Meta-xx, 大都會失敗...

遇到一個問題, 自己沒有能力解決, 或是不想投資時間/人力來解決, 就得求助於外力. 而外力有很多來源, 自己又沒有能力做判斷哪一種最好的時候. 最簡單的做法就是統統都接受, 統統都採納. 這, 通常會失敗.

大學時, 在一些學科會看到一些以meta這個為字首的字. 像是Metadata, Metasearch, Meta analysis等等. 光在字典查meta, 看解釋根本看不懂. 後來我自己的解釋是, meta-N, 就是"N(v.) N(a.) N(n.)". 比如說metadata, 就是"描述data的data", 像是database的schema, 它就是metadata. 因為database的table是存放資料的, 而schema是描述這個table怎麼放資料的. 所以它是"描述怎麼放data的data". 另外像是Meta search, 就是自己不準備search engine, 而把一個query同時丟給不同的search engine, 比如說Google跟Yahoo. 然後把雙方的搜尋結果合併, 再一次回傳給使用者. 期望能得到較好的效果. 也就是在Search engine間search, 也符合我的解釋. 那分析一堆分析結果, 也就是Meta analysis了.

再拉回來這篇blog的標題吧, 為什麼大都會失敗呢? 以我比較常用的search來說吧(我是重度電腦使用者, search engine用了十幾年.), search從來都不是一個"資料不足"的問題. 而是sort的問題. 我最早用的search engine叫altavista, 在那個年代聽說它用web crawler照網頁link一頁頁全抓回去做index. 覺得好了不起, altavista當時也是以它抓了很多很多網頁(數目我忘了, 反正以幾億或幾十億為單位)為廣告. 然後隨便打一個keyword都回說有幾百萬頁有這個字. 然後我會用地毯式的方式從第一個開始看, 最後搞了半天都跟我打的keyword沒什麼相關. 而用Google來search, 它的排序前幾名, 大都就是你要的東西. 相較之下, altavista會遜掉也不寃枉.

那yahoo呢, 以前的yahoo跟現在的差異很大. 以前像是一個巨大的書籤網站, 後面有一堆"知識工程師"成天看網頁, 然後用人力去分類, 歸類在它複雜的分類目錄結構裡. 這樣的結果就是如果有明確的目標, 用它來找會十分精確. 像是要找某個學校某系的某班名單就很容易. 不過近年來好像方式有變化, 剛才找了一下當年找得到的同班同學名單, 現在已經找不到了.

以這三種search engine來說, 他們的取向各有不同, 一個在當年說他蒐集了最多的網頁, 一個說他的pagerank演算法好, 結果最準. 一個是用人力分類, 分類目錄明確. 如果寫了一個meta search engine, 同樣去search keyword, 然後把結果都merge起來一次給使用者, 結果會是什麼? 會回傳一個沒有特色, 又給使用者很多雜訊的結果.

之前有很多人很多公司這麼做過, 但是現在如果我不google一下, 我一個meta search engine也記不起來. 所以我覺得meta search是失敗的概念. 其中的困難點除了search出來的品質不會有1 + 1 > 2的效果外, 就是meta search本身不能掌握content, 它沒有再改善的可能, 它無法改善搜尋結果的品質.

同樣的, 我們公司曾經想要跨足IM市場, 覺得MSN, Yahoo Messenger很夯, 也應該來插一腳. 但是也想不出什麼有特色的功能, 所以目標變成一個UI可以同時顯示不同IM的contacts, 把多種IM整合在一起. 要說照前面的定義, 也可以叫Meta-IM... 同樣的, 這種東西實在沒有賣點. MSN吸引了某種族群(懶得裝其它client的人? 也許), Yahoo Messenger吸引了另外一個族群(年輕學生? 喜歡做視訊的人?). QQ也吸引了另一群人. 他們被吸引的原因各不相同, 只是單純的把各種IM整合成單一Contact list, 然後希望市場有人會買單. 在這個open source盛行的年代, 是太天真了點. 當然, 最後這個project就無疾而終了.

現在, 又有一個類似的想法. 沒有content, 沒有core technology. 想用一個UI把其它幾個別人早就發揮淋漓盡致的功能包裝起來, 希望這幾個別人不會覺得利益衝突, 又希望市場買單. 這應該遲早還是會失敗的...