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Facebook宣布开源深度学习人工智能工具
[摘要]Facebook的人工智能研究团队今天宣布，将开源其深度学习人工智能工具。
Facebook的人工智能研究团队今天宣布，将开源其深度学习人工智能工具。
Facebook将通过Torch库发布这一软件。Torch是一个协助机器学习技术开发的开源环境，被学术界，以及谷歌、Twitter和英特尔等公司在研究中广泛使用。
Facebook表示，相对于Torch中的默认软件，其深度学习模块的执行速度要更快。这将帮助研究人员在更短的时间内开发规模更大的神经网络。
Facebook希望，分享这一工具将推动整个深度学习研究领域的发展。（李玮）
Facebook open-sources its deep-learning AI tools
Facebook is sharing some of its technology. The company’s artificial intelligence research team today announced that it is open sourcing its deep-learning AI tools.
The software will be available on the Torch library, which serves as an open-source environment for machine learning development. Torch is widely used for research in academia, as well as by companies like Google, Twitter and Intel.
Facebook claims its deep-learning modules are significantly quicker than the default ones available through Torch, and allow the company to work on larger neural networks in less time.
Notable improvements include a 23.5x speed-up over publicly available convolutional layer codes, and the ability to parallelize neural networks training over GPU cards.
The company hopes sharing its tools will help optimize progress across the entire deep-learning research landscape.
来源：TNW
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企业版Facebook来了，但你需要注册新账号
2014 年 6 月，有消息称 Facebook 将开发企业版沟通工具，名为 FB@Work。时隔半年，企业版 Facebook 果然揭开了神秘面纱，现身江湖。
据《金融时报》报道，新软件名为 Facebook at Work，已经于周三登陆 iOS 和 Android 应用市场，等待企业测试使用。这款软件单独于 Facebook，企业用户需要另行注册一个账号，新账号可以和个人账号连接。
同早前的传闻一样，Facebook at Work 的界面风格和标准 Facebook 非常相似，支持新闻推送、消息工具和分组功能。
Facebook 希望开创一种全新的在线办公方式，让企业内的员工在一个内部社区内互相沟通协作，而非一对一的交流。比如，一个员工发布某个事项的帖子，其他员工都可以追踪、回复，甚至点赞，就像使用标准 Facebook 一样。
Facebook 之所以要做企业版，是因为其公司内部的协作早就已经出现类似模式，从传统的电子邮件向社交网络转变。工程总监 Lars Rasmussen 说，Facebook 内部已经对此计划讨论了数年。
在涉及公司隐私方面，Rasmussen 也表示企业版 Facebook 的数据和个人账号相互分离，并且，如果员工离职，将再没有权限登陆在该企业的账号。
不过，现阶段的 Facebook at Work 还是个测试版本，Re/code 报道说，应用只面向少量合作公司，距离正式版还有一段距离。
目前，Facebook 并没有确定该应用的盈利模式。这个测试版本是免费的，而且 Facebook 没有为它设置广告。不过，早先 Business Insider 的消息源说，Facebook at Work 将分为高级和初级版本，但是二者都会有广告。
企业协作和社交应用市场已经非常激烈，Slack、Yammer、Linkedin 都已经坐拥稳固的用户群体，Facebook 前来竞争，商业模式也尚未成型，前景似乎并不明朗。
来源：爱范儿
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翻译要失业了！科技巨头发力翻译技术
[摘要]谷歌、微软和Facebook等都加入到翻译技术的研发潮中，正在消除语言隔阂。
随着通信技术的不断发展，语言对沟通产生的阻碍越发明显，所以谷歌、微软和Facebook等各大科技公司都在努力开发翻译技术。
上月，微软旗下的语音通话服务Skype推出了英语与西班牙语之间的同声传译服务。谷歌也不甘人后，很快就会宣布对手机应用进行更新。谷歌翻译现在可以为90种语言提供笔译，而且能够听译多种热门语言。在最新的版本中，这款应用将自动识别某人说的是否是一种热门语言，并自动将其转换成文本。
当然，在我试用Skype的过程中，口译技术的效果仍然很糟糕。这项服务还需要佩戴耳机，而且只有当用户停下来倾听对方的话语时，才能达到最佳效果。这种感觉就像在用步话机通话一样。
尽管存在种种瑕疵，但这仍然不失为一项了不起的技术，它可以实现神奇的效果：几分钟内，我就会习惯这一过程，与一个来自哥伦比亚的人随意谈论他的妻子、孩子以及在麦德林的生活。事实上，作为我们之间最大的障碍，语言隔阂已经消失于无形。
虽然翻译中存在一些错误，但这些错误却是在线产品不断改进的关键所在。由于所谓的机器学习技术能够自动检测结果，并作出相应的调整，使得这类服务可以随着使用量的加大不断改进。事实上，在线拼写检查功能正是通过这种方式才变成令人依赖的功能，而地图导航和其他各种在线服务也都经历了类似的过程。
塞巴斯蒂安·库伯罗斯(SebastianCuberos)，我的这位来自哥伦比亚的新朋友在我们的Skype通话中说：“在你对话的过程中，软件会进行学习。它目前已经很不错了。”虽然翻译出的内容在语法上还算不上精妙，但已经可以让我明白对方所要表达的意思。
