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这是之前看到过的一个对未来移动搜索和移动应用的一些概念图，原地址是这里，不过可惜被屏蔽了，我把图转过来和大家分享下。不用配太多的文字相信大家也能看得懂一二的。

条形码

最近一直在看Query识别方面的文章，觉得对于Query的识别方面还可以做的更好，结合同事做的化工行业的编码识别，觉得应该还有一些其他的类似于行业规范一样的编码能够更好的和商业搜索的东西结合起来。前两天去找商机部门的同事聊天的时候，发现他在研究条形码，希望以后用户在发布商品的时候，可不可以也输入条形码，这样可以减少手工录入的成本，还可以把商品的发布流程变的简单，发布信息更加准确，在检索的时候也能够很准确的进行检索，所以就查了下这方面的知识。

条形码或条码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。常见的条形码是由反射率相差很大的黑条（简称条）和白条（简称空）排成的平行线图案。条形码可以标出物品的生产国、制造厂家、商品名称、生产日期、图书分类号、邮件起止地点、类别、日期等信息，因而在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到了广泛的应用。

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6月1日至5日，在ISO/IEC JTC1/SC6在日本东京召开全会上，出席会议的美国代表中，Jesse Walker正是英特尔公司的安全架构师，同时也是IEEE(电子和电气工程师协会)正在开发的802.11i标准的编辑者。该名美国代表、英特尔专家也对WAPI投了赞成票。

据悉，自去年开始，Intel对WAPI的态度已发生了一些转变。 阅读全文…

意图不是很明确时

当用户意图不是非常明确的时候，google只是给出提示信息，“您是不是要找***”。 阅读全文…

这篇文章实在是很难译，以至于全当学英语了，并没有去仔细理解。原文地址在这里，有兴趣的同学可以去看一下\r\n\r\n品牌化的目标，有时可以解释为尝试建立品牌与用户之间的情感联接。很容易找到一些有效的例子来证明品牌和情感间的联系，比如“迪士尼”，“星巴克”，“哈雷戴维森（我们中国叫哈雷摩托）”，这三个品牌可能分别会让大家联想到“快乐”，“嗜好”，“反叛”。品牌经理们为B2B品牌建设而工作，然而，可能经常会恼怒于对于公司和产品的想法—或许有一个会计公司或者一个奇妙的科研工具—能帮忙从用户的情感层面进行一些联接。\r\n\r\n现在大家的争论主要在于两个方面：一是他们的公司或者产品太严肃，以至于因为一些愚蠢和没有逻辑的情感遭到轻视。或者他们所在行业的顾客是基于事实来作出决定，而不是个人的看法。\r\n 阅读全文…

在第一竞价模型中，广告主之间的博弈是不稳定的，无论是对搜索引擎企业还是广告主都不是效率最大的策略。什么样的竞价机制一种好的设计呢？

先看下面的例子，假设两个广告主A和B正在考虑是否对某一个关键字竞价，市场将可能出现四种情况：如果两个广告主都竞价，A将赚10元，B将赚5元。如果A竞价而B不竞价，A将赚15元，而B只能赚0。如果B竞价而A不竞价，那么B将赚8元，A赚6元。如果A、B都不竞价，那么A赚10元，B赚2元。各个广告主会怎么选择呢？对于A，不管B是否竞价，A做竞价都是最好的选择，因此A的上策是竞价。对于B来说同样如此，它的上策也是竞价。如果两个广告主都是理性的，那么博弈的结果就是两个都做竞价。

但是，不是每个博弈方都有一个上策的，假设上面的例子变为：如果两个广告主都竞价，A将赚10元，B将赚5元。如果A竞价而B不竞价，A将赚15元，而B只能赚0。如果B竞价而A不竞价，那么B将赚8元，A赚6元。如果A、B都不竞价，那么A赚20元，B赚2元。（这种情况在市场中真实存在，A的竞价是一种防御性质的）。这时A没有上策，它的决策将取决与B，而B是有上策的，B将会竞价。所以在给定B竞价的条件下，A将会竞价。这时两个广告主之间的博弈达到纳什均衡。

纳什均衡就是一组给定对手行为时各博弈方采取的最好策略。由于各博弈方没有偏离纳什策略的冲动，所以这种均衡是稳定的。

在广告竞价市场中，VCG\GSP模型均达到了纳什均衡。

搜索引擎如何来精确的组织收入呢？拍卖是一个自然的选择，市场结构本身就代表了一种价值。因为一、搜索引擎中有数以万计的关键字，这些关键字的价值对每个广告主的价值都是不同的。二、如果广告位置没有人购买，那么它的广告价值就消失了。那么，广告主应该了解多少报价信息呢？竞价在搜索结果中应该怎么显示呢？广告竞价与广告主的数量之间的关系是？拍卖是如何设计的呢？广告主的策略行为并没有随着时间和广告主的增加而消失，相反，策略行为存在与任何搜索引擎之中。

