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鉴赏百度指数,打造自己的爆款数据产品
2021-01-11 18:45:00
开局一张图


如何才能设计出爆款数据产品?这个问题就好比“怎样才能画出世界名画一样”,没有定法。但经常欣赏优秀的作品,尤其是在专业人士的指引下鉴赏名作,一定是各个阶段画家的必经之路。今天,古牧君就斗胆带大家一起鉴赏一款数据产品:百度指数





1,为什么选百度指数?

因为它是公开可见的,同时,它也是比较好的

数据产品有很多,但大部分要么是企业内部自用的,要么是卖给其他公司或组织的,可供广大普通用户体验、分析的数据产品很稀少

至于为什么说它是好的?因为百度指数本身已经成为了一个简单易懂的评价标准。比如数据分析师这个岗位到底热门不热门?


跟产品经理一比就知道:数据分析师还是个弟弟。百度指数就是背靠百度这棵大树,用网民搜索数据量化衡量大众对某个事物的需求量,操作简单易懂,经常被用来做行研分析

基于上述理由,我们就拿它来做“教学示范”了


2,怎么评价一款数据产品?

上面咱们只是说了百度指数比较好,但要具体的鉴赏,就需要构建一个评价体系。好比一幅世界名画,不能光说它有名,夸奖的人多,所以它好,这是一个循环论证。我们需要从线条、构图、色彩、意境、历史意义等多个角度去拆解一幅画,同样的,数据产品也需要有这么一个评价体系:


在这个评价体系里,产品的目标定位是高于一切的,产品的功能是服务于目标定位的,最后才是数据、策略和交互设计,这三者是服务于功能的。为什么把目标定位抬的那么高?很简单,把科学家、画家、公益志愿者、商人等人放在一起,统一用挣钱多少来衡量价值,是不是太偏颇了?数据产品也一样,上来就不分青红皂白直接谈交互设计、谈策略算法,太武断了。那么大家觉得百度指数的产品定位是什么呢?是官方介绍的这个么??


反正我不信

我们还必须认识到,每个爆款产品的诞生和发展,都有一定的偶然性。我们不是给名人立传,所以不用太过纠结百度指数的历史渊源,只要把目光聚焦在近年来这个产品的稳定形态就好


类似了解一个人,就必须知道他所处的环境,我们揣测百度指数的定位,就必须正视:百度长期以来是一家纯正的广告公司,百度指数近年来一直位于百度的商业化广告部门。基于这个事实,古牧君推测百度指数的目标定位是:

  • 它是一个展示能力的窗口,告诉外界百度具备哪些数据能力,尤其是面向广告主秀肌肉。在线广告市场是需要不断教育引导的,很多行业的广告主并不清楚,在百度投放广告相比线下投放广告有什么优势?尤其是所谓的大数据到底能帮他们解决营销中的哪些问题?这些都需要一个具象化、可体验的数据产品来承担;

  • 依托百度前几年在在线广告市场中的份额优势(尤其是在阿里、头条崛起之前),针对广告投放的效果好坏制定出一个行业标准,尤其是在品牌广告这个细分领域。效果广告可以用ROI来衡量好坏,比如1w块钱带来了多少个转化;但品牌广告很难,它更多是瞄准消费者的心智,心智怎么衡量呢?消费者们看完一个高大上的汽车广告之后,对这款汽车的关注是否有显著提升?总不能每次广告之后都撒网去做调研问卷吧?一个美好的商业设想顺应而生:看百度指数,广告投放后指数高了就是效果好,高的越多效果越好~自己做裁判员,岂不美哉

  • 如果大家都承认了这个标准,那就可以进一步挥舞大棒,去刺激各个广告主花钱了。你看看,就是因为你广告投的少,你的百度指数比隔壁竞争对手低了一倍!说明消费者心目中你不行了,还不快花钱来百度投放广告?!