目前在Skype上使用这项服务的只有几千人。随着不断的“学习”，它今后还将为将近4万人提供西班牙语和英语翻译服务。即使在发展初期，这项功能依然实现了一些不俗的功能，可以对美国和墨西哥的儿童展开社会调查，还可以帮助记者与身在叙利亚的某个家庭展开实施对话。
谷歌表示，该公司的翻译应用已经在Android手机上安装了1亿多次，其中多数都可以收到最新的升级。“我们在各大平台上共计拥有5亿多月活跃翻译用户。”谷歌翻译工程总监马克多夫·休吉斯(MacduffHughes)说。由于整个网络有80%至90%的内容都是用10种语言书写的，所以翻译将成为很多人的重要学习元素。
谷歌Chrome浏览器已经可以提供主要语种之间的网页自动翻译服务，人们可以借助这款浏览器将英语翻译成韩语。除此之外，Gmail设置等功能还支持140种语言。
用户完全可以将自己的电子邮件界面语言设计成克林贡语、海盗语、鸡蛋头语这种来自漫画或电影的语言。当然，Gmail同时也支持切罗基语等真正的小语种，而谷歌希望最终在翻译服务中全面支持这些语种。谷歌很快还将推出一项服务，使得用户将手机摄像头对准外语路牌，便可自动将其翻译成文字，并显示在屏幕上。
Twitter和Facebook都使用必应翻译引擎，Facebook拥有全球最大的图片分享服务，因此也扮演着重要的跨境沟通角色，所以他们自然不甘落后，同样在开发自己的翻译服务。该公司还为Skype等待名单上的数千名用户提供了其他同声翻译服务，涵盖了汉语和俄罗斯等语种。
对机器翻译而言，充实“语料库”是关键所在。谷歌使用人类翻译来启动这项服务，而在一名政府官员最近通过电视求助后，谷歌还增加了哈萨克语。“人们可能会强烈要求我们将他们的语言加入这项服务。”休吉斯说。
但还是有专家担心，随着机器通过语调和幽默等内容更加深入地了解人类，相关企业可能会把这些元素应用到广告中，甚至透露给执法部门。事实上，谷歌的搜索关键词和Facebook的“点赞”都已经走过了相同的道路。
“这项技术很神奇，但威胁同样很大。”未来通信研究公司Hypervoice Consortium联合创始人凯利·菲兹西蒙斯(KellyFitzsimmons)说，“万一政权更迭后，新的政府不喜欢你的言论，那么大量的对话内容就会对你构成威胁。”
菲兹西蒙斯表示，目前只有1%的消费者愿意让自己的数据被过度纪录。而事实上，当人们使用机器翻译或语音助理时，这种情况就会实实在在地发生。她认为，只有人们自己才能更好地管理自己的隐私，而不应将其外包给服务提供商。但在现阶段，为了获得种种便利，人们都在个人数据方面做出了让步。
Skype产品营销总监奥利维尔·方塔纳(OlivierFontana)表示，在人们看到翻译的内容前，对话会被分解成独立的文件。“不可能知道谁说了什么。”他说，“美国国家安全局也无法利用这些数据。”
休吉斯表示，谷歌也关注语音处理流程，因为一旦用声音识别技术取代密码，这便有可能对安全性造成威胁。除此之外，他还表示，突出翻译内容的差异也有一定的意义——如果我说中文，可以变成女声，这样人们就知道这是翻译出来的内容。（长歌）
腾讯科技讯 1月12日
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Facebook向企业用户推出新的内容发布工具和数据统计工具
Facebook的PM Hooly Ormseth在他的博客中表示，Facebook过去几个月听取了世界各地企业用户的建议，以便更好地了解如何帮助他们在Facebook上面与人们建立联系。所以最后，Facebook为这些企业及媒体用户开发了一些新的工具，在数据统计工具（Insights）上也做出了改进，并且为其提供更多获取资源和交流的渠道。
先来看看 Facebook 的这些新发布工具：
1.Interesting Targeting
这个功能类似关键字，便于信息更精准地推送给关注企业 Page 的用户。比如发布体育比赛资讯，添加关键字后，这些信息就只会展示给那些喜欢这一类信息的用户。
2.Post End Data
即给信息标记一个有效日期，过了这个时间，那些已经过时的信息就会在信息流（News Feed）中消失，比如昨天的天气信息，显然看过一次就不会再需要了。不过这些信息还是会存在在企业 Page 中，只是 News Feed 里面不再显示。
3.Smart Publing
对企业用户来说，预测哪些故事能够吸引到更多读者直到现在都仍是一个挑战。Smart Publishing 能够帮助企业用户定义那些 Facebook 上面受欢迎的内容。
一旦启用该设置，共享链接会频繁出现在那些关注企业 Page 的用户的信息流（News Feed）中，虽然企业 Page 并不显示这些信息，但企业用户可以在 Insights 的程序应用控制面板（Dashboard）中看到一些分析数据，以及系统反馈的适当的意见——哪些可能是读者喜欢的，然后就可以选择发布那些比较受欢迎的内容。
Smart Publishing 目前只开放给了一部分媒体组织，不过在接下来的几个月也会逐渐开放给所有企业用户。Pages 管理员可以在企业用户工具（Publisher Tools）的页面设置中开启 Smart Publishing。
不光是新的发布工具，Facebook 还改进数据统计工具（Insights）：
准确、可行的数据对媒体组织来说是理解并优化内容的关键因素，Facebook 对开发平台洞察报告（Domain Insight）进行了多种改进，以便于展示 Pages 和社交插件如何为网站导流。
添加了新的 Top URLs，可以显示 URL 级别的报告，并向企业用户展示在 Facebook 上面发布的信息是如何被其他人分享的。比如说一个名人分享了的 URLs，企业用户就会知道这一个 URLs 为什么会比其他的传播更广。另外，Facebook 让界面更加直观，并且提供可以在特定时间范围查看分段数据的方式，比如每个小时的分段数据。
Facebook 最近还修复了许多第三方分析工具的 bug——过去由于出站的移动点击引起相关数据丢失，导致 Facebook 自然搜索结果（organic traffic）的比例被低估。目前这个问题在 iOS 上面已经得到了解决，Android 版本的修复也即将进行。企业用户可以看到在 iOS 上来自 Facebook 的移动流量会增加，而未定义来源或直接流量（direct traffic）会降低。
最后 Facebook 表示，除了这些产品的改进，他们还提供更多的资源和交流渠道，希望能够清楚企业如何用 Facebook 进行决策。比如经常会在Facebook 媒体博客、News Feed FYI、行业群组以及一些行业活动中给大家公告和提示，希望得到能够得到企业用户的更多反馈。
[36氪原创文章，作者: Shirlene]
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硅谷观察之大数据篇（完整版）
