程序员的工作前景怎么样?
程序员在目前的就业市场上还是香饽饽，属于中高收入人群。纯技术类的话，如果你不是很特别厉害，很难爬得上去，所以如果可能的话尽量往偏管理岗位靠近，类似产品经理这样的也很不错。写代码毕竟还是青春饭，等你35、40岁还能干的过20多岁的小伙子码？就像华为，同学去了三年就像一个小糟老头了，没有那种生机了。经常 加班熬夜，久坐，颈椎、腰椎很容易出问题，还有地中海...就这样 不多说了，自己感悟
程序员的工作前景怎么样？
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你的上网行为也是商品？看美国网络巨头如何把个人数据做成广告的
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="no"?> 第一章 相关性的追逐赛你的行为现在已经成为一种商品，成为针对整个互联网世界提供个性化服务平台的市场中的一小部分。企业逐渐意识到共享数据是有利可图的。多亏了数据市场，网站可以把最相关的产品放在前面，并在你的背后交头接耳。
推动个人相关性业务发展的努力催生了今天的互联网巨头，它正在激励企业积累更多关于我们的数据，并在此基础上无形地调整我们的在线体验。它正在改变网络的结构。但正如我们将看到的，个性化模式对于我们如何消费新闻、做出政治决定，甚至对于我们如何思考将会产生更加深刻的影响。
不付费，你就不是顾客[1]，而是正在被售卖的商品。
——安德鲁·刘易斯（Andrew Lewis），在网站MetaFilter[2]上的别名为蓝色甲虫（Blue_beetle）
1994年的春日，尼古拉斯·尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）正坐在椅子上思考问题，奋笔疾书。在他创办的麻省理工学院媒体实验室（the MIT Media Lab）里，年轻的芯片设计师、虚拟现实艺术家和机器人比赛参赛团队正在疯狂地工作，建造未来的玩具和工具。但是尼葛洛庞帝正在考虑一个更简单的问题，一个每天都有数百万人在思考的问题——看什么电视节目。
20世纪90年代中期，数百个电视频道每周七天、每天24小时全天候播放实时节目。这些节目大部分糟透了并且很无聊：新厨房小工具的广告片、一曲成名”乐队（one-hit-wonder）最新的音乐视频、动画片和名人新闻。对于观众而言，可能只有很少一部分的电视节目称得上是有趣的。
随着电视频道数量日益增多，浏览电视节目的标准方式变得越来越糟糕。你如果浏览5个频道，就会发现内容都差不多，浏览500个频道，内容会有所不同，当数量达到5000个时，好吧，这个方法已经毫无意义了。
但尼葛洛庞帝并不担心，因为电视业的发展并非毫无希望。事实上，一个解决方案就在眼前。电视未来发展的关键，”他写道，就是停止把电视想作电视。”并且他开始把它当作一种具有嵌入式智能的设备，由观众的需求远程控制。作为一个智能的自动化辅助工具，它了解每位观众观看的内容并且抓取与观众相关的电视节目。现在的电视机可以让你控制亮度、音量和频道，”尼葛洛庞帝写道，未来的电视将允许你改变电视节目的性、暴力内容和政治倾向[3]。”
为什么要在那里止步呢？尼葛洛庞帝设想未来会有一群智能代理可以帮忙解决像电视这样的问题。就像站在门口的私人管家一样，智能代理只会让你喜欢的表演和话题进门。想象未来，”尼葛洛庞帝写道，你的智能代理可以阅读地球上的每一条新闻和每一份报纸，捕捉每一个电视和广播节目，然后得出个性化的结论。这种报纸，你可以称之为‘我的日报[4]’（the Daily Me）。”
尼葛洛庞帝对这个想法思考得越多，他就越觉得它行得通。数字化时代信息过载的解决方案就是智能化、个性化、嵌入式。事实上，这些智能代理并不局限于电视业。正如尼葛洛庞帝向新科技杂志《连线》的所表明的那样：智能代理无疑是计算机技术的未来[5]。”
在旧金山，杰伦·拉尼尔（Jaron Lanier）带着忧虑情绪对这个观点做出回应。作为虚拟现实”（virtual reality）理论的开创者之一，自20世纪80年代以来，拉尼尔就一直在苦苦思索如何把计算机和人类结合在一起。但是关于智能代理的讨论让他陷入疯狂。你们怎么了？”他在自己的网站上写了一封信给有线社区”（Wired-style community”），信上写道，‘智能代理’的概念不仅错误，而且是罪恶的……智能代理的问题日渐成为互联网会比电视好得多还是坏得多的决定性因素。”[6]
数字化时代信息过载的解决方案就是智能化、个性化、嵌入式。哪家公司能在数字化时代的干草堆中寻找到金块，哪家公司就能赢得未来。随着每个人可获得的信息趋向无穷，注意力崩溃时刻即将到来。想让人们收听收看你所提供的信息，最好的方法就是提供真正迎合每个人特殊兴趣、欲望和需求的内容。于是，一个新的口号出现了：相关性。
拉尼尔确信，因为智能代理们并不是真正的人类，它们会迫使真正的人类以笨拙和像素化的方式与之互动。智能代理模型抓取和展示你感兴趣的东西，这些模型将是一个卡通模型，然后你通过这些代理的眼睛会看到一个卡通版本的世界。”他写道。
此外，这里还有另一个问题：完美的智能代理可能会屏蔽大部分或全部广告。但是电子商务是由广告驱动的，这些公司看起来不太可能会推出对其最终利益造成强烈冲击的智能代理。拉尼尔写道，更有可能发生的情况是，这些代理会拥有双面忠诚——成为可被收买的代理，不清楚它们为谁工作”。
这是一个明确而尖锐的抗辩。但是，尽管它在网络新闻组中引起了一些议论，但这并没有说服早期互联网时代的软件巨头们。他们深信尼葛洛庞帝的逻辑：哪家公司能在数字化时代的干草堆中寻找到金块，哪家公司就能赢得未来。随着每个人可获得的信息趋向无穷，他们能洞察到注意力崩溃时刻即将到来。你如果想从中获利，就必须让人们收听收看你所提供的信息。在注意力稀缺的世界里要实现这个目标，最好的方法就是提供真正迎合每个人特殊兴趣、欲望和需求的内容。在硅谷的走廊和数据中心出现了一个新的口号：相关性。
每家公司都急于推出一款智能”产品。在雷德蒙德[7]，微软发布了鲍勃”（Bob）——一款基于智能代理概念开发的整套操作系统。鲍勃以一个奇怪的卡通形象示人，这个卡通形象与比尔·盖茨惊人地相似。在旧金山的丘珀蒂诺[8]，苹果公司推出了个人桌面助理”——牛顿”（Newton），其核心卖点就是潜伏在米色外表下尽职尽责的智能代理。而差不多在牛顿”发布的十年后，iPhone才问世。
事实上，这些新的智能产品遭到了炮轰。在聊天组和电子邮件列表中，实际上存在一个针对鲍勃”的毒舌”产业。用户们无法忍受鲍勃。《电脑世界》（PC World）将其称为有史以来最糟糕的25个科技产品[9]之一。苹果的牛顿”也没好到哪里去。虽然苹果公司已经投资了超过1亿美元[10]来开发这个产品，但在最初的6个月内，这款产品销售惨淡。如果你与20世纪90年代中期的智能代理互动的话，问题很快就会浮出水面：它们并非那么聪明。
如今，十年沧海桑田，智能代理却依旧不见踪影。看起来，尼葛洛庞帝的智能代理革命似乎失败了。每天醒来后，我们向电子管家简短介绍自己当天的计划和愿望，这样的情景并没有出现。
但是那并不意味着它们不存在。它们只是藏起来了。私人智能代理隐藏在我们访问的每个网站背后。每天，它们都变得越来越聪明，越来越强大，越来越多地了解我们是谁，我们对什么感兴趣。正如拉尼尔预言的那样，这些代理不仅仅服务我们，它们还为像谷歌那样的软件巨头效力，提供广告和内容分发服务。它们可能没有鲍勃的卡通脸，但它们引导了我们越来越多的网络活动。
1995年，针对私人相关性”提供服务的追逐赛才刚刚开始。可能相对于其他任何因素而言，正是这种探索塑造了我们今天所熟知的互联网。
