A.初始状态时，键盘默认收起，搜索框左侧显示搜索按钮，输入框内可以显示占位符，用来描述控件的作用例如“搜索”）或者提醒用户是在哪里搜索；
• B.点击搜索框后，文本框内显示光标定位（和引导文字），同时弹出键盘；
• C.当输入文字后，引导文字消失，右边显示清空按钮；点击清空按钮，可以清除所有搜索栏中的内容。点击清空按钮不会退出搜索模式，只是清空内容；
• D.完成输入后，光标及删除按钮消失，文本框处于不可输入状态，键盘收起。

二、搜索用户体验描述

【搜索入口】用户的起点，功能权重的体现

目标明确用户：知道自己想要什么，以及对结果有一定的心理预期。

目标模糊用户：操作无目的或目的不明确，对更多目标内容没有预期，或者不了解搜索功能索涵盖的范围。

搜索入口从类型上可分为四种：

1. 独立的导航标签；
2. 常驻的通栏搜索条；
3. 导航上或其他位置的icon入口；
4. 集成多种功能或特殊样式。

其中前三种样式较为常见。

1.独立的导航标签

• 直接出现在底部或顶部导航栏中，属于产品的一级菜单；
• 用户在切换几个模块页面时，搜索的入口是实时存在的，全局性的设计让用户可以随时点击进入到搜索页面；
• 一般来讲这种形式的搜索触发后对应的搜索页面功能、层级也更加丰富；承载着与搜索、发现相关的延伸功能。

例：【微博】

2.常驻通栏搜索条

• 占据了足够的屏幕宽度，同时在高度上压缩了其他内容的展示区域；
• 在页面顶部位置出现，用户对此一目了然，可以快速点击搜索；
• 一般在首页或者二级页出现，让用户能够更容易接触到搜索功能。

例：【QQ音乐】

注：不建议更深层级或者底层页上加上搜索入口:

• 页面跳转逻辑的混乱：混淆用户的使用预期；
• 占据页面高度：在较深层级页面中，内容往往比功能更重要；
• 缺少业务场景：用户在更深层的内容详情页，对于搜索功能没有那么强的场景诉求，无限制的增加入口很容易将操作带入一个死循环中。

3.导航上或其他位置的icon入口

• 用户最好理解的放大镜icon作为搜索的入口，占据空间较小，出现的位置没有严格限制；
• icon样式的入口能够有效地触发搜索功能，但是形式上的显著程度不高，因此放置位置较为灵活，可以出现在页面角落或者收起在更多入口当中，避免与其他同等权重或高权重需求争夺显著性。

例：【抖音】

4.集成多种功能或特殊样式

• 特殊样式的搜索与App本身的设计风格相关，如：Android原生应用中的悬浮按钮功能等；
• 部分搜索入口中还会露出辅助功能，付拍照扫码、切换分类内容等。

例：【美团】

【搜索中间页】挖掘用户潜在需求，产品运营关键页面

从用户层面来看，用户点击搜索入口后，第一直觉是直接进入搜索功能，调起输入法进行关键词输入，这是用户最直观的需求。用户的潜在需求却包含更多信息，用户需要知道在这里可以搜索什么、怎么去搜索的指导。

搜索中间页，实际上除了满足产品运营需求以外，也是对用户潜在需求的挖掘和满足，也是产品可靠性的一种体现。

1.提示信息

提示信息时与该场景下能够实现的搜索功能相关的文案内容，常见样式为出现在搜索框中的纯文案，当然也可以在整个页面中展示。

例：【今日头条】

2.分类搜索功能

搜索前就能够选择搜索范围的功能，在一些平台内容较多需要细分的App中较为常见。

例：【微信】

3.搜索历史

搜索历史前端可以作为一种快速搜索的功能入口，呈现用户的搜索历史，一来可以方便用户下次点击的时候对于重复性的内容实现快速搜索，二来也便于收集用户习惯。

例：【淘宝】

注：在设计搜索历史是需要注意以下几点，包括用户行为特征和产品策略的内容:

• 位置：搜索内容位置会处于页面顶部，紧贴搜索框展示，此时用户的视觉焦点在这里，更容易注意到；
• 显示样式：一般搜索词会作为一个完整的搜索内容呈现，而且会涉及到点击操作，因此不适合折行或者截断显示，以便让用户一目了然自己搜索了哪些词，一般的处理方式固定行数显示，以btn样式显示，强化可点击的操作意象；
• 编辑操作：并不是所有用户对于占据页面大部分高度的内容都是认同或需要的，编辑删除操作必不可少；
• 数量限制：最后还要限制一下露出数量，前面由于限制了显示策略，因此要根据用户潜在的搜索内容文案数量确认当前的露出数量；露出内容少则对用户的了意义不大，因为旧的内容很容易被新的搜索词替换掉，露出较多则会占据页面太多高度，考虑到此时页面会调起输入法，因此也不适合露出太多内容。

4.热门搜索词

突出当前平台主推的内容，或者高频的搜索词都可以放置于此。搜索热词一般是产品需求驱动出现的，可以让页面内容更加丰满，同时也露出当前的主推内容，提升内容的曝光率和点击量。