【上篇：挖掘机和“改变世界的”大数据公司们】
硅谷的这一个月，我在 startups demo days 和各种大公司一日游中度日，以为会逃脱国内各种会上各种“大数据”和挖掘机的梗，但万万没想到这里更甚。Hi~ 本文发自仅次于五道口的宇宙中心硅谷，与你分享大数据在这片土地上的真实生长状况。
什么是“改变世界”的大数据公司
近两周硅谷两场规模比较大的 demo 大会上，就有十多家自称做大数据的 startups，有做消费者行为的，有做体育分析的，有做 NGO 融资的，有做环保的，有做 UX 的，有做信贷评级的，当然还少不了做移动端广告的。乍看都是高大上的产品，但仔细琢磨一下会发现一些没那么高大上的细节。
比如，有一家介绍时候说 "Brings big data to teams, media and fans"，用的是Moneyball作引子。展示结束后询问他们是如何分析视频以得到各种数据的，demo 的哥们表示他们请了一些人看视频的。没错，是人工。自然地，下一个问题就是：未来如何扩张以应对来自不同体育项目大量的全长录像？他的回答也很简单，雇佣更多人。听完我懵了一下，问，那打算如何利用收集的数据呢？答曰：开放 API，自己不做分析。
那么，说好的大数据呢？难道有数据就叫大数据公司了？如果庆丰包子留存有这半个多世纪以来的购买者和交易记录它就得叫大数据公司了？
是，但也不是。
先归纳了一下硅谷“大数据公司”的类型，有补充或修正的请拍砖：
数据的拥有者、数据源：特点是业务优势能收集到大量数据，就像煤老板垄断一个地区的矿一样。其实大多数有能力产生或收集数据的公司都属于这类型，比如Vantage Sports和收集了PB级数据的包子铺。
大数据咨询：特点是非常技术，提供从基础设施规划建设维护到软件开发和数据分析等的服务，但不拥有数据，比如Cloudera这家不到500人的startup是最著名的Hadoop架构咨询公司。
做大数据工具的：比如AMPLab出来的Databricks和Yahoo人主导的Hortonworks。
整合应用型：特点是收集拥有或购买一些数据，然后结合AI来解决更多实际的痛点。
所以回答之前的问题：是，因为包子铺只要收集的消费者数据量够大就能成为数据拥有者，有那么大的数据就有得到洞见的可能；不是，因为可能从真正意义上来说，大数据公司应该只属于第四种类型：AI。
对，我相信未来是 AI 的，而 AI 的食物是数据。就像很多产业链一样，最困难且最有价值的创新往往发生在接近最终用户的那端，比如 iPhone。大数据行业最有价值的部分在于如何利用机器去处理数据得到洞见，影响组织和个人的行为，从而改变世界。收集和整理数据在未来会变得标准化和自动化，而利用 AI 进行分析的能力会变得更为关键。
再看硅谷主打 AI 的公司，现在大致可以分成以下三类了：
分析用户行为，改进产品和营销的，比如 LinkedIn 的推荐系统和用 iBeacon 实现店内营销；
统筹大量分散个体，利用大数据实现精确有效的预测和规划的，比如 Uber 和前段时间出现的 Amazon Fresh 及 Grub Market
分析识别各种类型的数据，开发更智能的设备和程序，比如 Google 大脑及无人车和以 Nest 为代表的智能设备等。
这些产品都有一个很明显的共性，就是在努力尝试把机器变得更智能以减轻人类的工作量。这个目的与科技发展的动力相符合，因此认为之前所说的第四种类型的公司是最有希望改变世界的。
这样的大数据公司需要什么样的人
那么大数据公司，或者说到真正可以改变世界的大数据公司需要什么样的人才呢？这里要介绍一个在硅谷被炒得很热的高频词汇：数据科学家。
这个职位出现的原因并不是因为数据量变大了需要更好的方式去存取，那是数据工程师的活。那产生的原因是什么呢？正是为了匹配上面第四种公司的需要。数据是 AI 当中不可分割的一部分，而且量越大越好，从数学上来说，数据越多则我们越能够有信心把从样本分析出来的结果推论到未知的数据当中，也就是说机器学习的效果越来越好，AI 越来越智能。
由此诞生的数据科学家是一个非常综合型的职业。它所要求的知识范围包括分析数据的统计学，到算法的选择优化，再到对行业知识的深刻理解。这群人是开发数据产品的核心。硅谷大部分 startup 已经把它当成是必需品了，以至于刚入行的新人也能领到差不多 $100K 的薪水。而模糊的定义和误解也让有的人戏称，data scientist is a data analyst living in the bay area。
值得一提的是，数据本身的飞速发展从另一个侧面其实也给数据工程师们的大数据处理带来了许多挑战。主要来源于以下的两个方面：
数据量的急速增长。如今，数据的产生变得异常容易。社交网络，移动应用，几乎所有的互联网相关产品每时每刻都在产生众多数据。传统的集中储存计算方式显然无法处理如此庞大的数据量。这时，我们就需要新的储存方式，如云储存，以及新的处理方案，如Hadoop这样的分布计算平台。
数据本身的非结构化。在传统的数据处理领域，我们处理的主要是结构化数据，例如，Excel表格可以显示量化数据等。而如今我们面对着越来越多的非结构化数据，如社交网络的评论，用户上传的音频视频等。这些数据存在于包括文本、图片、视频、音频等众多的数据格式中，这些数据中隐含着众多有价值的信息，但这些信息却需要深度的计算才可以分析出来。这就需要我们利用智能化分析、图像识别等等一系列新的算法来进行数据挖掘，这也就是“大数据”的挑战所在。
目前硅谷的创业公司正在探索新的应用领域和方法，比如说物联网这块。现在智能设备们才刚刚起步，Nest、被 Nest 收购的Dropcam、Iotera、emberlight等等都属于少部分人的玩具。待到家家户户都安装了智能冰箱、智能灯泡、智能桌子、智能沙发等等的时候，大数据的威力才会伴随着巨大的使用规模而发挥出来。
另外一个角度就是人。如果把之前谈的设备全部置换成个人的时候，他们的相互关系在各种维度上的交错会产生一张巨大的网络，其中的每个组成部分都由大量的数据组成。分析理解预测这些社会关系将会是大数据另一个有趣的应用方向，即Social Physics。不过按照从硅谷到全国的速度，感觉不管哪一方面的普及起码得等上五年以上的时间。
展望一下未来的话，如果参照以前的技术革命和行业发展来看大数据，那么大数据的底层设施将会逐渐被隔离，被模块化和标准化，甚至是自动化，而在其上的中间层和应用层将成为各大公司的数据工程师们激烈攻克的主战场。
硅谷公司的大数据运行现状
目前硅谷各个公司的数据处理水平和模式差别还是蛮大的。除 Facebook 等几个很领先的公司外，大部分公司要么还没有能力自行处理数据，要么就是正在建立单独的数据处理部门，主要负责从数据基本处理到后期分析的各个环节，然后再送到公司内部的其他部门。