约翰·欧文难题亚马逊首席执行官杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）是第一批意识到可以利用这种相关性来赚取丰厚利润的人之一。从1994年开始，他的愿景就是使线上图书销售回到小书商时代，这些小书商很了解你，并且会说出类似于这样的话来，‘我知道你喜欢约翰·欧文（John Irving），你猜怎么着，这有位新作者，我觉得他很像约翰·欧文[11]’。”他向传记作家说道。但是如何大规模实现这个愿景呢？对于贝索斯来说，亚马逊需要成为一种小型人工智能公司[12]”，这家公司由能够即时将客户和书籍匹配起来的算法驱动。
1994年，当时贝索斯还是一名在华尔街公司工作的年轻计算机科学家，他受雇于一位风险投资家，他的工作就是针对蓬勃发展的网络空间提出商业点子。他井然有序地开展工作，列出了一份包含20个产品的清单。理论上，他的团队可以在网上销售清单上的这些产品如音乐、服装、电子产品，然后深入挖掘每个产业的动态。图书这类产品一开始只位于贝索斯所列清单的末尾，但当他得出最后的结论时，他惊讶地发现图书竟然位居这份清单榜首[13]。
有好几个理由可以解释为何图书是最理想的产品。首先，图书行业集中程度不高，美国最大的图书出版商兰登书屋（Random House）只控制了10%的市场。[14]如果一家出版商不愿意卖书给他，那么会有很多其他出版商愿意卖给他。还有一点，人们在网上买书时并不需要像买其他产品那样耗费大量时间，实际上大部分的图书销售是在传统书店之外完成的。图书不像衣服，你不需要试穿它们。但图书市场的主要魅力其实还是基于这样的事实：1994年有多达300万本热门图书[15]，而相比之下，热门CD只有30万张。一个实体书店永远无法将所有这些图书都囊括其中，但是网上书店却可以做到。
当他向老板汇报这一发现时，那位风险投资家对此并不感兴趣。在信息时代，图书行业看起来像是一种落后的行业。但是这个点子一直萦绕在贝索斯的脑海中。可储存图书的数量没有了物理空间的限制，他可以提供的图书要比美国前第二大书商博德斯集团（Borders）或者美国最大的零售连锁书店巴诺书店（Barnes ＆ Noble）等行业巨头多得多，同时，他还可以创造比大型连锁书店更加亲密的、个性化的购买体验。
他定下思路，亚马逊的目标将是强化发现”的过程：一个个性化的商店可以帮助读者找到图书，并向读者介绍图书。但如何实现呢？
贝索斯开始思考机器学习。这是一个棘手的问题，但自20世纪50年代以来，麻省理工学院（MIT）和加州大学伯克利分校（University of California at Berkeley）等研究机构的一群工程师和科学家一直在努力攻破这个难题。他们称自己的研究领域为控制论”（cybernetics）[16]，这个词起源于柏拉图（Plato），柏拉图创造了这个词用以表示一个自我调节系统，比如一个民主政体。对于早期的控制论者来说，没有什么比构建能够基于反馈进行自我调节的系统更激动人心的了。在接下来的几十年里，他们为亚马逊的大部分增长奠定了数学和理论基础。
1990年，帕洛阿尔托研究中心（PARC）的一组研究人员将控制论思维应用到一个新难题上。帕洛阿尔托研究中心以提出被广泛采纳和商业化的想法而闻名[17]，其中两个就是图形用户界面和鼠标。和当时许多前沿技术专家一样，帕洛阿尔托研究中心的研究人员也是电子邮件的早期使用者，他们发送和接收了数百封电子邮件。电子邮件很好用，但它的缺点也很快就显现出来了。当向任意数量的人发送信息不需要花费任何代价时，你很快就会被一大堆无用的信息淹没。
为了跟上往来的电子邮件流，帕洛阿尔托研究中心的团队开始修改他们称之为协同过滤”（collaborative filtering）[18]的流程，该流程在一个名为Tapestry”的程序中运行。Tapestry追踪人们对收到的大量电子邮件的反应——他们打开的是什么邮件，回复的是什么邮件，删除的是什么邮件——然后用这些信息来帮助人们整理收件箱。人们经常处理的电子邮件会排在邮件列表的最前面，那些经常被删除或未被打开的电子邮件会被放在最末尾。从本质上讲，协同过滤是一种节省时间的方法：你不必亲自筛选大量的电子邮件，别人帮你提前筛选管理好所收到的邮件。
当然，这个流程不仅局限于电子邮件。Tapestry的发明者写道：Tapestry被设计成可以处理任何传入的电子文档流[19]。电子邮件只是这种电子文档流中的一个例子，其他的还包括新闻报道和网络新闻文章等。”
Tapestry向全世界展示了协同过滤，但在1990年，世界对它不太感兴趣。仅仅拥有几百万用户的互联网仍然只是一个小小的生态系统，没有多少信息可以用来筛选，也没有多少带宽可以用来下载。因此，多年来，协作过滤一直停留在软件研究人员和无聊大学生的研究领域里。如果你在1994年给ringo@media.mit.edu发送了一些你喜欢的专辑，那么该邮箱的服务器会发送一封电子邮件给你，里面有对其他音乐的推荐和评论。每小时一次，”根据网站上的说法，服务器处理所有传入的消息，并根据需要发送回复[20]。”它是流媒体音乐服务潘多拉（Pandora）的先驱，是前宽带时代的个性化音乐服务。
亚马逊证明，对相关性的把握可以使其赚取利润，并占据行业主导地位。
但是在1995年亚马逊上线后，一切都变了。亚马逊从一开始就是一家提供个性化服务的书店。通过观察人们购买的图书并使用帕洛阿尔托研究中心首创的协同过滤方法，亚马逊可以即时向顾客提出建议。［哦，你买了《击剑完全指南》（The Complete Dummy's Guide to Fencing）？再来一本《醒来‘盲’然：眼伤诉讼大全》（Waking Up Blind：Lawsuits over Eye Injury）怎么样？”］通过追踪用户的购书经历，亚马逊开始了解哪些用户的偏好是相似的。［其他与你有类似品味的人购买了本周发布的新版《恩加德》（En Garde）！”］越多人通过亚马逊购买图书，个性化服务的效果就越好。亚马逊证明，对相关性的把握可以使其赚取利润，并占据行业主导地位。
1997年，贝索斯的用户数突破百万大关。6个月后，亚马逊已经服务了200万名用户。2001年，亚马逊报告了第一季度的净利润，成为证明互联网有大钱可挣的首批企业之一。
虽然亚马逊未能给人一种当地书店的感觉，但它的个性化代码仍然运行得很好。亚马逊的高管们对它能带来多少收入守口如瓶，但他们常常将个性化引擎视为公司成功的关键部分。
在亚马逊，获取更多用户数据的努力是永无止境的：当你在Kindle上阅读图书时，你突出标注的短语、你跳转的页码、你是顺读还是跳读，这些数据都会反馈到亚马逊的服务器，并用来猜测你接下来可能喜欢什么书。当你在沙滩上阅读Kindle电子书一天后再登录时，亚马逊可以根据你已经读过的内容，巧妙地调整自己的网站；如果你花了很多时间阅读惊悚小说家詹姆斯·帕特森（James Patterson）的最新作品，但只瞥了一眼新的饮食指南，那么Kindle会推荐更多的商业惊悚片给你，而与健康相关的图书则会变少[21]。
亚马逊的用户已经如此习惯个性化服务，以至于该网站现在可以使用一种反向技巧来赚取额外收入。出版商可以支付实体书店的场地费用，但他们无法买到店员的推荐意见。相比较而言，正如拉尼尔预测的那样，买断算法是很容易的：向亚马逊支付足够的费用，你的书就可以通过亚马逊软件貌似客观”的推荐得到推广[22]。对于大多数用户来说，他们无法分辨哪个是哪个。
亚马逊证明，对相关性的把握可以使其占据行业主导地位。但要把机器学习的原理应用到整个在线信息世界，还得看两位斯坦福大学的研究生。
