百度之所以選擇押寶人工智能產品

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作爲產品經理,我們完全依靠百度的商業模式、自身的優勢、發展路徑等方面來進行綜合分析,希望通過一種邏輯性的推理來判斷一家公司轉型或者變革背後的祕密。

百度之所以選擇押寶人工智能產品

時間進入到2017年,百度動作和新聞不斷,先是重磅宣佈陸奇的加入,擔任總裁兼COO,然後裁撤整個醫療事業部,成立度祕事業部,收購人工智能公司。這一系列動作,都圍繞着李彥宏年初所宣稱的“百度將重點佈局人工智能,認定未來十年百度的重心都放在人工智能領域”。這種押寶式,甚至賭博式的變革,對於一家市值超過600億美金的科技企業實屬罕見。

那麼,我們不禁要問一個問題,百度爲什麼會選擇押寶人工智能,僅僅是因爲人工智能領域火嗎,百度是在追所謂的“AI大風口”嗎?

爲了回答這個問題,我們需要從下面幾個方面來進行綜合的考慮。

一、百度是一傢什麼樣的公司?

首先,我們認真分析一下,百度到底是一傢什麼樣的公司呢?

看一家公司是什麼樣的公司,並不僅僅是通過其做什麼產品來判斷,而是通過其商業模式來分析,這家公司在哪個賽道上如何賺錢。

百度作爲一個搜索平臺,它連接了普通用戶和網站網頁,用戶可以輕而易舉且免費地搜索到想看的網站和內容,而這些網站的內容被百度搜索檢索到,通過搜索引擎技術呈現給用戶。這種產品是典型的搜索型工具,連接信息的供需兩端,通過運營形成大量的搜索用戶流量和用戶行爲數據。

百度在積攢這些流量的過程中,逐漸開始考慮將這些流量變現,此時百度拉入第三邊,廣告商。廣告是一種標準的通過流量產生傳播價值,並尋求廣告主爲這種價值付費的一種商業模式。百度自建的內部流量數據平臺(鳳巢)和外部流量的數據管理平臺(網盟),搭建的一整套廣告系統平臺,爲百度在廣告模式下創造了巨大的商業價值。

此時,我們再去看百度,它其實是一家連接普通用戶、網站網頁、廣告商的商業平臺,通過補貼普通用戶(免費使用產品)來提升用戶流量,然後再拉廣告主入局買單。所以,百度必須要不停地通過各種產品、運營、渠道來拓寬自己的流量,並從中積累豐富的用戶行爲數據,由此產生流量的廣告價值,從而確保自己的商業利益。這種商業模式,直接幫助百度在過去十幾年裏賺翻,日賺鬥金不過如此。

這纔算是我們認識的百度。

二、發生了什麼,導致百度的變革?

曾經的BAT三足鼎立,如今只剩下AT兩家爭輝,百度逐漸退出第一集團,成爲很多人眼中的二流互聯網公司。按理說,百度的商業模式和Google如出一轍,而且營收能力依然強勁,難道百度真的落伍了嗎?

我們來看一個有趣的指數——股票市場的市盈率,百度在2016年時市盈率一度低到8(現在回到13)。我們列舉幾家公司來看一下,今年要上市的Snap的市盈率估計是25,Google是30,阿里巴巴是40左右,這說明什麼?市盈率直觀體現的是一家公司的市值,它映射的是這家公司未來的營收能力,也就是投資市場對這家公司發展的想象力。百度市盈率只有個位數,說明它的發展一定是遇到了瓶頸。

市盈率並非越高越好,但是低於13就已經說明這個公司發展有問題了。百度的市盈率反映出其求變勢在必行。

線上流量紅利消失,百度商業模式短板顯露

互聯網發展到今天,所有人都清楚線上流量紅利已經幾乎消失,許多流量平臺的增長同比爲負,甚至有些流量平臺已經出現負增長,百度也不例外。

能夠爲百度帶來最大廣告價值的兩個內部流量產品,分別是百度搜索和手機百度助手,這兩款產品分別通過信息流廣告和App分發幫百度賺得盆滿鉢滿。可是線上搜索流量已經開始萎縮,用戶獲取信息的途徑已經從單純的搜索向各種渠道滲透,用戶已經可以從社交平臺、自媒體渠道等多種產品渠道獲得信息,搜索引擎的優勢在萎縮。

此外。從網易Q4的財報可以看出,好的手機遊戲產品已經不再依賴分發渠道,App分發渠道的價值已經在萎縮,這背後映射出App的市場趨於飽和,增長模式在改變。

此時你可能會問,百度難道不能從其他產品的流量中獲取變現盈利嗎?