例：【京东】

*注：不同于搜索历史的时，这部分内容是产品后台配置的，不是用户行为产生的内容，因此就存在用户接受度的问题。

在数量上需要更加斟酌。根据产品内容属性的不同，纯文案的搜索词在10（或7±2）个左右能够让用户一目了然，较为复杂样式的搜索词则更要简化数量，让用户能够抓住信息的重点。

放置过多搜索词，不仅会稀释用户的注意力，更多的情况是被调起的输入法遮挡，反而降低曝光率。

5.其他用户推荐信息与广告运营位

例：【抖音】

【搜索过程页】操作便捷化与简洁化，产品功能人性化与智能化

此时用户主要的注意力焦点在输入过程中，因此目前的过程是操作功能为主，策略也需要以更好地满足用户的操作功能为导向。输入过程的简洁、便捷、快速是影响用户体验的关键痛点。

输入搜索词的过程中光标已经定位于此，搜索框处于激活状态，此时页面元素一般包括：

• 搜索框（一般带着提示词）；
• 清除按钮（一般以X的形式出现，点击可清空当前全部搜索词，同时点击后可返回搜索中间页或跳出搜索功能）；
• 搜索btn（iOS端键盘有搜索按键，但Android的输入法可能不是原生的，无法判断当前的状态，因此从通用性角度考虑，适宜放置一个显著的搜索btn）。

1.搜索联想词

根据用户逐渐输入内容而不断呈现的包含输入关键词的列表。搜索联想词能够帮助用户的输入信息起到纠正、提醒、引导的作用，给用户提供便捷搜索的作用。

例：【QQ音乐】

2.分类匹配

用户在搜索的过程中可以实时切换分类范围，同时显示固定范围下的搜索数量，不断自己的搜索范围能够让最终的搜索结果更加准确。

例：【淘宝】

【搜索结果页】用户的终极目标，产品策略的爆发地

搜索结果页是指用户点击搜索后看到的搜索内容的聚合页面，是用户搜索的终极目标。

从产品策略来看，搜索结果页也是一个信息内容聚合的关键页面，除了呈现必要的目标信息，往往还可以在其中放置更多偏向于产品策略的相关信息。

1.多tab分类展示

当内容品类过多时，可以分tab标签或者分card显示对应的内容。

例：【今日头条】

2.功能操作

与搜索结果的属性相关，主要用于缩短操作路径，大部分的用户可以快速完成相关功能操作。

如：视频类内容，则会露出播放或下载缓存btn；如：电商类产品则可出现购买或者加入购物车btn，用户可直接点击加入购物车，缩短整个流程的操作次数。

例：【腾讯视频】

3.轻量化搜索结果页

这种搜索结果页样式使用户单维度的搜索，例如电话簿或者地区选择等，搜索的结果和用户的搜索目标都是单一维度且高度一致的。

这种设计方式主要源自于以下几种原因：

• 用户端：用户在这种搜索场景下的目标比较单一和固定，同时对于结果有一定的预期，因此可直接显示搜索结果；
• 产品端：搜索范围固定，内容固定，目标内容在很长一段时间内不会变化，可以实现快速搜索，避免了请求服务器的加载loading过程中耗费的时间；

例：【美团-城市切换搜索】

以上内容是平时积累的一些总结，当然还有一些搜索的形式，比如Google、百度等搜索引擎App，搜索则占据了整个页面，结果页的产品策略及商业化策略则更为复杂，这里就不再深入了。

本文由@ 垚一垚 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

题图来自PEXELS，基于CC0协议

微信开启商品搜索功能，

小程序版淘宝来了

本期看点

看点1：微信搜索出手，这到底是一盘什么棋？

看点2：微信“商品搜索”推出，微商“药丸”

看点3：以小看大，从微信新功能看互联网新趋势

1

微信搜索出手，这到底是一盘什么棋？

微信内测 “商品搜索”，看似一招平棋，实则盘活格局。

早在今年5月微信IOS版率先推了“微信实验室”，多了“搜一搜”和“看一看”两项功能，一时间轰炸了整个媒体评论圈，也让互联网圈内热闹了好一阵。欢腾的网友戏称，这是微信同时植入“百度搜索”+“今日头条”两项应用，出现了战百度、擒头条的各种调侃。

而这微信深夜突如其来的一波大招，似乎更加验证了早先坊间流传一张图， 暗讽微信的“张牙舞爪”“野心勃勃”。只是没曾想［购物］功能尚未担起的重任，倒是似乎要先交付给［搜一搜］发起了第一波冲锋号。

如今通过微信“搜一搜”这个入口，用户不仅可以搜索相关的公众号、小程序、朋友圈等，现在用户在“搜一搜”中输入商品关键词，搜索列表会直接呈现所有以小程序为载体的商品结果，而每一个搜索结果都可以直接调转到小程序商品详情页。

这一步棋子看似稀疏平常，但不敢想象的是如若能够通过检索连接人与商品，其背后蕴藏的巨大想象空间和流量势能就会瞬间爆发，势必又会是一场数据技术与媒体流量相互结合的革命创新。

不过之前小程序被人诟病的一点在于，藏得太深——用户都找不到，还没有发现入口的朋友，可以点击传送门《微信又双叒叕出新功能了！据说只有聪明的人才能发现……》一步到位进行了解。