点击信号就在杰夫·贝索斯的新公司起步之际，谷歌的创始人拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）正在斯坦福大学忙于博士研究。他们意识到亚马逊的成功——1997年，互联网泡沫正处于高潮，至少从账面上看，亚马逊价值数十亿美元。佩奇和布林是数学奇才，佩奇尤其迷恋人工智能。但他们对另一个不同的问题感兴趣。与其使用算法来找出如何更有效地销售产品，为何不使用算法来对网络上的站点进行排序呢？
佩奇想出了一个新颖的方法，这个极客宅男将这一算法用自己的姓氏Page打头命名为网页排名算法（PageRank），一语双关。当时，大多数网络搜索公司是使用关键词对页面进行排序的，而且在给定关键词的情况下找出最相关页面这一方面表现得非常糟糕。在1997年的一篇论文中，布林和佩奇直截了当地指出，四大搜索引擎中有三个连自己家的网站都搜不到。我们希望我们关于‘相关’的概念[23]只包含最好的文档，”他们写道，因为可能有成千上万个稍微相关的文档。”
佩奇已经意识到，与大多数搜索引擎所使用的数据相比，打包到网络链接结构中的数据要多得多。链接到另一个页面的网页可以被视为对该页面的投票”。在斯坦福大学，佩奇曾见过一些教授统计他们的论文被引用了多少次，以此作为衡量他们学术重要性的粗略指标。他意识到，就像学术论文一样，许多其他网页引用的网页比如雅虎的首页可以被认为是更重要”的，而这些页面投票”的页面也更重要。佩奇认为，这个过程利用了互联网独特的民主结构”。
在早期的那段日子里，谷歌的大本营驻扎在google.stanford.edu网站上，布林和佩奇相信它应该是非营利性的网页并提供免费的广告位。我们认为，有广告主资助的搜索引擎将天生偏向于广告主，远离消费者的需求。”他们写道，搜索引擎越好，消费者找到他们想要的东西所需的广告就越少……我们认为，广告带来了相当多的诱惑[24]，因此，在学术领域建立透明且具有竞争力的搜索引擎至关重要。”
但是当他们将测试版产品发布出去的时候，流量图呈现出垂直上升走向。谷歌搜索框是互联网上最好的搜索网站。很快，对20多岁的联合创始人来说，将其作为一项业务剥离出去，变成了巨大的诱惑。
在谷歌的神话中，让公司在世界范围内占据主导地位的首推网页排名算法。我猜这家公司喜欢这种方式——这是一个简单明了的故事，将这家搜索巨头的成功挂在一位创始人的一次巧妙突破上。但从一开始，网页排名算法只是谷歌项目的一小部分。布林和佩奇真正弄明白的是通向相关性的关键钥匙，即在网络上通过大量数据进行排序的解决方案是——更多的数据。布林和佩奇感兴趣的不仅仅是哪些页面相互链接，还有链接在页面上的位置、链接的大小、页面的年龄等等所有这些因素都很重要。多年来，谷歌把这些嵌入数据里的线索称为信号”。
从一开始，佩奇和布林就意识到，一些最重要的信号来自搜索引擎的用户们。比如说有人搜索了拉里·佩奇”并点击了第二个链接，这就是另一种投票方式：它表明第二个链接比第一个链接跟搜索者有更强的关联度。他们称这为点击信号”（click signal）。一些最有趣的研究，”佩奇和布林写道，将包含利用现代网络系统提供的大量使用数据……获取这些数据非常困难[25]，主要是因为它们被认为具有商业价值。”很快，佩奇和布林就会坐拥世界上最大的数据商店之一。
在数据方面，谷歌是贪婪的。布林和佩奇下决心要保留一切东西：搜索引擎上登录过的每一个网页，每个用户的每一次点击。很快，它的服务器就包含了互联网上大部分近乎实时的数据。通过对这些数据的筛选，他们确信他们可以找到更多的线索、更多的信号，可以用来调整搜索结果。该公司的搜索质量部门获得了一种暗黑行动”式的感觉[26]：立下的规矩就是，基本谢绝访客且绝对保密。
最终的搜索引擎，”佩奇喜欢这样说，能够准确地理解你的意思，并准确地给出你想要的结果[27]。”谷歌并不想在用户提交搜索申请后返回数千页的链接——它想返回一个你想要的链接。一个搜索结果对某位用户来说是完美的答案，但可能并不适合另一位用户。当我搜索黑豹”（panthers）这个词时，我指的可能是大型野猫，而一个球迷搜索黑豹”时指的可能是南卡罗来纳队。为了提供完美的相关性，你需要知道我们每个人都对什么感兴趣。你需要知道我对足球一无所知，你需要知道我是谁。
这件事情的挑战在于获得足够多的数据以找出与每个用户个人相关的内容。理解某个人的想法是一件棘手的事情——要做好这件事，你必须在一段持续的时间内了解一个人的行为。
但是如何做到呢？2004年，谷歌提出了一个创新策略。它开始提供其他需要用户登录的服务。谷歌最受欢迎的电子邮件服务谷歌邮箱（Gmail），是首批推出的服务之一。媒体关注的是谷歌邮箱侧边栏上的广告，但这些广告不太可能是推出该服务的唯一动机。通过让人们登录谷歌邮箱，谷歌获得了大量数据——谷歌邮箱用户每天发送和接收的数亿封电子邮件。它还可以将每个用户的电子邮件和网站行为与他在谷歌搜索引擎中点击的链接进行交叉参照。谷歌应用程序——一套在线文字处理和电子表格创建工具承担了双重任务：它削弱了谷歌的死敌——微软的竞争力，还钓住了人们，人们保持登录状态并继续发送点击信号”。所有这些数据使谷歌能够加速构建关于用户身份的理论学说——每个用户感兴趣的主题是什么，每个人点击的链接是什么。
到了2008年11月，谷歌已经获得了个性化算法的多项专利——可以计算出个人所属群体并根据该群体的喜好调整其（搜索）结果的代码。谷歌所设想的分类非常精确：为了阐释专利里的例子，谷歌使用了所有对收集古代鲨鱼牙齿[28]感兴趣的人”和所有对收集古代鲨鱼牙齿不感兴趣的人”的例子。打个比方，相比较而言，前后两类人搜索大白门牙”会得到不同的结果。
理解某个人的想法是一件棘手的事情——要做好这件事，你必须在一段持续的时间内了解一个人的行为。谷歌通过个性化算法做到了。但它的终极目标是回答更具假设性的问题[29]。
今天，谷歌监控着它能接触到的每一个关于我们的信号。这一数据的威力不容低估：如果谷歌发现我先是在纽约登录，然后在旧金山登录，接着再在纽约登录，它就知道我是一个美国东西海岸旅行者，并据此相应地调整搜索结果。通过查看我使用的浏览器，谷歌可以猜测我的年龄，甚至可能是我的政治立场。
从输入查询的那一刻到点击结果的那一刻之间所花的时间，也可以用来揭示你的个性。当然，你搜索的词汇也揭示了大量关于你的兴趣的内容。
即使你没有登录，谷歌也在个性化你的搜索。你登录的地区，甚至是街区，都可供谷歌使用，它很能反映你的身份以及你感兴趣的内容。如果关于Sox”这个词的搜索来自华尔街，那么这个词很可能指的是金融立法Sarbanes Oxley”的缩写；如果来自斯塔顿岛的上海湾，那么这个词很可能和棒球有关。
人们总是假设我们已经完成了搜索，”创始人佩奇在2009年说，情况远非如此。我们可能只走完了5%的路程。我们想创造一个终极搜索引擎，它可以理解任何事情……有些人可能称之为人工智能[30]。”
2006年，在谷歌新闻日活动上，首席执行官埃里克·施密特宣布了谷歌的五年计划。他表示，未来，谷歌可以回答诸如我应该上哪所大学？”这样的问题。距离我们至少能部分回答这些问题的日子，还需要几年的时间。但最终的结果是……谷歌可以回答更具假设性的问题。”
脸书无处不在谷歌的算法是无与伦比的，但挑战在于如何哄劝用户展示他们的喜好和兴趣。2004年2月，马克·扎克伯格在哈佛大学的宿舍里，想出了一个更简单的办法。相较于通过筛选点击信号”来弄清楚人们关心什么，这个创意背后的计划——脸书选择直截了当地去问他们。