对于这些公司来说，建立一个单独的数据处理部门可能还有还路漫漫其修远兮。举个例子来说，Facebook 有一个超过 30 人的团队花了近 4 年的时间才建立了 Facebook 的数据处理平台。如今，Facebook 仍需要超过 100 名工程师来支持这个平台的日常运行。可想而知，光是大数据分析的基础设施就已经是一个耗时耗力的项目了。LinkedIn 大数据部门的建设也已花了整整六年。
普遍来说，各公司自主建立数据处理平台存在着几个难点：
没有足够优秀的数据工程师来组建团队
没有足够能力整合数据
没有易于操作的基础软硬件来支持数据分析
这几个主要难点使得大数据分析越来越专业化、服务化，以至于我们渐渐看到一条“硅谷数据处理产业链”的出现。从数据的储存，数据分析平台建立，到数据分析，数据可视化等等各个环节的成本越来越高，这使得本身技术能力很强的公司都还是使用专业数据处理公司提供的服务，而将更多的人才和资源放到核心业务的开发上。
另外，就是各个公司对于数据处理的要求也越来越高。不仅仅需要有效的处理结果，也需要数据处理可以 self-service、self-managing、保证数据安全性、完善实时分析。这些诸多需求也使得专业化团队的优势更加突出。而这样一条整合服务链的行程，也给众多的大数据公司提供了机会。
硅谷是非常神奇的地方。科技概念在这里也不能免俗会被追捧，被炒得很热。但这种激情和关注某个程度上讲正是硅谷创新的动力。即使存在很多投机贴标签的人，即使一片片的大数据 startups 被拍死在沙滩上，即使 Gartner 预测大数据概念将被回归现实，但相信会有更多的人投入到大数据这个行业，开发出更智能，更有影响力的产品。毕竟，大数据本身，不像一个单纯的 pitch 那样，它能够保证的是一定可以中看并且中用。
【下篇：硅谷巨头们的大数据玩法】
本篇将一共呈现硅谷四大不同类型的公司如何玩转大数据，其中包括了著名 FLAG 中的三家（Apple 在大数据这块来说表现并不突出）。
本篇内容来自对 Evernote AI 负责人 Zeesha Currimbhoy、LinkedIn 大数据部门资深总监 Simon Zhang、前 Facebook 基础架构工程师 Ashish Thusoo 和 Google 大数据部门一线工程师及 Google Maps 相关负责人的专访。Enjoy~~
Evernote：今年新建AI部门剑指深度学习
Evernote 的全球大会上，CEO Phil Libin 提到，Evernote 的一个重要方向就是“让 Evernote 变成一个强大的大脑”。要实现这个目标，就不得不提他们刚刚整合改组的 Augmented Intelligence 团队（以下简称 AI team）。我在斯坦福约到 AI team 的 manager Zeesha Currimbhoy，在此分析一下从她那里得到的一手资料。
是什么
今年早些时候，这个 2 岁的数据处理团队改组为由 Zeesha 带领的 Augmented Intelligence team，总共十人不到，很低调，平日几乎听不到声响。他们究竟在做什么？
与我们常说的 AI（artificial Intelligence）不同，Evernote 的团队名叫做 Augmented Intelligence，通常情况下简称为 IA。Zeesha 显然是这个团队里元老级的人物：“我是在 2012 年加入 Evernote 的，直接加入到了当时刚刚建立的数据处理团队，这也就是现在 AI team 的雏形。我们最开始的项目都是简单易行的小项目，比如按照你的个人打字方式来优化用户的输入体验。”
传统意义上的 AI 指的是通过大量数据和算法让机器学会分析并作出决定。而这里讲到 IA 则是让电脑进行一定量的运算，而终极目的是以之武装人脑，让人来更好的做决定。这两个概念在具体实施中自然有不少相通之处，但是其出发点却是完全不同的。
这个区别也是 Evernote AI team 的亮点所在。作为一个笔记记录工具，Evernote 与 Google 之类的搜索引擎相比，最大的区别就是它非常的个人化。用户所储存的笔记、网站链接、照片、视频等都是他思维方式和关注点的体现。
从哪来
Zeesha 小组的初衷便是，通过分析用户储存的笔记来学习其思维方式，然后以相同的模式从第三方数据库（也就是互联网上的各种开源信息）抽取信息推送给用户，从而达到帮助用户思考的过程。从这个意义上讲，Zeesha 版的未来 Evernote 更像是一个大脑的超级外挂，为人脑提供各种强大的可理解的数据支持。
目前整个团队的切入点是很小而专注的。“我们不仅仅是帮助用户做搜索，更重要的是在正确的时间给用户推送正确的信息。”
实现这个目标的第一步就是给用户自己的笔记分类，找到关联点。今年早些时候，Evernote 已经在 Mac 的英文版上实行了一项叫做“Descriptive Search”的功能。用户可以直接描述想要搜索的条目，Evernote 就会自动返回所有相关信息。
例如，用户可以直接搜索“2012 后在布拉格的所有图片”，或者“所有素食菜单”。不管用户的笔记是怎样分类的，Decriptive Search 都可以搜索到相关的信息并且避免返回过大范围的数据。而这还仅仅是 AI team 长期目标的开始，这个团队将在此基础上开发一系列智能化的产品。
到哪去
不用说，这样一个新创团队自然也面临这诸多方面的挑战。当下一个比较重要的技术难点就是 Evernote 用户的数据量。虽然 Evernote 的用户量已经达到了一亿，但是由于整个团队的关注点在个人化分析，外加隐私保护等诸多原因，AI team 并没有做跨用户的数据分析。
这样做的结果就是团队需要分析一亿组各不相同的小数据组。比如，假设我只在 Evernote 上面存了 10 个笔记，那 Evernote 也应该能够通过这些少量的数据来分析出有效结果。当然，这些技术的直接结果是用户用 Evernote 越多，得到的个性化用户体验就越好。长期来讲，也是一个可以增加用户黏性的特点。
不过 Zeesha 也坦言：“的确，我们都知道没有大数据就没有所谓的智能分析。但是我们现在所做的正是在这样的前提下来找到新的合适的算法。”她并没有深入去讲目前团队所用的是什么思路，但是考虑到这个领域一时还没有很成功的先例，我们有理由期待在 Zeesha 带领下的 Evernote AI team 在近期做出一些有意思的成果。
Facebook：大数据主要用于外部广告精准投放和内部交流
Facebook 有一个超过 30 人的团队花了近 4 年的时间才建立了 Facebook 的数据处理平台。如今，Facebook 仍需要超过 100 名工程师来支持这个平台的日常运行。可想而知，光是大数据分析的基础设施就已经是一个耗时耗力的项目了。
Facebook 的一大价值就在于其超过 13.5 亿活跃用户每天发布的数据。而其大数据部门经过七八年的摸索，才在 2013 年把部门的 key foundation 定位成广告的精准投放，开始建了一整套自己的数据处理系统和团队。并进行了一系列配套的收购活动，比如买下世界第二大广告平台 Atlas。
