知乎用户：
知乎是一个比较有个性态度、有性格的问答平台，对于360搜索放弃医疗推广，有1832人关注。
赞的最高的，是菜刀VS青龙偃月刀，其次是“上位”说。
当然也有“打脸”说，360搜索不仅打了自己的脸，也打了继续做医疗广告的同行的脸。毕竟360搜索用了实际行动。即便行业老大雇佣再多的知乎大V来洗地，但也抵挡不了360搜索的实际行动，更有说服力。
知乎ethelHuangs网友表示，“历年来，360大小事表态站队走群众路线是常事，出尔反尔也不少。但对待这件事儿，我还建议大家温柔对待， (?′ω`?)多夸少诋，把道德的高帽给360造好看了带上。医疗这主题沉重，高帽一旦戴上了，轻易取下来也尴尬，总有些效果。况且，市场对积极的商业决策有积极回应时，大佬们在制定方针时也能多掂量几下道德的重要性。
大家都是为了商业利益，有没有高含金量的诚意不重要，重要的是，民众的利益得到了的的确确的保护。所以360的申明里拿什么来粉饰，我不在意。我只要结果。
据外媒报道，最近，谷歌开发了一个新的搜索功能“医疗病症搜索”，用户进行疾病搜索可通过使用iPhone或Android版谷歌搜索应用展示出相关疾病，并通过自己的实际情况进行初步判断。
例如，查询“肚子疼”、“皮疹”、“偏头痛”等病症时，就会在搜索框的右下方看到6张数字卡片，每一张卡片都大致描述了与这项搜索结果相关的常见健康问题。
据悉，搜索结果是由哈佛医学院和梅奥诊所的专家们审查后给出的。谷歌会在搜索页面描述症状的概况，并与其他信息放在一起，如：是否可以通过各种方法进行自我治疗，是否严重到必须寻求专业医生的帮助。此外，谷歌APP还提供语音搜索功能，为用户随时搜索提供方便，例如：可以一边做饭一边询问谷歌。
谷歌搜索团推产品经理维罗妮卡·品金（Veronica Pinchin）表示：谷歌在全球范围内的搜索请求约有1%与病症有关，所以公司针对数百万不同的搜索关键词创建了数百万张卡片。但这并不意味着每次都能显示正确的卡片。由于这只是一个算法，所以并不完美，但我们会逐渐扩大它的覆盖范围，改进信息的精确度。“
同时，品金说道：我们不能取代医生为病人作出诊断并提供治疗建议，但我们希望能够帮助他们改善沟通效率，因为我们的一大重点是降低这些信息的获取难度，希望让其成为一个所有人都能理解的语言，而不仅限于医生。”
美国家庭医生学会主席万达·菲乐（Wanda Filer）认为，谷歌早就应该改进与健康相关的搜索功能，这种做法令人鼓舞。“很多时候，人们会被网上的信息吓得魂飞魄散。”菲乐说，“所以，如果这些谷歌卡片能增加一些背景信息，那就可以为医生和病人带来莫大的帮助。”
目前，谷歌只提供英语版本，且只适用于美国地区，不过谷歌公司计划推出更多语种，让更多人受益。
据悉，未来这项功能还会融合进Google Home，谷歌的数字助手会变身临时医生，它不但可以通过你的症状诊断疾病，还能在紧急时刻提供急救引导。（生物谷Bioon.com）
搜索真正的创新并不是过滤广告和说出事实（而不是链接），而是更基本的东西。搜索革命包括三方面的变革：首先，搜索引擎将结合上下文将结果个性化；其次，将会出现人机界面，而搜索框会被淘汰；最后，对搜索的需求将会大幅下降，因为我们会使用专门的应用程序，并在不需要进行搜索的情况下找到问题的答案。
目前，雅虎、谷歌和其他网络公司需要解决的主要问题是：它们抓取了太多的网页，远远超过了网页排名。这应与提供给用户他们所需要的信息，他们需要信息的时间和地点有关，没有人比玛丽莎·梅耶更了解这些。
梅耶担任过谷歌的很多职务，在她到雅虎任职之前，她是谷歌本地化、地图和定位服务部门的副总裁。如果你没有使用过谷歌地图，那么唯一合理的解释就是你从来没有出过家门。这个应用程序已经代替纸质地图，并且已经被开发成软件：它会告诉你要去的地方，以及你的朋友在哪里；它还会告诉你到达那里的最短路程。
传统的纸质地图不会告诉你位于下一个出口的迈克咖啡馆有一种非常好吃的烤奶酪，它也不会告诉你下一个加油站在40公里之外，这项技术从根本上改变了我们的生活和工作。最让人兴奋的是，它还仅仅处于起步阶段。在下一代搜索引擎中，上下文和个性化将是绝对优势。
人们知道，问题的上下文非常重要。如果你问朋友在那里可以看到“jaguar”，他根本就不会知道你喜欢捷豹汽车，而是会直接把你带到动物园去看美洲豹。除非你们都在南美洲的野生动物园，这种情况下他才可能会带你去汽车专卖店。你的朋友能理解你的意思，是因为他知道你在什么地方以及你是谁——你的工作、爱好、家庭、位置和朋友。