从大学一年级开始，扎克伯格就对他所谓的社交图谱”（social graph）即每个人人际关系的集合很感兴趣。给电脑输入这些数据，它就可以开始做一些非常有趣和有用的事情——告诉你朋友们在做什么，他们在哪里，他们对什么感兴趣。它也对新闻产生了影响：脸书最初的网站雏形，只对哈佛大学的学生开放，它自动地在人们的个人页面上附上链接，链接指向的是报道这些用户的哈佛校园媒体《哈佛猩红报》（Crimson）的文章。
脸书并不是第一个社交网站：当扎克伯格在凌晨时分将他的作品拼凑在一起时，一个激动人心的音乐驱动型网站MySpace开始腾飞；在MySpace之前，被认为是全球首家社交网站的友谊者”（Friendster）曾一度吸引了著名博客搜索引擎Technorati的注意。但是扎克伯格头脑中的网站却不一样。它不会像Friendster那样是一个害羞的交友网站。并且，与MySpace不同的是，脸书鼓励人们互相联系，不管他们是否认识对方。脸书主张充分利用现有的现实社会关系。与它的前辈们相比，脸书很简单：重点被强调的是信息，而不是华丽的图形或文化氛围。我们是一家公用事业公司[31]。”扎克伯格后来说。脸书更像是一家电话公司而不是一家夜总会，它是一个沟通和协作的中立平台。
在首度亮相后，脸书就像野火一样迅速发展。在脸书扩展到一些精心挑选过的常春藤盟校后，扎克伯格的收件箱被大量来自其他学校的学生的请求塞满了，他们恳求他为他们打开脸书的大门。到了2005年5月，脸书已将运营范围覆盖到800多所大学。然而，在接下来的9月份，正是新闻递送（News Feed）业务的发展将脸书推向了另一个发展阶段。
在友谊者和MySpace上，你如果想知道你的朋友们在做什么，就必须访问他们的页面。新闻递送算法将所有这些状态的更新从脸书庞大的数据库中取出，并将它们放在一个地方，就在你登录后所见页面靠前的地方。一夜之间，脸书将自己从一个连接网页的网络变成了一份个性化的报纸，你的朋友是这份报纸的创建者和主角。除了脸书，很难想象哪里还有一个更纯粹的相关性来源了。
这是一个数据喷口。2006年，脸书用户发布了数十亿条更新——哲学格言、关于他们约会对象的趣闻、早餐吃什么等等。扎克伯格和他的团队鼓励用户：用户向公司提供的数据越多，体验就会越好，反馈的内容就会越多。早期，他们添加了上传照片的功能，现在脸书拥有世界上最大的照片收藏量。他们鼓励用户发布其他网站的链接，数以百万计的网站被提交。到了2007年，扎克伯格吹嘘：实际上我们在一天内为我们的1900万用户制作的新闻比任何其他媒体自诞生以来发布的新闻都要多。”
一开始，新闻递送几乎显示了你的朋友在网站上做的所有事情。但是随着帖子数和朋友数的增加，新闻递送变得难以阅读和管理。即使你只有100个朋友，你也读不完这么多信息。
脸书提出的解决方案是边际排名算法（EdgeRank），该算法为网站的默认页面即热门头条（the Top News Feed）提供支持。边际排名算法对网站上的所有互动进行了排名。这里面的数学运算是复杂的，但是基本的思想非常简单，它取决于三个因素[32]。第一个因素是亲密关系：你和某人的关系越友好（这取决于你花在与其交流和查看其简介上的时间长短），脸书就更有可能向你展示此人的更新。第二个因素是这类内容的相对权重：例如，关系状态更新的权重非常高；每个人都乐意知道谁和谁在约会（许多外界人士怀疑，这个权重也是个性化的：不同的人关注不同类型的内容）。第三个因素是时间：最近发布的状态更新要比旧的更重要。
边际排名算法证明了相关性竞争核心的悖论。要提供相关性，个性化算法需要数据；但数据越多，过滤器就必须变得越复杂，才能将其组织整合。这是一个永无止境的循环。
到2009年，脸书的用户数量达到了3亿[33]，并且每月保持1000万人的增长。从账面上看，25岁的扎克伯格已成为一位亿万富翁。但这家公司有更大的雄心壮志。新闻递送已经为社交信息做的事情，扎克伯格想将其拓展到所有信息。尽管扎克伯格从来没有说过，但他的目标很明确：利用社交图谱和脸书用户提供的大量信息，把脸书的新闻算法引擎放在网络世界的中心。
脸书主张充分利用现有的现实社会关系。其目标很简单：使整个互联网社会化”。
即便如此，当读者们在2010年4月21日打开《华盛顿邮报》（Wa-shington Post）的主页并发现他们的朋友出现在上面时[34]，他们还是感到很吃惊。在右上角一个显眼的方框里——这是一个不管哪位都会告诉你眼睛首先应该关注”的地方——有一篇标题为《网络新闻》（Network News）的专题特写。每位访问这个页面的用户都在方框中看到了一组不同的链接——他们的朋友在脸书上分享的《华盛顿邮报》的链接。《华盛顿邮报》正在让脸书其最有价值的在线资产：它的首页。《纽约时报》也紧随其后。
这个专题特写只是一个更庞大得多的新部署的冰山一角，脸书称之为脸书无处不在”，并在一年一度召开的脸书F8（fate”）开发者大会上宣布了这项行动。自从史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）把苹果”称为疯狂的伟大”（insanely great）以来，宏大的举动一直是硅谷传统的一部分。但当扎克伯格在2010年4月21日走上舞台时，他的话似乎是可信的。他宣布：这是我们为互联网做过的最具变革意义的事情[35]。”
脸书无处不在”的目标很简单：使整个互联网社会化”，并将脸书式的个性化模式应用到数百万目前仍缺乏它的网站。想知道你的脸书好友在听什么音乐吗？潘多拉会告诉你。想知道你的朋友喜欢什么样的餐厅吗？问问推荐吃喝玩乐地方的Yelp马上就知道。现在从《赫芬顿邮报》（Huffington Post）到《华盛顿邮报》的新闻网站都个性化了。
脸书用户可以对网页上的任何内容按上点赞”（Like）按钮。在这项新服务刚推出的最初24小时里，产生了10亿次点赞——并且所有这些数据都回流到了脸书的服务器。脸书平台负责人布雷特·泰勒（Bret Taylor）宣布，脸书用户每月分享的内容多达250亿条[36]。而谷歌，这位曾经推动个人相关性业务发展的无可争议的领导者，似乎对在几英里之外的竞争对手感到担忧。
这两大巨头现在正展开肉搏战：脸书从谷歌挖走了核心高管，谷歌正在努力打造像脸书这样的社交软件。但这两家新媒体巨头要开战的原因还不是很明显。毕竟，谷歌是围绕回答问题”而建立的，脸书的核心使命是帮助人们与朋友建立联系。
但两家公司的最终利润都依赖于同一个东西：针对性强的、高度相关的广告业务。谷歌在搜索结果旁边以及网页上放置的广告是它唯一重要的利润来源。虽然脸书的财务信息是非公开的，但内部人士已经明确表示，广告是公司收入模式的核心。谷歌和脸书有不同的出发点和策略——一个是从信息片段之间的关系开始的，另一个是从人与人之间的关系开始的——但最终，它们在争夺同样的广告费。
从网络广告主的角度来看，这个问题很简单。哪一家公司能为每一美元的价格提供最多的回报？这就是个人相关性回归到方程式中的地方。脸书和谷歌积累的大量数据有两个用途。对于用户来说，数据是提供与自己相关的新闻和结果的关键。对于广告主来说，数据是找到潜在买家的关键。拥有最多数据并能将其用于最佳用途的公司可以得到广告收入。
这就导致了锁定”（lock-in）效应。锁定”效应是指用户如此着迷于它们的技术以至于即使它们的竞争对手可以提供更好的服务，也不值得用户进行转换。你如果是脸书用户，那么想想你需要做什么才能转换到另一个社交网站，即使这个网站的功能要强大得多。这可能需要大量的工作——重新创建你的整份个人资料、上传所有的照片、费力地输入你朋友的名字，这将是极其乏味的。你已经被深深地锁定了。类似地，谷歌邮箱、Gchat、Google Voice、谷歌文档（Google Docs）和许多其他产品都是谷歌精心策划的锁定”运动的一部分。谷歌和脸书之间的斗争取决于谁能锁定大多数用户。
