免費的大數據分析平台「百度指數查詢工具」

開局一張圖

如何才能設計出爆款數據產品？這個問題就好比「怎樣才能畫出世界名畫一樣」，沒有定法。但經常欣賞優秀的作品，尤其是在專業人士的指引下鑒賞名作，一定是各個階段畫家的必經之路。今天，古牧君就斗膽帶大家一起鑒賞一款數據產品：百度指數

1，為什麼選百度指數？

因為它是公開可見的，同時，它也是比較好的

數據產品有很多，但大部分要麼是企業內部自用的，要麼是賣給其他公司或組織的，可供廣大普通用戶體驗、分析的數據產品很稀少

至於為什麼說它是好的？因為百度指數本身已經成為了一個簡單易懂的評價標準。比如數據分析師這個崗位到底熱門不熱門？

跟產品經理一比就知道：數據分析師還是個弟弟。百度指數就是背靠百度這棵大樹，用網民搜索數據量化衡量大眾對某個事物的需求量，操作簡單易懂，經常被用來做行研分析

基於上述理由，我們就拿它來做「教學示範」了

2，怎麼評價一款數據產品？

上面咱們只是說了百度指數比較好，但要具體的鑒賞，就需要構建一個評價體系。好比一幅世界名畫，不能光說它有名，誇獎的人多，所以它好，這是一個循環論證。我們需要從線條、構圖、色彩、意境、歷史意義等多個角度去拆解一幅畫，同樣的，數據產品也需要有這麼一個評價體系：

在這個評價體系里，產品的目標定位是高於一切的，產品的功能是服務於目標定位的，最後才是數據、策略和交互設計，這三者是服務於功能的。為什麼把目標定位抬的那麼高？很簡單，把科學家、畫家、公益志願者、商人等人放在一起，統一用掙錢多少來衡量價值，是不是太偏頗了？數據產品也一樣，上來就不分青紅皂白直接談交互設計、談策略演算法，太武斷了。那麼大家覺得百度指數的產品定位是什麼呢？是官方介紹的這個么？

反正我不信

我們還必須認識到，每個爆款產品的誕生和發展，都有一定的偶然性。我們不是給名人立傳，所以不用太過糾結百度指數的歷史淵源，只要把目光聚焦在近年來這個產品的穩定形態就好

類似了解一個人，就必須知道他所處的環境，我們揣測百度指數的定位，就必須正視：百度長期以來是一家純正的廣告公司，百度指數近年來一直位於百度的商業化廣告部門。基於這個事實，古牧君推測百度指數的目標定位是：

它是一個展示能力的窗口，告訴外界百度具備哪些數據能力，尤其是面向廣告主秀肌肉。在線廣告市場是需要不斷教育引導的，很多行業的廣告主並不清楚，在百度投放廣告相比線下投放廣告有什麼優勢？尤其是所謂的大數據到底能幫他們解決營銷中的哪些問題？這些都需要一個具象化、可體驗的數據產品來承擔；
依託百度前幾年在在線廣告市場中的份額優勢（尤其是在阿里、頭條崛起之前），針對廣告投放的效果好壞，制定出一個行業標準，尤其是在品牌廣告這個細分領域。效果廣告可以用ROI來衡量好壞，比如1w塊錢帶來了多少個轉化；但品牌廣告很難，它更多是瞄準消費者的心智，心智怎麼衡量呢？消費者們看完一個高大上的汽車廣告之後，對這款汽車的關注是否有顯著提升？總不能每次廣告之後都撒網去做調研問卷吧？一個美好的商業設想順應而生：看百度指數，廣告投放後指數高了就是效果好，高的越多效果越好～自己做裁判員，豈不美哉？
如果大家都承認了這個標準，那就可以進一步揮舞大棒，去刺激各個廣告主花錢了。你看看，就是因為你廣告投的少，你的百度指數比隔壁競爭對手低了一倍！說明消費者心目中你不行了，還不快花錢來百度投放廣告？！

