亮点解读 | 《2017全域互联网发展报告》

5月23日2017UBDC全域大数据峰会在北京举行。大会以“DI的力量”为主题，全景展现DI即数据智能驱动的新经济、新模式。在主论坛，还发布了2017全域互联网发展报告下面为大家解读报告里摘出了几个亮点。

1.桌面搜索端  

尽管PC端流量增速放缓，但在一些场景下，PC端仍然是有着不可替代的场景的。而作为重要的流量入口，围绕搜索引擎的讨论从未停止，SEO、默认搜索引擎入口、推广等等以搜索引擎作为讨的文章与评论比比皆是。  

作为国内较早从事搜索引擎研发的商业公司百度，以其朗朗上口的slogan“百度一下，你就知道”迅速的将自己推向了用户市场，始终占据国内搜索引擎市场的最大份额。  

而随着谷歌搜索业务推出中国，必应在国内市场推广频频受阻，国外队在搜索引擎市场的拓展似乎并不顺利。  

反观国内的搜索引擎市场，竞争仍然处于白热化阶段，国家队资本不断进入，互联网企业也使出浑身解数，最终仅有少数方在已经形成的局面之中，强势瓜分市场份额。这其中，有以安全卫士、浏览器作为入口的360，也有以输入法，浏览器和纵横联合战术血拼出份额的搜狗。  

而随着用户逐渐转移至移动平台上，搜索引擎也不再是唯一的流量入口，未来搜索引擎在移动端的具体展现，既有可能是传统当道，也有可能是新锐突起。这正是互联网带给从业者最大的挑战与惊喜。

2、移动设备总量  

随着移动互联网的普及，移动设备总量增幅在近几年逐渐放缓。移动互联网的红利期结束，这已经是一个行业共识。  

在红利期结束的时代，互联网产品求得发展，就要尝试向精细化以及区域化的方向进行延展。  

得益于整体环境的发展，在三线以及以下城市中，活跃设备的占比也有了增长的趋势。在三线以下城市中，用户基数大，对移动互联网需求高，同时对于互联网应用接受程度上并没有一二线城市成熟。如何做好与一二线城市的产品差异化，并摸索出特有的商业利益价值点。这是所有准备进入三线以下城市的开发者需要深思的问题。

3、设备厂商变化  

面对移动设备总量增幅的放缓，移动设备厂商之间的竞争的，品牌之间的用户争夺愈演愈烈。在初始的用户争夺阶段，本土安卓品牌的崛起，使得境外传统强势品牌的优势逐渐消失。然而移动设备厂商并没有呈现出一家独大的局面，传统3C制造商在意识到移动用户这块存在着巨大的价值与发展潜力的市场之后，随即加强了对移动终端的研发与推广，特别是在对线下销售渠道具备一定掌控能力的制造商，纷纷采取品牌传播与销售渠道加强的双管齐下的方式，迅速的追赶上了领头者并在产品线上实现超越。  

而领头者也逐渐醒悟了品牌建设与线下渠道的重要性，在多个环节之中加强自身优势项目的竞争，如生态建设，智能家居建设等等，从而将移动设备的竞争推向了另一个高度。

4、移动设备使用时长

从移动设备面世起，关于对移动设备使用时长的讨论就一直没有结束。传统的声音认为，移动设备的深度使用，使人们逐渐沉迷于移动设备的使用，甚至会产生很多无意义的使用行为，如习惯性的解锁手机，习惯性的翻阅社交app等等。  

尽管如此，移动设备在人们日常生活之中所扮演的角色越来越重要。人们日常的衣食住行娱乐等等几乎所有生活行为都能够通过移动设备加以解决。这使得移动设备更加深入的渗透进人们的生活之中，这一点从用户平均每日使用时长上即可看出。不论是各个时段，或是日均总时长，较去年同期相比均有明显的增长。  

这样的数据让我们认识到，移动设备的渗透，是必然的发展趋势，移动设备在未来也能够给人们提供更多深入化的服务，这一点是可以预见的。但从产品端考虑，大量的移动端产品消耗了用户大量的时间，未来移动端产品的开发思路应该本着“留住而不黏住”用户的态度进行开发，降低用户的使用频次与单次时长，让用户在使用服务的过程中感到轻松愉悦。从这一点来看，未来依附于平台端轻量化的轻型应用，将是服务端的一大趋势。

5、移动/PC端的标签  

长期以来，不论是桌面端时代还是移动互联网时代，对于用户群的精准划分都是行业中至关重要且有必不可少的研究课题。众所周知，互联网行业发展至今，早已从早先粗放式的管理与推广逐渐过渡到现如今精细化的运营与操作之中，这其中自然绕不开对产品用户群的精细划分。  

在做精细化运营的初始阶段，互联网产品运营者往往习惯于以用户的性别，年龄，地域分布等等基础属性来进行划分，这样分类方式在一定程度上的确能够使用户的对产品的意愿更加集中，收到了良好的运营反馈。  

但随着用户群体的不断扩大，以及用户对于产品服务的定制化需求不断突出，用户基础的属性标签不再能够满足日益变化的用户需求，特别是很多用户无意识的需求。这就需要考验平台在用户日常的行为方面多做研究，只有深入了解用户的日常行为，才能够预判出用户的真实需求，进而在产品中满足用户，而与之相关所有的研究中，都离不开对与用户日常行为的研究，即对用户日常行为数据的挖掘。  

对用户日常行为数据的挖掘，需要有大量的，维度丰富的，以及全面的用户数据，如若仅从某一场景，或者某一款APP，某一网站的用户浏览行为上，来断定用户的行为特征，就可能造成用户行为的断层，甚至是场景的偏颇，这样的挖掘不能够精准的还原用户的特征，甚至会得到错误的误导信息。  

因此，如若需要精准的描述用户的特征，以用户的特征来为用户组进行分群，全域数据则是目前最好的解决方案。桌面端，移动端以及线下用户的行为特征，综合联系起来，构建立体的用户体系，这样的挖掘能够更加精准的贴近用户的实际需求。