1 手机上的搜索需求
在 PC 上，我们对于搜索的依赖性很强，想看天气预报，搜索；想找某个商品，搜索；但是到了移动互联网时代，尤其是以手机为终端的产品，我们发现搜索的需求没有在 PC 上那么强烈，以 iPhone 为例，我们发现在 iPhone 上面看天气有天气相关的应用，看新闻有看新闻的应用，很多事情不用通过搜索来完成，智能手机通过多功能的应用降低了搜索的需求 ，另一方面在移动的时候，用户有希望主动获取信息的需求，比如用户希望主动获取新收到的邮件，用户期望了解最新的某只股票的价格，诚然在手机上搜索也能达到了解信息的目的，但是很显然，在移动互联网时代，搜索结果和用户之间需要一个桥梁，个人这个桥梁就是 Push 技术和推荐技术。
以前的搜索结果都是基于搜索结果的相关性，其实这个搜索的关键词可以认为是 “ 兴趣 ” ，搜索除了用户兴趣点以外，还有两个维度，一个维度是时间 ，另外一个维度就是位置 ，搜索和时间维度相结合其实就是实时搜索，实时搜索 / 推荐 +Push 技术 就是移动用户了解感兴趣内容最好的方式；搜索和位置维度相结合，其实就是一种基于位置触发的实时搜索 ，这种基于情境 / 兴趣触发的实时搜索 +Push 技术将是一种主动式或者信息的方式，也是一个更加精准的营销方式。
2 Push 技术简介
所谓 Push 技术是一种基于客户服务器机制，由服务器主动的将信息发往客户端的技术。在 Push 应用中，在服务器发送内容给客户机之前，没有明显的 客户机请求，也就是说， Push 事务是由服务器发起的。 PUSH 技术的本质在于让信息去主动的寻找用户，因此其优势在于信息的主动性和及时性，通过使用该 技术，可以尽快的将信息推送到用户面前。
3 Push 的需求
使用智能手机的朋友可能用的比较多的是手机上面邮件的 Push ，可以实时的获取最新的邮件。对于邮件而言，用户显然是有需求的，而另外的一些内容， 比如新闻，可能 Push 的需求并不强烈，甚至对于不感兴趣的内容的 Push ，用户会很反感。因而对于 Push 而言，以下几类内容应该是对于用户而言是有价 值的：
一是类似邮件，股票价格等用户特别关心的内容，
二是满足用户特定条件的内容，比如价格低于某一个值的产品信息等等；
三是基于用户兴趣的推荐内容，比如基于用户兴趣的推荐或者基于用户好友的推荐；
四是基于关系的推荐，比如好友的相关动态，好友推荐的相关内容；
在用户进行特定操作的时候进行 Push ，比如说 LBS 服务的签到时；
4 基于兴趣/ 情境的推送
推荐几个国外的 Push 服务，几个例子都是由情境或者用户兴趣实现的内容的 Push 的例子，我相信这样的情境和用户兴趣点就是需要去挖掘和满足的东西。
1 ） Color 这是最近很火的一个手机应用，引起了极大的关注度，一方面是因为其创始人团队的阵容包括了前 lala 的创始人 Bill Nguyen ， BillShrink 创始人 Peter Pham ，前 Linkedin 首席科学家： DJ Patil 等，在应用出来之前就获得了 4100 万美元的投资。同时其也提出了一种新的社交理念， Elastic Network （弹性社交网络），通过基于地理位置的方式将拍摄的照片来建立关系，并且以此来实现对于人和关系的拓展。这是实际上也可以认为是一种由地理位置触发的内容和人的推荐的典范！ Color™ 里没有好友的概念，这令隐私权威们感到恐慌。当你置身某家酒吧打开 Color™ 用它拍下一张照片的时候，所有在这个时间段和这个 GPS 坐标附近拍下的照片都会出现在你的手机屏幕上。 http://color.com/
2 ） Getyowza 是一个提供基于地理位置优惠券推送服务，用户通过安装 Getyowza 提供的客户端， Getyowza 会根据用户的地理位置， 将给用户推送附近的优惠券信息。目前 Getyowza 只在美国开展此项业务，用户安装软件之后可以设置推送距离（推送距离自己多少范围内的优惠信息），可 以直接在 Google Maps 上查看这些优惠信息，可以收藏自己喜欢的店铺，选择只接受自己收藏店铺的优惠券的推送信息。 Getyowza 的优惠券不需要打印，直接给商户看便 可以享受打折优惠。 http://getyowza.com/
