蚂蜂窝做酒店预订或是data company的尝试

　　蚂蜂窝最近开始做国际酒店预订了，模式是：蚂蜂窝是决策入口，通过UGC帮用户决策，而后将用户导入Booking、Agoda等预订网站，完成交易、进行分成。

　　蚂蜂窝做酒店预订和OTA是不一样的，OTA是销售库存的方式，卖家视角，把酒店放上去卖，然后产生用户一句质量好或者不好的评价。但是蚂蜂窝不是销售库存的方式，而是反向从酒店攻略入手，专家视角——提取先前旅行者写在攻略里的用脚走出来的体验和感受，让其他用户从已有的真实体验里去认识一家酒店，然后匹配这些文字引入预订。

　　为什么先前旅行者留下的体验和感受很重要？因为这些身临其境的感受才能给后来者提供带入感，比如蚂蜂窝可以从UGC的游记攻略里提取出类似：“酒店距离新宿车站很近，乘坐地铁和JR线都非常方便，方便去新宿购物。酒店有地下通道可以直通新宿站，带着很大的箱子行走也不会太吃力”这样的句子，这是纯粹做交易的OTA很难做到的。

　　而要能从已有的长篇大论的攻略中提取出上述有效的酒店评价信息，就需要蚂蜂窝有一个技术系统来将有价值的数据进行结构化。

　　蚂蜂窝陈罡说这个系统就是他们一开始就在做的“攻略引擎”（这个引擎在2013年有过一次全面的升级），因为他们本身是做搜索引擎出身的团队，目前团队里也有半数是研发的技术人员。而在搜索领域里，语义分析是很重要的一环——就比如“空”和“多”这两个相对的词，在金融领域，和在旅游领域，表义是完全不一样的。所以他们把语义分析用在了攻略的数据分析里，比如要怎么去判定用户写到“香格里拉”时指的是酒店还是地名？这些都需要技术去提取、然后结构化。

　　笔者看了一下蚂蜂窝结构化数据的效果，有两个比较直观的例子，一个是用户现在可以直接在攻略里看到被提取出来的酒店POI信息，点击链接便可以直接导入预订页面。另一个是蚂蜂窝针对餐厅的点评页面里，它提取出了一些最常被提及的字眼作为直观参考，比如“贵啊”、“味道一般”、“十年陈酿”、“”这些字眼，效果接近淘宝的评价系统。

　　所以在这个攻略引擎之下，酒店、餐厅、景点等等各项垂直的数据，都可以被从以往用户的长篇攻略中提取出来，做成单独的产品，用来做后续的商业化等尝试。

　　那么，要能把数据结构化做得好需要有什么条件？陈罡说第一是必须有海量UGC的量，第二就是攻略引擎其实有很高的技术门槛。蚂蜂窝目前按时间顺序来看已经走过了三个阶段，第一个就是UGC的积累阶段，做社区一开始要有真实内容产生是很不容易的，第二个阶段就是用攻略引擎结构化数据，结构化做好之后，下一个阶段就是根据数据来做个性化推荐。

　　陈罡在年会的时候和同事说，“以前我们是个social company，我们从2014年要变成data company”。data是不需要你花很长时间、完全去融入这个社区才能获得，它是中立客观的，就像水和煤气一样。有了data，再把用户变成一个有个性、有特质、可被描绘出来的人，就可以为他们提供个性化的服务了。

　　笔者问了下陈罡怎么看现在完全从移动端生长起来的游记分享社区，蚂蜂窝相比之下有什么优势。陈罡的想法是，没有足够多的UGC量，就无法做大数据。而积累UGC的量，除了时间的问题外，还有一个问题，就是mobile很难承载更多的服务，他之前提过一个观点，这个节点上PC和mobile的竞争就像航母和战斗机的战争，航母是很稳固的后端，它可以承载更多的数据、更多样的服务类型和交互，这些是mobile承载不了的，所以纯做mobile的话，会缺失一个很强的后端。另外他还提了一个观点，在蚂蜂窝上，有很多用户写游记、分享出行经验，而后这些经验可以再指导别人的出行，不断往复从而形成一个正向的循环，而其他的社区，几乎没有能形成正向循环能力的公司。（文/苑伶）