百度目前最大的流量除了百度搜索之外,還有類似知道、百科、文庫、經驗等知識類垂直搜索,以及像貼吧、地圖、外賣等大流量產品,原本按理說這些產品應該爲百度帶來巨大的流量紅利,實則不然。

先看百度這些知識類垂直搜索產品,其本身的流量是從百度大搜索分出來的,而他們本身也是搜索的一部分,沒有成爲獨立入口爲百度搜索貢獻流量,也無法脫離百度搜索獨立變現。而像貼吧、地圖、外賣等遠離搜索模式的產品,其本身的流量變現就與現在百度的商業模式不同,這些產品本身變現的難度頗大,而且因爲遠離搜索模式,爲百度搜索導流的能力也有限。

所以,指望百度從其他產品的流量中獲取額外的變現盈利是非常困難的。

那麼,百度還有其他的選擇嗎?我們來看看百度這些年積累了什麼。

積累的是商業模式之上的數據、技術和渠道

首先是豐富的用戶數據

可以不誇張地說,凡是做廣告的平臺,他們手裏的用戶數據是非常豐富的。在百度的商業產品體系中,其數據管理平臺中的海量用戶行爲數據囊括了百度系產品中用戶行爲數據,以及網盟平臺中跨域產品的用戶數據。這些豐富的數據確保了百度的廣告在定價上擁有足夠的話語權,數據越豐富,廣告就可以賣得越貴。

其次是技術的積累

無論是搜索的技術、大數據的技術,亦或是百度聲稱的人工智能技術,可以肯定的是,這些技術的積累是實實在在的。因爲從過往百度的產品、營收等各方面可以看出,如此巨大的盈利能力,一定是建立在及其強大的數據技術積累之上的。百度的營收主要來自廣告,而廣告技術又是非常依賴於各種複雜的工程技術的,而百度在技術上的積累是足夠的。

最後是渠道的積累

在廣告的售賣體系中,包括了供應端(廣告位)、需求端(廣告主)、各級別各渠道代理商、各種體系下的廣告平臺系統,這些資源的有機結合,是確保整個廣告售賣體系利益分成、良好運轉的前提。百度已經做了這麼多年廣告,無論是在供應端、需求端還是中間代理等,各個環節都積累了豐富的渠道資源,這些渠道資源是能夠幫助百度在新的增長點上持續實現商業模式的延展。

商業模式是迭代創新,不是另闢蹊徑

正是因爲百度在過往商業模式上這麼多年的積累,使得百度這樣體量的公司不可能將自己的優勢推翻重來。我們看微軟,40年的發展中,它的商業模式一直是ToB來進行軟件或服務的售賣,它一直在迭代自己賺錢的方法,但在模式上依然保持最初的樣子。

百度也不會例外,在利用數據進行廣告盈利這條路上,百度不會輕言放棄。所以我們需要認真審視一下,在這條路上,百度有什麼好選擇。

如果要讓廣告盈利的模式深入,可能有至少兩種辦法,一種是擴大流量範圍,以前只有線上這些流量,現在可以將流量拓展到線下;另一種是將數據價值提升,比如說,過去的數據體系中,一個用戶的單次點擊價值10元,而有沒有可能在新的數據體系中,將這個價值翻到20元。

無論選擇哪一種方式,都是可以在原有的商業模式上持續深入拓展,那麼百度會如何選擇呢?在討論百度的這個抉擇之前,我們先來了解一下,什麼是所謂的人工智能產品。

三、什麼是所謂的人工智能產品?