2

微信“商品搜索”推出，微商“药丸”

“商品搜索”，让“朋友圈” “微信电商”各分楚河汉界？

众所周知，微信是一款超级APP，最新数据显示，微信和Wechat合并活跃用户高达9.38亿，难怪一有风吹草动，观者云集。因此说微信是移动互联网的入口都有点小看它了，基本微信就是移动互联网本身。

但是由于社交推荐内容中的社交关系越强，用户的个人领地意识越强，做广告的难度就越大，因为朋友圈的容忍度太低，要做广告太难，最重要的例子就是微信投放的朋友圈广告试验了那么久，估计还是觉得有损用户体验，没有大规模推广。因此在过去的很长一段时间里，微信不是没有想过做电商，但其结果不过是催生了一波让人烦不胜烦的 “微商”。

朋友圈曾经是微商们的主战场，在这里，巨大的用户流量和发展潜力也让许多人相继走上“不归路”，也才会有人调侃“好好的朋友，说做微商就做微商了”至此友尽，然而背后更加灰暗的一面便是由此产生灰色产业链——“群控”，在不堪其扰的同时更是防不胜防。有兴趣的朋友可以移步《微信大规模封号之后，竟挖出了这个产业链的黑幕》。

所以，现在集社交+支付+内容+小程序+搜索于一体的微信，会产生什么样的化学反应？而这个野心究竟有多大，取决于它究竟能搜索到什么，历史上，腾讯旗下曾经的搜搜，以及如今健在的搜狗、奇虎360搜索，以前都试图撼动百度在搜索领域的地位，均不能成功，这不是偶然的。

业内人士也分析如果微信搜索小程序能让互联网服务实现即用即走，搜索表情包丰富社交内容，搜索朋友圈可以提升用户体验……而搜索商品或许可以改变整个电商生态。

从搜索行业来说，认为传统搜索引擎与移动互联网衔接得并不好，这为微信推出搜索广告提供了机会：“至少能够解决服务链条断裂的问题，这是传统搜索在移动互联网解决不了的问题。”

实际上百度这样的搜索巨头一直在尝试解决这个问题，此前力推的“直达号”就是一个力证，但最终无疾而终。这其中既有切入时机过早的问题，也有支付等支持性环节薄弱的因素。

微信希望补足这块市场空白，刚好它也能做到。所有有专家认为，未来移动端将主导服务的搜索，PC端只负责信息的搜索。

因此，搜索商品的上线，倒是为想借助微信流量红利做生意的人提供便捷方便不惹事的新选项，某种意义上来说，划分了朋友圈与微商刷屏的楚河汉界，大家各取所需，其乐融融。

3

以小看大，从微信新功能看互联网新趋势

对于微信来说，不管是做头条类阅读内容，还是做百度类的移动端搜索，其实一直都是可做的选择。智能手机作为平台，在未来的几年内都不会有替代性，即便现在智能穿戴设备在怎么普及再怎么先进短时间内也都无法取代，比如之前的谷歌眼镜。而每一个平台上都会产生一个超级应用。英语世界里的这个超级应用就是 Facebook，而汉语世界里就是微信。

但不管怎么说，社交关系和场景是所有产品最大的王牌，起码场景交互式体验上是目前最完备的应用，其重要性你看看隔壁支付宝的份额被抢的有多惨就知道了。“看一看”如果真做起来，一方面是起到了类似“头条”型产品的价值，让用户永远有内容可看，能够成为用户获取信息的入口，另一方面是让微信产品本身有更多盈利的可能性。

但是“搜一搜”比“看一看”更值得讲。因为搜一搜表面看起来和本来就有的“搜索”功能一致，但其实已经有非常大的突破，主要是加入了微信外搜索的结果。

比如搜索“感冒”可以看到搜狗百科的内容，知乎的内容。搜“姚明”则引向了“腾讯新闻”、“网易体育”、“搜狐新闻”等的内容。再者，“搜一搜”未来完全可以开通更多移动端独有的功能，腾讯过去几年所做的投资布局，在这一刻都有了更多的合理性。不管是美团点评、还是京东等等都能有机的结合起来。想象空间还是很大的。

可是另外一方面，我想，微信团队如果要重仓移动搜索，那就必须在前无古人的路上，找到一种交互上的突破性创新，也还是需要时间。相对的微信并没有准备好做一个真正的浏览器，也就没有准备好去承接搜索功能。

相信大家常有这种体会：在朋友圈或者公众号里面看文章，看了一半，有新消息来了，到底出不出去看，这是一件每天都在发生的烦人的事。这个问题由来已久，只是做了搜索必然加重。所以，这里需要微信团队把整个逻辑重新设计。这又需要时间，而且可能是很长很长的时间。

颜值总结

微信从13年发展至今已经搭建了一个多元的生态，这些布局也都被业界扣上了战略竞争的帽子，虽然腾讯的二把手刘炽平就曾反驳道：这些太过度解读了，微信里添加搜索和新闻功能，不过是为了让公司依据大数据和人工智能技术，为用户提供更个性化的体验。它只是按部就班地释放自己的能力罢了。

另一方面某垂直电商平台创始人认为“就像公众号改变了内容生态一样，小程序也会改变商业。”做搜索这一步既然已经迈出来了，那后面就要紧跟着快步跟上，不然就是打草惊蛇了。