锁定”效应的动力学原理可以用梅特卡夫定律（Metcalfe's law）来描述，这一原理是由鲍勃·梅特卡夫（Bob Metcalfe）首创的，他发明了把计算机连接起来的以太网协议。该定律认为，当你在网络中增加一个新成员时，网络的实用性会加速提升。成为唯一一个使用传真机的人并没有多大用处，但如果和你一起工作的每个人都使用传真机，那么不使用传真机将是一个很大的缺陷。锁定”效应是梅特卡夫定律的反面：脸书在很大程度上是有用的，因为每个人都在使用它。除非脸书累积了大量的不当管理，否则很难推翻这一基本事实。
用户被锁定的程度越深，他们就越容易被说服登录，并且当你不断登录时，即使你没有访问它们的网站，这些公司也可以持续跟踪你的数据。如果你登录谷歌邮箱并访问一个使用谷歌的Doubleclick广告服务的网站，那么这个访问记录可以附加到你的谷歌账户上。通过追踪这些服务放在你电脑里面的cookie（网络追踪器，记录上网用户信息的软件），脸书或谷歌可以根据你在第三方网站上的个人信息提供广告。整个网络都可以成为谷歌和脸书的平台。[37]
但是谷歌和脸书并不是唯一的选择。谷歌和脸书之间的地盘之战让大量商业记者和无数博主都忙碌不已，但在这场战争中有一个隐秘的第三条战线。大部分参与的公司虽然是秘密运作的，但可能最终代表着个性化模式的未来。
数据市场对9·11”恐怖袭击者同谋的搜捕是历史上范围最广的搜捕行动之一。在袭击发生后不久，这场阴谋策划的势力范围还不是很清晰。还有更多的劫机者没有被发现吗？发起此次恐怖袭击的势力网络有多大？在三天的时间里，美国中央情报局（CIA）、联邦调查局（FBI）和许多其他有缩写名的机构夜以继日地工作，以确定还有哪些人参与其中。美国国内飞机停飞，机场也关闭了。
当援助到来时，它的来源让人有点难以置信。9月14日，调查机构公布了劫机者的姓名，他们请求或者说恳求任何掌握行凶者信息的人站出来。当天晚些时候，联邦调查局接到了麦克·麦克拉蒂（Mack McLarty）的电话。麦克拉蒂是前白宫官员，也是一家名叫安客诚”的公司的董事会成员，这家公司鲜为人知，但利润丰厚。
劫机者的名字一被公开，安客诚就开始搜索其庞大的数据库，这些数据库在阿肯色州小小的康威郡占地5英亩。它还发现了一些关于袭击者的非常有趣的数据。事实上，安客诚对19名劫机者中的11人的了解超过了整个美国政府，其中包括他们的过去和现在的地址以及他们室友的名字。
我们可能永远不会知道安客诚向政府提交的文件中有什么内容（尽管其中一名高管告诉记者，安客诚的信息促成了对劫机者的驱逐和起诉）。但这就是安客诚知道的约96%的美国家庭和全球五亿人的信息：他们的家庭成员的名字，他们当前和过去的地址，他们支付信用卡账单的频率，他们是否拥有一只狗或一只猫（包括什么品种），他们是左撇子还是右撇子，他们使用什么样的药物（基于药房记录）……数据点列表上大约可以罗列1500个条目。
安客诚一直保持低调。它的名字比较难念，这可能不是偶然的。但它为美国最大的公司中的大多数提供服务[38]——十家主要的信用卡公司和消费者品牌中的九家，从微软到百视达。把（安客诚）想象成一个自动化工厂，”一位工程师对记者说，我们生产的产品是数据[39]。”
要想了解安客诚对未来的愿景，可以考虑像Travelocity或Kayak一样的旅游搜索网站。想知道它们是怎么赚钱的吗？Kayak以两种方式赚钱。其中一种方式非常简单，是旅行社时代遗留下来的：当你使用Kayak的链接购买航班时，航空公司会向该网站支付少量费用。
另一种方式就没那么明显了。当你搜索航班时，Kayak会在你的电脑上放甜饼”——一个很小的文件，基本上就像在你的额头上贴一张便条，上面写着告诉我东西岸廉价机票的信息”。然后，Kayak可以向安客诚或其竞争对手BlueKai这样的公司出售这部分数据，哪家公司价格最高哪家公司就可以中标[40]。在这种情况下，很可能是像美国联合航空公司这样的主流航空公司中标。美联航一旦知道你对什么样的旅行感兴趣，就可以向你展示相关航班的广告，不仅是在Kayak的网站上，而且几乎在你访问的任何网站上。从收集数据到美联航销售的整个过程在不消一秒钟的时间内就能完成[41]。
这种做法中的佼佼者将这种做法称为行为的重新定位”（behavioral retargeting）。零售商们注意到，98%的在线购物网站访问者在没有购买任何东西的情况下就退出了网站[42]，重新定位”意味着商家不再需要接受不”这个答案。
你的行为现在已经成为一种商品，成为针对整个互联网世界提供个性化服务平台的市场中的一小部分。企业逐渐意识到共享数据是有利可图的。网站可以把最相关的产品放在前面，并在你的背后交头接耳。
假设你在网上看了一双跑步运动鞋，但你关闭网页时并没有购买它。如果你正在查看的鞋子网站使用了重新定位，它们的广告（可能显示的是你正在考虑购买的运动鞋的图片）就会在网上跟随着你，显示在昨晚比赛的分数或你最喜欢的博客帖子旁边。如果你的最终防线崩溃了，买了运动鞋，好吧，卖鞋的网站可以把这条信息卖给Blue-Kai，然后把它拍卖给一个运动服装网站。很快，你就会在互联网上看到各种关于吸汗袜子的广告。
这种持续的、个性化的广告不仅仅局限于你的电脑。像Loopt和Foursquare这样的网站，可以通过手机散播用户的位置信息，这为广告主提供了机会，让它们可以在用户外出或准备外出的时候，让针对性的广告能够触达用户。Loopt正在开发一种广告系统，在这个系统里，商店可以提供特别的折扣和促销活动。就在用户跨进店门时，这些信息在他们的手机上反复出现。如果你坐在西南航空公司的航班上，那么你看到的座椅靠背电视屏幕上的广告可能与你旁边的乘客有所不同。毕竟西南航空知道你的名字，知道你是谁。通过将个人信息与安客诚之类的数据库交叉索引，它可以更了解你。为什么不给你看你自己的广告？或者，就此而言，为什么不给你一个有针对性的节目，让你更有可能去看呢？
另一家处理这类信息的新公司TargusInfo夸口说，它每年可以提供超过620亿个实时属性的数据点[43]”。这超过620亿个的数据点，都是关于用户是谁、他们在做什么、他们想要什么的数据。另一个名字不甚讨喜的企业Rubicon Project[44]，声称其数据库收集了超过5亿互联网用户的数据。
目前，重新定位正在被广告主使用着，没有理由认为出版商和内容提供商不会参与进来。毕竟，《洛杉矶时报》（Los Angeles Times）如果知道你是佩雷斯·希尔顿（Perez Hilton）的粉丝，就可以将对他的采访放在你的版面上，这意味着你更有可能留在网站上并四处点击。
这一切意味着你的行为现在已经成为一种商品，成为针对整个互联网世界提供个性化服务平台的市场中的一小部分。我们习惯于把网络看成是一系列一对一的关系：你与雅虎的关系以及你与你最喜欢的博客之间的关系是分开的。但是在这背后，网络正变得越来越一体化。企业逐渐意识到共享数据是有利可图的。多亏了安客诚和数据市场，网站可以把最相关的产品放在前面，并在你的背后交头接耳。
推动个人相关性业务发展的努力催生了今天的互联网巨头，它正在激励企业积累更多关于我们的数据，并在此基础上无形地调整我们的在线体验。它正在改变网络的结构。但正如我们将看到的，个性化模式对于我们如何消费新闻、做出政治决定，甚至对于我们如何思考将会产生更加深刻的影响。
注释：
[1]MetaFilter blog, accessed Dec.10, 2010, www.metafilter.com/95152/Userdriven-discontent.
