什么是百度指数（百度指数关键词的特点）

　　作者：古牧聊数据
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　　开局一张图
　　如何才能设计出爆款数据产品？这个问题就好比＂怎样才能画出世界名画一样＂，没有定法。但经常欣赏优秀的作品，尤其是在专业人士的指引下鉴赏名作，一定是各个阶段画家的必经之路。今天，古牧君就斗胆带大家一起鉴赏一款数据产品：百度指数
　　1，为什么选百度指数？
　　因为它是公开可见的，同时，它也是比较好的
　　数据产品有很多，但大部分要么是企业内部自用的，要么是卖给其他公司或组织的，可供广大普通用户体验、分析的数据产品很稀少
　　至于为什么说它是好的？因为百度指数本身已经成为了一个简单易懂的评价标准。比如数据分析师这个岗位到底热门不热门？
　　跟产品经理一比就知道：数据分析师还是个弟弟。百度指数就是背靠百度这棵大树，用网民搜索数据量化衡量大众对某个事物的需求量，操作简单易懂，经常被用来做行研分析
　　基于上述理由，我们就拿它来做＂教学示范＂了
　　2，怎么评价一款数据产品？
　　上面咱们只是说了百度指数比较好，但要具体的鉴赏，就需要构建一个评价体系。好比一幅世界名画，不能光说它有名，夸奖的人多，所以它好，这是一个循环论证。我们需要从线条、构图、色彩、意境、历史意义等多个角度去拆解一幅画，同样的，数据产品也需要有这么一个评价体系：
　　在这个评价体系里，产品的目标定位是高于一切的，产品的功能是服务于目标定位的，最后才是数据、策略和交互设计，这三者是服务于功能的。为什么把目标定位抬的那么高？很简单，把科学家、画家、公益志愿者、商人等人放在一起，统一用挣钱多少来衡量价值，是不是太偏颇了？数据产品也一样，上来就不分青红皂白直接谈交互设计、谈策略算法，太武断了。那么大家觉得百度指数的产品定位是什么呢？是官方介绍的这个么？
　　反正我不信
　　我们还必须认识到，每个爆款产品的诞生和发展，都有一定的偶然性。我们不是给名人立传，所以不用太过纠结百度指数的历史渊源，只要把目光聚焦在近年来这个产品的稳定形态就好
　　类似了解一个人，就必须知道他所处的环境，我们揣测百度指数的定位，就必须正视：百度长期以来是一家纯正的广告公司，百度指数近年来一直位于百度的商业化广告部门。基于这个事实，古牧君推测百度指数的目标定位是：
　　它是一个展示能力的窗口，告诉外界百度具备哪些数据能力，尤其是面向广告主秀肌肉。在线广告市场是需要不断教育引导的，很多行业的广告主并不清楚，在百度投放广告相比线下投放广告有什么优势？尤其是所谓的大数据到底能帮他们解决营销中的哪些问题？这些都需要一个具象化、可体验的数据产品来承担；
　　依托百度前几年在在线广告市场中的份额优势（尤其是在阿里、头条崛起之前），针对广告投放的效果好坏，制定出一个行业标准，尤其是在品牌广告这个细分领域。效果广告可以用ROI来衡量好坏，比如1w块钱带来了多少个转化；但品牌广告很难，它更多是瞄准消费者的心智，心智怎么衡量呢？消费者们看完一个高大上的汽车广告之后，对这款汽车的是否有显著提升？总不能每次广告之后都撒网去做调研问卷吧？一个美好的商业设想顺应而生：看百度指数，广告投放后指数高了就是效果好，高的越多效果越好～自己做裁判员，岂不美哉？
　　如果大家都承认了这个标准，那就可以进一步挥舞大棒，去刺激各个广告主花钱了。你看看，就是因为你广告投的少，你的百度指数比隔壁竞争对手低了一倍！说明消费者心目中你不行了，还不快花钱来百度投放广告？！
　　总结一下就是秀肌肉、定标准、促消费。那好，咱们继续按照这个目标定位，拆解评价分析一下百度指数
　　3，指指点点百度指数
　　按照目标定位、配套功能、配套数据/策略/交互这个评价体系，我们分别对秀肌肉、定标准、促销费这3个推测目标进行展开分析
　　（1）秀肌肉：
　　可以把广告营销粗略概括为：给需要的人、在适当的时机、讲正确的话。给一个有点儿饿的白领，在饭点儿的写字楼电梯间广告橱窗里，强调某家的饭菜美味实惠又精致，就是个不错的营销方式。不论是传统的广告创意公司，还是新兴的互联网广告巨头，都无法逃避广告主爸爸们对上述3个问题的诘问。只不过过去主要靠人的经验去猜测，现在可以靠数据去推演。如果百度指数能证明自己具备上述3个能力，哪怕只是小试牛刀、有所保留的展示一下，就算是很好的完成了秀肌肉的定位。咱们分别看下每块是否达标：
　　给需要的人，就要求能从数据上洞察出目标受众。潜在的逻辑就是支持广告主自己选出一群人，在百度的大背景下就是搜索过xxx的人了。进一步，这群人的固有属性画像和兴趣偏好画像，也是基础配置
　　从上面截图可以看到，该有的基本都有了，但细节还有很多打磨空间：比如地域分布中，是不是可以用一二三四线城市替代省份分布？兴趣分布中，是不是标签可以更make sense一些？
　　选择合适的时机，主要是投放的时间和渠道。这就需要一方面能把数据在时间粒度上有所区分，一方面在渠道上有所区分