微信9亿用户为许多操作提供了更多的可能，小程序又是腾讯着重培养的工具，不仅是实现流量的更大转化，还为线上线下的拓展提供了途径，现在小程序广告肯定也是腾讯的第一步，后面环环相扣的各种动作，我们拭目以待。

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截止2019年1月，我国女式服装品类通过阿里巴巴跨境电商平台信用保障和一达通产品出口的出口交易规模指数为4，环比上个月增长47%，增长速度显著；同比去年同期下降12%，下降趋势较为明显。

截止2019年1月，通过阿里巴巴跨境电商平台出口女式服装品类的买家覆盖了全球40个国家或地区，出口金额占比最高的国家或地区为美国、印度、日本、南非、荷兰，增长最快的国家或地区为瑞典、印度、南非、智利、荷兰。（数据来源alibaba.com）

截止2019年1月，海外买家通过阿里巴巴跨境电商平台搜索女式服装品类的搜索量达到100万，环比上个月增长19%，增长速度稳定；同比去年同期下降11%，下降幅度较为明显。

截止2019年1月，通过阿里巴巴跨境电商平台搜索女式服装品类的买家分布在全球244个国家或地区，搜索占比最高的国家或地区为美国、印度、英国、加拿大、澳大利亚，搜索增长最快的国家或地区为海地、马其顿、前南马其顿、波多黎各、奥地利。其中最喜欢搜索单词为dresses women、apparel、casual dresses、dress、2019，最具潜力的词为dress unicorn、children clothes dresses girl、2019、casual dresses、maxi。

截止2019年1月，在阿里巴巴跨境电商平台上发布过相关产品的商家数为1635家，行业市场巨大。通过阿里巴巴跨境电商平台出口女式服装品类的商家覆盖了全国98个城市，产业带分布相对分散。其中，主要城市为广州、苏州、泉州。

注(1)：数据统计范围：针或钩织的女式西服套装、便服套装、上衣、连衣裙、裙子、裙裤、长裤、护胸背带工装裤、马裤及短裤（游泳裤除外），4位海关编码6104。（来源：阿里巴巴外贸圈）

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本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲，介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。

舒鹏老师的分享可点下面的视频看回放，下载演讲PPT请点击阅读原文。

搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一，同时也是互联网收入的来源之一，通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果，本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在搜狗无线搜索广告中。

本次分享主要介绍深度学习在搜狗无线搜索广告中有哪些应用场景，以及分享了我们的一些成果，重点讲解了如何实现基于多模型融合的CTR预估，以及模型效果如何评估，最后和大家探讨DL、CTR 预估的特点及未来的一些方向。

一、深度学习在搜索广告中有哪些应用场景

比较典型的深度学习应用场景包括语音识别、人脸识别、博奕等，也可以应用于搜索广告中。首先介绍下搜索广告的基本架构，如下图：

▲首先用户查询。

▲查询词给Bidding Server处理，Bidding Server主要负责业务逻辑。例如某种广告在什么情况下不能展现，或这个客户同一个广告在什么时间段什么地域展现。

▲Bidding Server请求Retriever Server，Retriever Server主要负责召回，广告库很庞大（搜狗的广告库大概在几十亿这个规模）,因为数据量非常大，所以需要根据一些算法从中找出和当前查询词最相关的一批广告,这就是Retriever Server做的事情。

▲Retriever Server处理完后，会把这些比较好的广告回传给Quality Server，Quality Server主要负责点击率预估和排序，此时的候选集数量相对较少，Quality Server会采用复杂的算法针对每条广告预估它当前场景的点击率，并据此排序。

▲Quality Server将排序结果的top回传给Retriever Server。

▲Retriever Server回传给Bidding Server。

▲Bidding Server做封装最后展示给用户。

以上过程中可应用到深度学习的场景如下：

二、基于多模型融合的CTR预估

2.1 CTR预估流程

CTR预估的流程图如下：

1.Data是原始数据，包括点击及查询日志，从这些原始数据里抽出一些特征。

2.Feature包括查询特征、广告特征、匹配特征。

查询特征是和查询词相关的特征，查询发生的地域、时间等。广告特征是指广告本身的信息，例如：来自哪个客户，是哪个行业的，它的关键词是什么，它的标题、描述、网址是什么等各种信息。匹配特征是指查询词和广告的匹配关系。

3.然后会进行模型的训练，包括线性和非线性。

4.模型在线下训练完后会到线上,线上Server会实时做特征抽取并预估。

例如：线上实时收到查询请求后，就会知道查询词是什么。前面讲的Retriever server，它会召回一系列广告，并抽出相关信息，比如广告的标题、关键词、描述等信息，有了这些信息后会利用加载的模型给出预估CTR，最终会进行Rank排序，从而筛选出满足指定条件的一些广告进行展示。

2.2 特征设计

1.离散特征

离散特征是指把东西分散出来表示，比如OneHot，非常直观，例如用户当天所处的时间段，他和最终点击率有关系，那么我把一天24小时分成24个点，他在哪个小时就把哪个点点亮置1，这个特征就设计完了。它的刻画比较细致，设计比较简单，但他的特征非常稀疏，我们线上特征空间非常大，有上十亿，但任何一个请求场景到来，它真正有效的特征大概只有几百个，绝大部分都是空的。因为特征量非常大，不能设计太复杂的模型，否则无法用于线上。

