深度解析网站盈利模式(5)

但是，管理成百上千的关系确实一个棘手的问题。几个月前，纽约的一位风险投资家弗莱德-威尔森（Fred Wilson）决定压缩自己现有的360名Facebook好友，并将其缩小为一个更加亲密的圈子。他只保留了56人，让他们可以看到自己的活动。至于其他人，他说：“我把他们都踹了。”

其他人则会从数量不菲的关注者中看到价值。今年早些时候，搜索引擎Mahalo的创始人詹森-卡拉坎尼斯（Jason Calacanis）为Twitter支付了25万美元，让Twitter将自己的账号放到推荐名单上。他表示，这是“半开玩笑”的举动，但是他相信，这一投资会得到回报的。

卡拉坎尼斯估计，这一推荐功能将在未来两年内为其带来500至1500万的关注者，而他则有可能将这些人引导至自己公司的网站上。他在电子邮件中写道：“如果每个月都有约10%的关注者点击Mahalo的链接，那么我们一年的访问量就约为100万，换句话说，每个关注者的成本是5美分。”他认为，很多企业都可以通过这种“关注”获益。捷蓝（JetBlue）等航空公司就可以为前1000名做出响应的用户提供折扣。而且，“机不可失，时不再来”。

尽管卡拉坎尼斯试图创建群体，但广告主却似乎对个体更加感兴趣。很多人相信，破解“友谊”将成为获取用户关注的重要因素。从历史上看，这并不非常困难。那时，信息供给不足，相比之下，时间又过于廉价。不久前，为了获知哪个球队获胜或者明天的天气情况，还会有数百万人等着新闻广播。这对于广告主而言非常理想：他们俘获了听众。

如今，我们拥有着海量信息。我们几乎可以点播自己想要的任何新闻、音乐和娱乐节目。事实上，现在的信息多到了我们需要专门对它进行过滤，以便封锁那些乏味或毫不相关的内容，从而找到我们真正需要的信息。而这也创造了所谓的“眼球经济（Attention Economy）”。惠普信息动态实验室主任波那多-休伯曼（Bernardo

A. Huberman）说：“大多数信息已经毫无价值。唯一的稀缺资源就是‘眼球’。”那么，我们又当如何才能搞清楚人们的“眼球”究竟瞄向哪里呢？

借“友谊”吸引“眼球”

最简单的办法就是从好友那里获取线索，他们都是可以信赖的资源。至少，好友比任何算法都更加了解我们。略微有些令人惊奇的是，那些急切希望指挥我们“眼球”的企业正在研究，我们究竟会听取哪些好友的建议。对于Facebook、谷歌和雅虎而言，“在线友谊（online friendship）”是一个关注的热点。它们都争相从麻省理工学院、哈佛大学和加州大学伯克利分校等一流学府聘用知名社会学家、人类学家和微观经济学家。微软也刚刚在马萨诸塞州剑桥市（译注：麻省理工学院和哈佛大学均位于此地）创建了一个专注于社会科学的研究中心。

从统计学上讲，好友之间通常都有相似的行为。几年前，雅虎的研究人员发现，如果有人点击了一个在线广告的链接，那么当收到相同的广告时，此人的即时通信（IM）软件好友列表中的人点击该广告的可能性就是平均值的3到4倍。这的确讲得通。好友之间有着相似的兴趣。

但是，这也引发了诸多问题。哪一类的好友彼此之间会有着最有意义的相关性？人们总是对一小撮亲密人士吐露心声，而这些人通常只有两、三个。如果要寻求一些特定的建议，例如汽车和烹饪，他们则会有着更为广阔的圈子。而在对新的饭馆或是议员候选人征求建议时，人们的圈子还会进一步扩大，当然，这些建议的重要性要小得多，但是仍然可以产生一定的影响。通过对人们在社交网络上的交流形态进行研究（通常采用匿名方式），研究人员希望能够预测，我们信任哪些好友，又会就某些特定的领域对哪些人给予关注。加州大学伯克利分校的博士生达纳-博伊德（Danah Boyd）参与了微软的研究项目，她表示，数据非常难于破解。她说：“你给你母亲发电子邮件的频率或许低于给同事发邮件的频率，但这并不意味着你对自己母亲的信任度更低。”

