第12章 第七章新時尚領軍人

曾幾何時，捧紅一張唱片只有一種方法：廣播，因為沒有其他渠道能將信息傳遞給這麼多的人。擠進播出節目表得費一番工夫（特別是在行賄受賄被明令禁止之後），但一旦一首歌開始熱播，它就很有可能成為暢銷金曲。隨後，MTV在20世紀80年代問世，變成了製造大熱門的第二個途徑。對新音樂來說，MTV的傳播空間比廣播還要有限，但是它對一整代人的影響力是空前絕後的。對音樂公司來說，那是一段美好的時光。 MTV是個競爭慘烈的行業，但也是音樂公司熟門熟路的行業。他們了解其中的規律，也能靠遵守規律來維持生計。 但現在，搖滾廣播電台似乎已經走到了末路，MTV也難現昨日輝煌。那麼，音樂該靠什麼來推廣呢？商家們知道答案就在網上，他們應該利用口頭傳播效應來創造需求，因為這種力量正在取代傳統的營銷方式，但他們仍在絞盡腦汁地思考最好的方法。

對營銷商們來說，這個時代是個巨變的時代。人們對廣告和花錢做廣告的機構已經不再那麼信任，對個人的信心卻呈上升之勢。同類人相信同類人。自上而下的宣傳正在失去效力，自下而上的傳言正在贏得力量。戴爾公司每年都要花上數億美元鼓吹它的產品質量和顧客服務，但如果你在Google上搜一下“戴爾去死”這個詞，你能搜出55000個相關網頁。即使你只搜“戴爾”這個詞，排在第二位的搜索結果也是顧客的抱怨。從單個產品到某一個人，這樣的力量逆轉正在改變一切事物的營銷遊戲。大眾群體現在已經控制了宣傳信息。 對習慣於使用搜索引擎來評判產品的新一代消費者來說，一個公司怎樣宣傳它的品牌並不重要，重要的是Google搜索出的條目怎樣評價它。新的時尚領軍人就是我們自己。口頭傳播現在已經演化為公共討論，博客上的評論和顧客評價就是載體，消費者們會用盡一切方法比較和衡量各方的意見。一句話，螞蟻現在也有擴音器了！

雅虎上的音樂打分，Google上的網頁級別（PageRank），MySpace上的“好友”註冊，Netflix上的用戶評論——這些都是群體智慧的例證。千千萬萬的普通人就是新時代的時尚領軍人。有些人是獨立行動的，有些人則加入了圍繞某個共同興趣組成的網絡群，還有一些人只是普通的大眾消費者，不知不覺地被那些網絡軟件自動地追踪著每一天的一舉一動。 史無前例的是，我們現在可以實時地判斷人們的消費方式、消費傾向和整個消費市場的品位，然後以同樣快的速度調整市場，適應變化。這些新時尚帶頭人並非人中龍鳳，並不比我們強，因為這些人就是我們自己。 在Frog Design諮詢公司的時尚觀察家們看來，這不啻為一種劃時代的變遷：

被放大的口頭傳播效應印證了長尾的第三種力量：利用消費者的情緒來聯結供給與需求。普及生產工具是第一種力量，是它讓長尾壯大起來。普及傳播工具是第二種力量，是它將長尾變得人盡可得。但光有這兩種力量還不夠。直到這第三種力量發揮作用，幫助人們在數之不盡的選擇中找到自己的最愛，長尾市場的潛力才會真正釋放出來。 新時尚領軍人沒有什麼特別之處，只是觀點能得到其他人的尊重。他們能影響其他人的行為，常常鼓勵其他人去嘗試他們原本不會嘗試的事情。在這些新領軍人中，有些就是傳統的職業專家：電影和音樂評論家、編輯，或是產品測試師等等。當我們的興趣隨著選擇的劇增而迅速擴展，無數最狹隘的小領域也開始需要這類有見地、可信賴的建議。像Weblogs, Inc. 這樣的公司已經圍繞這種需求開拓出了一片繁榮的新天地，它們開辦博客，專門服務於五花八門的小興趣範圍，比如潛水、WiMax無線電標准或是醫療信息學。

