第748章 星图降临（1/2）

北美时间，2002年8月6日，上午九点整。

全球一亿两千万Facebook、Ttalk在线用户，同时收到了一条更新弹窗。

一张简约的邀请函，上面有一个蓝色的按钮——

“你是否准备迎接新时代的到来？”

按钮下方是一段简短的说明：

你是否同意Facebook基于社交关系、兴趣图谱及行为数据，向本人及好友提供个性化搜索及内容推荐服务？

同意。

点它。

第一秒，全球点击量突破八百万。

第三秒，突破两千万。

第三十秒，突破五千万。

十分钟几分钟——授权用户超过了一个亿。

十五分钟后，数字停在了那里，不再跳动。

不是涨不动了，而是在线用户只有这么多人。

百分之九十七点三。

Facebook全球在线用户中，百分之九十七点三的人在三分钟内点击了“同意”。

这个数字足以让任何互联网企业沉默。

在互联网产品的历史上，从来没有一项功能更新，能在上线十五分钟内达到百分之九十七的渗透率。

微软的Wdows Update做不到，谷歌的Gail邀请制做不到。

在此之前，没有任何人做到过。

而且，是用户心甘情愿地把自己的个人数据交了出来。

三十秒页面加载结束后，一个崭新的页面映入眼帘。

看起来好像没有多大变化，但有一个地方变了——

页眉位置，多了一个搜索框。

搜索框下方一行小字：“基于你的社交关系生成个性化结果。”

只有一个搜索框，和谷歌一模一样。

但当你输入第一个关键词的时候，你就知道，这绝对不是谷歌。

——

硅谷时间上午九点二十一分。

斯坦福大学计算机系的大三学生，马克·安德森在宿舍里打开了星图搜索。

他是Facebook的最早用户，也是谷歌的重度使用者。

他输入的第一个关键词是：“最好的Python教程”。

谷歌给出的结果和他之前搜索时一模一样——

前三页是技术博客、官方文档，以及几个在线教育平台的课程链接。

权威、全面，像一本百科全书。

但星图给出的结果完全不同。

排在第一位的，是他的室友大卫上周在Facebook上分享过的一篇文章——《从零开始学Python：一个非科班生的自学之路》。

大卫给这篇文章点了赞，还写了评论：“这是我见过最接地气的教程。”

排在第二位的，是他的教授约翰逊博士，在Facebook上推荐过的一本电子书。

排在第三位的，是斯坦福Python兴趣小组的组长，在Ttalk群组里置顶的学习路线图。

排在第四位的，是他的学姐。

一个已经在谷歌实习的牛人，在个人主页上列出的“Python进阶书单”。

再往后，才是技术博客、官方文档那些谷歌推荐过的东西。

马克忽然意识到——

这个搜索引擎，比他自己更了解他应该学什么。

它知道他是谁。

它知道他的社交圈子里有哪些人。

它知道这些人中谁是Python高手。

它知道这些高手在公开场合推荐过什么内容。

它把这些信息全部整合起来，用一套算法计算出——

对于“马克·安德森”这个具体的人来说，最有价值的Python学习资源是什么。

这不是搜索。

这是洞察。

它不是在告诉你网上有什么，而是在告诉你，这就是你想要的东西。

“What the fuck！”

马克深吸一口气，输入了第二个关键词：“附近最好的披萨店”。

谷歌给出的结果，是基于地理位置的商家列表，按距离排序，附带用户评分。

排在第一位的是一家距离零点三英里的连锁披萨店，评分四颗星，两千多条评论。

标准、安全，但毫无惊喜。

而星图的结果再次给了他惊喜。

排在第一位的，是他的三个同学在Facebook上都打过五星的一家小店。

距离斯坦福校园一点五公里，门面很小，谷歌地图上甚至没有标注。

排在第二位的，是他的意大利室友在Ttalk上怒赞过的一家店：“比我在那不勒斯吃的还好吃。”

排在第三位的，是斯坦福美食小组上周投票选出的“年度最佳披萨”。

如果是你，看到这两个结果，你会选择哪个？

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