在加州帕洛阿尔托大学街的一个办公室里，来自麻省理工学院传媒实验室的一位32岁的博士生正在钻研数百万个点之间的数据关联。此人名叫卡梅隆-马洛（Cameron A. Marlow），他在Facebook担任研究人员，他或许拥有有史以来最伟大的专注于友谊研究的实验室。他可以通过2亿名Facebook用户发表的帖子、分享的图片以及好友请求来研究社交媒体中的交流方式。

关注社交 忽略广告

尽管非常受欢迎，但是Facebook仍然没有能够证明自己作为广告平台的价值。用户们似乎只专注于自己的好友，而很少把注意力放到广告上。广告的点击率很低，广告主为流量支付的费用也只有几美分而已。尽管Facebook今年有望实现3亿美元的收入，但是每个用户每月为Facebook带来的收入却少得可怜。

如果马洛和他的团队能够成功的找到Facebook用户之间相互影响的渠道，那么Facebook或许就可以提供更为有效且有利可图的广告和推广活动。

开始，马洛将每个用户的好友都分成了许多组。马洛提炼出了一个图表，以此来展示他的一位同事亚历克斯-史密斯（Alex Smith）的社交网络。该图表展示了许多组不同的“点”，以及这些点彼此之间的联系。其中最大且最为繁忙的一组代表Facebook的同事。其他的则是高中的朋友、家人、亲戚、铁杆哥们儿等。理解这些类型的关系可以提供有价值的环境。

马洛的团队最近开展了一项研究，旨在了解我们与在线好友的亲密程度。他们查看了人们对好友的新闻和图片的点击频率，交流频率以及是否为双向交流。通过这一研究，他们发现，平均来看，如果一名用户拥有500名Facebook好友，那么他所关注的人通常只有40个，而进行交流的则只有20个，有密切接触的人更是少得可怜，只有10个。那些人际网络较小的用户的这些数据还会更少。那么广告主能够从中获得什么信息呢？大多数的网上好友都不会获得人们太多的关注，也就是说，无法吸引太多“眼球”。如果将广告着眼于用户彼此之间的交流，广告主将获得更好的效果。

当然，这并非严谨的科学。但这并不妨碍大批初创企业将“友谊分析”与广告和媒体战略联系起来。位于纽约的33Across公司已经与社交网络、IM提供商以及Widget在线应用开发商建立了合作关系。这些合作伙伴都为自己的用户打上一个“标记”，方法是添加一段名为cookies的追踪代码。该公司首席执行官埃里克-惠勒（Eric Wheeler）说，这就使得33Across可以将数千万个用户的“友谊”拼接起来。虽然用户都被做了匿名处理，但是33Across仍然可以知道，究竟哪些用户之间存在联系，这种联系的强度以及他们所在圈子的人数。借助与大批优秀企业的合作，33Across已经成功定位到了数千名有过网上购物经历的用户，并通过相应的社交网络将同样的产品广告输送给这些用户数百万的好友。

解读“友谊数据”

在这样一个大多数广告都无人问津的行业中，即便是一点点提升也会产生很大的不同。Rapleaf是一家位于旧金山的广告公司，该公司为那些希望将银行产品推销给现有客户的信用卡企业制订了基于好友的广告策略。根据好友的反馈来推出个性化的广告，使得平均点击率从0.9%跃升至2.7%。尽管仍然有高达97.3%的人对广告无动于衷，但是这已经是一个不菲的业绩了，它将点击率整整放大了3倍。

Rapleaf通过博客、论坛和社交网络来收集数据。该公司表示，他们目前正在追踪4.8亿人的网络行为。他们通过“友谊数据（friendship data）”来帮助客户调整推广策略。该公司的研究显示，如果某人的好友都拥有较高的信用等级，那么借钱给他就会比较保险。该公司首席执行官奥伦-霍夫曼（Auren Hoffman）说，这或许意味着，如 …… 此处隐藏：3117字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……