据前 Facebook Data Infrastructure Manager Ashish Thusoo 介绍，Facebook 的数据处理平台是一个 self-service, self-managing 的平台，管理着超过 1 Exabyte 的数据。公司内部的各个部门可以直接看到处理过的实时数据，并根据需求进一步分析。
目前公司超过 30% 的团队，包括工程师、Product Managers、Business Analysts 等多个职位人群每个月都一定会使用这项服务。这个数据处理平台的建立让各个不同部门之间可以通过数据容易地交流，明显改变了公司的运行方式。
追溯历史，Facebook 最早有大数据的雏形是在 2005 年，当时是小扎克亲自做的。方法很简单：用 Memcache 和 MySQL 进行数据存储和管理。很快 bug 就显现了，用户量带来数据的急速增大，使用 Memcache 和 MySQL 对 Facebook 的快速开发生命周期（改变 - 修复 - 发布）带来了阻碍，系统同步不一致的情况经常发生。基于这个问题的解决方案是每秒 100 万读操作和几百万写操作的 TAO(“The Associations and Objects”) 分布式数据库，主要解决特定资源过量访问时服务器挂掉的 bug。
小扎克在 2013 年第一季度战略时提到的最重点就是公司的大数据方向，还特别提出不对盈利做过多需求，而是要求基于大数据来做好以下三个功能：
发布新的广告产品。比如类似好友，管理特定好友和可以提升广告商精确投放的功能。
除与Datalogix, Epsilon,Acxiom和BlueKai合作外，以加强广告商定向投放广告的能力。
通过收购Atlas Advertising Suite，加强广告商判断数字媒体广告投资回报率（ROI）。
LinkedIn：大数据如何直接支持销售和变现赚钱
LinkedIn 大数据部门的一个重要功用是分析挖掘网站上巨大的用户和雇主信息，并直接用来支持销售并变现。其最核心团队商业分析团队的总监 Simon Zhang 说，现在国内大家都在讨论云，讨论云计算，讨论大数据，讨论大数据平台，但很少有人讲：我如何用数据产生更多价值，通俗点讲，直接赚到钱。
但这个问题很重要，因为关系到直接收入。四年半前 LinkedIn 内所有用户的简历里抽取出来大概有 300 万公司信息，作为销售人员不可能给每个公司都打电话，所以问题来了：哪家公司应该打？打了后会是个有用的 call？
销售们去问 Simon，他说只有通过数据分析。而这个问题的答案在没有大数据部门之前这些决策都是拍脑袋想象的。
Simon 和当时部门仅有的另外三个同事写出了一个模型后发现：真正买 LinkedIn 服务的人，在决定的那个环节上，其实是一线的产品经理，和用 LinkedIn 在上面猎聘的那些人。但他们做决策后是上面的老板签字，这是一个迷惑项。数据分析结果出来后，他们销售人员改变投放策略，把目标群体放在这些中层的管理人身上，销售转化率瞬间增加了三倍。
那时 LinkedIn 才 500 个人，Simon 一个人支持 200 名销售人员。他当时预测谷歌要花 10 个 Million 美金在猎聘这一块上，销售人员说，Simon，这是不可能的事。
“但是数据就是这么显示的，只有可能多不会少。我意识到，一定要流程化这个步骤。”
今天 LinkedIn 的“猎头”这块业务占据了总收入的 60%。是怎么在四年里发展起来的，他透露当时建造这个模型有以下这么几个步骤：
分析每个公司它有多少员工。
分析这个公司它招了多少人。
分析人的位置功能职位级别一切参数，这些都是我们模型里面的各种功能。然后去分析，他们内部有多少HR 员工，有多少负责猎头的人，他们猎头的流失率，他们每天在Linkedin的活动时间是多少。
这是 LinkedIn 大数据部门最早做的事情。
Simon 说，公司内部从大数据分析这一个基本项上，可以不断迭代出新产品线 LinkedIn 的三大商业模型是人才解决方案、市场营销解决方案和付费订阅，也是我们传统的三大收入支柱。事实上我们还有一个，也就是第四个商业模型，叫“销售解决方案”，已经在今年 7 月底上线。
这是卖给企业级用户的。回到刚才销售例子，LinkedIn 大数据系统是一个牛逼的模型，只需要改动里面一下关键字，或者一个参数，就可以变成另一个产品。“我们希望能帮到企业级用户，让他们在最快的速度里知道谁会想买你的东西。”
虽然这第四个商业模式目前看来对收入的贡献还不多，只占 1%，但 anyway 有着无限的想象空间，公司内部对这个产品期待很高。“我还不能告诉你它的增长率，但这方向代表的是趋势，Linkedin 的 B2B 是一个不用怀疑的大的趋势。”Simon 说。
Google：一个闭环的大数据生态圈
作为世界上最大的搜索引擎，Google 和大数据的关系又是怎样的呢？感谢微博上留言的朋友，这可确实是一个很有意思的议题。
Google 在大数据方面的基础产品最早是 2003 年发布的第一个大规模商用分布式文件系统 GFS（Google File System），主要由 MapReduce 和 Big Table 这两部分组成。前者是用于大数据并行计算的软件架构，后者则被认为是现代 NOSQL 数据库的鼻祖。
GFS 为大数据的计算实现提供了可能，现在涌现出的各种文件系统和 NOSQL 数据库不可否认的都受到 Google 这些早期项目的影响。
随后 2004 和 2006 年分别发布的 Map Reduce 和 BigTable，奠定了 Google 三大大数据产品基石。这三个产品的发布都是创始人谢尔盖 - 布林和拉里 - 佩奇主导的，这两人都是斯坦福大学的博士，科研的力量渗透到工业界，总是一件很美妙的事。
2011 年，Google 推出了基于 Google 基础架构为客户提供大数据的查询服务和存储服务的 BigQuery，有点类似于 Amazon 的 AWS，虽然目前从市场占有率上看与 AWS 还不在一个数量级，但价格体系更有优势。Google 通过这个迎上了互联网公司拼服务的风潮，让多家第三方服务中集成了 BigQuery 可视化查询工具。抢占了大数据存储和分析的市场。
BigQuery 和 GAE（Google App Engine）等 Google 自有业务服务器构建了一个大数据生态圈，程序创建，数据收集，数据处理和数据分析等形成了闭环。
再来看 Google 的产品线，搜索，广告，地图，图像，音乐，视频这些，都是要靠大数据来支撑，根据不同种类数据建立模型进行优化来提升用户体验提升市场占有率的。
单独说一下 Google maps，这个全球在移动地图市场拥有超过 40% 的市场占有率的产品，也是美国这边的出行神器。它几乎标示了全球有互联网覆盖的每个角落，对建筑物的 3D 视觉处理也早在去年就完成，这个数据处理的工作量可能是目前最大的了，但这也仅限于数据集中的层面。真正的数据分析和挖掘体现在：输入一个地点时，最近被最多用户采用的路径会被最先推荐给用户。