　　从模块截图来看，时间上可以通过自定义满足天粒度的大范围时间选择，但缺乏实时性数据能力的体现；渠道上，百度指数仅仅是按照PC、移动进行拆分，没有体现出百度在不同类型流量上的区分，如知道、贴吧、图片、文库、地图等
　　这个模块最大的疑问，就是搜索指数下面多出了一个资讯模块，逻辑上颇为诡异。先看其中的资讯指数，从说明解释中可以看出，它来自网民对网页链接的阅读、点赞、转发等互动数据，逻辑上层级有些复杂。从搜索到阅读，这是一个层级；从阅读到点赞转发等，这又是一个层级，资讯指数把两个层级的指标揉合在一起，有些不妥。同时，百度并不是一个内容社区，从搜索到阅读还算是一个比较顺畅的操作，但你指望网民在点击搜索结果阅读后，还对网页进行点赞、评论、转发？这也不妥
　　再看那个媒体指数，它是被百度收录的搜索词相关的新闻数量，比如奔驰的媒体指数，就是标题中包含＂奔驰＂的新闻数量，这......？【野马奔驰在草原上】算不算？再者说，从概念上看，媒体指数描述的是媒体对一个事物的程度，是PGC，呼应的应该是搜索指数这种UGC。把媒体指数和资讯指数合并在资讯这个概念下，而不是让媒体指数跟搜索指数在一个概念层级，古牧君个人感觉有些不对劲儿，理应是搜索指数和媒体指数在一个概念层级，然后把浏览行为附加到搜索指数下面，作为一个补充
　　在秀肌肉里最后一部分就是讲述正确的故事。这部分比较复杂，本文不特别展开叙述，感兴趣的可以翻阅数据让广告说话这篇旧文。这里古牧君只着重讲一下百度指数中的需求图谱模块
　　它是百度指数产品功能架构中与趋势和人群画像平行的一个模块，可见其重要性。查看其模块解释，它的目标是探索网民搜索某个关键词的前后，分别搜索了什么。这相当于是研究网民的意图，从单个搜索关键词这种静态的切面，变成一个动态的链条
　　该功能想要秀的肌肉，是告诉广告主们：百度这边可以通过数据，分析网民的品牌决策过程。这点是相当关键的，因为购买决策是整个链条中的重中之重，过去我们永远无法得知他为什么最终选择了品牌A而不是B，但在百度上，或许我们可以通过他一连串的搜索行为管中窥豹，因为搜索就是意愿的某种外显
　　但很明显，这个模块还处于探索阶段，因为很多结果是难以解释的。比如下图中红框里的几个关键词，是怎么跟数据分析师扯上关系的？我怎么也想不出会有那么多网民先搜了上海夜宵or无锡财政网，然后又搜了数据分析师，最后又搜了胶带硫化机？这是一个什么脑回路？！古牧君感觉这里面一定是数据清洗过滤层面出了些问题
　　（2）定标准：
　　想要成为一个标准，就要做到客观、公正、可解释，当然还有一个大前提，就是百度在在线广告市场说得上话。在头条抖音、腾讯广告远未兴起的那几年，百度就是国内在线广告市场的代名词，好比社交通讯的一样。也正因如此，百度指数才能背靠大树好乘凉，要不然怎么没听说搜狗指数那么火呢？
　　而客观、公正、可解释，就要求百度指数要跟大家的直觉保持一致，且计算方法科学有效。这是一个小的策略问题，它要求设计者利用搜索等数据，经过一定的加工处理，使得最终输出的结果既能维持原有的波动变化趋势、又能维持原有的相对倍数关系，同时还不会被人反向推算出原始数值。稍微解释一下，就是你看到的＂数据分析师＂的搜索指数，不会直接就是一段时间内搜索这个关键词的次数，因为这涉及到百度的一部分商业隐私，需要加密输出；而且这个加密逻辑，也就是指数的计算方法， 还要能复原不同时间下该关键词搜索次数的高低趋势，不能说原始数据是周二高周三低，指数化之后变成周二比周三还低了？进一步，原本＂产品经理＂这个关键词搜索次数是＂数据分析师＂的2倍，指数化之后就还得是2倍，否则指数之间的对比就失去了意义
　　这个指数化的加工处理过程，也不应该只是简单的设计一个公式，还会涉及到大量的数据清洗过滤策略。比如我想看看苹果和华为哪个指数高，可细想想好像苹果这个词歧义挺多的，还包含了水果，百度指数能否保证最终输出的苹果的搜索指数里，没有掺杂＂富士苹果＂呢？尤其是针对搜索这种短文本做清洗过滤，难度还是相当大的，一定少不了人工规则整理
　　（3）促消费：
　　如果广告主承认了百度指数的权威性，那对百度来说这个生意就好做了，相当于既当运动员又当裁判员。这个时候就需要分行业编排这种品牌排行榜来刺激广告主了，让他们时常为了百度指数的高低而焦虑，忘记本身通过产品力去塑造良好的品牌形象等。这就好比天天拿收入作为衡量好坏的唯一标准，让大家沉迷于挣钱无法自拔。如下图，百度指数在这点也兼顾到了
　　4，总结经验以便自用
　　按照我们对百度指数目标定位的揣测，当前版本的百度指数该有的基本都有了，只是在一些细节上有些许迷思。比如搜索指数、资讯指数、媒体指数3者之间的关系，比如人群画像中对所属城市分布的执迷，比如需求图谱模块展示结果的难以解释，但这些都还算瑕不掩瑜。古牧君真正觉得需要好好讨论的，是作为数据产品，内部各个功能模块之间的逻辑关系：
　　古牧君一直认为，数据产品与数据工具最大的区别，就是功能模块能否串联成一个完整的故事线，这条故事线就是＂业务数据化---