离散特征总结：容易设计，刻画细致，特征稀疏，特征量巨大，模型复杂度受限。

2.连续特征

还是以时间举例，离散特征会把它变成24个点，连续特征就会变成一个值，比如1、2、3、4、5一直到24，它只会占一个位置。需要仔细设计，很难找到一个直接的方法来描述查询词中包括哪些东西。它是定长的，所以一个请求场景到来，它有多少特征是固定的。不像离散特征是不定长，查询词不一样，有的是两个特征或三个特征，对于特征点可能有两个或三个，这对于我们后面的工作也有一定的影响。连续特征比较稠密，每个位置都会有值，它特征量相对较小，如果用连续特征设计的话可能需要几百维就可以，因此可以使用多种模型来训练。

连续特征总结：需要仔细设计，定长，特征稠密，特征量相对较小，可以使用多种模型训练。

2.3 模型类别

1.线性

优点：简单、处理特征量大、稳定性好，缺点：不能学习特征间的交叉关系，需要自己去设计。比较典型的如Logistic Regression，有开源的工具包，部署简单且效果不错。

2.非线性

优点：能够学习特征间非线性关系，缺点：模型复杂、计算耗时。

比如LR模型就算特征再多，它只是查表加在一起做指数运算就出来了，像DNN、GBDT就会非常复杂，导致计算过程比较慢。

总结：Logistic Regression即能处理连续值又能处理离散值。DNN几乎不能处理离散值，除非做特殊的预处理。

2.4 模型融合

前面讲过每个模型都有自己的特点：Logistic Regression 处理特征量大，大概在2010年前后开始大量应用于业界，很难有模型能完全超越它；DNN可以挖掘原来没有的东西。我们就想这两个模型能不能将优点进行融合，扬长避短，从而得到更好的结果。

第一种方案：CTR Bagging

有多个模型，将多个模型的输出CTR加权平均。

实现方法简单，模型之间不产生耦合。

可调参数有限，只能调Bagging权重的参数，不能调其他东西，所以改进空间相对较小。

第二种方案：模型融合

任一模型的输出作为另一模型的特征输入,彼此进行交叉。

实现方法复杂，模型之间有依赖关系，因依赖关系复杂，风险也比较高。

好处是实验方案较多，改进空间较大。

我们选了后一种方案，因为单纯CTR Bagging太过简单粗暴了。

2.5 模型融合的工程实现

目标

▲可支持多个不同模型的加载和计算

▲可支持模型之间的交叉和CTR的bagging

▲可通过配置项随时调整模型融合方案

▲避免不必要的重复操作，减少时间复杂度

▲解决方法(引入ModelFeature的概念)

▲模型本身也看做一个抽象特征

▲模型特征依赖于其他特征，通过计算得到新的特征

▲模型特征输出可作为CTR，也可作为特征为其他模型使用

▲限定ModelFeature的计算顺序，即可实现bagging模型交叉等功能

2.6 模型融合

模型融合流程图如下：

▲首先线下，将PV、Click、Session做成一个sample。

▲然后把sample做成特征，包括OneHot、CTR。

▲分别将OneHot、CTR传送到各自模块的train，就会得到相应的模型。

▲线上，Bidding Server 会经过 Retriever Server召回广告。

▲然后传给Quality Server进行计算，它是通过One Case存储和这个查询相关的所有信息。

▲Quality Server会把One Case里的信息转换成One Hot特征。

▲然后将结果存到特征池，特征池包含所有特征。

▲LR模型从特征池里读取数据，而后计算出CTR，还包括其他增量信息。

▲将这些回送到特征池。

▲此外DNN模型也会读取特征池里的信息，并将最终计算结果回传给特征池。

▲CTR可以从特征池里直接取出，然后进行后续的操作。

我们去年将这套框架部署到线上，并持续进行改进，在线上运行了半年多，基本能适用于业务的发展：曾经上线了LR和DNN的交叉，还上线了LR和GBDT的融合。GBDT会将过程信息回传给LR,由LR完成最终输出。此架构经过生产系统的检验，运转正常。

2.7 模型效果评估

期间我们会做很多实验，比如DNN训练比较耗时，线上也比较耗时，因此我们会进行多种优化和评估。那么就涉及到一个问题，如何评估一个模型的好坏？线下指标主要采用AUC,定义如下图所示：

我们来分析下这个图，选定一系列阈值将对应一系列点对，形成一条曲线，曲线下方的面积总和就是AUC的值：红线就是纯随机的结果，对应的AUC是0.5；模型越好，曲线离左上角就越近。这个值在我们模型评估里用得非常多，该值考察的是模型预估的排序能力，它会把模型预估排序结果和实际结果进行比对运算。该值很难优化，一般而言，AUC高，模型的排序能力就强。

线下指标AUC很重要，但我们发现单纯靠这指标也是有问题的，不一定是我们的线上模型出了问题，可能是其他的问题。做广告预估，AUC是线下指标，除此之外，最核心的指标是上线收益，有时这两个指标会有不一致的地方，我们也尝试去定位，可能的原因主要有：

