对于微信搜索的未来，他十分看好

《对于微信搜索的未来，他十分看好》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、对于微信搜索的未来，他十分看好本文对于微信搜索的未来十分看好，为此他将在此与大家分享一下对于微信搜索的看法。1.移动互联网来临之前，搜索是入口想想过去我们的互联网生活，基本就是遇到任何想获取的信息，都是直接扔到百度或者谷歌里去。我们想听歌，直接在搜索框搜歌名，想看电影，直接输电影名，想了解某个人、某件事，想玩什么游戏，这些信息和以数据为载体的产品，都可以在搜索结果里获得。所谓的信息分发，在谷歌撤出的百度时代，基本是一统江山。互联网营销岗可以说能直接翻译成做SEO的。可以看到，2004年，百度终于蹿升到全球第4位。从此之后，排名再也没有变化。（图片：Alexa，2017

2、.4.28）再看现在的排名，除了百度几乎已经完全变了天。百度的份额和市值也都在逐渐下滑，每隔一段时间就会出来「百度已经踢出BAT行列」的说法。百度在信息分发上的话语权，随着医疗为主的广告业务饱受质疑，以及移动访问和移动端APP的巨大冲击，已经大不如从前。举个简单的例子，媒体人无人不知的百度新闻源在前一阵子就取消了。2.后搜索引擎的时代，新巨头诞生现在大家不都用百度了，那获取互联网内容会用什么呢？应用分发是继百度之后最重要的内容分发形式，各种安卓下的应用商店和AppStore牢牢把控了过去移动端没有巨头出现前的内容命脉。这也就出现了全新的营销岗位，AEO。巨头品牌没有出

3、现之前，大家找应用、找内容，都还是指望分发平台和商店。不过很快，事情就起变化了。大家开始发现，虽然每个用户原则上可以把每件垂直服务对应的APP装在里，但几乎没有用户有心力这么做——同样的场景下，只需要一个APP就够了。社交，基本就锁定了微信和陌陌。钱包，支付宝。生活服务，美团、饿了么和58同城。资讯服务，今日头条和其它新闻客户端。电商，淘宝和京东。你说做一个专送黄焖鸡米饭的APP，有用户愿意装吗？何必呢，已经有饿了么和美团了。内容资源的迅速集中，也让这些不同类的巨头市场出现了马太效应，强者愈强。在大家还没回过神来的时候，e代驾已经被滴滴代驾蚕食了大半份额。滴滴需要代驾

4、的积累吗？不需要，只需要每个用户装了滴滴就好了。（图片：《滴滴出行业务系统的架构升级》）这下用户的场景就落实在了巨头的APP里，他们在移动时代代替了百度，成为了统一的流量入口。摩拜和ofo想要打架，都得先认神仙干爹——流量都攥在他们手里呢。说这些跟微信有什么关系？当然有关系。微信是目前看唯一可能真正一统江湖的。3.微信是拥有最多可能性的内容平台微信首先拥有的是支付宝一直觊觎的用户关系和用户场景，其实是一回事，前者就代表着社交场景。在微信上的各种场景，比其它任何应用里的都繁多。即使不提具体的实际场景比如买票什么的，不考虑社交场景，光看每个人在微信上花的时间，这就是最大的

5、场景了。试想一下，你在便利店买东西，前台开着微信的可能性是80%，那么你顺手打开微信的扫码付款的可能性有多大？你跟同事借了100块现金，你要把钱还给他，他现在就躺在你微信的最近会话里，你微信转账给他和去支付宝甚至用银行转账的概率又分别有多大？其次，微信依靠这几年的努力，已经把公众号做成了巨大的内容平台。这是今日头条和各种媒体平台所觊觎的。对于现在的用户，用朋友圈、订阅号、群组和私聊，传播文章的通路无比顺畅。更关键的是，今日头条想要开拓内容阅读的新用户，都要付出成本，但对微信来说，边际成本就低得多了——只要你装了微信，就没问题。最后，微信在腾讯系产品的配合下，已经承载了

6、一定的生活服务平台能力。这个就不展开说了，在微信里购物、买票、交话费等等，全部都可以顺畅完成。小程序其实就是整合这些所有内容野心的一个体现。让微信与现实生活产生充分的联系，那么微信未来就一定是现实生活和互联网的连接节点，也就是最核心的入口了。不过可惜小程序并没有想象中那么火爆。依我的浅见，小程序核心的问题在于「触达路径」。我们想做一件事，这个产品能不能送到眼前，这是很核心的环节。我想订外卖，步骤是，打开屏幕-点击美团，就可以了。要是用小程序呢？我得打开屏幕-打开发现-打开小程序-点击美团。多了两步，我就肯定不会用了。其它的小程序应用也是如此，有些好玩的东西大家传来传去

7、，等真正想用的时候，没人能想起来要用小程序了。「用完即走」倒是实现了，「看到就用」这步却没有实现。没错，终于说到搜索了。我觉得搜索是真正抓住了命脉的一步。有了搜索，管你搜出来的是小程序、H5、服务号还是公众号文章，只要能用，用户就一定会用。微信搜索能搜什么呢？当年的百度能搜的，微信都能搜，甚至能更准确、更有效地提供答案。微信搜索至少在以下几个层面比当年的百度要有效：地理位置信息。可以给出附近的内容。社交关系信息。可以给出朋友发布的、赞同的、转发的内容。可以给出朋友使用过的产品或者服务。用户画像信息。根据用户的使用习惯、社交关系以及留下的各种喜好的痕迹