与认识我们的人交流更容易，也更有趣。人类就是这样做的，这也是我们交朋友的原因。我们的大脑是预测引擎，可以将不相干的事情连接成连贯的想法。上下文可以让我们可以做到这一点。
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视觉搜索方向工业界的最佳实践，极具参考价值。
使用手机一键拍照网上购物具有独特的商业价值，是一种更加直观和方便的购物体验，也是移动互联网时代连接线上线下的重要渠道。
请看该文在KDD2018的视频：
本文来自于数据挖掘顶级会议KDD2018上阿里巴巴录用的论文《Visual Search at Alibaba 》，作者信息
文章首先介绍了在阿里巴巴这种超级庞大体量的电子商务场景下视觉搜索面临的主要挑战：
1.异构图像匹配。用户拍照上传的图像往往带有复杂的背景，并不完全是感兴趣的商品，且含有噪声图像质量较差，而商家展示的图片往往商品更加凸显，且图像质量较好，这导致查询图像和数据库图像在语义和感官上有巨大差异。
2.数十亿级的商品细粒度品类，规模巨大。一般的图像搜索算法无法处理，而且品类不断更新，品类的自然标签往往带有噪声甚至是错误的。
3.标注训练数据的成本极高。如果使用监督学习的方法，海量数据清洗、标注都是极其昂贵的，所以要解决如何在没有大量人类注释的情况下训练深度模型以进行有效的特征表示。
4.不仅仅要使用视觉搜索技术返回商品。还要连同商品其他属性，考虑商品的质量和购买意愿来改进用户体验。
拍立淘视觉搜索购物示
阿里巴巴视觉搜索研发团队结合目前最先进的深度学习技术和自身的业务特点，经过4年的迭代研发，其目前视觉搜索系统的主要技术特点：
1.结合分类建模与近邻搜索技术的精准有效的类别预测方法；
2.通过弱监督学习实现目标检测和特征表示的CNN架构的联合学习；
3.通过二值特征索引和重排序技术改进用户体验，实现移动端应用的毫秒级响应。
视觉搜索总体架构
离线部分涉及到商品类目选择、特征提取、索引构建，模型构建后每日指定时间更新模型。
在线部分与此相仿，在一个超大的分布式系统中，完成类别预测、在线检测和特征提取，最终返回给用户重排序后的与查询图像相关的商品类目。
下面逐步分解其重要的技术细节。
1.商品类别预测
淘宝目前将商品分成14个大类，视觉搜索系统根据用户上传的图像要精确预测用户此刻感兴趣的是哪个类别，比如鞋子、裤子、背包还是帽子等。
研究团队使用模型融合方法精确预测商品类目。
1.1 从商品库图像中选择商品类目的图像。
淘宝有大量的商品，首先通过购物偏好和图像质量选择那些用户在拍照购物场景中经常购买的商品，建立索引，并进行图像去重。
1.2 基于分类模型和图像搜索融合技术的图像类别预测。
基于分类模型的商品类别预测，即训练GoogLeNet V1网络预测查询图像的类别，使用softmax分类函数，得到每一种可能的类别都有一个所属的概率；
基于图像搜索技术的商品类别预测，即使用GoogLeNet V1网络输出的特征在整个图像库中检索最相似的Top30图像，对这30幅图像所在的类别进行加权排序，同样得到每一种可能的类别都有一个所属的概率；
融合方法，将分类模型得到的每类的概率和图像搜索得到的每类的概率加权平均，得到最终的最可能的商品类别。
通过上述简单的融合方法，取得了2%的Top1精度的改进。
2.联合目标检测和特征学习
用户拍摄图像往往含有大面积嘈杂背景，通过检测到用户真正感兴趣的目标可以大幅提高检索精度。
2.1 为了精确地度量查询图像和数据库每一种商品的图像的相似性，采用triplet ranking loss 作为距离度量的损失函数。
这里存在一个很大的问题是，负样本的构造，直觉上使用其他类目的库图像，但其实并不是一个最优的选择，阿里的工程师通过挖掘海量用户的点击行为，直接使用用户的点击图像和非点击图像作为正负样本，使用这样的弱监督信息训练模型。
2.2 统一的联合检测与特征学习的深度排序架构
如上图所示，去除目标的背景，将目标检测出来，裁剪出目标区域再Feed进深度模型进行检索可以得到更佳的检索精度。直观上，可以使用一个目标检测模型（比如SSD、Faster RCNN），但这势必会造成时间开销增大。阿里的工程师选择一种联合学习的方法。如下图：
