Knowledge Graph與Social Graph的對決

我們在”Google knowledge graph (知識結構圖) 是什麼?“與”從PostRank看Google+1 Button,Social SEO會如何發展?“談過Google的Knowledge Graph和Facebook的Social Graph,一個是企圖從網路上海量的事實中整理出人類的知識,另一個是希望從人類的網路互動中找到資訊傳遞的路逕。

Knowledge Graph與Social Graph的著眼點其實都一樣是資訊(information),但是從不同的角度出發,因為Google發展之初還是網際網路剛開始的時候,當時end user不多,只有一些webmaster進行內容的編寫,所以是以webmaster所建立的網頁間的inforamtion關聯開始。而Facebook則是以end user開始,當end user之間有所互動,就可以看到information的傳遞變化。

當我們在Google搜尋Taiwan的時候,可以看到如下圖的Knowledge Graph(知識構圖)。

這個Google搜尋結果是建立在既有內容上,透過系統性整理而得到的。Google目前已經針對許多「人物」、「地點」、「事件」、「公司」、「學校」、「電影」、「國家」等等事物進行處理,但是還是以英文內容為主。

這個knowledge graph的推動就是Google想要整理全世界的知識的實現,最終目的是給你「答案」而不是搜尋結果列表。從最近Google新任工程主管Ray Kurzweil的上任可以看出來,Google希望更進一步的把Google大神變成「Watson」,只要你提出一個問題,他就給你最正確的答案。

我們在’搜尋的未來: 沒有SERP的SEO是什麼?“也說過,使用者要的是答案,你給他數百萬筆的資料是沒有用處的。如果使用者問說: 該不該購買iPhone5? 他希望得到的是Yes or NO,而不是列出iPhone5的功能。

Social Graph則是人們互動而產生資訊的傳遞,Facebook真正想的也是要給人們答案,如果使用者問說: 該不該購買iPhone5? 目前會有一大堆人建議~應該買,也可能得到另外一個答案~不值得買。但是如果使用者互動的對象是真正瞭解該使用者的朋友的話,相信可以更精準的得到較好的答案。

在比較Knowledge Graph與Social Graph的時候,你會發現另外一個有趣的地方,就是Google的眼光並不是放在利益,因為透過Knowledge Graph其實並不能替Google帶來更多的獲利,反而一般的SERP (搜尋結果列表)才是可以商業化的標的。而Facebook的social graph其實最終目的在於商業訊息的傳遞可以因為社交互動而擴散,所以是希望透過社交互動去達成商業獲利。

而Google的Knowledge Graph因為是透過webmaster,算是已經過濾過的某些類型的人們,而且Knowledge Graph的資訊來源是被Google信賴的內容,所以某種程度上是公正客觀的。但是Facebook的訊息的傳遞是植基於end user,你會因為認識的人員不同而獲得不一樣的訊息,並且訊息的正確性是與Facebook無關的。

所以如果你仔細觀察,Facebook上似乎是一個社交溝通的管道,但是其實是極端的「物以類聚」,也就是不一樣的聲音是無法溝通的,你只會看到互相取暖,而不會看到理性溝通,所以你是否能夠透過social graph獲得正確的訊息,就完全看你的朋友是哪些人。

Knowledge Graph與Social Graph兩者都有其優點,也有其缺點,但是就目前的觀察結果看起來,Google的路線是比較長遠的,但是缺乏end user的更多參與,不過透過Google+的補強,這個缺點已經可能改善。而Facebook的social graph成敗完全取決於其間end user的組成以及互動情況,反而Facebook是沒有控制能力的,如果end user開始發現沒有意義,而開始出走的話,其結果可以由Myspace的結局看出來。不過如果能夠將亂竄的social graph透過knowledge的結合而形成知識型的社交網路互動,可能會比目前的social graph更可長可久。

Knowledge Graph與Social Graph的對決,到會將Google與Facebook帶到哪裡去呢? 我們就繼續看下去吧。

相關參考資料: Evaluating the Knowledge Graph vs. Social Graph

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  1. 自動引用通知: Facebook Graph Search (社交圖表搜尋) 是什麼? « Seo搜尋引擎優化 « 台灣搜尋引擎優化與行銷研究院:SEO:SEM

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