總結一下就是秀肌肉、定標準、促消費。那好，咱們繼續按照這個目標定位，拆解評價分析一下百度指數

3，指指點點百度指數

按照目標定位、配套功能、配套數據/策略/交互這個評價體系，我們分別對秀肌肉、定標準、促銷費這3個推測目標進行展開分析

（1）秀肌肉：

可以把廣告營銷粗略概括為：給需要的人、在適當的時機、講正確的話。給一個有點兒餓的白領，在飯點兒的寫字樓電梯間廣告櫥窗里，強調某家的飯菜美味實惠又精緻，就是個不錯的營銷方式。不論是傳統的廣告創意公司，還是新興的互聯網廣告巨頭，都無法逃避廣告主爸爸們對上述3個問題的詰問。只不過過去主要靠人的經驗去猜測，現在可以靠數據去推演。如果百度指數能證明自己具備上述3個能力，哪怕只是小試牛刀、有所保留的展示一下，就算是很好的完成了秀肌肉的定位。咱們分別看下每塊是否達標：

給需要的人，就要求能從數據上洞察出目標受眾。潛在的邏輯就是支持廣告主自己選出一群人，在百度的大背景下就是搜索過xxx的人了。進一步，這群人的固有屬性畫像和興趣偏好畫像，也是基礎配置

從上面截圖可以看到，該有的基本都有了，但細節還有很多打磨空間：比如地域分布中，是不是可以用一二三四線城市替代省份分布？興趣分布中，是不是標籤可以更make sense一些？

選擇合適的時機，主要是投放的時間和渠道。這就需要一方面能把數據在時間粒度上有所區分，一方面在渠道上有所區分

從模塊截圖來看，時間上可以通過自定義滿足天粒度的大範圍時間選擇，但缺乏實時性數據能力的體現；渠道上，百度指數僅僅是按照PC、移動進行拆分，沒有體現出百度在不同類型流量上的區分，如知道、貼吧、圖片、文庫、地圖等

這個模塊最大的疑問，就是搜索指數下面多出了一個資訊關注模塊，邏輯上頗為詭異。先看其中的資訊指數，從說明解釋中可以看出，它來自網民對網頁鏈接的閱讀、點贊、轉發等互動數據，邏輯上層級有些複雜。從搜索到閱讀，這是一個層級；從閱讀到點贊轉發等，這又是一個層級，資訊指數把兩個層級的指標揉合在一起，有些不妥。同時，百度並不是一個內容社區，從搜索到閱讀還算是一個比較順暢的操作，但你指望網民在點擊搜索結果閱讀後，還對網頁進行點贊、評論、轉發？這也不妥

再看那個媒體指數，它是被百度收錄的搜索詞相關的新聞數量，比如賓士的媒體指數，就是標題中包含「賓士」的新聞數量，這……？【野馬賓士在草原上】算不算？再者說，從概念上看，媒體指數描述的是媒體對一個事物的關注程度，是PGC關注，呼應的應該是搜索指數這種UGC關注。把媒體指數和資訊指數合併在資訊關注這個概念下，而不是讓媒體指數跟搜索指數在一個概念層級，古牧君個人感覺有些不對勁兒，理應是搜索指數和媒體指數在一個概念層級，然後把瀏覽行為附加到搜索指數下面，作為一個補充

在秀肌肉里最後一部分就是講述正確的故事。這部分比較複雜，本文不特別展開敘述，感興趣的可以翻閱數據讓廣告說話這篇舊文。這裡古牧君只著重講一下百度指數中的需求圖譜模塊

它是百度指數產品功能架構中與趨勢和人群畫像平行的一個模塊，可見其重要性。查看其模塊解釋，它的目標是探索網民搜索某個關鍵詞的前後，分別搜索了什麼。這相當於是研究網民的意圖，從單個搜索關鍵詞這種靜態的切面，變成一個動態的鏈條

該功能想要秀的肌肉，是告訴廣告主們：百度這邊可以通過數據，分析網民的品牌決策過程。這點是相當關鍵的，因為購買決策是整個鏈條中的重中之重，過去我們永遠無法得知他為什麼最終選擇了品牌A而不是B，但在百度上，或許我們可以通過他一連串的搜索行為管中窺豹，因為搜索就是意願的某種外顯

但很明顯，這個模塊還處於探索階段，因為很多結果是難以解釋的。比如下圖中紅框里的幾個關鍵詞，是怎麼跟數據分析師扯上關係的？我怎麼也想不出會有那麼多網民先搜了上海夜宵or無錫財政網，然後又搜了數據分析師，最後又搜了膠帶硫化機？這是一個什麼腦迴路？！古牧君感覺這裡面一定是數據清洗過濾層面出了些問題

