【Open Crunch精選】當社交與搜尋合而為一!社交網站的搜尋野心(一)Facebook
【Open Crunch精選】當社交與搜尋合而為一!社交網站的搜尋野心(一)Facebook
2010.06.28 | Facebook

Facebook要進軍搜尋引擎市場?不是吧,搜尋引擎是Google、Yahoo!這些網站吧,Facebook是社交網站,差很多耶?

但,你沒看錯!我真的是這樣寫。而且,Facebook絕對是個重量級的挑戰者。 

前情提要

如果大家對兩個月前我寫的這兩篇文章

Facebook新Graph API推出 – 你打算跟魔鬼做交易了嗎?

當Facebook統治了世界,你還有隱私可言嗎?

 

有印象的讀者應該不意外,因為早在當時F8的會議場上,Facebook就已經顯露出他們的野心了。我們先暫時把隱私問題撇到一 邊,Facebook要做的,就是透過”語義網”(Semantic Web)這樣的網頁規範,把全世界的網頁資訊都歸類,儲存在Facebook的資料庫中。

當你忙著幫自家網站裝讚按鈕的時候,你應該發現到Facebook要求你打一些開頭為的資料。那 些資料,就是告訴Facebook如何把你網頁歸類的方式。是的,你,也將變成上面那個圖中的一個點,而這些裡面塞的資訊,就是 Facebook如何解讀你的網頁承載的訊息:是一首歌?一部電影?一本小說?…。

是不是很像圖書館裡的資訊分類方式?其實這一切的根源都是相同的。

按鈕裝完,換個角色,來想像我們正在逛網路。這次,我們還是逛到了前述的網站,看到了那個按鈕。我按下了讚!

這時候,Facebook開始運作。Facebook會悄悄的在電腦中記上一筆:我的 Facebook帳號是什麼,喜歡某部IMDB上面的電影,而根據該電影網頁上的標籤,可以更進一步判斷這部電影的名稱、分類是 什麼…。

 

Facebook把這些資料儲存下來可以做什麼呢?有太多的事情可以做了,包括目前網路上最賺錢的商業模式:搜尋!

隨著FB按鈕的推出,全世界將會有數以百萬計的網頁首度置入了語意網語法。你可知道?Facebook除了最簡單”標題” 與”圖片”兩種標籤之外,還有個人(people)、地點(place)、企業(business)各式各樣的標籤。接下來,Facebook應該會大力 鼓勵,建議大家有空的話把其他的欄位可 以填的也填一填,搜尋引擎找文章的時候會更準喔。

這代表什麼?這是全世界迄今為止最大量的語義網(Semantic)語法安裝計畫,數量將會大到讓Google、Yahoo、Bing都無法忽視, 最後只好採 用Facebook的語意網標準。你可知道為什麼Yahoo為什麼願意跟Bing攪和在一起?因為Bing過去幾年對語意式網頁的搜尋研究,讓Yahoo 意識到這可能是能夠扭轉現今搜尋市場頹勢的關鍵。而誰也沒想到,Facebook竟然有可能是最廣泛採用的語意網(Semantic Web)標準制定者。

 

兩個月前,我就已經提過,Facebook的企圖了。不過當時我們討論的都是隱私問題,現在我們重新來看Facebook在”搜尋”這一塊的進展 吧。

正在悄悄測試搜尋功能的Facebook…

提出標準、有企圖心是一回事,但實際進軍搜尋市場又是另一回事。現在的Facebook,距離要挑戰Google的搜尋地位,那還遠遠遠遠遠遠得很。別的不說,就說那些從”按讚”蒐集來的資料好了。5月的時候,消息指出裝了按讚的網頁超過10萬個,但全世界網頁在2008年的總數根據Google統計就超過一兆。換句話說,最保守估計下,目前全世界也不過0.00001%的網頁加入Facebook的語義網而已。

但是,只是但是,如果你發現Facebook真的在試驗這一塊了呢?

這是前天Allfacebook.com貼出的照片。標題很聳動,叫做”Facebook跟Google宣戰”。原因是,他們發現Facebook正試驗在自家網站內納入外站搜尋結果:

在Facebook上搜尋”annapolis marriott”這個字串:

會出現來自tripadvisor的結果。還可以看到,該結果有3個人按過讚:

也就是說,’現在’ 你在Facebook上搜尋,已經可以找到其他外部網站的結果了。雖然找到的結果還不完整,但這已經是個搜尋引擎的雛形了。所有被Facebook Open Graph記載下來的資料,包括外部網站,都會出現在Facebook的搜尋結果。

你試過用Facebook進行搜尋嗎?得到什麼結果?

來個台灣的例子:

搜尋”Facebook 讚按鈕”,會出現cacafly的網站。要按讚嗎?