[2]MetaFilter是美国一家社区博客网站，成立于1999年，曾被《时代》杂志评为2009年50个最佳网站之一。——译者注。
[3]Nicholas Negroponte, Being Digital(New York：Knopf, 1995), 46.
[4]Negroponte, Being Digital, 151.
[5]Negroponte, Mar.1, 1995, e-mail to the editor, Wired.com, Mar.3, 1995, www.wired.com/wired/archive/3.03/negroponte.html.
[6]jaron Lanier."Agents of Alienation, "accessed January 30, 2011, www.jaronlanier.com/agentalien.html
[7]微软总部所在地。——译者注。
[8]苹果公司总部所在地。——译者注。
[9]Dan Tynan, "The 25 Worst Tech Products of All Time, "PC World, May 26, 2006, accessed Dec.10, 2010, www.pcworld.com/article/125772-3/the_25_worst_tech_products_of_all_time.html#bob.
[10]Dawn Kawamoto, "Newsmaker：Riding the Next Technology Wave, "CNET News, Oct.2, 2003, accessed January 30, 2011,
[11]Robert Spector, Get Big Fast (New York：HarperBusiness, 2000), 142.
[12]Spector, Get Big Fast, 145.
[13]Spector, Get Big Fast, 27.
[14]Spector, Get Big Fast, 25.
[15]Spector, Get Big Fast, 25.
[16]Barnabas D.Johnson, "Cybernetics of Society, "The Jurlandia Institute, accessed Jan.30, 2011, www.jurlandia.org/cybsoc.htm.
[17]Michael Singer, "Google Gobbles Up Outride, "InternetNews.com, Sept.21, 2001, accessed Dec.10, 2010, www.internetnews.com/bus-news/article.php/889381/Google-Gobbles-Up-Outride.html.
[18]Moya K.Mason, "Short History of Collaborative Filtering, "accessed Dec.10, 2010, www.moyak.com/papers/collaborative-filtering.html.
[19]David Goldberg, David Nichols, Brian M.Oki and Douglas Terry, "Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry, "Communications of the ACM 35(1992), no.12：61.
[20]Upendra Shardanand, "Social Information Filtering for Music Recommendation"(graduate diss., Massachusetts Institute of Technology, 1994).
[21]Martin Kaste, "Is Your E-Book Reading Up On You?, "NPR.org, Dec.15, 2010, accessed Feb.8, 2010, www.npr.org/2010/12/15/132058735/is-your-e-book-reading-up-on-you.
[22]Aaron Shepard, Aiming at Amazon：The NEW Business of Self Publishing, Or How to Publish Your Books with Print on Demand and Online Book Marketing(Friday Harbor, WA：Shepard Publi￣cations, 2006), 127.
[23]Sergey Brin and Lawrence Page, "The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine, "Section 1.3.1.
[24]Brin and Page, "The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine, "Section 8 Appendix A.
[25]Brin and Page, "The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine, "Section 1.3.2.
[26]Saul Hansell, "Google Keeps Tweaking its Search Engine, "New York Times, June 3, 2007, accessed Feb.7, 2011, www.nytimes.com/2007/06/03/business/yourmoney/03google.html?_r=1.
[27]David A.Vise and Mark Malseed, The Google Story (New York：Bantam Dell, 2005), 289.
[28]Patent Full Text, accessed Dec.10, 2010, ?Sect1=PTO2＆Sect2=HITOFF＆u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsearch-adv.htm＆r=1＆p=1＆f=G＆l=50＆d=PTXT＆S1=7, 451, 130.PN.＆OS=pn/7, 451, 130＆RS=PN/7, 451, 13.
[29]"Hyper-personal Search‘Possible, ’"BBC News, June 20, 2007, accessed Dec.10, 2010,
[30]Lawrence Page, Google Zeitgeist Europe Conference, May 2006.
[31]David Kirkpatrick, "Facebook Effect, "New York Times, June 8, 2010, accessed Dec.10, 2010, www.nytimes.com/2010/06/08/books/excerpt-facebook-effect.html?pagewanted=1.
[32]Jason Kincaid, "EdgeRank：The Secret Sauce That Makes Facebook's News Feed Tick, "TechCrunch Blog, Apr.22, 2010, accessed Dec.10, 2010,
[33]Mark Zuckerberg, "300 Million and On, "Facebook Blog, Sept.15, 2009, accessed Dec.10, 2010, ?post=136782277130.
[34]Full disclosure：In the spring of 2010, I briefly consulted with the Post about its online communities and Web presence.
[35]Caroline McCarthy, "Facebook F8：One Graph to Rule Them All, "CNET News, Apr.21, 2010, accessed Dec.10, 2010,
[36]M.G.Siegler, "Facebook：We'll Serve 1 Billion Likes on the Web in Just 24 Hours, "TechCrunch Blog, Apr.21, 2010, accessed Dec.10, 2010,
[37]Richard Behar, "Never Heard of Acxiom? Chances Are It's Heard of You, "Fortune, Feb.23, 2004, accessed Dec.10, 2010,
[38]InternetNews.com Staff, "Acxiom Hacked, Customer Information Exposed, "InternetNews.com, Aug.8, 2003, accessed Dec.10, 2010, www.esecurityplanet.com/trends/article.php/2246461/Acxiom-Hacked-Customer-Information-Exposed.htm.
[39]Behar, "Never Heard of Acxiom?"
[40]Stephanie Clifford, "Your Online Clicks Have Value, for Someone Who Has Something to Sell, "New York Times, Mar.25, 2009, accessed Dec.10, 2010, www.nytimes.com/2009/03/26/business/media/26adco.html?_r=2.
[41]The Center for Digital Democracy, U.S.Public Interest Research Group, and the World Privacy Forum's complaint to the Federal Trade Commission, Apr.8, 2010, accessed Dec.10, 2010,
[42]Press release, FetchBack Inc., Apr.13, 2010, accessed Dec.10, 2010, www.fetchback.com/press_041310.html.
[43]The Center for Digital Democracy, U.S.Public Interest Research Group, and the World Privacy Forum's complaint to the Federal Trade Commission.
[44]The Center for Digital Democracy, U.S.Public Interest Research Group, and the World Privacy Forum's complaint to the Federal Trade Commission.
