微軟Bing的反攻：內部壓力最大 IE也不好
經濟觀察報 發(fā)表于：12年09月29日 09:46 [轉載] 搜狐IT
生態(tài)圈
沈向陽正是力主改變Bing戰(zhàn)略方向的那個人，他認為Bing應該從根本上去改變所謂的游戲規(guī)則，而不是和Google硬碰硬。“第一階段的戰(zhàn)斗基本結束，也就是在Webgraph(網頁圖譜)上。但至少還有兩個新階段有機會彎道超車。一個是Socialgraph(社交圖譜)，下一個是Entitygraph(實體圖譜)。而在Socialgraph上，我們領先。”沈向陽稱。
微軟給Bing制定了三大戰(zhàn)略，首先便是繼續(xù)整合Facebook及其他社交網站的信息流，用以完善社交圖譜的搜索;第二，借助其地理位置服務增加新的信息維度，使搜索結果相關性得以提高;第三，Bing將重視移動應用程序及相關服務的搜索，也就是所謂的實體圖譜搜索。
之所以這樣，是因為Bing認為搜索不再只是尋找信息，而是應該關注如何把事情做好。“我的朋友永遠不會給我推薦一個便宜的墨西哥餐廳，因為他們知道我不會感到高興。”Bing社交媒體總監(jiān)BetsyAoki說，“有一些事情的算法是好的，但它不夠好，我們真的相信通過連接你的好友來獲得有價值的信息，在未來是一件很酷的事情。”微軟邀請她來挖掘人類的智慧，從而幫助他們完善還不成熟的搜索引擎，她覺得這個思路非常對頭。
同樣的邏輯也適用于語義搜索。“如果你輸入關鍵字‘復仇者’、‘芝加哥’，一個合理的假設就是你正在尋找電影放映時間，那么為什么不發(fā)布放映時間的列表呢?”微軟的一名產品經理如此說道。
其實這樣的idea并不稀奇，蘋果 的 Siri、Google的 KnowledgeGraph，包括百度的框架算都在做著同樣的事情。Bing并沒有專門的產品，但其實在內部，微軟已經確認了大約160項“任務”，這些任務包括計劃行程、貨比三家、訂餐等領域。“實際上我們比Google做得早，他們公開講有5億個詞條，我們也差不多。”沈向陽稱。
沈向陽的邏輯很清楚，只有精準地滿足越來越個性化的搜索需求，Bing才有趕超的資本。所以，他做的最重要的一件事便是在設計Bing的產品形態(tài)時，把機器學習作為它的搜索原理，這是當下最火的技術，簡單地講，便是讓計算機去模擬人類的學習能力。“沒有機器學習，就沒有Bing的今天，沒有機器學習，也就沒有微軟的明天。”