将原始图像Feed进网络，网络有一个目标定位的分支，预测目标的位置坐标mask，然后将此mask和原始图像求与，将得到的去除背景的图像Feed进检索的特征学习网络。值得一提的是，标注大量的目标框是极其昂贵的，其实这里并没有标注目标框的监督信息被引入，检测分支完全是为了诱导网络去学习一个更有利于后续鉴别特征学习的目标框的坐标。事实证明，这种框架非常有效而且节省大量的标注人力。
3.图像索引和检索
为提高响应速度，使用大规模二值索引引擎进行查询和排序。
3.1 十亿级的大规模图像检索
Multi-shards ：因为单机内存无法存储这么大的特征数据，特征被存储到多个节点，对于单次查询，每个节点检索出的Top K结果被合并起来得到最终的结果。
Multi-replications ：单个数据库特征存储无法应对大量的查询流量，特征数据库被复制多份，将查询流量分流的不同的服务器集群上，以降低用户的平均查询时间。
3.2 质量感知的结果重排序
对于视觉搜索返回的商品列表结果，研究发现即是是精准的结果但并不总是最能激发用户商品点击购买的商品，所以最后会根据商品列表里每个商品的价格、好评度、用户画像等其他信息重排序。
实验
实验部分对该大规模视觉搜索系统的各个部分进行了分别评估。具体构造数据集的方法请查看原论文，本文仅展示评估结果。
类别预测评估
如上图中Table 1所示，单纯基于分类模型的方法Top1精度是88.86%，单纯基于图像搜索的方法Top1精度85.51%，但在一些类上，基于图像搜索的方法精度更高，比如shirt, pants, bags ，最终通过模型融合，得到最终的精度91.01%。
搜索相关性性能评估
评估了主流的图像分类网络架构和使用上述方法训练的GoogLeNet V1的搜索结果的召回率性能。如下图：
可以看到通过本文方法训练的兼具模型小、速度快特点的GoogLeNet V1网络取得了最好的结果。
为验证学习到的特征既保留了语义信息又保持了局部近邻，作者对少量样本进行了可视化：
并展示了部分检索示例：
联合检测和特征学习架构的评估
如上图Table 1所示，通过返回K（1，4，20）个检索的目标，计算召回率。发现随着K的增加，召回率逐步提高，说明这种联合训练方法没有引入更多不相关的信息，证明了方法的有效性。
用户点击数据和库目录数据构建 triplets的性能影响评估
可以发现使用用户点击数据的弱监督信息，在召回率和MAP上都有性能的优势。
目标定位的评估
通过在与标注数据上训练的SSD的比较，如下图所示，可以看到定位的精度稍逊于SSD，但召回率相差无几，计算延迟大幅下降。
本文介绍了阿里巴巴视觉搜索应用拍立淘的核心技术，可以总结出在设计实现这套系统的过程中，工程师们关心的问题和解决方案：
1.提高检索召回率——算法融合；
2.提高响应速度——二值索引；
3.降低标注成本——弱监督学习；
4.结合业务的推荐——最终还是要对用户体验和鼓励购买负责！
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当你想要下载一个 iOS 应用程序时，你会怎么办？答案当然是去应用商店搜索。据统计，56% 的游戏程序安装于应用商店。至于非游戏应用程序，这个比例则会增加至 69%。
这使 App Store 成为广告商和平台持有者的大平台。伯恩斯坦(Bernstein)的分析师托尼·萨科纳吉(Toni Sacconaghi)预测：苹果的搜索广告业务今年就创造了 5 亿美元的收入，到 2020 年，很有可能创造 20 亿美元的收入。
那么是什么推动了 App Store 广告的增长呢？从苹果开始日益盛行的搜索广告，前景又将如何？
在当前搜索广告服务温和但必须迭代的推动下，短期内会出现真正的增长。这将帮助开发者们通过搜索提高价值，以减少他们对其他平台和成本的依赖。但随着搜索本身性质的改变，我们认为用户个人在 App Store 搜索应用的方式可能会发生变化，这将给比同行领先的 App Store 带来更巨大的收益。
App Store 搜索广告的诞生
2016 年，苹果在 App Store 中引入搜索广告，原因有很多。
首先，因为 App Store 涵盖了将近 200 万个应用程序，所以出现了一个普遍的问题：人们很难在里面发现想要的应用，这直接导致整个 App 行业的广告成本上涨。
其次，App Store Optimization（ASO）的出现和发展，作为一个专门的独立学科出现并向 App 营销者（开发者）展示了其通过苹果应用商店带来的价值。
