我所看到的未来的移动搜索

最近，移动搜索领域再次出现 BAT3 群鹿角逐的场面，百度加大移动端推进力度，阿里合并 UC 推出「神马搜索」，腾讯与搜狗联姻并推出「搜狗搜索」独立 APP，360 搜索也发布了独立 App，再加上豌豆荚的搜索化转型，可以感受到移动搜索不久将会有一场恶战。

从豌豆荚提出「应用内搜索」概念并调整产品开始，搜狗和 360 也纷纷跟进，调整移动搜索产品，推出移动搜索独立 App。从这些大咖级产品的调整可以看出，移动搜索逐渐地摆脱了 PC 搜索的思维，开始进行更多的创新。那么，下一阶段的移动搜索产品还可以有哪些创新点呢？下面分别从输入方式、数据处理、输出方式 3 个方面来剖析一下我所看到的未来的移动搜索。

输入方式

精准用户画像

在移动互联时代，手机就是人类的外延，甚至被比喻为人类的新器官。手机作为用户与互联网连接的介质，同时也是用户在移动互联网世界的唯一身份标识，其中包含了大量的数据可以帮助我们定位用户。

移动搜索可以通过该用户的社交账户、该用户使用了哪些 App、该用户的使用习惯等，逐渐描绘出精准的用户画像，而精准的用户画像其实是未来的移动搜索中最基础的输入项。它能帮助移动搜索更加了解当前用户，以提供更加个性化的服务。

众包化数据

当一个用户在使用移动搜索时，其实他无形中也在输入他的使用行为数据，这些数据会结合用户画像送到云端做数据挖掘，进一步完善用户画像。也就是说，用户使用得越多，用户画像越精准，搜索引擎也就越了解用户的喜好，就能更加精准地提供用户想要的信息。

搜索即探索

移动搜索与 PC 搜索最大的不同在于使用场景，PC 搜索的使用场景永远是坐在电脑前，而移动搜索的使用场景则相当多元，而且使用场景和搜索需求之间有着密切的联系。所以，我更愿意将「移动搜索」理解成「移动探索」。

未来的移动搜索已经不再局限于 PC 时代输入关键词的搜索了，我们可以输入更加多元的数据，例如 GPS 地理位置、例如扫一扫宣传海报上的二维码、例如扫一扫附近的街景、例如获取到附近商家 iBeacon 推送的商品信息等等。

数据处理

自然语言理解

语音类的移动应用逐渐培养了用户习惯，用户比几年前更加容易接受通过语音进行输入了，360 最近推出的「360 搜索」独立 App 主打的就是语音搜索，在下一阶段的发展中，语音输入必定将逐渐取代键盘输入。

语音搜索的难点并不在于语音的识别，而在于自然语言的理解。由于移动搜索需要提供更加精确的答案，对自然语言的理解将是其中的核心技术难点。

深度链接

搜索引擎是建立在 PC 互联网时代通过网站提供服务的基础上的，而移动互联时代是由大量的 App 组成，App 之间都是一个个信息孤岛，链接和数据没办法在 APP 之间交换，没办法像网页那样进行检索。

深度链接是一个打破 App 信息孤岛的解决方案，与前不久豌豆荚推出的「应用内搜索」协议类似，都是旨在在 App 之间打通数据。

当深度链接在应用商店的推动下逐渐成为一套统一的标准时，移动搜索就可以跨 APP 检索内容，也可以跨 App 调起应用的某个页面，那时的移动搜索将会成为一个重要的分发渠道。

机器学习

对于未来的移动搜索，有一种超前的想法是「无需输入」，也就是说，搜索引擎发展到终极阶段，已经不需要人为地输入任何信息，搜索引擎可以根据用户画像、使用行为记录、传感器数据等做智能判断，这个智能判断的背后就是建立在大量用户数据基础上的机器学习。

虽然现在看来「无需输入」有点天方夜谭，但是尽量减少用户输入，或者尽量精准地提供搜索结果，都是需要建立在机器学习的基础上的。所以，移动搜索产品的后端一定是一个复杂的数据处理集群。

输出方式

结构化数据

移动搜索是从 PC 搜索顺延过来的，PC 互联网时代内容爆炸产生了大量的信息噪声，而移动搜索场景下用户希望尽快得到有效信息，最需要解决的是降噪的问题。降噪最有效的方式是将大众化需求做结构化展示，例如搜索「世界杯」时直接展示赛程表，可以减少大量相同内容的网页干扰用户获取有效信息。

智能聚合数据

结构化数据展现使得用户能更清晰地获得有效信息，而如何让用户获得更全面的信息呢？这就需要搜索引擎针对用户的关键词智能地分析用户希望获得的关联信息。例如，当用户搜索一个景点时，会展示百科信息、图片信息、该景点周边地图，甚至可以判断用户当前所在位置，给出当前位置到景点的路线规划。

要答案，不要结果

和 PC 上的搜索不同的是，移动搜索的使用目的性更强、场景化鲜明、使用时间更加碎片化，用户希望以最快的速度得到想要的答案，所以用户理想中的移动搜索应该能直接给出用户想要的答案，而非罗列一大堆简单关键词匹配后的结果，更不是某狼厂那样直接给你大半页的广告。

（作者简介：叶绍琛，前网易游戏私有云项目负责人，现为微众时代科技 CEO，微信公众号「叶绍琛」，微信号 rhcaysc）