Google 还把 Google+，Panoramio 和其他 Google 云平台的图片进行了标记和处理，将图片内容和地理位置信息地结合在一起，图像识别和社交系统评分处理后，Google 能够把质量比较高的的图片推送给用户，优化了用户看地图时的视觉感受。
大数据为 Google 带来了丰厚的利润，比如在美国你一旦上网就能感觉到时无处不在的 Google 广告（AdSense）。当然，它是一把双刃剑，给站长们带来收入的同时，但如何平衡用户隐私的问题，是大数据处理需要克服的又一个技术难关，或许还需要互联网秩序的进一步完善去支持。
像在【上篇】中所说，除 Facebook 等几个很领先的公司外，大部分公司要么还没有自行处理数据的能力。最后附上两个例子，想说这边的大公司没有独立大数据部门也是正常的，采取外包合作是普遍现象：
Pinterest：
Pinterest 曾尝试自行通过 Amazon EMR 建立数据处理平台，但是因为其稳定性无法控制和数据量增长过快的原因，最终决定改为使用 Qubole 提供的服务。在 Qubole 这个第三方平台上，Pinterest 有能力处理其 0.7 亿用户每天所产生的海量数据，并且能够完成包括 ETL、搜索、ad hoc query 等不同种类的数据处理方式。尽管 Pinterest 也是一个技术性公司，也有足够优秀的工程师来建立数据处理团队，他们依然选择了 Qubole 这样的专业团队来完成数据处理服务。
Nike:
不仅仅硅谷的互联网公司，众多传统企业也逐渐开始使用大数据相关技术。一个典型的例子就是 Nike。Nike 从 2012 年起与 API 服务公司 Apigee 合作，一方面，他们通过 Apigee 的 API 完善公司内部的数据管理系统，让各个部门的数据进行整合，使得公司内部运行更加顺畅、有效率。另一方面，他们也通过 API 开发 Nike Fuel Band 相关的移动产品。更是在 2014 年开启了 Nike+ FuelLab 项目，开放了相关 API，使得众多的开放者可以利用 Nike 所收集的大量数据开发数据分析产品，成功地连接了 Nike 传统的零售业务，新的科技开发，和大数据价值。
作者: 曾小苏 Clara
摘自：36氪
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"Facebook工作版"震惊同业 LinkedIn大跌5%
[摘要]Facebook推出面向企业员工的产品，将会威胁到一大批企业市场的大玩家。
用户总规模达到22亿人的社交网络巨头Facebook，正在开发服务企业员工内部办公的“工作版Facebook”，将成为企业内部协作和社交的新平台。《金融时报》、《纽约时报》等网站披露的这一消息，本周在科技行业内引发哗然。周一，职业社交网站LinkedIn股价大跌5%，不少行业分析师指出，Facebook效仿谷歌，从消费互联网进入企业市场，将会对微软、谷歌、思科等厂商，构成巨大威胁。
首当其冲
LinkedIn是面向白领的商务社交网络，和企业员工关系最为密切。Facebook研发工作版，对其冲击最大。
周一，LinkedIn股价大跌了4.54%，跌幅为10.61美元，周一的收盘价显示为223.28美元，目前公司市值为277亿美元。
和Facebook、Twitter截然不同的是，LinkedIn瞄准企业“严肃社交”市场，构建了针对企业高管和白领员工的一系列功能，在白领群体中受到欢迎。
美国科技市调公司恩德勒集团的分析师恩德勒（RobEnderle）表示：“LinkedIn绝不仅仅是一个休闲场所，它已经成为找工作的场所。”他认为，Facebook的工作版将威胁到LinkedIn。
进入测试
根据《金融时报》报道，工作版的Facebook已经进入了内部测试阶段，Facebook大量员工正在试用。这一产品将提供企业员工内部沟通和协作的各种工具，包括部门动态更新，办公聊天，文档共享，甚至可能包括办公文档的在线编辑（类似谷歌在线办公软件）。
另据《纽约时报》的报道，Facebook研发工作版产品，已经持续了多年时间，一直在优化面向员工的各种功能。
考虑到员工的隐私需求，Facebook将会在私人版和工作版社交工具之间设立一个“防火墙”，私人发送的照片或动态，不会分享到工作版中。
美国科技市调公司Forrester的分析师科普洛维茨（RobKoplowitz）表示，从目前来看，Facebook正在跟随谷歌的步伐，从纯粹的消费者产品拓展到企业市场，“我们还无法掌握Facebook在这条路上到底会走多远。”
新市场挑战
法新社引述分析师指出，Facebook推出面向企业员工的产品，将会威胁到一大批企业市场的大玩家，除了上述的LinkedIn之外，还包括思科的Jabber，IBMConnections，微软收购的Yammer，以及谷歌的在线办公协作工具。
上述分析师恩德勒表示，Facebook进入企业市场，是水到渠成的扩张举动，“这属于Facebook擅长的领域，这是一个扩张的途径，即进入其他人的地盘。”
然而在企业市场，Facebook将面临新的挑战。在个人网民市场中，Facebook可以采集用户数据，并通过精准广告获取收入，而在企业市场，企业愿意付费购买能够提高员工工作效率的产品，而不愿意放弃机密数据。
分析师表示，在吸引企业客户方面，如何保护企业的机密数据，将是Facebook的一个软肋。
分析师恩德勒表示：“在涉及隐私保护的问题上，人们对Facebook有一种不信任，而企业对于隐私和商业机密十分敏感。”
业务突破
多家机构的报告指出，虽然Facebook在全世界拥有海量用户，但是其在年轻人中的吸引力正在日渐散失，年轻网民流向了手机平台上的各种聊天和分享APP。
法新社认为，在上述背景下，进军企业市场，将会是Facebook的一个业务突破方向。
三季度的财报数据显示，Facebook的利润几乎翻了一番，达到8亿美元，不过Facebook表示未来还将保持较高的研发和资本开支，这一表态导致其股价大跌。
扎克伯格在财报会议上表示：“我们将会继续为未来做好准备，包括继续进行积极投资，连接每一个人，理解这个世界，建设下一代的计算平台。我们还有很长的路要走。”
在传统业务之外的突破和扩张上，谷歌已经给Facebook树立了一个榜样。在网络搜索之外，谷歌进入了企业在线办公、云计算，并在安卓生态中构建了类似苹果的完整的数字内容和媒体产品体系，谷歌还在进入物流快递、光纤宽带、基于卫星和高空热气球的网络接入等领域。
显然，Facebook也需要在社交网络之外的领域，寻找到新的发展机会。此前，Facebook已经开始涉足发展中国家的网络接入业务。