（2）定標準：

想要成為一個標準，就要做到客觀、公正、可解釋，當然還有一個大前提，就是百度在在線廣告市場說得上話。在頭條抖音、騰訊廣告遠未興起的那幾年，百度就是國內在線廣告市場的代名詞，好比社交通訊的微信一樣。也正因如此，百度指數才能背靠大樹好乘涼，要不然怎麼沒聽說搜狗指數那麼火呢？

而客觀、公正、可解釋，就要求百度指數要跟大家的直覺保持一致，且計算方法科學有效。這是一個小的策略問題，它要求設計者利用搜索等數據，經過一定的加工處理，使得最終輸出的結果既能維持原有的波動變化趨勢、又能維持原有的相對倍數關係，同時還不會被人反向推算出原始數值。稍微解釋一下，就是你看到的「數據分析師」的搜索指數，不會直接就是一段時間內搜索這個關鍵詞的次數，因為這涉及到百度的一部分商業隱私，需要加密輸出；而且這個加密邏輯，也就是指數的計算方法，還要能復原不同時間下該關鍵詞搜索次數的高低趨勢，不能說原始數據是周二高周三低，指數化之後變成周二比周三還低了？進一步，原本「產品經理」這個關鍵詞搜索次數是「數據分析師」的2倍，指數化之後就還得是2倍，否則指數之間的對比就失去了意義

這個指數化的加工處理過程，也不應該只是簡單的設計一個公式，還會涉及到大量的數據清洗過濾策略。比如我想看看蘋果和華為哪個指數高，可細想想好像蘋果這個詞歧義挺多的，還包含了水果，百度指數能否保證最終輸出的蘋果的搜索指數里，沒有摻雜「富士蘋果」呢？尤其是針對搜索這種短文本做清洗過濾，難度還是相當大的，一定少不了人工規則整理

（3）促消費：

如果廣告主承認了百度指數的權威性，那對百度來說這個生意就好做了，相當於既當運動員又當裁判員。這個時候就需要分行業編排這種品牌排行榜來刺激廣告主了，讓他們時常為了百度指數的高低而焦慮，忘記本身通過產品力去塑造良好的品牌形象等。這就好比天天拿收入作為衡量好壞的唯一標準，讓大家沉迷於掙錢無法自拔。如下圖，百度指數在這點也兼顧到了

4，總結經驗以便自用

按照我們對百度指數目標定位的揣測，當前版本的百度指數該有的基本都有了，只是在一些細節上有些許迷思。比如搜索指數、資訊指數、媒體指數3者之間的關係，比如人群畫像中對所屬城市分布的執迷，比如需求圖譜模塊展示結果的難以解釋，但這些都還算瑕不掩瑜。古牧君真正覺得需要好好討論的，是作為數據產品，內部各個功能模塊之間的邏輯關係：

古牧君一直認為，數據產品與數據工具最大的區別，就是功能模塊能否串聯成一個完整的故事線，這條故事線就是「業務數據化—>數據業務化」的縮影。先由數據產品經理將業務分析邏輯抽象整理成數據、策略和交互，再將數據、策略和交互整合上升至產品功能，讓使用者能夠完整清晰的感知到該領域的分析方法，而不是一個個功能模塊的羅列堆砌

在這點上，百度指數也存在一些問題。產品最為人知的3個功能模塊：趨勢研究、需求圖譜、人群畫像，從排列順序、模塊名稱等多個角度看，都還停留在簡單的總-分結構敘事上。就好比介紹中國現狀，先來一句地大物博人口眾多，然後分別從地理、人口、資源等角度割裂開分別論述，彷彿幾個因素之間就從來沒有聯動和影響？從這個角度，我比較推崇《槍炮鋼鐵病菌》的敘事框架，力求綜合各個因素給出一個較為統一的模型解釋，而非零散單點的拆解敘事

按照最開始咱們揣測百度指數的定位，它完全可以嘗試將3個功能模塊串聯整合起來，以回答一個完整的問題：作為品牌廣告主，我想給新品投放廣告，到底該給哪些人群、在什麼時機、講何種故事？更具象的說，它完全可以嘗試下，只需要你輸入一個品牌名稱，就自動化全套的給你一個品牌廣告的創意方案。而這就是從數據工具、到數據產品，從分析、到決策的飛躍