现在入行还来不来得及？2024年的跨境新卖家如何快速起步？
跨境电商现在怎么样，有多火爆？好做吗？
现在入行还来不来得及？现在跨境电商就像是一个面向全世界的淘宝一样，市场容量大，竞争相对少，让这个行业的风头一时无两。再加上近年来跨境电商体验店的迅速发展，取得了不错的成绩，而且中国人的消费水平逐渐提升以及需求的增加，跨境电商在国内特别是大中城市都有着很大的消费市场。
总体上可以概况为以下几点：
1、跨境电商需要面对的是更广阔的消费群体，而且国内外的消费习惯，对商品的喜好，价格的定制都是有不一样的区别。
2、跨境电商意味着，我们对商品的要求更加严格，严格的不光是质量上标准，更多的时候也是对我们自身能力的考验。
（一）个人零起步如何做跨境出口电商
1.确定跨境电商方向
因为跨境电商又分为出口电商和进口电商，所以我们要先明确自己的销售方向，看是要做出口还是进口，然后才是选择平台。（我们做的是出口）
2.人群分析、跨境平台分析及选择
确定我们想要销售的国家，分析该国家有哪些特点，比如说：文化习俗、生活爱好、地理条件、气候状况以及该国家的历史
分析该国家的人群特点，找到该国家人群的需求品是什么，选择跨境电商平台，看一下哪一个平台更适合我们销售，同时还需要了解平台上的各种规则和制度，避免之后出现违规现象。目前市面上跨境电商平台有很多，每个平台都有自己的特色和优劣势，所以卖家要先结合自身实际情况选择适合的平台。
熟悉规则的深浅很大程度决定你是否可以运营好这个平台，就如同玩游戏熟悉游戏规则的道理一样。每个平台基本上都有卖家中心，建议多到这些卖家中心进行学习，比如说eBay大学，速卖通大学，如果在公司的话，可以有老手的指导，然后可以去各种外贸论坛，网站学习，最后用学习的各种理论，通过后台的具体运营实践，慢慢掌握。
3.选择产品
选择产品主要有以下几种方法：
一是用平台的前台搜索关键词，结合相关的工具，能够看出这类产品总的上架个数，竞争情况，销量如何，从而确定自己的产品方向;
二是通过浏览一些外国购物网站，了解网站的热销品，可以为你的选品提供参考;三是通过国外的社交媒体，像facebook，Twitter、Tumblr等出现的热度比较大的产品;四是通过搜索平台的大卖家，比如你想做某个产品的品类，通过关键词搜索到一个榜样店铺进行研究分析。
而且通过研究榜样卖家的买家页面我们可以了解到爆款产品的标题，关键词，市场定位，市场活跃度等各方面的有效信息。
一般跨境电商产品都有以下几个特点：
附加值较高
体积小，适合国际快递运输
具备独特性。运营销售的产品需要具有一定的特色，这样才能激起买家的购买欲。
价格合理。所销售的产品价格最好是低于当地的市场价。
4.入驻平台
了解该平台的入驻要求和规则
按照平台所写的入驻要求和规则准备入驻申请所需要的材料
了解平台操作规则和规定
5.店铺及产品运营
（1）店铺运营
卖家需要制定店铺运营的规划：
确定目前所拥有的资源、资金、团队人数、店铺状况等综合情况
分析整个市场的状态以及趋势，看是否可以管理好这个店铺
分析目前国内人市场的经济状况，评估自己所销售的产品具有哪些竞争力以及存在的威胁。
制定年度、季度、月度的销售计划
最后根据我们的销售计划，进行细分并完成目标
（2）店铺管理
参考学习其他优秀的店铺，像店铺的设置和装修，品牌打造等等。通过参考和学习其他行业优秀者店铺的装修、设置、描述进行相关工作，然后形成自己的特色。
运营自己的店铺是长期性的工作，需要自己一步一步的积累客户，提升店铺信誉和等级。
熟悉后台操作，了解如何申诉
（3）产品运营
产品运营主要包括以下几个方面：
数据分析
选品
写Listing
上架Listing
发货
提升店铺销售
及时复盘
6.选择物流方式
目前跨境电商物流方式支持这几种：专线物流、国际快递、国内快递、海外仓储、邮政包裹等
跨境电商物流的通病：
时效长。发货后需要转运，所以在路上的时间会比较长
费用高。快递费普遍偏高
退货麻烦、售后处理也麻烦
7.选择支付方式
每个国家以及每个平台的所支持的支付方式都是不一样的，通常：美国payonner、英国WF、欧洲FCE
8.总结复盘
做跨境电商最重要的一点就是要懂得总结复盘，及时发现近期热卖的产品有哪些，它们的共同点是什么。
教你几招，跨境新卖家如何快速起步？
1.确定线路，选品永远不会觉得没事做！
很多人都会过来：请问！老师这个平台那个平台独立站到底应该怎么选品？
其实从我的角度去讲，做跨境电商的人，分两种一个是每天都想着选品的人，一个是每天都在发货的人。
这两种人你到底想当哪一个？因为在发货的那些人，早就把选品的方法思路，全部理清楚，然后就朝着这个方向去做就可以了！
而你永远都停留在选品的基础上，所以你一定要确定自己的线路，不然的话你在选品的时候，总会没有方向，总会不知道该做些什么，感觉什么都是错的！
为什么感觉会是错的，因为你没有方向，你自己都不知道到底是对的还是错的！
更不要说确定他是对的还是错的，所以你一直在怀疑。久而久之在各种环境的影响下，可能就放弃了！
这个是最可惜最不值得的事情，我做过一次调查，在我周围身边的朋友找100个人问一下，有98个人知道什么叫电商，却不到10个人知道什么叫跨境电商！
所以大家既然要做了那么就一股气一股脑，把事情做好，一步一步的把事情做好，有条不紊地把事情做好！
2.确定货源稳定，降低退款率
确定一下货源的稳定，无论你是代发货，还是自发货？还是有工厂，还是海外仓，无论是哪一种方式，你都必须要保证到你的货源稳定！
这个其实算作在做好产品里面，如果你货源都不稳定，产品都做不好，那你谈什么流量？
本质性的东西都没有去做好，你更没有能力去做其他的东西，就算你每天的流量10,00W！又怎么样？
产品流量高又能怎么样？只是多了更多的一个退款多了更多的差评，所以一定要保证货源稳定，这样才能降低你的退款率，当然降低退款率这一部分的话，不仅仅是这么一个，还有很多其他原因。
确定一下货源的稳定，无论你是代发货还是自发货？还是有工厂还是海外仓，无论是哪种方式，你都必须要保证到你的货源稳定！
3.提前熟悉国际物流和发货流程
1.及时发货，保证供应链稳定
及时发货，保证供应链稳定，没有人买东西，希望越久时间收到越好，我相信大家都有购物经验，恨不得，马上就下完单，产品就送了自己的手里！
那我们换位思考一下，我们的买家，也是这种心态呀，但是由于种种条件的限制，我们可能达不到那种当日达的效果，那我们可以尽量的比其他卖家稍微的早一些，在性价比高的物流条件下，选择一个相对而言，快一些的物流方式或者你就有订单了，及时的去发货，总之各种环节去提高物流时效。
2.针对产品选择合适的物流方式
针对不同的产品，选择合适的物流方式，其实我们的国际物流的费用，并不是很低，大部分人都会选eub这样的便宜好用的方式！
这个我并不是反对，而相反，是需要在某些程度上面，产品选择合适的物流方式，我可以少赚一点，但是我就是想保证买家的物流时效，让他有一个更好的购物体验！
因为我们是新店铺，新店铺我做的就是服务，我积攒的就是人气，有的价格比较高一点的质量比较轻一点的，那我就选择稍微贵一些的物流时效，最多少赚一点，但是给我带来的潜在价值，可不仅仅这几十块钱，亚马逊针对一些季节性比较强的产品做FBA！
3.注意打包技巧，保证用户体验
毕竟我们走的是国际物流，时间还是比较久的，所以一个好的产品，必须要拥有一个好的包装！
你选择的一些打包材料稍微用点心，很多人觉得打包箱，用了比较好了，可能质量会很重，运费又提高了，其实捡了芝麻丢了西瓜的思想！
如果你这个打包材料箱非常的薄，质量相对比较差，可能到我们买家手里已经是一个烂货了，但是我又没有让你用各种特别重，特别难接受的那些材料！
所以寻找一个最适合的最重要，你可以测试一下，拿起来丢两下，看有没有被丢散了，一个好的包裹到我们的买家手里，也是提升购物体验的方法之一。
4.新店铺低价格模式，走销量赚指标
1.同类目普货市场，买家为什么要选择你？
大家都是卖衣服的，大家都是卖鞋的，大家都是做的铺货，为什么要选择你？而且你还是一个新卖家也没有什么销量，你到底跟别的卖家有什么不同？
这个都是你需要思考的事情！
你说我的价格可能比较低一些，在同行当中最低，因为我的成本比较低！
你说我的物流时效发的都是空运，都是非常快！
你说我的产品质量非常好，你说我的产品的listing做得非常优秀，到买家看完之后没有任何疑惑！
你说我的图片拍得特别精美！
那么这些都是你的被选择的原因。