其他一些時尚領軍人是名人，他們是另一種被人信賴的嚮導，而且他們對消費行為的影響力正在與日俱增。從電視節目中的產品宣傳到《造型》（InStyle）的巨大成功（這份雜誌有個絕妙的創新之處：它的編輯在處理人物圖片時從不把膝蓋以下的部分裁掉，這樣就能展示他們腳上的鞋子了），推廣商品的能力越來越像是評價名人影響力的一個指標。不管你喜不喜歡，傑西卡·辛普森就是個時尚先鋒。 但並非所有的名人都是好萊塢大明星。當我們的文化碎裂成千千萬萬的小文化碎片，小名人們也隨之崛起了。在技術世界中，那些頂尖的博客就是這類小名人：比如時尚博客DailyCandy的創作者，再比如編寫BoingBoing的那些人——在我寫這本書的時候，這個以技術和亞文化為主題的博客已經是世界上最受歡迎的博客。 BoingBoing的威力無可匹敵：它可以發現一種新奇的產品，比如網上的一個15美元的“20問”遊戲，然後號召大批網友湧向一個在線市場，在一天之內把它賣光。其他一些小名人甚至更“小”，比如在iTunes上貢獻熱門播放列表的那些人，或是Pitchfork Media這類流行音樂博客上的幕後鑑賞家們。

接下來就是群體行為了，可以說，這類行為是分散化智慧的一種表現。 “群體”的例子有很多，比如給Flickr上的圖片貼標籤的網友們——這個圖片共享網站鼓勵你發明你自己的圖片類目：你或許在一張圖片中看到了帕麗斯·希爾頓，但我注意到的是她的Sidekick手機，所以我給這張圖片貼上了“Sidekick”的標籤。還有很多網友創建了在線網頁列表，收錄了他們希望再次訪問的網頁，這也是一種群體行為。 這類群體中的人也許根本不會把自己看成一個推薦者或嚮導，他們只是在做自己想做的事。但每一天都有越來越多的軟件在觀察著他們的行為，然後從中得出指導性的結論。搜索引擎之所以成為矽谷的一大經濟力量，只是因為我們認識到了衡量和分析大眾行為的價值。

推薦系統和其他類似工具都能幫助你在長尾中找到合適的產品，我們用一個詞就可以完美地概括所有這些工具——過濾器。這些技術和服務可以細查數之不盡的各種選擇，然後把最適合你的那一個擺在你的面前。這就是Google給搜索結果分類的奧妙所在：它會把網上信息過濾一遍，只把與你的搜索關鍵詞最相關的網頁呈現給你。在Rhapsody上，酸性爵士（acid jazz）亞流派中的那個“最流行曲目”功能也在做這樣的事情。 正是這些過濾器組成了Listen.com創始人之一羅布·里德（Rob Reid）所說的那種長尾“探索層”（navigation layer）。這並不是互聯網的特有功能，也不是一種新事物，正如里德所說：

靠它們的黃頁（實際上就是網絡問世之前的地方事務探索層）賺的錢比它們靠傳統壟斷地位賺的錢還要多。在《電視指南》的巔峰時期，它的利潤水平已經與實際電視網不相上下。 在當今的長尾市場中，過濾器的主要作用在於一種轉變：幫助人們沿著一條既舒適又符合個人品位的道路從已知世界（大熱門）走向未知世界（利基產品）。從某種意義上說，好的過濾器有推動需求向尾部移動的作用，它們可以發現新的產品和服務，而這些新事物比傳統大規模傳播渠道中的那些千篇一律的東西更有吸引力。 Netflix的首席執行官里德·黑斯廷斯就曾說過，Netflix上的過濾器（這裡是指成熟的推薦引擎和評分算法）正在推動需求沿DVD長尾下移： 黑斯廷斯相信，推薦引擎和其他過濾器是Netflix最大的優勢之一，對非熱門影片來說尤其如此。自動推薦完全具備廣告那樣的宣傳力量，而且幾乎沒有任何成本。假如Netflix根據你的個人品位和其他用戶的評價向你推薦了一部電影，這種影響力恐怕比不加區分地面向所有潛在觀眾的廣告牌要大。這些推薦實際上是從Netflix的顧客數據庫中自然生成的，而且Netflix有無數個可以展示推薦影片的“廣告牌”（針對每一個顧客和每一次訪問的定制化網頁）。