1.Survivorship bias问题：线下训练时所有的数据都是线上模型筛选过的比较好的样本，是我们展示过的比较好的广告，一次查询三条左右，但实际上到了线上之后，面临的场景完全不一样。前面讲过RS筛选出最多近千条广告，这些广告都会让模型去评判它的CTR大概是多少，但实际上训练的样本只有最终的三条，对于特别差的广告模型其实是没有经验的。如果一个模型只适用于对比较好的广告进行排序，就会在线上表现很差，因为从来没有见过那些特别差的广告是什么样的，就会做误判。

2.特征覆盖率的问题，例如：我们有个特征是和这个广告自身ID相关的，该信息在在线下都能拿到，但真正到了线上之后，因为广告库非常大，很多广告是未展示过的，相关的信息可能会缺失，原有的特征就会失效，线上该特征的覆盖率比较低，最终将不会发挥作用。

2.8 并行化训练

做DNN会遇到各种各样的问题，尤其是数据量的问题。大家都知道模型依赖的数据量越大效果越好，因为能知道更多的信息，从而提升模型稳定性，所以我们就会涉及到并行化训练的事情。

1.加大数据量，提升模型稳定性

我们做搜索广告有一个重要指标：覆盖率，是指此情况下是否需要显示广告。覆盖率高了，用户可能会不满意，而且多出来那些广告多半不太好；但如果覆盖率很低，又等于没赚到钱。这个指标很重要，所以我们希望融合模型上到线上后覆盖率是可预测的。

我们发现这个融合模型会有自己的特点，上到线上之后会有些波动。例如：今天我们刚把模型覆盖率调好了，但第二天它又变了。然后我们分析，可能是因为数据量的问题，需要在一个更大的数据集上训练来提升模型的稳定性。

2.加大数据量，提升模型收益

其实就是见多识广的意思，模型见得多，碰到的情况多，在遇到新问题的时候，就知道用什么方法去解决它，就能更合理的预估结果。

我们调研了一些方案，如下：

▲Caffe只支持单机单卡

▲TensorFlow不支持较大BatchSize

▲MxNet支持多机多卡，底层C++,上层Python接口

MxNet我们用得还不错，基本能达到预期的效果。

三、若干思考

3.1 Deep Learing的强项

输入不规整，而结果确定。

例如：图像理解，这个图像到底是什么，人很难描述出到底是哪些指标表明它是一个人脸还是猫或狗。但结果非常确定，任何人看一眼就知道图片是什么，没有争议。

具体到我们的广告场景，广告特征都是有具体的含义。例如：时间信息，说是几点就是几点，客户的关键词信息，它写的是什么就是什么，文本匹配度是多少，是高还是低，都有确定的含义。

3.2 CTR预估

输入含义明确，场景相关，结果以用户为导向。

例如：一个查询词，出现一条广告，大家来评判它是好是坏，其实它的结果是因人而异的，有人觉得结果很好，而有人却觉得一般，它没有一个客观度量的标准。所以我们认为CTR预估跟传统的DL应用场景不太一样。

我们DNN用到线上后，收益大概提升了百分之五左右，但相对Deep Learing在其他场景的应用，这个提升还是少了些。语音输入法很早就有人做，因为准确率的问题一直没有太大应用，但Deep Learing出来后，比如讯飞及我们搜狗的语音输入法，用起来很不错，准确率相比之前提高了一大截。

3.3 未来方向

Deep Learing既然有这些特性，我们会根据特定的业务场景进行应用，比如在某些情况下把它用上去效果会很好，我们还想做一些模型融合的事情。

我们做实验发现把DNN和LR融合后，最好的结果相比LR本身，AUC大概高不到一个百分点。我们也尝试过直接把DNN模型用到线上去，效果很差，就算在线下跟LR可比，但到线上后会有一系列问题，不管是从覆盖率还是从最终收益都会有较大的差异，这是我们在搜狗无线搜索数据上得出的实验结论，大家在各自的业务场景下可能有所区别。

如果你们没有足够经验去手工做各种交叉特征的设计，直接用DNN可能会有好的成果。如果在非常成熟的模型上做，可能需要考虑下，收益预期不要太高。

（本文由携程技术中心余清兰整理）

转载来源：携程技术中心（微信公号ctriptech）

原文链接：http://techshow.ctrip.com/archives/1112.html

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编辑 汪梦梦

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前段时间一直讨论客户归属买卖的问题，最主要的问题是有一些客户在其他同事那里交钱，其他同事认为自己服务过了，就想买过去。

在过去是这样处理的。2015年的时候采用的是一次锁定终生有关的，也就是说只要第一次在你这里成交的，以后这个客户成交的任何产品都和你相关，你都可以拿到分成。当然前提是你是公司的代理。

后来在2016年又发生了变革，客户归属可以买卖。在实际的过程中，有部分人无论归属的去成交客户，反正发现了可以买卖，对方不出声此事就作罢。

最近有个叫客户，具体名字我就不说了。对之前的夜大不满意，当然她本身也不爱好学习，属于那种事后可能爬楼学习的主儿。

本次在同事那里成交了。我一看这不是我的归属吗？于是我去问同事。同事说，他服务了很长时间了好不容易成交的。我说要按照公司的规则办事。他说，这种情况要分成一半给对方。并且想着买客户归属。