比开发“工作版”更令人吃惊的是，Facebook之前斥资20亿美元，收购了虚拟现实头盔厂商OculusVR，一跃成为虚拟现实领域的领袖级厂商，虚拟现实正是扎克伯格所谈到的“下一代计算平台”。（晨曦）
来源：腾讯科技
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有那么多企业级软件 ，还需要用 Facebook 工作吗？
两年前微软收购 Yammer 时， CNNMoney 上一篇文章预测了企业软件未来的5个趋势，其中一个是“企业软件社交化”。果然，在今年，除了整合了邮件、信息、文件和社交功能的企业级沟通工具Slack火了（HRTech China曾报道过《又一个神话！企业沟通协作平台Slack 8个月估值超11亿》）；现在连 Facebook 也要进军企业级市场（《Facebook欲推出企业社交产品，抢夺LinkedIn市场份额》)
据 金融时报报道，Facebook 正在计划推出一款名为“Facebook at Work”的服务，要让它的 10 亿多用户不仅将 Facebook 用于生活娱乐，还得满足他们在工作时间也能光明正大地刷 Facebook。
据知情人士透露，Facebook 内部其实早就在使用 “Facebook at Work” 进行工作协作了，公司也曾多次讨论要不要将其推向其他企业。而 Facebook 正式考虑推出企业级服务是从去年开始的，目前这项服务正在几家公司进测试。
在竞争日益激烈的企业软件市场，Facebook 的举措似乎并不太会受用户欢迎。
Slack 和 Yammer 已经做得很好了，Facebook 要再整出个类似的东西看起来很不明智。
不少用户在评论中都提到了现有的企业沟通工具 Slack 和 Yammer。目前 Slack 已经整合了包括 Google Drive、Google+ Hangouts、Twitter、Dropbox、Asana、GitHub、RSS、Trello 等各类通讯服务、团队协作服务以及开发工具。而 Yammer 也具备了社交协作、云储存和文档管理等功能，何况其还背靠有大量企业用户基础的微软。
此外，除了这两者，Google、微软和 LinkedIn 也是企业级软件市场很有份量的竞争者。主打企业社交和人脉关系的 LinkedIn 目前月活跃用户有 9 千万；Google’s drive 的邮件和企业版聊天工具，微软的 Outlook 及 Office 系列产品也都是多数企业已用习惯了的工具。
扎克伯格曾在今年 6 月份说过 Facebook 还有很大的发展空间，他说美国人每天花在电脑、手机上的时间有 9 个小时，而分到 Facebook 上就只有 40 分钟了。《金融时报》的分析称，“Facebook at Work”有可能通过免费策略来吸引企业级用户，以延长用户在 Facebook 上花费的时间，而这也将会直接促进 Facebook 广告收入的增长。
来源：爱范儿
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Facebook欲推出企业社交产品，抢夺LinkedIn市场份额
[摘要]Facebook英国正在研发企业协作工具，已开始邀请外部企业进行测试。
腾讯科技讯Facebook一直是一个私人社交网络，因此Facebook和Twitter等网站在许多公司的局域网中遭到封杀，原因是企业规定上班时间不得从事私人网上活动。
不过根据英国《金融时报》引述消息人士称，Facebook正在开发一个“工作版Facebook”，未来企业员工将可以堂而皇之在办公电脑上访问Facebook。
据报道，这是一个试验性项目，由Facebook在英国伦敦的研发机构开发，目前有许多Facebook的内部员工在进行试用，此外还包括少数外部受邀请的企业。
“工作版Facebook”，在网页界面、功能上今天的Facebook比较类似，但是完全服务于企业内部的沟通和协作。这一产品包括员工或者部门的资料页面，员工以及部门的最新动态，以及站内的聊天沟通，此外员工用户也将可以利用这一平台分享办公文档。
今天的Facebook已经拥有13亿个人用户，需要指出的是，工作版Facebook将和私人版Facebook完全隔离，相互之间不会进行数据和内容的分享。
换言之，如果张三已经是Facebook老用户，上传了大量的隐私照片和信息内容，他无需担心这些内容会出现在工作版Facebook的帐号和网页中。
由于产品尚未成熟，Facebook尚未正式推出产品，也没有进行广告营销。
工作版Facebook，将让这家社交网络巨头，将在私人社交市场的巨大品牌影响力，携带到企业协作平台市场，这一产品也将给整个企业软件和服务市场，带来一场地震。
众所周知的是，IBM、微软、谷歌等均运营着面向企业员工的内部沟通和协作工具服务，其中2012年，微软斥资12亿美元收购了企业内部网络协作平台Yammer，后来将这一平台整合到了微软的企业软件产品线中。谷歌包括云存储、在线文档编辑的诸多工具，也提供了企业员工通信和文档交换功能。这些厂商将受到巨大冲击。
企业有大有小，而市场上也已经有针对不同行业、风格的企业用户的成百上千种企业协同工具。最早的电子文档、电子邮件，以及现在的云存储和文件分发、项目管理软件、职场社交工具、聊天工具可谓数不胜数。当中不乏优秀者，比如国外的 LinkedIn、Slack、Dropbox，国内的 Teambition 等。Facebook 进入严肃的职场社交、企业协同领域，表面上看和这个社交工具的本体业务没什么关系，实际上却依然服务于自己存在的终极目标：连接世界 (Connect the world)。
另外在社交网络和企业的交集上，LinkedIn处于明显优势，号称白领商务社交网站，LinkedIn也成为许多职场人士寻找职业机会、进行自我营销的舞台，英国金融时报网站表示，工作版Facebook，也将对LinkedIn构成威胁。
目前，Facebook尚未对金融时报的报道予以置评。
对于Facebook而言，其已经成为全世界私人社交领域毋庸置疑的霸主，用户规模是排名第二的Twitter的四倍。在上市之后，Facebook成功实施了产品和广告营收的移动化，此外通过产品功能的推陈出新，保持了用户粘性和活跃交互。
不过众所周知的是，Facebook脱胎于网页社交，而在移动互联网时代，Instagram、Snapchat、WhatsApp等移动社交工具成为年轻人的“宠儿”。多家公司的报告也指出，在年轻人看来，Facebook上的中老年人太多，产品缺失了“酷”要素，吸引力大不如过去。Facebook的年轻用户，正在向Twitter和其他移动社交工具“大逃亡”。
显然，在网页社交模式逐渐陈旧，移动社交和图片社交成为时代主流的背景下，Facebook需要重新思考社交网络的新突破口。
如果能够进军“企业内部沟通协作”这一全新的领域，将会给Facebook带来一个全新的舞台和新的广告营收、产品创新的空间。