再次，苹果作为 App Store 的看门人，受到了来自移动广告公司的压力，移动广告公司从他们的平台或商店中转走了大量的流量。例如，根据 AdAge 报道，2017 年初，57% 的移动广告流量是由 Facebook 和 Google 推动的。这意味着，尽管苹果公司为此付出了巨大的努力，但它对 App 发布的控制力和影响力却越来越小。
因此，苹果在 2016 年 10 月推出了首个 App Store 搜索服务，该服务为广告商提供了通过竞标过程来使其占据 App Store 搜索页面顶端的机会。
它仅在一个地区推出，在美国 App Store 运营的广告创意选择也受到限制，起初，这种做法遭到了批评，然而很快，搜索广告带来的好处超越了它的限制。Arc Intermedia 在搜索广告上市后发布的一篇博客文章中对其赞不绝口。
苹果通过此举，轻轻松松将 iOS 应用的 CPI（单次下载费用）成本降到最低。当时，苹果的 CPI 成本已经降至 88 美分，但转换率高达 50%。
这一成功帮助苹果公司进一步改进 App Store 搜索广告。在 2017 年底，搜索广告服务更名为“搜索广告高级版”，同时新增了一项名为“搜索广告基础版”的廉价替代品来帮助中小开发商、个人开发者。
事实证明这方法行之有效。根据 AppsFlyer 的报告显示，开发者直接在 App Store 里推广，效果确实比其他途径来的好——与其他第三方推荐渠道相比，苹果搜索广告的第一日和七日留存率更高，在前 20 位广告平台通过一次应用安装产生的应用内事件数量排名中，苹果搜索广告的效果也名列前茅。早前认为搜索广告更有利于资金雄厚的大厂商的观点也不攻自破。
它会继续进化？
这种相对温和的发展，推动了苹果应用商店搜索广告业务的显著增长。
面对未来，苹果同样可以通过改进其搜索机制和宣传的质量来进一步推动其业务的增长，延续着此前的传统，推出“搜索广告 3.0”、“搜索广告 4.0”以及更多更多迭代版本。不过这种推进非常缓慢。
苹果不希望把 App Store 变成只有大厂商和手游寡头才较量得起的斗技（钱）场，他们不断从各方面修改 App Store 推荐和搜索规则，目的就是为了让机会分给更多开发者，保证各个层级开发者们的积极性。
如果是这样，我们希望苹果能够打破单一的关键词搜索桎梏，扩大 App Store 搜索活动的范围，又可以通过第三方数据的帮助来改进苹果的内部搜索机制。但我们更希望苹果能够改进第一方 App 数据报告，让更多开发者从第一方报告中获取自家产品的基本信息，知道自己 App 的各类数据。
不过苹果还有另一种方案可以选择。
它应该转型改革？
尽管苹果有理由在付费搜索广告方面将采取“稳步前进”的方式，但我们还是可以看到一个存在重大变化的潜在领域：语音搜索。
自 iOS 12 以来，苹果的人工智能语音助理 Siri 和 App Store 搜索之间的关联变得更加密切了。此外，亚马逊(Amazon)和谷歌(Google)的智能语音音箱产品销量激增，已经使消费者习惯了语音搜索作为混合产品的一部分。
因此，我们可以合理地预测，苹果可能会开始考虑通过语音来进行搜索广告的选择。
值得注意的是，苹果在 iOS 上推出的电商应用 Apple Store 5.1 版本，用户只需点击搜索栏右侧的麦克风图标即可进行语音搜索，完全省去手动输入部分，或许这个功能会很快得到普及。不过这样的话苹果必须改进其关键字搜索方法，以适应自然语言搜索，而不是文本输入。
应市场需求而生的初代 HomePod，使命肯定不仅仅是推广苹果音乐这么简单，让 Siri 和搜索融为一体，让用户更习惯语音搜索也是未来语音智能交互发展的重要一环。
更何况苹果有意将 Siri 置于下一代 Airpod 耳机中，这就意味着，iOS 用户日常的语音交互可能要大于手指触摸交互，语音搜索自然也会大于触屏输入搜索，我们有理由期待苹果会在这方面作出改变，彻底地改变「搜索」这一行为。
结论
苹果的 App Store 搜索广告在短短两年内就向人们证明了它的价值，并已经设法在用户主导、相互尊重的广告方式和企业需求之间取得了很好的平衡。
正是有了这些基础，苹果才能借助 App Store 完成近两年来内容服务收入的亮眼增长，这其中必然有搜索广告的功劳。
然而，我们也应该关注语音搜索以及它在未来 App Store 中可能扮演的角色。如果用户们习惯了这种改变，商业需求也就随之而来，苹果很可能会进一步发展其搜索业务，这会是一种革命性的改变。