3 ） Notifo 是一个提供多功能手机 Push( 推送 ) 服务的应用，目前提供了 iPhone 客户端，不久还将推出 Android 和 BlackBerry 客户端， Notifo 是一种可扩展的 Push 应用，用户可以选择自己想要的 Push 服务，包括 twitter 信息的推送、股票信息的变动、网页的变动信息等等。
Notifo 提供的主要的 Psuh 功能如下：
可以设置多少时间之后 Push 一条 Push 信息，并且可以设置一个 Push 的网页链接；
可以设置股票价格变动的 Push 信息；
直接给手机客户端发送 Push 信息
支持 Google Voice SMS 的 Push 提醒；
Push Twitter 上面的 Mention 信息，支持多种 iPhone 客户端；通过 http://push.ly/ 实现
Push 免费的产品信息；推送 http://www.listia.com/ 上面的产品信息
推送 DVD 和蓝光碟信息；（ http://popularnewreleases.com/ ）
跟踪任何网页信息的变化，通过 http://femtoo.com/ 来实现
5 推荐机制对于移动互联网将更加重要
刚才上面也提到了在手机上面搜索的需要（从表象上来看）是减少了，实际上是在手机上搜索给用户提供服务的方式可能逐渐会变化，搜索结果到用户可以 Push 的方式来实现，并且手机上面更加需要的是搜索引擎对于结果的智能推荐，这种推荐可能会更多的依赖于手机移动的特性 —— 位置，基于位置的推荐。并且 在手机上，基于关系的实时推荐 +Push 也将很有价值（比如你的好友在附近，你的好友在附近买过东西等等）
6 乐柚——专注于兴趣的社会化网络[2]
乐柚是一个专注于兴趣的社会化网络，乐柚专注于服务于用户的兴趣，为用户的兴趣提供更有价值的信息与互动，将人与人通过兴趣连接在一起。简单来讲，乐柚希望通过用户基于兴趣来发展自己的关系圈，并以此来实现基于兴趣的社会化。
用户在注册之后，用户可以选择一些自己感兴趣的兴趣点，比如 iPhone ，足球等等，之后乐柚便会给您推荐您选取话题下的内容，你可以查看这个话题下的内容，查看也对这个话题感兴趣的用户，关注也对这些话题感兴趣的用户，发表这个话题的信息等等。
7 相关性时代：信息发现演化为兴趣图谱[3]
网络发展阶段如下：
第一阶段：搜索为王
这就是谷歌如何在二十年的时间里在网上称霸的原因：它通过 PageRank 把人气最高的网页置于上方；而一个网页的人气是通过链接到它的页面的数量来确定的。
第二阶段： Web 2.0 和社会化书签
在 Web 2.0 时代，社会化书签服务取得了长足发展，它们将人气高的内容置于页面上方。像 Reddit 和 StumbleUpon 这样的网站即使在今天也非常受欢迎。
第三阶段：个性化推荐
像 Hunch 、 GetGlue 这样的服务的关键在于为用户建立兴趣图谱，从而通过 “ 口味引擎 ” 来提供个性化的推荐。
第四阶段：个性化的 “ 新奇发现 ” （ Serendipity ，指全然无意中发现了新奇东西）
一些新的初创公司侧重在个性化地混合使用兴趣图谱与社交图谱上。个性化的 “ 新奇发现 ” 也就是杰夫 · 贾维斯（ Jeff Jarvis ）所说的 “ 出人意料的相关性 ” 。这类服务的例子包括 Gravity 、 my6sense 、 Genieo 和 TrapIt 。
相关性介绍：
相关性是一种非常动态化的东西，它取决于一个人在某个特定的时间点上的需要。有很多时候，你想了解人气最高的内容，而其他时候，你只想看到个性化的内容。
目前有多种方法来对信息进行相关性过滤。比如谷歌、 Paper.li 和 PostRank 是用算法来过滤，而 Reddit 、 Hacker News 使用了众包（ crowdsourcing ）方式。 Klout 的 “ 影响力排名 ” 可以被用来过滤 Twitter 消息流， Facebook 在新闻流中使 用了社交关系这个过滤器，在它新推出的评论插件中使用的过滤器则是社交信号。对于提供具有相关性的内容来说，地理位置是另一种重要的信号，而且它在移动世 界中的重要性正在日益增长。