人工智能這個問題太大了,聊複雜的技術問題不是我的知識體系能夠cover的,所以我們在這個地方只聊人工智能產品。

在工程技術的世界裏,認爲大部分(或者幾乎所有)的技術都是基於搜索技術建立起來的,而搜索帶來的海量數據積累,又能夠構建一套基於海量數據的數據統計分析,從而能夠爲一些應用場景下的關鍵決策帶來指導和支撐,這種產品模型有一個通用的名詞,叫做大數據運算。而那些基於大數據運算所做的幾乎所有的場景化產品,都可以被稱作人工智能產品。

舉個例子來說,當一家企業積累了超過10年的行業數據,這些數據涉及交易、記錄、財務、倉儲、物流等等方方面面,普通的算法已經處理不了這種複雜的數據體系。

此時,大數據可以有效地通過數據統計分析,在其中找尋到一些特殊的規律,譬如當運送貨物的時間改變時,可能交易數量會產生翻倍的增長。

這種通過大數據找到規律,然後加以輔助決策的輸出,所構成的產品模型就是人工智能。因爲人是不可能找到這種規律,也就不可能做出這種決策。

上面說的這種場景,只是非常淺層次的人工智能產品。在過去這些年,這種應用於企業層面上的智能系統通常被稱作BI(Business Intelligence),其實已經在一些行業中陸續使用。在過去,BI還沒有強力的大數據運算能力,因爲十年前雲計算還沒有像如今這麼普及,想要進行大規模數據運算是需要依賴小型機或者那個年代的分佈式計算的。

雲計算的發展,使得數據的採集、處理和分析都變得容易,大數據得以存在於各行各業各種數據體系中,人工智能因此成爲了一個火爆的領域。

那麼,回過頭來再看一眼,什麼是人工智能。

我們發現,其實就是基於大數據算法,通過搜索技術的積累,利用各種更加牛掰的技術(比如神經網絡、深度學習等)對數據進行建模和分析,得出可以指導具體場景下的決策和結果,這樣的產品我們就可以稱之爲人工智能。

微軟的Cortana、小冰、百度的度祕,他們都是通過這種人工智能背後的技術達到其產品的輸出。

四、押寶人工智能,不是選擇而是必經之路

回到前面的問題,百度在廣告盈利模式中,會選擇擴大流量範圍,還是提升數據價值呢?如果是前者,百度需要在線下流量中進行廣泛佈局,可是無論是外賣還是糯米,在線下的流量佈局中都不成功,前者幹不過餓了麼、美團,後者幹不過新美大。

而且,單純提升流量,無論從目前百度的積累還是未來的可持續發展,都不是百度的優勢。而且要變現線下流量,百度還得有足夠的支付入口,這一點還需要百度金融繼續努力才行。

所以,百度的選擇,只剩下提升數據價值。人工智能有機會幫助百度提升其數據積累的質量,讓廣告收益的價值提升,甚至深入到廣告後的交易之中,極大提升其盈利能力。

人工智能是基於大數據來做的,那麼也就說明無論是輸入或是輸出,人工智能都必須基於大數據來完成。在百度當前的一些調整中,我們可以看出百度已經在尋求更多的外部場景接入,或者說場景拓展,來加深數據的深度。

我們舉一個例子,百度近期推出的DuerOS操作系統(大家可以去搜搜看),可以看出這個操作系統在各種不同場景下都可以接入,從而完成一些功能。比如可以給你播音樂,爲你點外賣,幫你控制家裏的智能家居等等。

這種多場景的接入其實就是一種數據層面上的深入沉澱,一個在百度上搜索過的'用戶,又用過百度知道、貼吧這些產品,百度大致能夠分析出來他是多大年齡、哪裏人、什麼工作、什麼學歷等等,這些數據曾經是在線上賣給廣告商用來做廣告投放的。

在DuerOS接入之後,百度又可以拿到這個人家裏都是什麼電器、每天幾點在家、比較在意哪些生活品質、對哪方面的消費比較衝動等信息,此時百度不僅可以把這個用戶賣得更貴,甚至可以直接介入廣告後的消費商品推薦(推薦本身也是搜索技術)。

當我們這麼來理解的時候,我們可以將腦洞打開,想象一下。

過去十幾年,百度的用戶流量是通過網頁瀏覽來體現的,而廣告投放也是通過網頁來承載。但是在未來,百度的用戶流量的體現會發生變化,那就是通過智能硬件+人工智能來體現。任何能夠接觸到C端用戶的產品形態都能夠被稱作流量,一個助手機器人、家裏的一臺智能冰箱、一個智能手環、一個智能家用機器人等等。