总结一下就是秀肌肉、定标准、促消费。那好,咱们继续按照这个目标定位,拆解评价分析一下百度指数


3,指指点点百度指数

按照目标定位、配套功能、配套数据/策略/交互这个评价体系,我们分别对秀肌肉、定标准、促销费这3个推测目标进行展开分析

(1)秀肌肉:


可以把广告营销粗略概括为:给需要的人、在适当的时机、讲正确的话。给一个有点儿饿的白领,在饭点儿的写字楼电梯间广告橱窗里,强调某家的饭菜美味实惠又精致,就是个不错的营销方式。不论是传统的广告创意公司,还是新兴的互联网广告巨头,都无法逃避广告主爸爸们对上述3个问题的诘问。只不过过去主要靠人的经验去猜测,现在可以靠数据去推演。如果百度指数能证明自己具备上述3个能力,哪怕只是小试牛刀、有所保留的展示一下,就算是很好的完成了秀肌肉的定位。咱们分别看下每块是否达标:

给需要的人,就要求能从数据上洞察出目标受众。潜在的逻辑就是支持广告主自己选出一群人,在百度的大背景下就是搜索过xxx的人了。进一步,这群人的固有属性画像和兴趣偏好画像,也是基础配置


从上面截图可以看到,该有的基本都有了,但细节还有很多打磨空间:比如地域分布中,是不是可以用一二三四线城市替代省份分布?兴趣分布中,是不是标签可以更make sense一些?

选择合适的时机,主要是投放的时间和渠道。这就需要一方面能把数据在时间粒度上有所区分,一方面在渠道上有所区分


从模块截图来看,时间上可以通过自定义满足天粒度的大范围时间选择,但缺乏实时性数据能力的体现;渠道上,百度指数仅仅是按照PC、移动进行拆分,没有体现出百度在不同类型流量上的区分,如知道、贴吧、图片、文库、地图等

这个模块最大的疑问,就是搜索指数下面多出了一个资讯关注模块,逻辑上颇为诡异。先看其中的资讯指数,从说明解释中可以看出,它来自网民对网页链接的阅读、点赞、转发等互动数据,逻辑上层级有些复杂。从搜索到阅读,这是一个层级;从阅读到点赞转发等,这又是一个层级,资讯指数把两个层级的指标揉合在一起,有些不妥。同时,百度并不是一个内容社区,从搜索到阅读还算是一个比较顺畅的操作,但你指望网民在点击搜索结果阅读后,还对网页进行点赞、评论、转发?这也不妥

再看那个媒体指数,它是被百度收录的搜索词相关的新闻数量,比如奔驰的媒体指数,就是标题中包含“奔驰”的新闻数量,这......?【野马奔驰在草原上】算不算?再者说,从概念上看,媒体指数描述的是媒体对一个事物的关注程度,是PGC关注,呼应的应该是搜索指数这种UGC关注。把媒体指数和资讯指数合并在资讯关注这个概念下,而不是让媒体指数跟搜索指数在一个概念层级,古牧君个人感觉有些不对劲儿,理应是搜索指数和媒体指数在一个概念层级,然后把浏览行为附加到搜索指数下面,作为一个补充?


在秀肌肉里最后一部分就是讲述正确的故事。这部分比较复杂,本文不特别展开叙述,感兴趣的可以翻阅数据让广告说话这篇旧文。这里古牧君只着重讲一下百度指数中的需求图谱模块


它是百度指数产品功能架构中与趋势和人群画像平行的一个模块,可见其重要性。查看其模块解释,它的目标是探索网民搜索某个关键词的前后,分别搜索了什么。这相当于是研究网民的意图,从单个搜索关键词这种静态的切面,变成一个动态的链条

该功能想要秀的肌肉,是告诉广告主们:百度这边可以通过数据,分析网民的品牌决策过程。这点是相当关键的,因为购买决策是整个链条中的重中之重,过去我们永远无法得知他为什么最终选择了品牌A而不是B,但在百度上,或许我们可以通过他一连串的搜索行为管中窥豹,因为搜索就是意愿的某种外显

但很明显,这个模块还处于探索阶段,因为很多结果是难以解释的。比如下图中红框里的几个关键词,是怎么跟数据分析师扯上关系的?我怎么也想不出会有那么多网民先搜了上海夜宵or无锡财政网,然后又搜了数据分析师,最后又搜了胶带硫化机?这是一个什么脑回路?!古牧君感觉这里面一定是数据清洗过滤层面出了些问题


(2)定标准:


想要成为一个标准,就要做到客观、公正、可解释,当然还有一个大前提,就是百度在在线广告市场说得上话。在头条抖音、腾讯广告远未兴起的那几年,百度就是国内在线广告市场的代名词,好比社交通讯的微信一样。也正因如此,百度指数才能背靠大树好乘凉,要不然怎么没听说搜狗指数那么火呢?

