事實(shí)上，在周杰發(fā)布浪淘金推薦引擎之前，谷歌、百度等搜索引擎公司已經(jīng)在著手記錄用戶的瀏覽信息、愛(ài)好等，試圖發(fā)現(xiàn)用戶的需求，并主動(dòng)給用戶推送其想要的信息。而以推薦為主要功能的網(wǎng)站也如雨后春筍般涌現(xiàn)，許多網(wǎng)站推出了能夠幫助用戶找到新網(wǎng)站、新唱片或者新朋友的推薦功能——無(wú)論用戶想要什么，在互聯(lián)網(wǎng)上都可以發(fā)現(xiàn)那些他未曾知曉卻又可能會(huì)一見(jiàn)鐘情的東西。 
　　互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入推薦時(shí)代 
　　互聯(lián)網(wǎng)在我國(guó)已經(jīng)迅猛發(fā)展了10多年，10多年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)上留下了數(shù)以千億記的“腳印”。比如在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)上，人們看完一本書后會(huì)留下“還行”、“值得關(guān)注”、“極力推薦”等評(píng)價(jià)；在大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)上，人們會(huì)對(duì)消費(fèi)過(guò)的餐廳的口味、環(huán)境、服務(wù)等打分。每當(dāng)用戶留下這樣的評(píng)價(jià)時(shí)，除了能夠讓其他人知道這些東西看起來(lái)如何、聽(tīng)起來(lái)怎樣，還在不知不覺(jué)中透露了自己的口味、愛(ài)好。對(duì)于那些可以獲得、儲(chǔ)存并且分析這些信息的公司而言，商機(jī)大得驚人。 
　　那些以推薦功能為核心的網(wǎng)站比傳統(tǒng)商店里的導(dǎo)購(gòu)人員更了解用戶的需求，他們可以精準(zhǔn)地描述用戶的口味，以此判定用戶最可能會(huì)在現(xiàn)有的產(chǎn)品選項(xiàng)中買下什么。這些在過(guò)去聽(tīng)起來(lái)像“第六感”的東西，現(xiàn)在正以“１”和“０”為載體被保存在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器上。 
　　對(duì)于那些以推薦功能為核心的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，他們?cè)偾宄贿^(guò)地知道，互聯(lián)網(wǎng)正在從搜索時(shí)代進(jìn)入推薦時(shí)代。兩者的區(qū)別在哪里？搜索是用戶明確知道自己的信息需求時(shí)所做的事情，而推薦是在用戶并不明確知道自己的信息需求時(shí)，將用戶可能的需求推薦給他。 
　　“推薦引擎其實(shí)就是一個(gè)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或潛在需求，并且主動(dòng)推送信息給用戶的信息網(wǎng)絡(luò)。”周杰將推薦引擎比做網(wǎng)民的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)購(gòu)員：“打個(gè)比方，在百貨商場(chǎng)里，導(dǎo)購(gòu)員會(huì)根據(jù)顧客的穿著、舉止，有針對(duì)性地推薦商品給相應(yīng)的顧客，推薦商品的成交率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)顧客隨意瀏覽的商品，推薦引擎的功能就是做網(wǎng)民的導(dǎo)購(gòu)員?！?nbsp;
　　在周杰看來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)按照網(wǎng)民瀏覽、獲取信息習(xí)慣的演變，可以劃分為３個(gè)階段：第一個(gè)階段是瀏覽時(shí)代，用戶在門戶網(wǎng)站上漫步和閱讀，靠“碰運(yùn)氣”找到自己需要的信息；第二個(gè)階段是搜索引擎時(shí)代，用戶到搜索引擎上尋找信息，不過(guò)找到這些信息有一個(gè)前提條件，那就是用戶意識(shí)到自己的信息需求并能夠準(zhǔn)確表達(dá)；第三個(gè)階段是推薦時(shí)代，無(wú)論用戶在互聯(lián)網(wǎng)的任何地方，他需要的信息都會(huì)推送到他的面前。 
　　“在推薦時(shí)代，用戶的行動(dòng)、問(wèn)題和答案不再是機(jī)器被動(dòng)給出，而是機(jī)器通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘，主動(dòng)分析和預(yù)測(cè)用戶的需求，并推送信息給用戶?！眲?chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，這種推薦引擎如果做到極致，將會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展。 
　　行業(yè)看好 企業(yè)熱衷應(yīng)用 
　　“從互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和推廣的角度看，這是一個(gè)非常值得關(guān)注的領(lǐng)域。”李開(kāi)復(fù)非?？春猛扑]引擎的未來(lái)。 
　　推薦引擎同樣受到許多投資人的關(guān)注。經(jīng)緯創(chuàng)投創(chuàng)始管理合伙人張穎非?？春猛扑]引擎的前景：“從我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程來(lái)看，在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上，能夠很好地粘合用戶、媒體和廣告主利益的公司，都有很好的投資機(jī)會(huì)。推薦引擎在國(guó)外已經(jīng)證明了其營(yíng)銷實(shí)力，在國(guó)內(nèi)也會(huì)發(fā)揮巨大作用?！?nbsp;
