1月16日，Facebook发布了社交图谱搜索——Graph Search，这是Facebook自去年5月上市饱受质疑近8个月后做出的最大的动作，扎克伯格亲自主持产品的发布，足见其不容忽视的里程碑意义。

比起1月16日之前媒体猜测的“Facebook会推出自己的手机”这种劲爆消息来说，Graph Search看起来似乎不那么让人兴奋，然而，不要忘记，扎克伯格是一个掌握着10亿用户、以“接管世界为己任”的CEO，因此我们有必要在纷繁的新闻背后去冷静思考，Graph Search究竟意味着什么。

Graph Search是什么？根据扎克伯格在发布会上的视频演示，它的功能是让用户能搜索到社交链上的信息，例如“我朋友都喜欢那些纽约的餐馆？”，“我去年和某某人的合照”、“我朋友去过的国家公园”等。

用创新工场CEO李开复的话来说，技术层面Graph Search的价值在于：1.自然语言理解（把用户输入转换成一个数据库要求），2.获取和挖掘用户的信息（包括主动和非主动输入的，例如社交链、点击习惯，like等），3.把海量的用户信息转换成为巨大的数据库。

IDC市场研究公司分析师Karsten Wide曾经说过，“倘若Facebook决心认真发展搜索，势必与谷歌展开激烈竞争。”

长久以来，谷歌一直是搜索领域的王者，基于搜索带来的广告收入也支撑着其绝大部分利润，然而，自从Facebook引领的社交网络时代到来，人们就一直期待着它能在谷歌之外为搜索带来些新的东西。

正如凯文·凯利在2009年时期待的：“我一直在思考谷歌以及搜索引擎的未来。很显然，互联网上的点击量多于链接量。也就是说，相比于做链接，人们更常做的是直接点击。然而就我所知，PR值以及其他的搜索索引排名算法主要还是依据权重链接的数量。将大众在网站中点击的智慧包含进来不是更好吗？”

事实上，Facebook这一次确实是不负众望。相对于传统的搜索引擎，Graph Search 能为用户呈现与自己信息相匹配的个性化结果。如果你觉得抽象，那我们举个例子，比如在 Graph Search 上你可以搜索“我朋友中谁喜欢星球大战和哈利·波特？”而谷歌则在为能够精确搜索“世界上最深的10个湖是什么”而努力。

简单地说，谷歌希望自己的搜索未来成为知识引擎，更加智能化地进行信息整合，而Facebook则更关心帮助你快速找到你的好友更喜欢什么。

大数据的价值释放

为什么关注“你的好友更喜欢什么”如此重要？我们不妨从Facebook在发布Graph Search 前的一系列重要产品铺垫说开去。

Facebook早期增加的一个重要功能是News Feed，它通过新闻的推送让人们可以知道身边的世界正在发生什么事，随后的一个里程碑性产品则是Timeline，帮助人们知道其朋友过去的历史，事实上这是一种让用户信息从现实向虚拟的迁移。还有一个不能不提的功能就是Like了：在经典的搜索中搜索对象是网页，决定搜索结果中网页显示顺序的联系主要是链接。简单来说，链接就像投票，它们帮助搜索引擎决定特定主题应显示哪些最热门的页面。而在Facebook图谱搜索中，搜索对象不是网页，而是现实对象的虚拟表示：人、地点和事物。对象间的联系主要由Facebook “Like”决定。正是这些“Like”将Facebook上的信息联系起来了。

Graph Search的出现，让之前存在多时的Like按钮开始释放出巨大价值，让信息变成数据，让虚拟照进现实。

众所周知，Facebook是全球最大的社交网络，然而它的真正价值却并不是社交，社交只是工具和手段，Facebook的核心价值正是在于它掌握的海量数据金矿——10亿名用户、2400亿张照片和1万亿次页面访问量。

Graph Search的出现让这些数据的价值开始得到释放，在Facebook这个自成体系的庞大而封闭的帝国中，未来的人们可以通过朋友的推荐去找饭馆，找工作，甚至是购物决策。

这也难怪国外网站已经开始高呼Facebook将借Graph Search进一步冲击Google、Yelp、Foursquare、Pinterest、雅虎、Twitter、维基百科、微软等几乎所有主流互联网公司。这当然是媒体过于乐观的意愿，且不说Facebook在战略上是否会如媒体臆想的一般四处出击，单是改变用户习惯就是一个需要付出巨大成本的漫长过程。

威胁传统流量模式

其实，无论Facebook是否能够借Graph Search迅速形成商业循环，一旦其背后的用户价值得到释放，都将会深刻影响人们获取信息和做决策的方式，而这才是令现今所有成熟互联网模式都会感到毛骨悚然的。

众所周知，互联网发展20多年的商业模式的根基一直是广告，而广告则是一个基于流量的生意，搜索引擎之所以赚钱正在于其强大的流量搬运能力，归根结底，任何搜索引擎做的都是流量分发的事情。

然而，Graph Search的出现则有可能率先对展示广告造成冲击：过去的广告基础是人们主动的搜索，通过用户搜索时的关键词较为精准地找到目标客户；Graph Search则更像是一种相对被动的推送，通过朋友关系做导引来引导人们做决策，一旦技术的影响扩散到了人们的决策过程，许多既有的商业模式都将在未来数年之内面临重新的考量。

比如，当你第一次来到加州，想要找一家特色餐馆，过去的做法是会主动在搜索引擎上按一定条件搜寻目标；今后可能会有越来越多人习惯去先找找朋友们推荐过（点了Like）的地方，一方面人们更容易信任身边朋友的推荐，另一方面做出基于朋友推荐的决策也更容易增加在朋友圈中的谈资。

这样一来，广告商们会不会需要重新去考虑广告的投放效率：究竟是去精准地影响用户身边的朋友推荐更有效还是按照流量大小投放展示广告更加合算。

设想一下在未来，推荐会不会在越来越多的场合代替信息的检索？基于内容的搜索是否也将逐渐向基于关系模式匹配的搜索演化，甚至将会威胁到整个传统互联网的流量模式？这些都是Graph Search带给我们最迫切需要思考的问题。