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语音搜索的难点并不在于语音的识别，而在于自然语言的理解。由于移动搜索需要提供更加精确的答案，对自然语言的理解将是其中的核心技术难点。 - 深度链接 搜索引擎是建立在PC互联网时代通过网站提供服务的基础上的，而移动互联时代是由大量的APP组成，APP之间都是一个个信息孤岛，链接和数据没办法在APP之间交换，没办法像网页那样进行检索。 深度链接是一个打破APP信息孤岛的解决方案，与前不久豌豆荚推出的“应用内搜索”协议类似，都是旨在在APP之间打通数据。当深度链接在应用商店的推动下逐渐成为一套统一的标准时，移动搜索就可以跨APP检索内容，也可以跨APP调起应用的某个页面，那时的移动搜索将会成为一个重要的分发渠道。 - 机器学习 对于未来的移动搜索，有一种超前的想法是“无需输入”，也就是说，搜索引擎发展到终极阶段，已经不需要人为地输入任何信息，搜索引擎可以根据用户画像、使用行为记录、传感器数据等做智能判断，这个智能判断的背后就是建立在大量用户数据基础上的机器学习。 虽然现在看来“无需输入”有点天方夜谭，但是尽量减少用户输入，或者尽量精准地提供搜索结果，都是需要建立在机器学习的基础上的。所以，移动搜索产品的后端一定是一个复杂的数据处理集群。 输出方式 - 结构化数据 移动搜索是从PC搜索顺延过来的，PC互联网时代内容爆炸产生了大量的信息噪声，而移动搜索场景下用户希望尽快得到有效信息，最需要解决的是降噪的问题。降噪最有效的方式是将大众化需求做结构化展示，例如搜索“世界杯”时直接展示赛程表，可以减少大量相同内容的网页干扰用户获取有效信息。 - 智能聚合数据 结构化数据展现使得用户能更清晰地获得有效信息，而如何让用户获得更全面的信息呢?这就需要搜索引擎针对用户的关键词智能地分析用户希望获得的关联信息。例如，当用户搜索一个景点时，会展示百科信息、图片信息、该景点周边地图，甚至可以判断用户当前所在位置，给出当前位置到景点的路线规划。 - 要答案，不要结果 和PC上的搜索不同的是，移动搜索的使用目的性更强、场景化鲜明、使用时间更加碎片化，用户希望以最快的速度得到想要的答案，所以用户理想中的移动搜索应该能直接给出用户想要的答案，而非罗列一大堆简单关键词匹配后的结果，更不是某狼厂那样直接给你大半页的广告。 编辑 陈迎利 （责任编辑：职场达人） |