他将这件事通知了客户，客户说就是需要他的服务才报名的，如果换人就退钱。后来我将他们谈话截图发给了那个客户，那个客户没有说一句话，直接将我拉黑了。并且一直对那个同事说，没有学习到任何东西。

于是退款给对方。对方没有接受，对那个同事说先听听课。因为我们是有零风险承诺的，如果不满意的话可以退款。

三天的课程结束后，公司与我进行结算，于是我问那个同事对方退款了？同事回答还没有，要会处理。此事一拖就是一周，到了非要处理的时候了，凌晨发微信告知我已经退了。

当然此事并没有结束，对于我来说，我认为让一个不认可的客户浪费这么长时间是不值得的。世间万物各有归宿，各有各的想法和规则，不是每一个人都是你必然的客户。

该同事向公司反馈，客户拉黑了我，已经不认可了，想买过来。实际上过去很多客户都是相冲的，有很多甚至可以搜索一下客户就知道在那些公司的群里面。

在优化这种归属的时候，我就向企业负责人提出过，对于已经收费的客户，无论在什么群里面，95%以上都会在对应的群里面，同事成交之后只需要搜索一下即可确认是否是自己的。

企业负责人说，不是每一个人都像我一样。但是我不认同这种说法，作为一个微信营销的人，搜索一下这个动作实在太简单了，这简单的动作难道不是对同事的尊重吗？

提出客户买卖关系之后，我也是被问及的对象之一。我以为他必然铁了心实施买卖关系，为了将这种伤害降到最低点，我提出了我的看法。

第一，买卖关系的成立需要是双方自愿的，这是先决条件，公司不能强制。

第二，可以将这种买卖关系优化为共同开发。共同开发就是双方利益均沾，帮扶、跟带。

由于买卖关系通常是业绩好的向业绩不好的发生购买行为，不利于正在成长的其他人，我才提出了共同开发，帮扶、跟带的模式。对于利益这块公司不参与，但是有建议标准，比如1:2的利益架构。

后来负责人想了想，取消了买卖客户归属的试行制度。明确公司合伙人是第一重要，其次才是客户。合伙人只需要服务好对应的客户即可。从某种意义上来说，那种不满的、对某个人有意见的客户毕竟是少数中的少数。

从某种意义上来说，也避免了抢客户的发生的。我记得很早以前，负责人问过我，这个客户虽然是你的，但是别人服务了2个月了，别人是不是亏了？我说，首先这没有可以界定的标准，你说两个月了用什么来证明？其次，公司的规则就没有实际意义。

问题的核心在于，将别人引向什么样的焦点，就会发生什么样的事情。在过去，对于新人来说，缺乏客源，的确从某种方式或者默认的方式来助力成长，比如分配客户等等。负责人告诉我们，眼界要打开，市场大的很。

在一个公司中，员工的不良情绪是阻碍发展的一个重要原因。想象一下，公司的激励措施是金钱利益，但是对于某些员工来说他们已经不屑为之，这种激励还有意义吗？

当然，那位同事在与公司谈论的时候，将公司规则第一变成了公司利益第一。规则和利益其实不是一码事。比如曾经的某保健大品牌，当年在中国年销售额过15亿，可是当某个病人吃死了之后，公司的相关人以所谓的公司利益，为了避免损失，采取了不管不问的方式，结果此事闹大了，该品牌被雪藏一年调查。如果按照公司规则，危机公关，这样的事情可能就不会发生了。

而且对于公司的利益每一个人的理解都受到格局的影响。比如格局比较小的可能认为，只要收到对方的钱就是对公司有利。

其实对于公司的客户归属关系，并没有那么复杂，那么为何有人愿意搞的复杂呢？说的明白点就是为了个人的私利。为何一刀几乎没有发生过这种复杂的事情呢？原因很简单，因为我一直按照规则办事，而且我会那个简单的不能再简单的动作，搜索一下便知真假。

在这里谈谈一刀过去的处理方式，这可能也属于一刀的专利了吧。首先，如果是我的客户，在别人哪里成交的，我或者全额不要，嘱咐对方不要乱了归属即可。实际上这种方式没有效果，事后你会发现对方早已经录入了系统。

其次，如果是我的客户，鉴于你成交的功劳，分一半或者约定数额给你。如果是别人的客户，我会第一时间告知对方，并且第一时间办理完成。对于这一点我和某同事区别太大，持续的浪费时间其实就是对公司成本的亵渎。

再次，有一些客户别人录就录了吧，我也懒得计较。不过有一些我的老客户，而且关系较好的那种，我发现录了之后却感到非常生气。因为在整个公司中，大家都知道这个人，也知道这个客户归属谁，偏偏还有人这样做，这岂不是找事？

最后，一刀是事业方向的人，自然不会计较一些眼前的得失，只要不太过分，一切都好说。比如某参加大会的发起人，我也可以让出。某众筹的会员，后续成交我也可以一分钱不要。甚至对于当初我的奔驰助理，成交的弟子班分成我也可以完全不要，给予对方。

但是，我讨厌对问题视而不见的人，对非常简单的问题复杂化的人。一个公司要想快速的发展，不是比谁抢到多少客户，而是这个团队是否具有向心力。赚到了多少钱可能是你营销策略的正确，但是公司的发展却不会因为你营销的正确而飞跃起来。