换句话说，相关性横跨了图中的所有象限，在上述的各种 相关性过滤方法中，没有哪一种是 “ 最好的办法 ” ，因为对于相关性来说，不存在 “ 杀手级 ” 的方法。 TrapIt 的首席营销官小亨利 · 诺斯哈福特（ Henry Nothhaft, Jr. ）就曾表示，不要迷恋所谓的相关性过滤 “ 杀手级 ” 方法，它只是传说。支持多种发现方法，多种过滤方法，具有灵活性，并支持多种移动平台的服务才会更 具竞争优势。
Quora ：兴趣图谱的展示
Quora 开创了将兴趣图谱作为新闻源的主要信号的做法 。 Quora 在新用户注册过程中，就要求他们选择关注哪些主题，表明了关注主题的重要性不逊于关注用户。
Quora 的新闻源展示了当你把社交图谱和兴趣图谱混合在一起时会怎样：很多人都对它上了瘾，但又很难解释为什么会上瘾。一篇文章出现在你的新闻源中，不是因为你是关注了某个用户，而是因为你关注了相关的主题。
这往往会导致个性化的 “ 新奇发现 ” ，即 “ 出人意料的相关性 ” ，这就是为什么很多人对 Quora 上瘾的原因。
去年， Twitter 和 Facebook 之间展开了兴趣图谱之争。因此， Quora 是如何在这个游戏中占据优势的呢？
Quora 是从零开始建立起来的，兴趣图谱就是它的支柱。而 Twitter 的 “Browse Interests” 功能覆盖范围太过广泛，使用效果不佳。虽然 Facebook 可以让发布商推送新文章到你的新闻源中，但大多数发布商一直都不知道这个功能的存在。
这也是为什么 Facebook 的 “ 赞 ” 按钮现在会发布完整的新闻源故事的原因。未来显然属于那些最好地利用了兴趣图谱的公司。
由 相关性驱动的 Web ，其影响深远而广泛。一个服务如果可以更好地利用兴趣图谱，它就会获得更好的定向广告效果，而对 CPM ( 每千人浏览页面的费用 ) 式广告的依赖性也可能会降低。而且有可能通过把重心放在交易和订阅上获得更高的营收。网络媒体发布商会更重视相关性指标，比如用 户参与度和花费在站点上的时间，而不是像网页浏览和流量这样的原始指标。
社会化媒体可能也不会再痴迷于关注者人数和流量，而且进化到语境驱动的声誉系统和算法上。
兴趣图谱还将被用于构建更好的社交图谱。今天的兴趣图谱将根据不同的相关性需要，进一步细化为品味图谱、财务图谱、本地网络图谱等等。
8 兴趣网络与熟人网络[4]
社交网络应该包括两种：熟人网络和兴趣网络。
熟人网络：
在熟人网络中你的好友一般不超过 50 个，注重隐私，关注亲密朋友的动态。但由于朋友数量的限制，每天产生的信息流不多，粘性会逐步降低。另一方面会觉得越来越不好玩，比如由于你到另一个城市工作，你和原来的同学可能在话题上的乐趣越来越少，你会开始不关心他的动态。第三，当你想寻求一种乐趣，由于朋友圈子的限制，不能够满足，比如你想找一些同是设计师的朋友，但在熟人网络中找陌生人的门槛极高。
兴趣网络：
凭借兴趣，可以形成足够大的一个个圈子（当然大多数时候这个圈子是单向的），这也是微博上的圈子都比 SNS 大的原因。人们越来越倾向于快时尚的消费形式，人们喜欢 HM 、优衣库的原因是时刻都可以保持时尚。人们需要大量的信息满足自己的欲望，习惯消费大量的信息。所以我也相信豆瓣的价值被低估。
另外，不同的生活习惯制约熟人网络在中国和日本的发展。在大多数美剧中有一个经典场景：男的问女的，你的 Facebook 账号是什么？而在国内，大 多数人不是很喜欢让这厮了解自己在熟人圈子发生的信息。中国人和日本人都更喜欢匿名网络，这也是为什么 twitter 在日本比 Facebook 更火的原因。
兴趣网络在国内会大行其道，比如一些社会化购物网站。豆瓣更像是 30% 的熟人网络 +70% 的兴趣网络，这种组合 OK 吗？
[1] 移动互联网的未来：基于情境 / 兴趣的推送 . http://technode.com/archives/2180/. 2011.03
[2] 乐柚——专注于兴趣的社会化网络 . http://technode.com/archives/1998/ 2011.03
[3] 相关性时代：信息发现演化为兴趣图谱 . http://www.techweb.com.cn/business/2011-03-07/950056.shtml. 2011.03
[4] 社交网络：兴趣网络 vs 熟人网络 . http://technode.com/archives/1749/.2011.03