Ctrl+f一定是我们经常使用到的一个快捷键，对于少量的数据查找超级好用，但是如果需要寻找多个数据的时候怎么办呢？，从一万组数据中找出其中的262个，怎么找，一个一个找效率太低了，vlookup函数帮你做到，小编今天就给大家分享一下如何实现： 函数：=vlookup（关键字段，查找范围，查找数据所在列，false/true） 举个栗子如下：表格中是2016年8月1日到2018年7月31日的日销售数据目的：需要找到每次活动日的日销量，操作如下：
具体操作： 1、将需要搜索的数据输入到某一列中，在单元格中输入=VLOOKUP（）
2、第一个元素，“关键字”，鼠标点击“2016年10月1日”，Excel会自动生成“F2”
3、第二个元素，“搜索范围”将“日期”和“销量”全部选中（快捷键：ctrl+shift+↓）
4、第三个元素，销量在所选区域内是第二列，所以输入“2”
5、输入“FALSE”回车结果就出现了
注意注意： （1）：vlookup只能找到该列中的唯一值，当有多个值时vlookup只能找到第一个而非全部 （2）：关于第四个元素false：vlookup函数提供两种匹配方式，一种false是精准匹配；另一种true是模糊匹配
2019年1月28日，全球领先的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMedia Research(艾媒咨询)权威发布《2018-2019中国移动搜索市场监测报告》。2018年移动搜索行业整体发展良好，头部企业持续发力人工智能技术。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2018年中国移动搜索用户数量接近6.9亿，增长率3.8%，增速有所放缓。目的性搜索是用户使用移动搜索平台的首要原因。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，59.7%的受访用户表示在手机或平板进行搜索时的主要目的是查询某事或物的相关资讯。但页面广告和信息安全是行业发展的一大痛点，五成用户希望移动搜索平台这两方面进行优化。(《2018-2019中国移动搜索市场监测报告》完整高清PDF版，可点击文章底部下载按钮进行报告下载。)
以下为报告节选内容：
移动搜索分类
移动搜索是指在移动终端进行对普遍互联网的搜索，从而实现高速、准确地获取信息资源。目前，移动搜索主要应用在浏览器、搜索引擎和一般功能性搜索。
移动搜索基本工作流程
移动搜索行为特点
2018中国移动搜索行业热点
2018移动搜索用户数量接近6.9亿人
中国主流移动搜索平台战略发展动向
百度搜索、搜狗搜索居用户首选品牌前两位
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2018年第四季度，在中国移动搜索用户首选品牌使用占比中，百度搜索占比42.5%行业第一，搜狗搜索以23.9%的占比紧随其后。
浏览器仍是大多数用户移动端搜索渠道的首选
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，59.6%的受访用户在移动端进行信息搜索时最偏好使用的是手机内置浏览器，偏好使用移动搜索应用进行搜索的用户占比则达到28.2%。艾媒咨询分析师认为，用户在手机或平板进行信息搜索时，更倾向于选择少步骤、少费时、少转跳的搜索途径。
近七成用户认为搜索联想词条较准确
移动搜搜联想词条是指用户进行移动端搜索时，在搜索栏输入部分关键字符，搜索栏下方自动出现的关键词拓展的联想词条。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，67.4%的受访用户认为移动搜索联想的推荐词条比较准确，并且有43.7%的人经常会直接在联想推荐搜索词条中进行选择。同时，很少点击或者从不点击联想搜索内容的受访用户占比分别为11.1%和2.2%。
目的性搜索仍是用户使用移动搜索平台的首要原因
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，59.7%的受访用户表示在手机或平板进行搜索时的主要目的是查询某事或物的相关资讯，查询某词或语句相关解释的受访用户占50.8%。艾媒咨询分析师认为，目前大部分用户使用移动搜索功能时带有较强的目的性，优化搜索结果的呈现方式，准确匹配用户的搜索需求，能够大幅提升用户的搜索体验，提高用户对移动搜索平台的忠诚度。
跨软件搜索潜在市场需求潜力较大