昨天晚上下了大雨，我去拜访王凯冰等人，他们的公司迁到了广州。我们在聊的时候，就谈到了企业文化，他比较热爱看马云创业的那些故事，比较钦佩马云公司员工的自动自发的精神。

我也想到了我的当年，记得我当年也非常珍视公司的文化，真是背的滚瓜烂熟了。一个人在海南跑业务，没有人管理，但是心中的责任感让我每天自动自发的下乡销售，虽然工资不高，但是却过的非常值得。

其他粗略谈到了管理模式、营销模式等等。微商发展到今天，正在往精细化的方向不断的推进，变形虫的时代已经过去了。

文/路北(微信公众号lubei2014运营者)

北京时间2月26日凌晨，百度对外公布了2015年第四季度及全年财报。数据显示，本季度百度营收为186.99亿元人民币，同比增长33.1%，超出华尔街15位分析师平均预估的185.5亿元。其中移动营收占比持续上升，达到56%，相比上季度的这个数字上升了2个百分点。

在财报公布之前，德意志银行就预估百度股价会有35%的涨幅，28位华尔街分析师对百度的共识评级也为“买入”。可以说，从之前百度O2O战略不被华尔街看好，到此次财报前华尔街对百度股价的预估上扬，反映出外界对于百度业务表现的认可，更让人们对于百度的未来更加期待。顺应中国服务消费升级趋势，充分利用本地化的发展契机，并利用技术优势充分整合移动平台入口，展开由搜索向服务交易平台的转型，是百度交出令人满意的成绩单的关键。

服务业营收表现亮眼 核心搜索业务开枝散叶

在过去的2015年里，消费在拉动经济增长的“三驾马车”中表现尤为突出，尤其是在投资、出口增长明显回落的情况下，消费充分发挥了“稳定器”和“压舱石”的作用。中国央行副行长易纲也曾公开表示，在当下的消费驱动型经济中，服务要素的占比正在提高。服务性消费的强劲表现，对于消费升级、改善民生、繁荣经济都将大有裨益。

在这样的形势之下，百度向服务交易的转型无疑具有战略意义。2015年末推出的本地直通车，整合了手机百度、百度地图、百度糯米三大入口，实现了从搜索到内容再到完成支付的交易闭环，一方面提升了传统商户的营销推广转化率，另一方面也让移动用户的服务需求得到最高效的实现。

从财报数据来看，截至去年12月，百度移动搜索MAU（月活跃用户）达到6.57亿，同比增长21%；百度地图12月MAU达到3.02亿，同比增长43%，这些超级入口始终是百度最大的优势之一。而百度糯米则将移动搜索的服务场景扩大化，加之作为交易终端的百度钱包，整个服务交易模式将线上信息搜索和线下生活服务精准相连。财报的表现证明，这种具有创新性的商业模式开始显现出天然优势。

在百度发展变革的十几年以来，其搜索基因就被人们津津乐道，同时也成为未来考验这家大公司的重要课题。三年前左右，百度就做出了全面转型移动端的战略。2015年，百度扎实推进“连接人与服务”的战略。目前看来，无论是从PC时代到移动端的全面转型，还是围绕核心搜索业务开枝散叶，直至目前向服务交易平台的转型升级，百度都在关键时刻提前规划了战略决策，并经受住了考验。

百度搜索业务在变现能力、拉动服务消费领域增长和营销推广方面的发展潜力被市场和用户证明，也证明了坚持技术驱动创新是有效的。

技术创新勇不止步 驱动商业模式变革见成效

有行业人士认为，在普遍缺乏技术含量的中国O2O行业，技术鸿沟并非简单的钱和战略能解决的。

百度第四季度研发支出为人民币24.87亿元，比去年同期增长16.4%。2015年整体研发支出为人民币101.76亿元，比2014年增长45.8%。一直以来的对技术的扎实探索和积累，让百度在面临转型时能够表现得比较从容。

从2015年10月百度自主研发机器人小度在“双创周”上与李克强总理“面对面”交流，到12月百度无人驾驶车完成路测，再到最近的语音识别、语音合成技术被麻省理工评选为2016年全球十大科技突破之一，百度在第四季度频传技术创新佳音。无论是语音搜索带给用户的新型搜索服务体验，还是无人驾驶车所具备的图像识别和深度学习功能，都回应了有些人对于百度所坚持的技术创新是否具有实践性的质疑。日前，由安信证券发布的行业分析报告也向投资人重点推荐了百度的无人驾驶项目。

百度CEO李彦宏在未来论坛年会和世界互联网大会上都曾表达过他对企业技术创新的看法。“巨大的市场、先行先试的理念，会是中国在未来创新当中两个非常重要的优势”，目前的互联网创新多是商业模式和资本整合的创新，从过去一年里行业内的几次投融资、并购事件中也可见一斑。但是李彦宏对于技术创新的未来表示乐观，“期待未来3-5年，技术创新能成为中国的主流”。

在消费升级的大背景下，百度在移动端重点发力，以技术驱动服务交易转型，不仅惊艳了华尔街，也为中国近9亿移动互联网用户提供了丰富的畅想空间。

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