而客观、公正、可解释,就要求百度指数要跟大家的直觉保持一致,且计算方法科学有效。这是一个小的策略问题,它要求设计者利用搜索等数据,经过一定的加工处理,使得最终输出的结果既能维持原有的波动变化趋势、又能维持原有的相对倍数关系,同时还不会被人反向推算出原始数值。稍微解释一下,就是你看到的“数据分析师”的搜索指数,不会直接就是一段时间内搜索这个关键词的次数,因为这涉及到百度的一部分商业隐私,需要加密输出;而且这个加密逻辑,也就是指数的计算方法, 还要能复原不同时间下该关键词搜索次数的高低趋势,不能说原始数据是周二高周三低,指数化之后变成周二比周三还低了?进一步,原本“产品经理”这个关键词搜索次数是“数据分析师”的2倍,指数化之后就还得是2倍,否则指数之间的对比就失去了意义

这个指数化的加工处理过程,也不应该只是简单的设计一个公式,还会涉及到大量的数据清洗过滤策略。比如我想看看苹果和华为哪个指数高,可细想想好像苹果这个词歧义挺多的,还包含了水果,百度指数能否保证最终输出的苹果的搜索指数里,没有掺杂“富士苹果”呢?尤其是针对搜索这种短文本做清洗过滤,难度还是相当大的,一定少不了人工规则整理

(3)促消费:


如果广告主承认了百度指数的权威性,那对百度来说这个生意就好做了,相当于既当运动员又当裁判员。这个时候就需要分行业编排这种品牌排行榜来刺激广告主了,让他们时常为了百度指数的高低而焦虑,忘记本身通过产品力去塑造良好的品牌形象等。这就好比天天拿收入作为衡量好坏的唯一标准,让大家沉迷于挣钱无法自拔。如下图,百度指数在这点也兼顾到了?



4,总结经验以便自用

按照我们对百度指数目标定位的揣测,当前版本的百度指数该有的基本都有了,只是在一些细节上有些许迷思。比如搜索指数、资讯指数、媒体指数3者之间的关系,比如人群画像中对所属城市分布的执迷,比如需求图谱模块展示结果的难以解释,但这些都还算瑕不掩瑜。古牧君真正觉得需要好好讨论的,是作为数据产品,内部各个功能模块之间的逻辑关系:


古牧君一直认为,数据产品与数据工具最大的区别,就是功能模块能否串联成一个完整的故事线,这条故事线就是“业务数据化--->数据业务化”的缩影。先由数据产品经理将业务分析逻辑抽象整理成数据、策略和交互,再将数据、策略和交互整合上升至产品功能,让使用者能够完整清晰的感知到该领域的分析方法,而不是一个个功能模块的罗列堆砌

在这点上,百度指数也存在一些问题。产品最为人知的3个功能模块:趋势研究、需求图谱、人群画像,从排列顺序、模块名称等多个角度看,都还停留在简单的总-分结构叙事上。就好比介绍中国现状,先来一句地大物博人口众多,然后分别从地理、人口、资源等角度割裂开分别论述,仿佛几个因素之间就从来没有联动和影响?从这个角度,我比较推崇《枪炮钢铁病菌》的叙事框架,力求综合各个因素给出一个较为统一的模型解释,而非零散单点的拆解叙事

按照最开始咱们揣测百度指数的定位,它完全可以尝试将3个功能模块串联整合起来,以回答一个完整的问题:作为品牌广告主,我想给新品投放广告,到底该给哪些人群、在什么时机、讲何种故事?更具象的说,它完全可以尝试下,只需要你输入一个品牌名称,就自动化全套的给你一个品牌广告的创意方案。而这就是从数据工具、到数据产品,从分析、到决策的飞跃?


不过这些YY都算是后话了,把这种功能放在toC的大众版百度指数上,未免有点儿“大炮打蚊子”。所以总体来说,百度指数仍然不失为一款可供观摩学习的优秀数据产品~





今天针对百度指数,古牧君逼逼了不少,以后有机会还会挑选一些数据产品进行“鉴赏”,比如我写公众号之后经常用但总觉得还有很大提升空间的公众号后台数据分析模块。大家如有兴趣,可以点赞or在看,让我感受到意愿!~回见了您内~

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