詹姆斯·格雷克在《信息簡史》中說，“應對信息過剩的策略多種多樣，但歸根結底，本質上可歸為兩類：要么是過濾，要么是搜索。當信息變得廉價時，注意力就變得昂貴了。”

這個年頭最貴的不是黃金，也不是石油，而是你的注意力。

根據Morketing盤點了2019年全年的互聯網企業廣告營銷收入數據統計顯示，2019年百度廣告營收為781億元，騰訊廣告營收為683.77億元，字節跳動廣告營收達到1500億元。

與此營收排名極其相似的另一個事實是，在各自信息流產業務方面，字節跳動做信息流最早，百度次之，騰訊最后。扎克伯格也許沒有想到，當Facebook在互聯網營銷中首次提出信息流概念數年之后，在遙遠的東方，一家廣告營收為1500億的公司就此誕生。

事實上，以算法為核心的信息流產品時至今日，已經逐漸“本土化”，隨著百度APP月活的增長，人們再次聚焦搜索技術的價值，于是，搜索+信息流成為另一條火熱且誘人的賽道。

1、信息流+搜索賽道：字節的進擊，騰訊的隱忍

2月28日，字節跳動推出“頭條搜索”App，Slogan為“頭一條就是你想搜的”，并相繼與各大安卓應用商店上線。張一鳴曾在去年公開表示:“如果沒有搜索場景的拓展和優質內容，今日頭條的增長空間可能只剩4000萬DAU?！?/span>

“做搜索并非競爭驅動，而是基于產品使命和用戶需求?！敝煳募驯硎?，頭條是一個信息分發平臺，搜索是信息分發的一種基礎形式。用戶在頭條上看到一個內容，經常會想要了解更多相關信息。即，通過搜索用戶能夠更精準地找到自己想要的信息。

頭條搜索的正式亮相，意味信息流+搜索的競爭進入到新的階段，百度騰訊都早已虎視眈眈，一場新的“搜索+信息流”之爭即將再度上演。

2019年11月，騰訊宣布將旗下信息流內容服務整合升級為全新品牌“騰訊看點”。用戶可以在微信、騰訊QQ、QQ瀏覽器三個平臺內通過騰訊看點來瀏覽文章、圖片、小視頻、短視頻、直播等內容。

騰訊整合信息流內容，字節推出搜索服務，而百度卻已經正在搜索+信息流的賽道上奔跑已久。

今年1月8日，QuestMobile發布《2019中國移動互聯網八大關鍵詞》中顯示，移動互聯網用戶同比增長連續達到歷史最低，與此同時，依靠搜索+信息流百度APP實現了存量中的難得增量。

QuestMobile的數據顯示，百度移動端信移動端滲透率88.4%，是行業內最大的信息流應用。而來自百度Q2財報的數據則顯示，今年二季度，百度信息流用戶使用時長同比增長33%。

因此，一個顯而易見的事實是，搜索+信息流的雙核體系是一種在存量市場中挖掘流量增量的有效方式，這也是騰訊要整合旗下信息流內容服務的原因所在。

以微信、騰訊QQ、QQ瀏覽器為平臺，通過升級后的信息流品牌“騰訊看點”，騰訊將原本獨立的三個產品團隊化整合歸一，首先要做的就是在技術引擎和內容分發機制上實現技術上統一，同時，在業務端，以騰訊看點為主打品牌，將原本分散廣告業務加以整合，以形成完整的信息流能力。

而搜索對于騰訊來講，產品內部需求始終大于外部檢索需求，因此，微信搜索可能將繼續延續平臺內部定位。搜索對于騰訊來講外有搜狗搜索做支撐，內部依托社交平臺滿足用戶特定需求已經足以。

從上線信息流產品的時間節點上來看，2012年8月份今日頭條上線，2016年10月百度發布搜索信息流產品，直到去年11月騰訊才推出“騰訊看點”。

在對待信息流的態度上，騰訊延續一貫的對于產品的謹慎，這種謹慎也體現在去年的公眾號改動上，從訂閱模式到“訂閱+信息流”的轉變對于整個微信內容生態的影響是持久和長遠的。

其實，微信作為體量如此之大，用戶覆蓋如此之廣的超級產品，任何的變動都必須是小心翼翼的，但如何讓現有的內容生態體系更好地為信息流、為社群服務一定是騰訊目前重點考慮的問題。

對于騰訊來說，QQ、微信作為社交大本營，其實也有很多可打的內容牌，正如當年一場紅包雨就占據了移動支付的半壁江山，社交作為微信的底牌，不到關鍵時刻微信是不會輕易動用的。

2、信息流“三分天下”是表，流量生態效率是里

頭條做搜索能撼動百度嗎？恐怕很難，但搜索對于頭條來說又不得不做，現有的流量產品矩陣下，頭條需要一個搜索工具去對現有內容體系進行整合，同時以“搜索+信息流”挖掘的新的變現機會。

一個顯而易見但又容易被忽略的事實是，頭條做搜索初期可以不考慮變現，但在終歸需要走上變現之路。

存量時代的流量之爭，實質上是流量生態效率之爭。搜索+信息流雙核流量分發或許不完美，但卻是當下各家提高流量生態效率的必然選擇。

在互聯網江湖團隊（VIPIT1）看來，做搜索實際是對現有流量的體系化整合打通流量廣域覆蓋，而做信息流則是強化流量協協同，讓內部的流量動起來，從而產生更多的變現價值。