跨软件搜索是指用户对同一事或物进行多款软件相关信息搜索的需求。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，58.6%的受访用户表示有跨软件搜索的需求;其中，56.6%受访用户在商品信息方面有跨软件搜索的需求，50.9%在新闻资讯方面有跨软件搜索的需求。艾媒咨询分析师认为，网络信息量巨大，用户收集信息时内容零散且耗时较多，跨软件搜索能够实现多款软件内容信息的集合，属于潜在的搜索需求，市场潜力巨大。
页面广告、信息安全成为用户最期望改进的方面
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，64.1%的受访用户对移动搜索的服务体验较为满意;用户在移动端搜索最期望优化的方面在减少页面广告以及加强账户信息安全上，比例分别为51.7%和51.0%。艾媒咨询分析师认为，如果搜索平台能够实现广告精准投放，帮助用户更快实现搜索目的，同时拦截恶意广告，更好保障用户的信息安全，将有助于提升广告信息的宣传效果及用户对平台的好感度。
百度升级多项算法，加强平台监管，提升用户体验
2018年百度搜索提升算法更新速度，从技术层面加强平台内容管理，规范下载站和供求黄页类B2B站点行业生态，严惩作弊、盗取用户信息及恶劣采集问题，保护原创内容站点，极力营造优质的移动搜索生态环境，为用户打造更好的搜索体验。
百度上线智能小程序
2018年7月4日，百度智能小程序正式上线。9月25日，百度智能小程序开放申请。12月20日百度智能小程序开源联盟正式成立，首批成员包括爱奇艺、快手、哔哩哔哩等平台。未来这些企业将陆续在各自旗下的APP支持运行智能小程序，成为百度智能小程序的重要入口。“智能小程序+信息流” 使搜索框的入口价值变得更加立体化、纵深化、一站式。智能小程序依托以百度APP为代表的全域流量，通过百度AI开放式赋能，精准连接用户。同时带来具有想象空间的动态创造力节点，用户成为节点的深度交互参与者。
百度APP用户属性分析
搜狗搜索深耕医疗搜索，助力全民健康
2018年以来，搜狗搜索相继推出了海外权威健康信息搜索、三甲医生权威解读、就医指南等一系列医疗功能，涵盖了从健康科普到实操指南等方方面面的医疗信息，开启了中文健康搜索的全新时代。搜狗医疗搜索降低用户接触专家权威医疗信息门槛，提高便捷性，因此搜狗移动搜索中对医疗类搜索查询量增长较一年前增长32%。
搜狗推出「AI法律咨询」，降低专业领域服务门槛
搜狗搜索旗下法律专业领域问答平台——搜狗律师，全新推出“AI法律咨询”功能，可通过AI智能咨询问答，模仿律师与当事人进行多轮对话，实时为用户提供免费实用、覆盖多领域的法律咨询服务，推进社会普法进程。艾媒咨询分析师认为，未来垂直领域搜索有较大发展空间，如搜狗搜索聚焦的医疗、法律等垂直领域搜索应用将有效解决用户定向搜索需求。在AI更高层面，AI赋能的人机智能交互各有不同，搜索引擎的差异化展现。目前不同公司AI储备有较大区别，未来，AI技术水平以及在搜索场景的应用将是移动搜索领域角逐的关键。
搜狗搜索用户属性分析
360搜索上线区块链平台“图刻”，3大功能打造优质内容生态
2018年7月30日，360搜索上线原创图片认证平台“图刻”，宣告首次进去区块链领域。“图刻”为内容创作者提供区块链版权认证、品牌流量受益与全网版权保护三核心功能，并打通360十大产品体系，帮助原创作者获得流量分成，保护原创内容。艾媒咨询分析师认为，未来用户的搜索体验，将更倾向于品质内容平台。保护版权的原创者，实际上是吸纳一批专注于原创内容生产的作者，有利于平台留下有鉴赏力和消费力的用户，为360生态创新与繁荣打下基础。
360浏览器用户属性分析
中国移动搜索行业发展趋势解读
行业整体发展向好，仍有较大增长空间
艾媒咨询分析师认为，虽然在过去的发展过程中行业内经常出现负面新闻，但是行业整体发展趋势向好。搜索广告推广以效果为导向，一方面实现线上用户引流，另一方面通过宣传推广塑造品牌形象。随着人们生活质量的提高，手机的覆盖率将会越来越大，移动搜索的广告推广仍然有较大的增长空间。
信息流广告多元化精细化发展
目前移动搜索的广告形式主要有开屏广告、信息流广告、搜索广告，其中信息流广告的植入方式更为温和，形式上更能够被用户接受，内容上也能够更好的达到广告主的宣传需求。艾媒咨询分析师认为，信息流广告仍然会是将来一段时间内最受欢迎的广告形式，而信息流广告也将会朝着更加多元化精细化的方向发展，一方面体现在广告的呈现方式以及素材样式上会更加多元，另一方面体现基于数据管理系统的定向推送也会越来越精细。
