全球第四大搜尋引擎Yandex讓Google在俄羅斯俯首稱臣的秘密:機器學習
全球第四大搜尋引擎Yandex讓Google在俄羅斯俯首稱臣的秘密:機器學習
2015.10.20 | 科技

說到搜尋引擎和地圖服務,所有人第一個想到的一定是Google,而提到叫車服務,Uber也絕對是很多人的第一首選。但在世界第八大經濟體俄羅斯,Google和Uber碰到這家公司都只能俯首稱臣,這家公司就是俄羅斯之狼Yandex。

在歐美搜尋引擎市場向來無往不利的Google,在這裡市佔率只有30%,而Yandex就佔了60%,每月到訪人數6千萬,在烏克蘭、白俄羅斯、哈薩克和土耳其等市場稱霸。

而橫掃全球58個國家的Uber,遇上Yandex也只能吃癟,Yandex在莫斯科有1萬5千輛計程車,反觀Uber儘管祭出搭車送冰淇淋策略,依然只有3千輛計程車,只有Yandex的五分之一。

Yandex logo

##俄羅斯的百度
Yandex創立於1997年,比Google早一年,年營收近10億美元,目前有90%的營收來自線上廣告業務,旗下事業從電商、支付、搜尋引擎、信箱、計程車、交通資訊、導航到電影訂票無所不包,以搜尋引擎為中心延伸出各種的事業體,讓Yandex又被稱為俄羅斯的百度,而且與百度雷同的是,Yandex是繼百度之後,Windows 10全球第二個在地合作夥伴,俄羅斯、白俄羅斯、烏克蘭和土耳其等國的Winodws 10用戶的預設首頁都是Yandex。

囿於地理位置和文化隔閡,絕大多數台灣人和俄羅斯市場不熟,但被封為金磚四國之一的俄羅斯有1.4億人口,平均購買力位居全世界第五,網路普及率雖然只有6成多,遠低於歐洲,但卻已有近9千萬的上網人口,並且俄國電商市場每年以兩位數數字成長,去年阿里巴巴雙11節,俄羅斯竟成為中國境外最大的買家,挾其人口優勢和新興市場成長動能,俄羅斯有望成為歐洲最大的電商市場。馬雲今年在聖彼得堡經濟論壇時便背書俄羅斯市場的重要性:「雖然俄羅斯經濟現在遇到了困難,但阿里巴巴非常看好這個市場。」

儘管俄國政府以嚴格的網路管制出名,被自由之家列為網路自由急劇惡化的國家之一,還通過網路管制法案要求網路科技公司將該國公民的數據資料儲存在境內,向來呼風喚雨的Google也在俄羅斯踢到鐵板,被判定在Android手機內建Google搜尋引擎有違市場競爭機制。

但Yandex之所以可以稱霸俄語市場,靠的不僅僅是政府庇護,更是貫穿每個產品的機器學習和大數據分析技術。

##在Yandex,沒有一個業務跟機器學習無關
Yandex平台副總羅瓦力亞(Juggs Ravalia)日前來台接受《數位時代》專訪時,談及Yandex的核心武器,他說:「在大數據科學家這個詞出來之前,我們的工程師本來就已經是數據科學家了,我們沒有一個業務是跟機器學習無關的。」

首先就Yandex的本業搜尋引擎業務而言,由於俄語的文法較英文複雜許多,光是一個「跑」字就有六種寫法,而且這還不包括跑步的方向,俄文曾被選為全世界最難的語言,外來的搜尋引擎難以攻破這道語言形成的自然屏障情有可原。

但Yandex根據使用者的搜尋行為數據發展出各種商品,包括語音辨識、影像辨識和圖像辨識等等,而且在地化做得徹底,連不同國家的腔調都可以辨識得出來,例如就算一名俄羅斯人講英文時帶有俄羅斯口音,Yandex依然可以精準辨識英文語句。

羅瓦力亞表示,Yandex已發展大數據和機器學習多年,數據量以PB為單位成長,近年來電腦運算能力持續進步以及各式各樣的數據越來愈多,讓大數據的角色變得比以前更加吃重,數據就跟新的貨幣一樣。

Yandex platform vise precident
(圖說:Yandex平台副總Juggs Ravalia日前來台參加創業大會MOSA,以機器學習為題發表演講。照片提供:MOSA。)

##支付、叫車、電商、比價樣樣獨霸
**除了搜尋引擎以外,Yandex還是俄羅斯最大的線上支付業者、比價網、電商平台和線上計程車服務。**Yandex與東歐最大銀行Sberbank合作,成立子公司Yandex Money,概念類似Paypal,但使用者可以用Yandex Money支付水電費、電話費或車資,比支付寶或Paypal更厲害的是,使用者甚至可以直接透過Yandex搜尋支付和購買產品,例如用Yandex查電影時刻之後就可以即刻購買電影票,羅瓦力亞表示,Yandex運用機器學習分析支付交易資訊,偵測並且防範詐騙。

而當運用在Yandex Mail時,同樣的技術可用來偵測垃圾郵件,幫助使用者自動過濾垃圾郵件,Yandex甚至透過搜尋引擎數據決定要打造什麼新產品,例如Yandex據此在土耳其推出一款教育應用。又或者是結合天氣、用戶數據和交通資訊判斷巴士和火車的到站時間,羅瓦力亞表示,即使巴士上沒有裝任何偵測器或GPS定位系統,Yandex依然可以準確預測巴士的到站時間。除此之外還包括在Yandex Music上推薦用戶喜歡的音樂和在Yandex電商網站上推薦用戶喜歡的商品等等。

##開設大數據工廠販售B2B服務
立基在這個基礎上,Yandex去年開設了Yandex大數據工廠,運用自家的機器學習技術幫助其他產業做大數據分析,例如幫助銀行分析顧客行為,針對不同顧客推薦個人化金融產品,刺激銷售。據Yandex表示,目前Yandex大數據工廠的客戶包括石油業、車廠、金融業、鋼鐵業和研究機構,其中最知名的客戶是歐洲核子研究組織CERN,Yandex幫助CERN建立物聯資料關聯資料庫,在龐大資料庫中找到罕見卻又很重要的變因。

Yandex今年九月剛在上海設立辦公室,當被問及Yandex是否有意進軍中國市場時,羅瓦力亞表示中國的搜尋引擎市場很競爭,Yandex無意在中國拓展搜尋引擎服務,有鑒於俄羅斯有越來越多網民到中國網站買東西,Yandex認為有必要在中國開展線上廣告業務。

Yandex Artem Fokin
(圖說:左為Yandex國際業務推廣與發展副總Artem Fokin,右為Juggs Ravalia。照片來源:李欣宜攝。)

Yandex今年五月首次來台招商,吸引台灣賣家在Yandex上開店,但除此之外目前暫無在台開拓其他服務的計劃。

**「台灣市場太小,而且搜尋引擎市場也已經飽和,我們目前找不到來台灣發展的理由。」**羅瓦力亞強調Yandex的哲學是提供更多選擇,有競爭是好事,例如Googel本來在土耳其獨霸,但在Yandex進入土耳其之後,Google的搜尋結果優化了50%,「除非我們進入台灣能夠提供更多選擇,否則目前沒有計畫。」

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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