TikTok在美國正在取代谷歌搜索引擎一哥之位？

谷歌已深深的感受到來自TikTok的壓力。

前段時間，谷歌搜索高級副總裁普拉巴卡爾·拉加萬（Prabhakar Raghavan）在接受記者採訪時就表示：“約40%的年輕人在尋找午餐的地方時，他們不會去谷歌地圖或搜索，他們會去TikTok或Instagram。”而近期《紐約時報》在對年輕人做了一次社會調查後也給出了相似的答案，越來越多年輕人正摒棄谷歌，選擇在TikTok上搜索信息。

不過谷歌明顯渲染並誇大了TikTok的威脅。首先要明白當前互聯網正在朝着富媒體化方向發展，更加視覺化的信息是網民所需要的信息，所以長期以來，富媒體平台YouTube是互聯網上（美國）第二受歡迎的搜索引擎。拉加萬和谷歌炒作其他搜索引擎威脅論的真正動機，或許是讓這些領域的競爭使谷歌看起來不像是在搞壟斷。

01 TikTok沒有想象中強大

有博主對此對TikTok的搜索能力做了測試。

博主首先對“吃”做了相關測試，在吃午飯的點，在TikTok搜索了“我家附近的餐館”這個短語，但沒有得到任何有用的東西。然後博主又搜索了“弗吉尼亞州德爾雷的餐館”，這是博主住的地方，在精確搜索之後，TikTok給出了博主滿意的答案，在結果中有各式各樣的美食探店視頻，德爾雷海灘附近的咖啡館、燒烤店、主食店應有盡有，並且還有這些店中不同食物介紹，必吃食物、避坑菜單等等，信息全面且更直觀。反觀通過谷歌地圖，除了店面基本信息與文字點評之外，其它再難獲得更有價值的信息，在美食搜索上，TikTok甩出谷歌幾條街。

都説使用搜索引擎是一個技術活，美國的一項數據表示，約莫有70%的網民無法使用搜索引擎搜索到自己需要的信息，而剩下的三成網民則需要通過多種渠道才能獲取到需要的信息。其實使用TikTok搜索其真正的優勢在於搜索門檻的降低，使用與谷歌最基本的搜索功能相似的方法，卻能快速、並且準確的訪問到互聯網上的其他內容。其實這點從谷歌的搜索關鍵詞也能看出來，谷歌上最受歡迎的搜索是“Facebook”、“TikTok”和“亞馬遜”這樣的詞，這些超級平台搜索信息的門檻都比谷歌搜索引擎低。

但是人們搜索的大部分內容都是具體的和交易性的，例如“USPS跟蹤”和“明天的天氣等等，而這些信息TikTok缺無法給你想要的答案。而谷歌搜索雖然難用，但它搜索出來的信息依舊是最全的。同時，TikTok搜索的信息質量波動也較大，這位博主在問“誰是美國第16任總統”問題時，在他的總統搜索中，第二個視頻卻是一位黑人，在這些回答中有不少類似的問題，存在許多糟糕的視頻，所以TikTok搜索並沒有想象中強大。

02 TikTok式的搜索是未來

搜索引擎，通常指的是收集了萬維網上幾千萬到幾十億個網頁並對網頁中的每一個詞（即關鍵詞）進行索引，建立索引數據庫的全文搜索引擎。當用户查找某個關鍵詞的時候，所有在頁面內容中包含了該關鍵詞的網頁都將作為搜索結果被搜出來。再經過複雜的算法進行排序(或者包含商業化的競價排名、商業推廣或者廣告)後，這些結果將按照與搜索關鍵詞的相關度高低（或與相關度毫無關係），依次排列。

以谷歌搜索引擎為例，谷歌使用兩個重要功能來獲取準確的查詢結果: 首先，谷歌使用網頁的鏈接結構來計算每個網頁的排名，這稱為PageRank（如果一個網頁也多次被其他網頁指向，則表示該網頁更重要或質量更高。除了考慮頁面鏈接的數量之外，Google還參考鏈接頁面本身的級別以及該頁面與其他頁面的前向鏈接數，當然，“重要的” Web鏈接將具有更高的權重）；其次，谷歌使用鏈接提供的信息進一步改善了搜索結果（解析查詢關鍵字並將關鍵字轉換為wordID，在短桶中找到每個關鍵字. 掃描文檔列表開頭的文檔列表，直到找到與查詢匹配的頁面，桶文檔列表已被檢查，在長桶的長桶文檔列表中找到每個關鍵字的起點，重複步驟），但在富媒體時代，谷歌搜索在對視頻的搜索能力上以前的老算法就不太好使了。

而TikTok則在搜索算法中加入了大量的人工智能算法。在扒取、預處理、收錄階段，各家搜索引擎的算法與思路都是大同小異的，TikTok的不同之處在於對收集了的數據處理上加入了機器學習，當大量的數據集湧入TikTok後台系統後，內容分析、用户分析和場景分析等分析模擬學習自然就趕緊開工了。

同時，TikTok通過機器中的算法實驗平台，以邏輯與卷積神經網絡等多種機器學習算法為用户羣體的貼標籤，用來解讀人們在使用過程中的思考方式，盡最大可能附和人們的行為模式。再摸清用户平日的喜好之後，然後結合搜索的關鍵詞，最終把用户可能需要的信息推薦出來，即便沒有相關答案，其推薦的無關信息也更討喜，所以美國有越來越多的年輕人願意用TikTok搜索。

人工智能與搜索引擎相結合是大勢所趨，目前谷歌也正在往運用人工智能算法優化搜索結果。2021 年 5 月，谷歌發佈了 MUM（Multitask Unified Model，多任務統一模型），這是一種用於搜索的自然語言處理技術，谷歌試圖在查詢裏面就理解用户搜索的內容，從而讓返回的關鍵詞更匹配結果。

本文來自微信公眾號 “Techsoho”（ID:scilabs） ，作者：Light，36氪經授權發佈。