以技术为核心，差异化发展
移动搜索对于用户的依赖性、粘合度更高，由于使用场景的特殊性以及移动端设备本身的局限性，用户在移动端的搜索体验更为敏感，对于内容的聚焦度更高。艾媒咨询分析师认为，未来移动搜索行业发展的关键点仍然在技术水平，包括搜索内容的呈现形式、算法优化，数据库的维护等。同时，行业内差异化的发展趋势会愈加明显。
移动端与PC端双线驱动
用户在两种终端上的使用习惯不同，但是移动搜索与PC搜索实现了在使用场景上的互补，同时在功能、特点等方面也具有互补的特性。艾媒咨询分析师认为，加强移动端与PC端搜索页面的交互设计，为用户提供更好的使用体验，有利于移动端搜索与PC端搜索共同发展。
关于艾媒咨询
iiMedia Research(艾媒咨询)是全球知名的新经济产业第三方数据挖掘和分析机构，2007年诞生于广州，在广州、香港、北京、上海、硅谷设有运营和分析机构。艾媒咨询致力于输出有观点、有态度、有结论的研究报告，以权威第三方实力，通过艾媒大数据决策和智能分析系统，结合具有国际化视野的艾媒分析师观点，在产业数据监测、调查分析和趋势发展等方向的大数据咨询具有丰富经验。艾媒每年公开或定制发布新经济前沿报告超过500份，覆盖了人工智能、新零售、电商、教育、视频、生物、医疗、音乐、出行、房产、营销、文娱、传媒、金融、环保与公共治理等领域，通过深入数据挖掘，通过数学建模，分析推理与科学算法结合，打造有数据、有理论支撑的大数据分析成果。艾媒咨询的数据报告、分析师观点平均每天被全球超过100家主流媒体，1500家(个)自媒体、行业KOL广泛引用，覆盖语言类型包括中、英、日、法、意、德、俄、阿等约二十种主流官方版本。
基于公司独立自主研发的“中国移动互联网大数据挖掘与分析系统(CMDAS)”，艾媒咨询建立了互联网运营数据、企业舆情和商情、用户属性和行为偏好、零售数据挖掘、广告投放效果、商业模式等多维度的数据监测体系，可视化还原“数据真相”，实现市场趋势的捕捉和用户信息的洞察，提升品牌的行业竞争和影响力。
以上内容节选自《艾媒报告|2018-2019中国移动搜索市场监测报告》，查看全部内容，请前往下载：《2018-2019中国移动搜索市场监测报告》
9月22日，以“开放·分享”为主题的2016年腾讯全球合作伙伴大会在福州召开，数百名中外科技先锋围绕前沿技术、人工智能、云端生态、分享经济等展开了深度探讨，碰撞了下一种移动生活的智慧。其中，搜狗首席运营官茹立云受邀在大会进行了《智能时代的搜索进化》主题演讲，向大家介绍了搜狗在人工智能领域的发展，并展示了“拍照购物”、“中医拍舌相”等产品功能，引发全场开发者、媒体等重要嘉宾对“搜索引擎向智能助理进化”思考，以及对智慧购物和医疗的期待。
（搜狗COO茹立云在2016腾讯全球合作伙伴大会演讲照片）
在现场播出Discovery《智慧中国》系列纪录片中，搜狗搜索揭开“舌相诊断”功能的神秘面纱，讲述了创新科技为传统中医行业赋能的故事。通过引入几千年积淀的中医智慧、实践经验以及庞大的医学典籍内容，搜狗搜索应用最尖端人工智能算法，让古老的智慧在现代生活中焕发新生，并促进中医行业的蓬勃发展。
用户基于搜狗搜索的“舌相诊断”功能，只需拍摄一张舌头正面照片并上传，或附加身体症状的描述，即可迅速得到诊断结果，包括健康警告或针对病情的治疗建议，真正将健康掌握在手中，同时也为其他人释放更多医疗资源。
（搜狗搜索中医拍舌相功能截图）
在医疗领域外，茹立云还向大家展示了 “拍照购物”功能。搜狗搜索洞察到消费升级环境下用户的需求，将科技打造创新的智慧购物。用户在电影屏幕、电视剧、广告牌、报刊杂志甚至马路行人身上看到自己喜欢的服装时，只要拍照上传，便可以快捷、准确地找到全网各电商平台相对应的商品，同时基于人气、评论、历史销售记录等多个评估筛选维度，为用户呈现最佳选择的排序。
更智能地是，搜狗搜索拍照购物推进了消费决策最后一公里，即用户最为关注的价格问题，提供全网实时横向比价及同一平台90天内价格趋势分析的纵向比价服务，有助于更好地进行购物决策，真正做到了智慧购物。
搜狗首席运营官茹立云认为，搜索是人工智能领域用户基数最大、商业化前景最好的应用场景，可以说，搜索就是一种人工智能。作为中国第二大搜索引擎，搜狗搜索将通过深度学习和海量大数据分析，完成需求理解和内容人性化到达，实现搜索引擎向智能助理的进化。最终它不仅能理解你想要的东西，并且能给你想要的展示、做相应的对答，不是给你提供十条结果，而是直接给你答案，或者是一个完整的解决方案。随着人工智能技术不断演进，搜狗搜索期待能够向更多合作伙伴开放深厚技术积累，共同探索更为丰富的智能生活场景，在新领域内实现突破。