因爲這種產品變得無處不在,此時一個用戶的各方面信息全部被數據化了,那麼那個時候的廣告投放形式可能會發生翻天覆地地變化,任何形式的人機交互都會變成百度的廣告投放承載。曾經只能通過網頁來承載廣告的形式,可能會變成由一系列人機交互的智能硬件和人工智能產品來承載廣告,而智能硬件的商業模式也會變化。

這個時候,我們對比一下,百度現行體系下的廣告售賣是通過流量的篩選,然後進行展現、點擊等形式的投放,比如1萬次展現賣10萬元,預計能夠換來1000-10000個真實用戶轉化(無論是購買,或是下載等),但是這個波動區間太大了,商家想評估成本和再次投放都變得很困難。

如果在人工智能新的數據體系下,因爲用戶數據更準確和深入,所有用戶的挖掘變得前所未有地精準,此時想找到10000個用戶所需要的數據量是可以精確評估的,比如5萬次觸達就可以得來這10000個真實用戶,此時的廣告甚至可以爲結果做出承諾,那麼一條廣告可能可以賣出更貴的價格,比如獲取10000用戶花費20萬元,相比之前的10萬元獲取1000-10000人,這種投放策略更加精準,而商家也更容易去評估持續投放的投入產出比。

這個時候,我們回過頭再來看,可以發現百度發力的人工智能場景,其實是在拓展其廣告數據的深度和價值,這種背後的新型廣告業務模型可能會給百度帶來翻天覆地的營收變化。這種想象空間地增大,直接提升的是投資市場對百度的信心,增長的就會是其市值。

這個事情當然並不是一蹴而就,也不是一定成功的。百度要想做好這件事,難度依然巨大。

五、只能是陸奇來做,而不是其他互聯網老大

分析完了上面的這些商業邏輯問題之後,我們淺淺地聊最後一個小話題,爲什麼是陸奇來做這個押寶行動。

從公開資料來看,陸奇是做搜索出身的頂級大牛,無論是在雅虎或是微軟,陸奇都是搜索技術和搜索變現的超級管理者,必應(Bing)搜索在佔美國份額20%出頭的時候就已經完成盈利,這也就說明陸奇深諳其道,很清楚技術、流量、廣告之間的關係。而且,陸奇還是一個人工智能方面的科學家,他本人擁有的很多美國專利都與人工智能、搜索技術相關,他在微軟的時候也是微軟小冰的最主要支持人之一,這也反應了他在技術和市場前瞻性上的能力。

當百度決定押寶人工智能的時候,他需要的執行者不僅懂廣告業務和運營,還需要懂各種前沿技術,並且還得是個超級管理者,看來看去,這種人才國內很難找到,所以陸奇當仁不讓。這也是爲什麼當陸奇上任時,業界的反應都是一致看好。

除此之外,百度內部頑疾由來已久,不僅僅是媒體爆出來的,或者各路八卦放出來的料,百度內部唯利益論一度導致其長達數年沒有像樣的新業務,這種在幾萬人的大公司裏是非常致命的,曾經的微軟就在鮑爾默時代長達數年處於賺錢但是業務不增長的狀態。如今的百度很像當年的微軟。

陸奇的到來可能是個機會,因爲他可能無法融入百度現行的利益體系,而百度又不得不支持他完成這次改革,所以百度由內到外的價值觀都會因爲整個新COO的到來而發生變化。從李彥宏登上《越野千里》如此賣力地演出,就可以看出百度無論對內還是對外都在傳遞一個信息,我們和從前大不相同。

所以,我認爲百度如果要做好這次變革,一定需要這樣一位外來的和尚,他擁有超強的技術、運營、管理能力,並且和當下百度正在發生的變革恰好匹配。

六、總結

到此,我們便完成了關於“百度爲什麼押寶人工智能”這個話題的簡單討論。從商業模式的角度去分析,人工智能是百度的必經之路,而非押寶這麼簡單。我們想要看明白一個事情時,表面上看到的只是淺層次的產品關係,或是一些無關痛癢的八卦傳聞,對於產品經理而言,更重要的是要從商業邏輯的角度去分析。

不懂得商業模式的產品經理,只能是一個初級的產品功能設計者。