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2003年至2003年，Overture使用拍卖模型是第一价格模型（早期的Yahoo和Google也是如此），真实数据表明：竞价者之间存在着策略行为，报价是一个“循环模式”。由于第一价格拍卖结构是不稳定的，广告主可以随时调整价格，它们不会报出真实的出价，而是会根据别人的报价不断的修改自己的报价。例如，两个广告主竞争一个关键字，对于第一个广告主来说广告点击一次的价值是0.6元，对于第二个广告主来说广告点击一次的价值是0.8元。如果第一个广告主从0.6元开始报价，第二个广告主会紧跟报出0.61元的价格。那么第一个报价者在失去第一个位置的情况下，会降低它的报价到最小值（比如0.2元），这个价格可以保住它的第二的排位。但这时第二个广告主会紧跟着降低它的报价（0.21元），然后这两个广告主会以0.01分的速度交替上升报价，直到第二个广告主的报价超出了第一个广告主的点击价值（0.6元）。这时广告主的竞价行为陷入一个无限期的循环。广告主甚至利用了自动竞价系统来自动调整竞价来避免过度竞价。在真实的竞价环境中，会形成以下形状：

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Wolfram Alpha 出来有一段时间了，我们在这里有过第一时间的介绍。我也一直想写点关于这个新的玩意儿看法，但是始终没有想好应该怎么去写。因为它独特，完全不同于当前的搜索引擎。如果说它意味着搜索引擎的一个新的时代，可以挑战Google，我觉得有些言之为过。不过目前看它至少提供给了人们一个新的搜索工具，和一个数据收集和处理的思路。

对于用户搜索目的我们可以大致分成几类：

1. 一类是找答案的，例如K2峰的高度，明天的天气…这类的意图的用户只希望一个结果，不需要更多的查找资料。
2. 一类是知道这个东西必然存在，但是不知道它在什么地方。比如找某个软件的下载，或者某个网站。
3. 还有一类是出于调研的目的希望获取到更多的资讯，这时候希望的结果就是越多的参考越好。比如写个文论查个资料。

如果你的搜索目的是第一类的话，那Wolfram Alpha应该可以比较好的满足你的需要。而且它除了可以满足查明天的天气一类的简单需求，还进行数据的对比，甚至可以满足具有一定计算需要的需求。比如”next solar eclipse in Beijing”。另外比较有意思的是Wolfram Alpha和普通搜索引擎不同的是还把对用户Query的分析和Rewrite的过程都展示了出来。不知道是否是目前测试阶段debug的需要。 阅读全文…

为了阐明Ronaldo的问题，先要明确两个概念

第一个是关键字偏好。

一种商品可以对于不同的关键字，例如手机，关键词可以是cell phone（A）, nokia（B）, ipod（C）等等。选择一个特定的KW后，广告主还要继续选择广告链接的位置，但是每个关键词只能选择一个位置。这个每个广告主可能选择的策略为：M1（A1，B3，C2）；M2（A2，B1，C1）；M3（A3，B5）；…Mi 。广告主可以任选M1至Mi的任何一种广告策略，我们称之为消费者偏好。

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第二个是预算约束。

广告主是由预算限制的，对于某一种选定的策略M1（A1，B3，C2），如果广告主在cell phone（A）上面花的钱多了，那么在nokia（B）和ipod（C）上面花的钱就会减少。所以广告主的预算曲线由Budget，PriceA1,PriceB3,PriceC2这个四个因素构成。任何一个因素变化，都会影响到预算曲线的形态。假定Budget不变的情况，任一关键词价格PriceA（cell phone）的变化都会影响到消费者的最终选择。

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单一广告主收益最大的均衡条件。

假设广告主的选择是理性的，即：在预算一定的情况下，实现广告主自身的收益最大化。那么存在均衡条件：当边际收益等于边际成本时，广告主的利益得到最大化。即：1块钱花在Cell phone带来的收益等于1块钱少花在nokia和ipod上的损失。

假设：
1、任一位置上，该广告的点击数仅取决于排名，而与广告的相关性无关。
2、Google通过历史数据估计每个广告主的点击率，以竞价*点击率得到“有效竞价”，并以有效竞价排名代替单纯的竞价排名。
3、有效竞价排名的基本思想是按照每个广告主预期带来的总广告收入进行排名，从而使得预期对收入贡献越大的广告主排名越靠前。
4、特定位置的点击数与处于该位置及其他位置的所有广告无关，而且广告主的每次点击价值与其排名位置无关。
5、所有广告主的链接按照出价递减的顺序出现在搜索结果网页中，即出价最高的排在第一位，依次递减直到min{N，K}。每个广告主最多得到一个位置。
6、广告主数量多于位置数量是充要条件

则无嫉妒均衡表达为：
Ci-Pi>=C(i-l)-P(i-1) 亦即每个广告主都无法通过与排在其前一名的广告主互换位置而获利。此时广告主整体效益最优，搜索引擎企业收益不是最大化。

若满足以下条件，则搜索引擎收益能达到最大化：
1、BiSi单调递减，即广告主的点击*期望收益与结果的相关性成正的线形关系。
2、A(k-1)-Ak单调递减，即排名是完全按照结果的相关性从高到低，并且点击率与相关性成正的线形关系。