　　大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)副總裁姜躍平表示：“大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)就是與推薦引擎共生的。在剛開(kāi)始推薦店家時(shí)我們就引入了一個(gè)模塊，里面含有‘看過(guò)這個(gè)店的也看過(guò)那個(gè)店’、‘你可能感興趣的’等內(nèi)容，這是前期我們對(duì)于推薦引擎的探索?！?nbsp;
　　智聯(lián)招聘首席執(zhí)行官郭盛表示：“在智聯(lián)招聘網(wǎng)上每天都會(huì)有２００萬(wàn)人找工作，我們的目標(biāo)是幫助大家找到適合的工作，但怎么樣才能找到合適的工作，這是一件非常需要智慧、需要?jiǎng)e人來(lái)幫助的事情。更為難的是，很多人連什么樣的工作適合自己都不一定知道，這個(gè)時(shí)候推薦引擎就能起到很重要的作用，我們會(huì)把好工作推送到用戶面前。此外，有些好工作求職者平時(shí)未必能注意到，比如一個(gè)化學(xué)博士也許并不知道他還可以在一家化妝品公司里做研發(fā)?！?nbsp;
　　開(kāi)心網(wǎng)創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官程炳皓表示：“在開(kāi)心網(wǎng)上，我們會(huì)經(jīng)常給用戶推薦朋友，這是一個(gè)很重要的推薦。另外，我們有一個(gè)很重要的應(yīng)用，就是用戶在開(kāi)心網(wǎng)上看轉(zhuǎn)帖，我們會(huì)根據(jù)用戶的興趣和愛(ài)好，推薦適合這個(gè)用戶的帖子。這些都是我們?cè)谕扑]方面的探索。” 
　　去哪兒網(wǎng)首席執(zhí)行官莊辰超表示：“在線旅游網(wǎng)站非常需要網(wǎng)上營(yíng)銷手段，因此推薦引擎是一個(gè)必不可少的工具。我們希望與相關(guān)推薦引擎合作，進(jìn)一步提升廣告的變現(xiàn)效率?！?nbsp;
　　百合網(wǎng)首席執(zhí)行官田范江表示：“婚戀網(wǎng)站是給用戶推薦對(duì)象的，這需要揣摩人的性格、心理等諸多因素，難度很大。早期我們就明確了一個(gè)思路:要有自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力，要相對(duì)精準(zhǔn)。于是，我們就采取讓用戶完成一個(gè)專業(yè)的心理測(cè)試題的方法來(lái)揣測(cè)用戶心理，并得到相應(yīng)數(shù)據(jù)，再結(jié)合用戶的資料向他推薦可能與他能夠共度一生的人，這就是我們的推薦引擎。后來(lái)我們也結(jié)合數(shù)據(jù)的推薦方法，根據(jù)用戶瀏覽的歷史記錄和溝通記錄，推薦一個(gè)用戶可能感興趣的人，這是通過(guò)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)的。我們?cè)诤蠖诉€開(kāi)發(fā)了一個(gè)更加復(fù)雜的推薦引擎，這個(gè)推薦引擎綜合了很多愛(ài)情顧問(wèn)的知識(shí)，甚至考慮進(jìn)了外貌方面的問(wèn)題等。” 
　　讓推薦引擎無(wú)處不在 
　　推薦引擎的發(fā)展實(shí)際上已經(jīng)有相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間。有評(píng)論認(rèn)為，推薦引擎將成為未來(lái)10年里最重要的變革。 
 　在國(guó)際上，微軟、谷歌、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、ＩＢＭ、思科、亞馬遜等企業(yè)均對(duì)此項(xiàng)技術(shù)的研發(fā)相當(dāng)重視，也取得了不同程度的進(jìn)展；在國(guó)內(nèi)，推薦引擎發(fā)展較慢，淘寶網(wǎng)、豆瓣網(wǎng)等雖有涉足，但多停留在站內(nèi)推薦階段。 
　　周杰希望未來(lái)的浪淘金推薦引擎可以“無(wú)處不在”，不僅實(shí)現(xiàn)信息的主動(dòng)推送，還能實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。這看起來(lái)相當(dāng)誘人，從瀏覽到搜索，人們需要刻意去獲取信息，而推薦引擎會(huì)讓互聯(lián)網(wǎng)更“懂你”。 
　　李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，“懂你”的互聯(lián)網(wǎng)，其核心在于“以人為本”，歷史上任何重視用戶體驗(yàn)的互聯(lián)網(wǎng)公司均獲得了極大增長(zhǎng)。 
　　事實(shí)上，早在互聯(lián)網(wǎng)普及之初，人們就對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)計(jì)算有著種種猜想，認(rèn)為它將制勝未來(lái)。無(wú)論是甲骨文、ＩＢＭ、還是谷歌、亞馬遜，他們都在向這一目標(biāo)沖刺。對(duì)于推薦引擎的開(kāi)發(fā)者而言，計(jì)算和儲(chǔ)存成本現(xiàn)在都已大大降低，效率則在急速提高?！斑@讓我們有機(jī)會(huì)去計(jì)算出不同用戶的消費(fèi)模型，當(dāng)數(shù)據(jù)告訴你規(guī)律的時(shí)候，你會(huì)恍然大悟，不過(guò)就是這么回事”。 
　　在推薦時(shí)代，用戶的行動(dòng)、問(wèn)題和答案不再是機(jī)器被動(dòng)給出，而是機(jī)器通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘，主動(dòng)分析和預(yù)測(cè)用戶的需求，并推送信息給用戶。這種推薦引擎如果做到極致，將會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展。