当人们想知道一件事时，他们会在谷歌、百度等搜索引擎中寻找答案。自短视频兴起以来，简单的图形搜索已经不能满足用户，短视频带来的视频搜索也逐渐流行起来。本文作者以TikTok以谷歌为例，对其进行比较分析，希望对您有所帮助。谷歌深深感受到来自谷歌TikTok的压力。前段时间，谷歌搜索高级副总裁普拉巴卡尔·拉加万（Prabhakar Raghavan）在接受记者采访时表示:约40%的年轻人在寻找午餐时不会去谷歌地图或搜索，他们会去谷歌地图或搜索。TikTok或Instagram。最近，《纽约时报》在对年轻人进行社会调查后也给出了类似的答案。越来越多的年轻人放弃谷歌，选择在TikTok搜索信息。然而，谷歌显然夸大了它TikTok的威胁。首先要明白，互联网正朝着富媒体的方向发展，更视觉化的信息是网民需要的信息。因此，长期以来，富媒体平台YouTube它是互联网上（美国）第二流行的搜索引擎。拉加万和谷歌炒作其他搜索引擎威胁论的真正动机可能是让这些领域的竞争看起来不像垄断。01 TikTok想象中有没有强大的博主？TikTok测试了搜索能力。博主首先对吃做了相关的测试，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，在午餐点，TikTok搜索我家附近的餐馆这个短语，却没有得到任何有用的东西。然后博主搜索了弗吉尼亚德尔雷餐厅，这是博主居住的地方，经过精准搜索，TikTok给博主一个满意的答案。结果中有各种各样的美食探索视频，包括德尔雷海滩附近的咖啡馆、烧烤店和主食店。此外，这些商店还有不同的食物介绍，如必吃食物、避坑菜单等。信息全面直观。另一方面，通过谷歌地图，除了店面的基本信息和文字评论外，很难获得更有价值的信息。在美食搜索中，TikTok离开谷歌几条街。据说使用搜索引擎是一项技术工作。美国的一项数据显示，约70%的网民不能使用搜索引擎搜索他们需要的信息，而剩下的30%的网民需要通过各种渠道获取他们需要的信息。其实使用TikTok搜索的真正优势在于降低搜索门槛，使用类似谷歌最基本的搜索功能，但可以快速准确地访问互联网上的其他内容。其实，从谷歌的搜索关键词也可以看出，谷歌最受欢迎的搜索是Facebook”、“TikTok像亚马逊这样的词，这些超级平台搜索信息的门槛低于谷歌搜索引擎。但人们搜索的大部分内容都是具体的和交易性的，比如USPS跟踪和明天的天气等等TikTok缺乏不能给你想要的答案。虽然谷歌搜索很难使用，但它搜索的信息仍然是最完整的。同时，TikTok搜索的信息质量波动很大。当博主问谁是美国第16任总统时，在他的总统搜索中，第二个视频是黑人。这些答案中有很多类似的问题，也有很多不好的视频，所以TikTok搜索并不像想象的那么强大。02 TikTok类型搜索是未来的搜索引擎，通常是指全文搜索引擎收集数千万到数十亿个网页，索引网页中的每个单词（即关键词），建立索引数据库。当用户查找某个关键字时，所有包含在页面内容中的关键字的网页都会被发现为搜索结果。经过复杂算法排序（或包括商业竞价排名、商业推广或广告）后，这些结果将根据与搜索关键词的相关性（或与相关性无关）进行排序。以谷歌搜索引擎为例，谷歌利用两个重要功能获得准确的查询结果： 首先，谷歌利用网页的链接结构来计算每个网页的排名，这被称为PageRank(如果一个网页多次被其他网页指向，则意味着它更重要或更高质量。除考虑页面链接的数量外，Google还参考链接页面本身的水平和页面与其他页面的前向链接数，当然，重要 Web链接将有更高的权重)；其次，谷歌使用链接提供的信息进一步提高了搜索结果(分析查询关键词并将关键词转换为wordID，在短桶中找到每个关键词.
扫描文档列表开头的文档列表，在找到匹配查询的页面之前，已经检查了桶文档列表，并在长桶文档列表中找到了每个关键字的起点和重复步骤）。然而，在富媒体时代，谷歌搜索在视频搜索能力方面的旧算法并不是很好。而TikTok在搜索算法中添加了大量的人工智能算法。而TikTok在搜索算法中添加了大量的人工智能算法。在挑选、预处理和包含阶段，每个搜索引擎的算法和想法都是相似的，TikTok不同的是，机器学习被添加到收集到的数据处理中。当大量数据集涌入时，TikTok后台系统后，内容分析、用户分析、场景分析等分析模拟学习自然会迅速启动。同时，TikTok通过机器中的算法实验平台，用逻辑和卷积神经网络等机器学习算法作为用户群体的标签，解释人们在使用过程中的思维方式，并尽可能地附加人们的行为模式。在了解了用户的日常偏好后，结合搜索关键词，最终推荐用户可能需要的信息，即使没有相关答案，推荐的无关信息也更令人愉快，所以美国越来越多的年轻人愿意使用TikTok搜索。人工智能与搜索引擎的结合是大势所趋，谷歌也在利用人工智能算法优化搜索结果。2021 年 5 月，谷歌发布 MUM（Multitask Unified Model，多任务统一模型)是一种用于搜索的自然语言处理技术。谷歌试图在查询中理解用户搜索的内容，使返回的关键字更符合结果。作者：科技智谷，编辑， ：Light，来源公众号：Techsoho（ID：scilabs）原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/U4p2K2zFRnb603J-caZ_7Q本文由 @ Techsoho 未经作者许可，经理，未经作者许可，禁止转载题图 Unsplash，基于CC0协议。本文仅代表作者本人，每个人都是产品经理平台，只提供信息存储空间服务。