不过，企业市场和个人消费市场，差异巨大。企业用户一般习惯于和微软、IBM等大型软件公司保持合作。Facebook是否能够借助品牌影响力，劝说企业和员工使用工作版的Facebook，仍是一个未知数。（晨曦）
来源：腾讯科技
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未来社交网站长这样：15秒内让你闻名全球
2014年8月1日很早以前，悉尼社交媒体专家、战略公司L&A Social Media创办人吉娜·雷德尼亚克(Gina Lednyak)就开始关注社交媒体的进化，看着它们的缔造者将其从简单想法变成巨额财富和媒体帝国。社交媒体进化的速度令雷德尼亚克感到吃惊，她预测了社交媒体未来的5个发展趋势：
所有人15秒内可闻名全球
将来，人们可以通过15秒的虚拟视频闻名全球。这很有可能，从YouTube sensations到Vine megastars，无疑越来越多的人将开始享受自己的15秒。随着社会关注度持续萎缩，微价值被无限放大，我们将会看到15秒名人现象增加到令人难以置信的水平。
新极客时代来临
热门约会应用Tinder正创造全新的社会模式，改变我们约会的方式。这款应用不仅可以让人体验游戏化的约会，还可以消除时间间隔和距离，拉近数字世界与现实世界的距离。这意味着什么？社交网站永远无法取代面对面的真人关系，移动约会应用的崛起将导致上偶然情缘几率持续下降。约会市场将越来越注重效率，人们的即时满足感和好奇心增强。我们可以立即了解其他人的兴趣和性格，可是我们如何看待自己？
Facebook将变高科技巨头
自从马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在自己的宿舍中推出Facebook以来，它已经成为世界史上市值最高的公司之一，价值1350亿美元。尽管如此，近来依然有无数人质疑Facebook的未来。而在评论家们各抒己见的时候，扎克伯格开始巧妙地进行收购行动，从WhatsApp到英国的Ascenta等。在未来时间，Facebook将继续从世界上最大的社交网站向高科技巨头转变。
虚拟现实与社交网络融合
在诸多明智的并购案中，Facebook并购虚拟现实设备厂商Oculus最出人预料。我们猜测，Facebook对Oculus有更多计划。扎克伯格本人曾说过，虚拟现实是“明日的平台”，有机会“改变我们的工作、游戏以及通信方式”。我们想知道，未来世界社交媒体是否会与大学互相转换。这可能无法预测，但我们可以肯定，社交媒体将发生巨大变化。
可穿戴装备的未来形态也引发争论。它们可能比智能手表和健身带更大，你可能会看到完全不同的产品出现。想想内置导航系统的头盔，为宠物准备的可穿戴装备，可调节衣服颜色的只能纽扣等。
MySpace悲剧会重新上演吗？
人们经常会争论下一次“MySpace悲剧”何时上演。不幸的是，用户习惯或观念的小小改变都可能在一夜之间碾碎一个社交媒体网络。很难预测今天的哪个社交媒体巨头会遭遇MySpace类似的命运。尽管MySpace没有深入分析、大数据以及向其他网络学习的能力，都是其没落的重要原因。但实质原因是，MySpace的进化未能满足客户需求。
【文章来源：199it】
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企业社交媒体没那么神
盖洛普的研究报告《美国消费者现状》显示，企业社交媒体的诸多努力很多是徒劳无功的。究竟是“社交媒体能够刺激购买”这一理念本身存在固有缺陷，抑或只是公司“不懂得如何正确使用社交媒体”？部分顾客认为“社交媒体还是具有真实影响力的”，这一事实表明，答案应该是后者。消费者因为想要参与对话、加强联系而被社交媒体所吸引，但很多公司却依旧把社交媒体视为单向传播方式，并且只着眼于他们应该如何利用这些网站来推动销售进程。
企业社交媒体没那么神
埃德·欧博伊尔/文
自从Facebook在2007年推出品牌主页，公司便持续涌向社交媒体。很多公司管理者相信，他们上传与分享的产品与服务信息越多，吸引顾客、创造收益的机会也就越大。
然而，来自于盖洛普的研究报告《美国消费者现状》显示，这些努力很多是徒劳无功的。
社交媒体并非如很多公司所预料的那样，是强大且极具说服力的营销手段。盖洛普发现，在使用社交媒体的美国成年人中，有62%的人表示公司网站对他们的购买选择完全没有影响；30%的人表示这些网站有一些影响，而只有5%的人认为他们具有很大的影响。
尽管公司认为在社交媒体上给他们点赞或关注他们的人很可能是他们的忠实关注群体，调查结果却不尽然。在对公司点赞或关注公司的消费者中，依旧有34%的人表示社交媒体对他们的购买行为没有任何影响，而53%的人则表示对他们仅有一些影响。
在与更为传统的社交网络形式的对比中，社交媒体实际上也许是影响消费者购买决定的最弱的方式。盖洛普调查指出，当需要关于公司、品牌、产品和服务等建议时，消费者更倾向于询问朋友、家人和内行们。
此时，社交媒体几乎没有影响力。
这些发现揭示了一个问题：究竟是“社交媒体能够刺激购买”这一理念本身存在固有缺陷，抑或只是公司“不懂得如何正确使用社交媒体”。部分顾客认为“社交媒体还是具有真实影响力的”这一事实表明，答案应该是后者。消费者因为想要参与对话、加强联系而被社交媒体所吸引，但很多公司却依旧把社交媒体视为单向传播方式，并且只着眼于他们应该如何利用这些网站来推动销售进程。
要实现社交媒体对购买的积极影响，营销者应该学习运用它去倾听顾客声音，并与其互动。当与品牌相关的发布内容有以下特点时，消费者会更愿意参与其中：
真实可信。社交媒体网站极其个性化，极具交流性，盖洛普发现，使用网站的消费者并不想听到推销商品的说辞。他们更愿意倾听和回应那些看起来真诚且有风度的公司。公司应该避开强行推销，而更多地专注于与消费者的坦率对话。
响应及时。社交媒体全天候运行。即使是在夜间或周末，消费者也希望得到及时的回应。公司必须在所有时段都能够解答疑问，应对投诉和批评，忽视负面评价会对公司声誉造成极大损害。公司必须主动倾听顾客的诉求并做出相应的答复。如果公司犯了错，就必须坦白承认，并负起责任。
引人注目。内容无处不在，而消费者拥有选择他们所喜欢的内容的能力。公司必须创造出引人注目、具有趣味性的内容，以此来吸引忙碌而挑剔的社交媒体使用者。内容必须由公司原创而非与营销相关。消费者需要一个访问公司社交媒体网站，参与互动，并不时回访的理由。
当公司只着眼于利用社交媒体推动产品销售而非创造群体，他们便忽视了这些渠道的潜在能力。盖洛普调查显示，顾客的购买选择往往基于他们与一个品牌的感情联系，而社交媒体则是构建这种联系的强有力方式——当然，品牌必须将其关注重点从单向传播转向对话交流。
本文摘自《哈佛商业评论》中文版官网，作者埃德·欧博伊尔（EdO’Boyle）是盖洛普全球实践领导人，负责为该公司全球分公司及市场实践提供战略观察，译文由译言网网友已悔提供。
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