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怎样才能设计出爆炸式的数据产品？这个问题就像“世界名画怎么画”一样，没有固定的方法。但是，总是在专业人士的指导下欣赏优秀的作品，尤其是名家的作品，一定是各个阶段画家的必经之路。今天，顾斗胆带大家欣赏一款数据产品:百度指数。

1。你为什么选择百度指数？

因为它是公开可见的，同时，它是更好的。

数据产品很多，但大部分要么内部使用，要么卖给其他公司或机构，普通用户能体验和分析的数据产品很少。

为什么好？因为百度指数本身已经成为一个通俗易懂的评价标准。比如数据分析师这个职位到底热不热？

和产品经理比:数据分析师还是个弟弟。百度指数背靠百度这棵大树，用网民的搜索数据量化大众对某样东西的需求。操作简单易懂，常用于研究分析。

基于以上原因，我们把它作为一个“教学示范”

2、你如何评价一个数据产品？

我们只是说百度指数比较好，但是具体去欣赏，还需要构建一个评价体系。就像一幅世界名画，我们不能只说它有名，有很多人称赞它，它就好。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来拆解一幅画。同样，数据产品也需要这样的评价体系:

在这个评价体系中，产品的目标定位高于一切，产品的功能服务于目标定位，最后才是服务于功能的数据、策略、交互设计。你为什么把目标提得这么高？很简单。把科学家、画家、公益志愿者、商人等放在一起是不是太偏了？在一起，并且用赚到的钱来衡量价值？数据是一样的。不分青红皂白地谈论交互设计和策略算法，未免过于武断。那么你认为百度指数的产品定位是什么？这是官方推出的吗？

反正我不信。

也要认识到，每一个爆品的诞生和发展都有一定的偶然性。我们不给名人做传记，所以不用太担心百度指数的历史渊源，只关注这一产品近几年的稳定形态就可以了。

要了解他这样的人，必须了解他所处的环境。如果推测百度指数的定位，就必须正视:百度很长一段时间都是纯广告公司，百度指数近几年一直位于百度的商业广告部。基于这一事实，顾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，对这款汽车的关注是否有显著提升？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

***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？！

综上所述，秀肌肉，立标准，促消费。好了，我们继续按照这个目标定位，拆解，评估，分析百度指数。

3、指点百度指数

根据目标定位、支撑功能、支撑数据/策略/交互的评价体系，我们分析了三个投机目标，即肌肉秀、标准制定和推广费。

(1)展示肌肉:

广告营销大致可以概括为:给予需要的人，在正确的时间说正确的话。一个饥肠辘辘的白领在办公室电梯的广告橱窗里强调某家的饭菜好吃、实惠、精致，这是一个很好的营销手段。无论是传统的广告创意公司，还是新兴的互联网广告巨头，都逃不过广告主爸爸们对上述三个问题的质疑。但是，以前主要是根据人的经验来猜测，现在可以通过数据来推断。如果百度指数能证明自己具备以上三种能力，哪怕只是小试牛刀，保留展示，也是一个很好的秀肌肉的定位。让我们看看每件作品是否符合标准:

给需要的人，这就需要从数据中洞察目标受众。底层逻辑是支持广告主自己挑选一批人，这些人在百度的背景下搜索过xxx。再者，这群人的固有属性画像和兴趣偏好画像也是基本配置。

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***ke sense一些？从上面的截图可以看出，基本上什么都有了，但是还有很多打磨空细节:比如在地域分布上，是不是可以用一、二、三、四线城市代替省级分布？在利益分配上，标签能更有意义吗？

选择合适的时间，主要是投放的时间和渠道。一方面需要在时间粒度上区分数据，另一方面需要在渠道上区分数据。

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、地图等从模块截图来看，可以在广泛的时间选择中自定义时间满足日粒度，但缺乏实时数据能力的体现；在渠道上，百度指数只是按照PC和移动进行拆分，并没有体现出百度在不同类型流量上的区分，比如知乎、贴吧、图片、图书馆、地图等。

这个模块最大的问题是搜索索引下面有一个信息关注模块，逻辑上比较奇怪。首先看信息索引。从解释中可以看出，它来自于网民对网页链接的阅读、点赞、转发等交互数据，其逻辑层次有些复杂。从搜索到阅读，这是一个层次；从阅读到转发，这又是一个层次。信息指数把两个层次的指标混在一起，有些不妥。同时，百度不是内容社区，从搜索到阅读都是比较顺畅的操作。但你指望网民点击搜索结果阅读后会喜欢、评论、转发网页吗？这也不合适。

看媒体指数，就是百度收录的与搜索词相关的新闻数量。比如奔驰的媒体指数就是标题中带有“奔驰”的新闻数量。这……？【草原上的野马奔腾】算不算？再者，从概念上来说，媒体指数描述的是媒体对一个事物的关注程度，也就是PGC关注度，它应该与搜索指数的UGC关注度相呼应。把媒体索引和信息索引结合在信息关注的概念下，而不是把媒体索引和搜索索引放在同一个概念层面上，顾穆钧个人觉得不对劲。应该是搜索索引和媒体索引在同一个概念层面，然后把浏览行为附加在搜索索引上作为补充。