我們嘗試用E=C1·C2·T的流量生態效率模型來分析其中的邏輯，即：

流量生態效率=流量廣域覆蓋（Coverage rate）×流量協同（Coordination）×流量轉化效率（transform）

比如說，百度知道問答與知乎之間的流量聯動，知乎作為一個專業化的社區平臺，無論內容深度還是專業程度，都要好于知道問答，但受眾相對較為狹窄，而百度知道問答雖然深度、專業度不足，但勝在受眾廣泛。再往上則有百度學術，滿足更垂直、專業的社區交流需求。

兩者之間的聯動，則是揚長避短，實現了生態流量的最大化效率。

再比如，騰訊以搜索完成旗下內容平臺的整合后得以形成完整的流量體系整合，在以為微信（社交）為框架的前提下，打通小程序內部信息到公眾號再到微視短視頻的流量流動性，從而形成新的流量協同機制，提高整體的流量生態效率。

這也是為什么一直以來，微信都想把搜索深入到小程序內部，以獲取更廣域的流量抓取和整合的能力。

因此，百度、騰訊、字節以搜索+信息流名為分割各自流量疆域，實則都是在不斷提升自身流量生態效率，即一個流量生態中不見得每個部分都有很強的變現能力，更需要達成一種整體流量效率。

這有點類似于亞馬遜、阿里、美團等企業的“生態效率”，事實上如亞馬遜、阿里、美團，并不是所有業務都盈利，但這些盈利與虧損業務綜合起來，整體上達到生態生產效率的提升。

深究其源，在于互聯網本質使然，互聯網經濟活動的主體是生產者、消費者和第三方渠道，而互聯網技術本是實際上起到的是渠道的承接作用，因此作為本質上的第三方，互聯網的商業本質就是增值服務。

所以，這個第三方渠道的效率越高，其價值自然就越大。信息流之所成為各家趨之若鶩的“香餑餑”本質原因就在于這項技術有效提升了流量協同（Coordination）和流量轉化效率（transform），從而提升了整體流量生效率。

在變現方面，信息流的變現優勢已經不必贅述，信息流成為百度的“現金?！睒I務也已經證明了這一點。

在提供強力變現能力的同時，信息流對于流量生態效率的負面作用其實也顯現，一方面是算法驅動下信息繭房可能存在的增量信息分發瓶頸，另一方面，以大數據分析為基礎的推薦精準度也亟需提升。

舉個栗子，最近互聯網江湖編輯Evin在某平臺購買了一雙球鞋，但仍然收到各個平臺的改款球鞋的信息流廣告推送。這個老生常談的“事后諸葛亮”問題，其實不僅僅是“信息繭房”問題，而是由數據壁壘產生的不同平臺間的信息不對稱所引發。

因此，信息流不僅僅需要依靠算法端優化獲得精準度提升，同時也需要達成一種數據端的“用戶態勢感知”以提升信息流對于整體流量生態效率的正向作用。

3、信息流進化的下個階段：技術的“社會化”

信息流是解決信息過剩中流量獲取問題的一種方式，當人們發現算法過濾的信息不夠精準，或者算法過濾信息過之后，搜索的價值便再次顯現出來。

實際上，無論搜索還是信息流，都是一種滿足人們信息獲取需求的方式，不同之處在于搜索對應確定的信息或服務需求，信息流則是基于算法猜測的一種“信息找人”的主動式供給。而搜索+信息流則是對兩種不同需求的滿足。

搜索+信息流的核心價值其實很簡單，就是能為用戶提供方便準確高效的主動+被動式信息獲取。而這種簡單的核心價值，卻能夠實實在在增加APP用戶的留存和轉化。這也是為什么，百度APP在采用搜索+信息流雙核機制后，仍能實現存量中的增量。

實際上，相比騰訊，字節對于這種“雙核增長”的需求更加迫切，這是因為，騰訊信息流廣告業務中微信的社交鏈接起到至關重要的作用，因而，相比其他類型的流量，帶有社交屬性就意味著一層天然壁壘。

而對于字節來說，抖音雖然流量很猛，但并非不可替代，本身并不具備強烈的稀缺性。另外，對于字節來說，直播帶貨的崛起可能是一個增量，但也有可能是一個變數：其他平臺直播帶貨的興起，可能搶走一部分原本屬于抖音的流量。

現代戰爭中，最好的防御就是進攻。而搜索+信息流對字節來說更像是一個“防御性進攻”，即通過搜索+信息流對于流量生態效率的提升，以彌補因直播帶貨興起可能會造成的流量流失。

《論工業社會及其未來》中曾提到，心理學家使用“社會化”這個術語表示訓練兒童使之按照社會的要求去思考和行動的過程?！耙粋€得到良好社會化的人相信并服從他所屬社會的道德準則，并且很適應作為社會正常運作一部分的身份?！?/span>

對于互聯網行業而言，一個經過充分“社會化”的互聯網技術能夠適應所在社會的基本準則，并能夠對于正常運作的商業形態有促進和提升作用。

搜索技術本身是一個已經充分“社會化”的互聯網技術，但以算法為核心的信息流則需要更多的“社會化”，以滿足現有商業、社會準則下對于技術本身的要求。

互聯網江湖團隊（VIPIT1）認為，無論是騰訊做信息流還是字節做搜索，本質是都是一個技術“社會化”的過程：無論是人找信息還是信息找人，都是用技術的方式，挖掘現有流量生態的價值，以達到企業本身商業效率的優化。

搜索+信息流，實際上是當下信息流未能完全“社會化”的臨時解決方案，對于以算法驅動的信息流來說，未來總有一天會有一種洞悉互聯網世界的超級算法，去補缺信息流“社會化”的缺憾。

本文經授權轉自公眾號：互聯網江湖（ID：VIPIT1），作者：劉志剛

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