北京时间6月21日早间消息，谷歌刚刚开发了一种“病症搜索”功能，希望在用户搜索某些病症时，为其展示专业的医疗信息，帮助其进行自我诊断。不仅如此，这种方式还可以促进医患沟通，减少误解。
此前，在谷歌网站上搜索病症时得到的结果往往都没有太大用处。在很多情况下，甚至会出现不可思议的错误，令患者和医生都颇感困惑。
这家Alphabet旗下的搜索巨头表示，他们已经开发了一种“治愈方法”；该公司本周一推出了一种名为“病症搜索”的新功能。下次当你再使用iPhone或Android版谷歌搜索应用查询“肚子疼”、“皮疹”、“偏头痛”等病症时，就会在搜索框的右下方看到6张数字卡片，每一张卡片都大致描述了与这项搜索结果相关的常见健康问题。
谷歌与哈佛医学院和梅奥诊所合作开发了这些病症搜索卡片。只要可能，这些卡片还会告知用户，是否可以通过各种方法进行自我治疗，或者相关的健康问题是否严重到必须寻求专业医生的帮助。在卡片下面，用户则会看到传统的网站链接列表。
“在病症搜索发布前，你必须知道自己查找的疾病的具体名称才能获得最好的医疗信息。”谷歌搜索团推产品经理维罗妮卡·品金(Veronica Pinchin)说。
约翰霍普金斯大学医学院助理教授兼执业医师赛斯·马汀(Seth Martin)表示，互联网上充斥着各种并不精准的医疗建议，而繁忙的医生经常会碰到一些庸人自扰的病人。
“我们都见过这样的病人，他们会从网上找到一些信息，但这些信息其实都是错误的。”马汀说，“发生这种情况后，想要让病人理解真正的病情就需要花费更大的力气。”
谷歌在全球范围内的搜索请求约有1%与病症有关，所以该公司针对数百万不同的搜索关键词创建了数百万张卡片。但这并不意味着每次都能显示正确的卡片。“由于这只是一个算法，所以并不完美。”品金说，“但我们会逐渐扩大它的覆盖范围，改进信息的精确度。”
病症搜索起初只面向美国的英语用户，可以通过谷歌的iOS和Android应用，以及手机和平板电脑上的Google.com使用该服务。谷歌计划将其引入桌面浏览器，并面向国际市场推出更多语言版本。
“我们不能取代医生为病人作出诊断并提供治疗建议，但我们希望能够帮助他们改善沟通效率。”品金说，“我们的一大重点是降低这些信息的获取难度，希望让其成为一个所有人都能理解的语言，而不仅限于医生。”
美国家庭医生学会主席万达·菲乐(Wanda Filer)认为，谷歌早就应该改进与健康相关的搜索功能，这种做法令人鼓舞。“很多时候，人们会被网上的信息吓得魂飞魄散。”菲乐说，“所以，如果这些谷歌卡片能增加一些背景信息，那就可以为医生和病人带来莫大的帮助。”
她表示，如果病人能将谷歌病症搜索的截屏发给医生，那就会更有帮助。“能够了解病人所掌握的信息，可以帮助我们更好地找到对话的切入点。”菲乐说，“没有一种网上信息能够取代医生的诊断，但却可以提供一些补充。”(书聿)
?搜索引擎这一块，相信大家都不会陌生，互联网诞生几十年，出现了几家大体量的搜索引擎。
国外就是：谷歌搜索代表!国内就是：百度搜索、360搜索、搜狗搜索、神马搜索4家，平时我们有什么不懂的，或者要在网上查找一些资料，都会去输入相应关键词，然后所有引擎会把对应答案展现出来。
小编也是互联网行业的小新生，seo搜索马虎做了一年，然后转战到竞价广告投放领域，平时对工作那是兢兢业业，但是还是忽略了，语音识别搜索的玩法。
今天我还在烦心要给大家推什么文章，就把我刚刚搜索上发现的小乐趣分享给大家：
问题考虑：语音识别技术能代替关键词搜索吗?
我的答案是：不可能代替关键词搜索，只能成为搜索的一个辅助!
原因：先举个案例吧，看我用语音去识别搜索：北京装修公司，(为避免广告嫌疑，图片打了马赛克)
有三张截图，是一个完整的语音识别搜索过程：
下面为大家分析一下：
即便是语音识别技术，也要先识别语音，然后转化成文字在搜索框里，?接着就自动搜索出答案。
真正的奇妙不在这里，在下面!如果你搜索附近的地区装修公司，或者其他一些行业，在搜索结果展现完毕之后，手机会自动播放语音，在百度地图上离你最近的公司结果，我真的感觉很奇妙，所以不管是公司，还是开店，一定要在百度地图上，把你们公司位置给标注出来。客户在附近搜索后，就会展现公司的或者门店的位置。