道理非常简单，你自己去淘宝上面买东西，你也会货比三家，你也会看一看别的图片，你也会有很多的疑惑，你也会因为某一个原因而选择了其中一个！
那么我们用到跨境上面来，道理还是一样，给一个买家选择你的理由，这个理由或许就是你的核心竞争力，要么凭什么选择你，而且你还是个新卖家，而且你连销量评价什么都没有，而且现在市场做的人这么多。
买家流量非常有限，所以找到自己的核心竞争力，给买家选择你的理由！
2.厚积薄发，有备战意识
厚积薄发，我前面的时间一直在做各种准备，做产品供应链准备，做产品listing优化准备，做物流时效，提高自己的打包技巧，等等等等之类的！都是你的前期准备。
磨刀不误砍柴工，厚积薄发，有自己的备战意识！
好，前面这些都是我们所需要做的前期准备非常重要，下面我们开始第第一个出单！
5.借助红人和测评起步
1.没有销量，没有评价不要盲目烧广告
没有销量的时候，就不要盲目的去烧广告，要有针对的去做一些广告，这样才会有效果，不光是有效果，而且还会有不用大量的投资进去！
所以我们要有一定的基础销量，这样的话，你做出来的流量转化率会更高一些，因为人总是难以去信任！
第一个吃螃蟹的人，有可能是发现了一个新市场，也有可能是被螃蟹毒死，所以我们要让那些难以信任的人，先看到别人已经吃了螃蟹。
我们要光等着，可能没多少人愿意，所以我们如果主动出击，或许效果会更好。
所以我们可以通过红人或者是测评的方式，让我们的产品先有销量先有评价。
6.针对选出来的产品做广告，一定要记得
1.分析测评和红人结论
分析一下测评和红人的效果！那么第一个肯定是出单效果，然后是产品的评价，你需要针对一些产品去做出去修改，因为我们做红人推广的是他的粉丝，会留下一些评价！（测评名单，公众号后台回复测评”即可获得）
当然，我们之所以做一些测评，就是为了一个好评，红人推广的可能并不都是好评，所以你要针对这些评论去做出一些完善性质的修改！
2.重复淘汰制的运营理念
重复淘汰制的运营理念，因为我们做ebay跟亚马逊。相信大家更多的是精品路线，特别是我们的eBay有非常重要的额度限制。
一个产品，你给了一段时间，也给了一些机会，也做了一些广告，然后他的出单如果还是不太好！
那么其实我建议就是放弃它吧，给更多的产品更多的机会，如果你是做一些自己的品牌，或者是自己制造的一些产品！
情况都不一样，要根据不同情况，去做出一些分析和修改，尽量给每一个产品一些机会，也给更多的产品更多的机会。（来源：跨境HenryDong）
2024跨境电商google广告投放指南
由于国内流量的质量度及精准度太差，很多个人甚至企业砸了很多钱却没有一个好的结果。
笔者认为国内流量质量度较差和精准度较低的原因是因为各大流量平台什么样的广告都接，什么样的广告都给投放，但是这将严重影响了用户体验度，好比某搜索引擎前几年医疗事件就是一个很好的例子。
再加上国内产品根本卖不起价格，都在打价格战，并且价格非常的透明，再加上国内电商三巨头的存在(高端产品选京东，终端产品选淘宝，低端产品选拼多多)，导致每个广告主都挣不到钱，一直在垂死挣扎中。
而目前跨境电商是一个比较热门的行业，也完美地解决了国内电商的这种尴尬局面，跨境电商的利润是非常的暴利，暴利的根本原因笔者一句话来诠释吧，那就是是因为海外跟我们中国有信息差，之所以跨境电商的利润非常高，我们赚的就是信息差。
目前无论是B2b或B2c的跨境平台有很多，比如亚马逊，速卖通，阿里国际站，虾皮，Lazada。还有以社交为主的平台有facebook，instagram，youtube，twitter。最后就是google搜索引擎了。
笔者在上述这些平台都有做过跨境电商，但是让笔者最青睐的跨境电商平台还是facebook，instagram，google，twitter，因为这几个平台的流量非常庞大，并且广告费用极低，用户粘性极强，购买欲也非常的强烈。
好了，回归主题，今天咱们就主要讲解一下google的广告投放玩法!
1 进入广告主页
2 输入邮箱和设置密码
当然，咱们可以用其它邮箱来登录google，比如Gmail，YouTube或其他使用谷歌ID和密码登录的邮箱。
如果你还没有可以使用谷歌服务的电子邮件地址，那么你应该选择我并未使用这些服务”选项，然后创建一个新的谷歌帐户，通过登录Gmail并点击确认链接，以验证电子邮件地址。
如果你要创建一个广告，但谷歌建议你使用你的个人ID时，你需要最好注销掉，然后使用企业ID，因为一旦你的电子邮件被用来创建一个广告账户，就不能被用于投放其他的广告账户了。
3 创建广告
点击创建广告按钮之后回到广告活动页面，这里面可以设置广告受众。
我们可以输入自己的独立站详情页的链接，选择的地址取决于把用户引到该页面来完成我们自己想达到的目的。
接下来输入目标受众。目标受众需要完成三部分的设置：
位置 谷歌通常会默认为你自己局域网的国家，如果你卖的是本地服务，你可以地删除国家信息，并添加你所在城市的名称。如果你做的是跨境电商，你也可以选择其他国家甚至全球。
网站 谷歌搜索引擎会默认你在谷歌所有网站投放广告，其中包括成千上万的网站，至于都有哪些网站咱们可以参考谷歌广告里面所描述的。如果只是想在谷歌和它几个的搜索合作伙伴”上显示，可以取消勾选展示网络”。
关键词 这是在谷歌投放新广告中最关键的部分，关键字可以是一个简单的单词或词组，应该是人们到谷歌搜索你的产品或服务时你认为人们会打的字。例如，如果你是卖鞋的，你应该选择类似红舞鞋”，耐克鞋”或买新鞋”的关键字。
4 广告预算
输入每日预算，广告单日预算上限是可以自定义的，如果想花50元一天可以手动输入50元，当然也可以把单日预算设置为不上限，这样广告跑起来的时候会有非常好的cpc或cpm值。不设置单日预算上限的话笔者不建议这样干，比较稳妥的做法是设置一个认为每天可以完全花掉的一个预算。
广告跑起来的时候咱们才知道每次点击的实际单价，单次点击的单价通常不固定，影响价格因素有很多，打个比方，如果咱们广告的关键词是台湾流行歌曲”，可能这一个关键词的每次点击价格为5毛钱，如果我们的广告关键词是减肥，减肥项目，丰胸，如何丰胸”可能单次点击的价格为5元，因为像这种比较暴利的一些关键词在任何搜索引擎上的一个单次点击价格都不会低，因为同行也在竞争，想得到一个好的名次就需要比同行更高的一个预算。
5 设置出价
默认设置的是自动设置我的出价以得到预算内最多的点击次数”。咱们可以设置更改为我要手动设置我的出价”。
自动设置每次点击支付的价格看起来很唬人，但是如果咱们把广告优化做好搜索引擎会自动帮助咱们实现利润最大化。
如果想手动选择每次点击的费用(cpc)，需要为每个关键字输入一个点击的费用值。
6 撰写广告文案
广告文案就是搜索用户看到我们的广告形式以及描述产品的卖点。
写广告文案的时写一些能够吸引用户点击的，但必须要保证真实，不能为了吸引搜索用户点击而挂羊头卖狗肉，这样会严重的影响用户体验度，并且虽然你广告有大量的点击但是由于你的广告描述跟你所卖的产品不符的话最终转化会大打折扣。
如果咱们的广告违反了某些政策谷歌是不会通过。例如，广告不能承诺一些不真实的东西(不要说有免费的iPad赠品)。还有，谷歌会禁止太多的大写字母，标点符号之类。
在广告中，告诉用户咱们的业务。
添加一个号召性的内容，如呼叫我们”或购买门票”。
在广告文字中使用相关的关键字。这些文字都是你希望用户当想起你的广告时，会在谷歌搜索引擎中输入的单词，这样做的目的是可以大大提供用户粘性。最后咱们点击保存并继续”。
7 结算方式
结算方式也就是指用来支付广告费的一种结算方式，一般都是用信用卡，比如visa或万事达卡种的都可以，添加了支付方式后点击保存并继续。
8 进入审阅选项卡
咱们可以在这里查看我们之前的广告设置，主要检查一下广告关键词，确认无误后点击保存并同意使用广告的条款和条件。
9 广告投放及广告发布政策
广告设置成功并审核通过之后，我们的广告就已经在正常的投放中了，如果咱们的广告投放在有很多欺诈或不良行为者的行业或国家，审核可能需要几天的时间。谷歌对于减肥，丰胸，壮阳，仿牌类的广告审核很严格，就跟facebook的广告发布政策一样都是非常严格的。
总结：
google广告投放相对来说比较简单，当然，一名具有深度的跨境电商投手，对于一些黑5类的产品比如减肥丰胸壮阳以及仿牌类的产品投放会收放自如。
作者：不与废物为伍
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