 

Facebook低調而深遠的影響

對於網上的高調爆料,Facebook的反應,異常的低調。Facebook CTO Bret Taylor澄清,搜尋是他們正在試驗的功能,但還不是重點,外界過度解讀了。而主管Danny Sullivan也說,如果Facebook這種等級就叫向Google宣戰的話,那麼Google那一邊是超級戰艦群,Facebook這一邊派出的只 能算是小船。

目前看起來也許是這樣沒錯,但它是Facebook…全世界最大的社交網站,即使只是小小舉動,影響也很深遠。

如果只要能包含外站的搜尋結果就行,那麼Facebook已經算是正式踏入搜尋市場了。我不知道何時搜尋引擎市場排名調查會把Facebook列進 去。如果列進去了,以Facebook現有的站內搜尋量,可以拿到多少比率?排名會有多少?

Bret Taylor 說,現在的搜尋結果,縱使強調個人化,卻都沒有包含”你朋友的意見”,而他們所做的,就是把你朋友在Facebook上的意見整合進來。

坦白說,真要做成了,那還真不得了。Facebook 已經和 Bing 達成合作協議,也就是說,Facebook的搜尋結果會包含Bing的結果,而Bing的結果可能未來也會有Facebook上的結果。想像一下,你到某 一個搜尋引擎,打下關鍵字,就可以看到各樣分類好的結果,當中包括一欄分類是”全世界最多人推薦”、”台灣最多人推薦”,以及”你朋友的推薦”?

如果把隱私權問題丟一邊,這樣的搜尋引擎,吸引力是很大的。

 

從SEO(Search Engine Optimization)轉向SNO(Social Network Optimization)?

而Facebook最讓人吃驚的,或許還是他們透過”按讚”這樣的策略蒐集資料。這實在是太漂亮的策略了。這個策略漂亮的地方在於,它清楚的明瞭、 也利用了這些現象:

‧Facebook是當今世上最大的社交網站,在數個國家,其流量已經超越Google拿到第一。

‧有太多的網站想在Facebook進行行銷

所以Facebook推出了讚按鈕,讓各家網站有機會透過此機制在這個平台上曝光。但是Facebook的按鈕是有玄機的,裝按鈕的時候,網站業者 必須要提供網頁的內容資訊,讓Facebook記錄用戶到底對什麼東西按了讚。

而現在,Facebook提供的搜尋功能,等於是向各家廠商暗示了這樣的訊息:

‧加入讚按鈕的網站,Facebook未來會根據資料內容與用戶按讚數,把該外部網站放入Facebook搜尋結果

換句話說:各大網站主!想在Facebook的搜尋結果上名列前茅嗎?請遵循以下步驟:

  1. 在網站上加入Facebook讚按鈕,填寫網頁內容資訊(加入Facebook的搜尋結果)

  2. 想辦法讓更多網友對你的內容按讚(可能會讓排名變前面)

    而第二項是非常巧妙的策略轉變!我們都聽過SEO(搜尋引擎最佳化;想辦法把你的網站排在搜尋結果的前面)。這功夫現在是一種網頁技術活,但 Facebook加入戰局後,這可能就變成一種社交技巧(如何讓更多人按下讚)!真的是沒多少人想過!

負面影響

話說回來,Facebook的策略雖然漂亮,但是在技術規格上的瑕疵太多了。這些瑕疵,可能會阻礙Facebook成為真正有用的搜尋引擎。

首先,這個讚按鈕,推出沒多久就傳出”讚綁架“(Clickjacking) 的漏洞。也就是說,FB的漏洞,導致使用者點下去說讚的對象,根本跟使用者原本想的不一樣。如果”按讚”次數確定會影響Facebook的搜尋排名的話, 可以想見會有非常多的人利用這個漏洞衝點擊數。

再者,Facebook用來記載網頁內容的Open Graph Protocol,仍然不夠詳盡。ReadWriteWeb 曾撰文指出,Facebook目前的規範,距離語義網要求的”規格化”都沒做好。譬如IMDB上的同名電影,根本很難分出來哪一部是誰,更不用說 不同家網站填的方式都不一樣,有的標為”必填”的資訊甚至是殘缺的。

這導致什麼?很簡單,就是網站主可以”亂填”。甚至是”有目的的亂填”。網站主可以填一些錯誤的資訊進去,再想辦法吸引點擊,擾亂Facebook 的排名以騙流量。這對搜尋排行的有效度一定是有影響的。

 

結語

Facebook透過Open Graph Protocol,逐步展現了他們對於網路的企圖心。坦白說,除去隱私問題和技術問題不論,這策略真的相當漂亮:將各家網站社群行銷的動力,轉化為 Facebook對數位資訊的掌控,再拿這些資訊提供更具吸引力的服務,改變整個網路面貌。

從社交到搜尋(或是挾社交令搜尋?哈),Facebook正在嘗試各樣的可能性。當然,隱私問題會是Facebook一路上最大的絆腳石。但是 Facebook一在衝撞、重塑這個邊界,直到找到全世界的人都能接受的方法為止。

不過,有搜尋計畫的社交網站,可不只Facebook一家。

下一回,我們再來談談另外一家也不斷茁壯的公司。雖然沒有Facebook動作這麼大,但似乎也展現了類似的企圖:

這家公司,叫Twitter。

敬請期待。

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題外話,Facebook電影似乎要上映了,以下是預告片:

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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