秀肌肉的最后一个环节是讲对故事。这部分比较复杂，本文就不具体描述了。有兴趣的话可以看看数据，让广告来讲这篇老文章。这里顾只重点介绍百度索引中的需求地图模块。

是百度指数产品功能架构中与趋势、人群画像并行的模块，可见其重要性。看它的模块解释。它的目标是探索网民在某个关键词前后搜索了什么。这相当于研究网民的意图，从单个搜索关键词的静态方面到动态的链条。

这个功能想展示的肌肉是告诉广告主:百度可以通过数据分析网民的品牌决策过程。这一点相当关键，因为购买决策是整个链条中最重要的事情。在以前，我们永远无法知道他为什么最终选择了品牌A而不是品牌B，但在百度上，或许可以通过他的一系列搜索行为窥一斑而知全豹，因为搜索是某种显性的意图。

但显然，这个模块还处于探索阶段，因为很多结果很难解释。比如下图红框中的几个关键词是如何与数据分析师联系起来的？想不到这么多网友都是先搜上海夜宵或者无锡财经网，再搜数据分析师，最后搜胶带硫化机。这是什么脑回路？！顾觉得一定是数据清理和过滤层面出了问题。

(2)标准制定:

如果你想成为一个标准，你必须是客观的，公正的，可解释的。当然，有一个大前提，百度在网络广告市场上能说得好。在头条Tik Tok和腾讯广告还远未兴起的那些年，百度是国内网络广告市场的代名词，就像微信这种社交通讯工具一样。正因为如此，百度指数才能背靠大树好乘凉。不然怎么没听说搜狗指数这么火？

客观、公正、可解读，要求百度指数与大家的直觉一致，计算方法科学有效。这是一个小策略问题，需要设计者利用搜索等数据，经过一定的处理，最终输出结果既能保持原来的波动趋势，又能保持原来的相对倍数关系，同时不会反算出原来的值。稍微解释一下，你看到的是“数据分析师”的搜索索引，不会直接是这个关键词在一段时间内的搜索次数，因为涉及到百度的一些商业隐私，需要加密输出；而且这个加密逻辑，也就是指数的计算方法，也可以还原这个关键词在不同时间的搜索次数的趋势。不能说原始数据周二高周三低，然后指数化后周二变得比周三低吗？再者，原关键词“产品经理”的搜索次数是“数据分析师”的两倍，指数化后还得是两倍，否则指数之间的比较就失去了意义。

这个指数化过程应该不仅仅是简单的设计一个公式，还涉及到大量的数据清洗和过滤策略。比如我想看看苹果和华为哪个指数更高，但是仔细想想，苹果这个词好像有很多歧义，而且还包括水果。百度索引能保证苹果搜索索引最终输出不含“富士苹果”吗？尤其是搜索这样的短文本，清洗过滤相当困难，必须通过人工规则进行排序。

(3)促进消费:

如果广告主认可百度指数的权威性，这个业务对百度来说就好办了，相当于既是运动员又是裁判员。这时候就需要按行业排列这个品牌排名榜来***广告主，让他们常常焦虑于百度指数的高低，而忘记了通过产品力来打造良好的品牌形象。就好像每天把收入作为衡量好坏的唯一标准，让大家都无法从挣钱中自拔。如下图，百度指数也考虑到了这一点。

4，总结经验以便自用4、总结经验为己用

根据我们对百度指数目标定位的推测，目前版本的百度指数基本上应有尽有，只是在一些细节上存在一些迷思。比如搜索指数、资讯指数、媒体指数之间的关系，比如对人群画像中城市分布的执念，对需求地图模块显示结果的难以解释，都是瑕疵。顾军真正认为需要讨论的是作为数据产品的内部功能模块之间的逻辑关系:

顾军一直认为数据产品和数据工具最大的区别在于功能模块能否串联成一个完整的故事线，这就是“业务数据—& gt“商业”的缩影”[S2/]。首先，数据产品经理将业务分析逻辑抽象为数据、策略和交互，然后将数据、策略和交互整合到产品功能中，让用户全面清晰地感知该领域的分析方法，而不是罗列和堆砌功能模块。

在这一点上，百度指数也存在一些问题。产品最知名的三大功能模块:趋势研究、需求地图、人群画像，从排列顺序、模块名称等方面，都停留在简单的总-子结构叙事。就像介绍中国的现状一样。先说一句地大物博，然后分别从地理、人口、资源等角度来讨论。，好像几个因素之间从来没有什么联动和影响？从这个角度来说，我很佩服《枪炮与钢铁病菌》的叙事框架，力求综合各种因素给出统一的模型解释，而不是分散的、单点的拆解叙事。

根据我们对百度指数定位的初步推测，它完全可以尝试将三大功能模块串联起来，回答一个完整的问题:作为一个品牌广告主，我要为新产品做广告，对哪些人，什么时候，讲一个什么样的故事？更形象的说，完全可以尝试。你只需要输入一个品牌名称，就会自动给你一套完整的品牌广告创意方案。这是从数据工具到数据产品，从分析到决策的飞跃。

然而，这些YY是另一回事。把这个功能放到toC百度指数的大众版上，有点“大炮打蚊子”的意思。所以总体来说，百度指数还是一个很优秀的观察和学习的数据产品~