一部好萊塢大片可能把一半以上的成本耗在廣告和其他營銷手段上，小影片是玩不起這個遊戲的。 Netflix的推薦系統提供了一個公平的競技場，為負擔不起營銷成本的影片提供了免費的營銷服務，這便使市場需求在大熱門和小製作之間實現了更均勻的分配。在這個極度不民主的行業中，這是一種非凡的民主力量。 就在不久之前，尋找新音樂的方法還遠不像現在這樣多。除了個人推薦，只有那麼三種途徑：第一，雜誌上的編輯評論；第二，唱片店中的某個見多識廣的店員可能給你一點建議；第三個也是最重要的一個，即電台的節目。在各種各樣的過濾器中，流行度排行榜可謂是最著名的一個，而電台的節目表（特別是現在的節目表）就是這種過濾器的一個絕佳的例子。從尼爾森的收視率統計到《紐約時報》的暢銷書排行，10佳榜、40佳榜和100佳榜等各類排行榜就是大熱門世界的風向標。但在長尾世界中，在諸多其他過濾器的映襯下，排行榜的弱點正變得越來越明顯。

根據流行程度排名並沒有錯，畢竟，這正是“群體智慧”過濾器的又一個例子。但問題是，這些排行榜經常不加區分地把各種各樣的小領域、流派、亞流派和類目不倫不類地混雜在一起。 在這方面，博客就是一個例子。在我寫到這裡的時候，Technorati公司評出的十大博客如下所示： 1. BoingBoing：妙事大全 2. Daily Kos：國家現狀 3. 德魯·柯蒂斯的FARK.com 4. Gizmodo：小工具博客 5. Instapundit.com 6. Engadget 7. PostSecret 8. 喬舒亞·邁卡·馬歇爾的Talking Points Memo

9. Davenetics Politics Media Musings 10. dooce 我們看出了什麼？很遺憾，什麼也沒看出來。裡面有兩個小工具博客，兩三個政治博客，幾個沒法歸類的亞文化博客（BoingBoing，FARK，PostSecret），還有一個個人博客（dooce）。 換句話說，這個排行榜只是一些迥異事物的半隨機組合。打個比方來說，這樣的博客排行榜就像是下面這個超市暢銷商品排行榜： 1. DairyFresh的2%維生素D奶 2. Hayseed Farms的混合穀物麵包 3. 成捆的各品種香蕉 4. Crunchios穀物，大號 5. DietWhoopsy，12包，罐裝 6. 其他商品 顯然，這個排行榜沒有什麼意義。沒人關心香蕉的銷量是否超過軟飲料。哪一種軟飲料賣得比其他軟飲料好才是人們要問的問題。 這又一次提醒我們：小領域就是小領域。如果你用一個一維透鏡來觀察一個豐富多彩的三維世界，你什麼也看不到。你確實有一個排行榜，但這是個沒有意義的排行榜。重要的是一個流派或亞流派內的排名，而不是跨流派的排名。 讓我們回到音樂話題。在我寫到這裡的時候，Rhapsody上排名前10位的藝術家是： 1. 傑克·約翰遜（Jack Johnson） 2. 痞子阿姆（Eminem） 3. 酷玩（Coldplay） 4. 打倒男孩（Fall Out Boy） 5. 約翰尼·卡什（Johnny Cash） 6. 五分錢（Nickelback） 7. 詹姆斯·布朗特（James Blunt） 8. 年輕歲月（Green Day） 9. 俏妞的死亡出租車（Death Cab for Cutie） 10. 凱利·克拉克森（Kelly Clarkson） 照我看，這個排行榜中包括兩個“成人另類”派，一個“過渡說唱樂”（crossover/hiphop）派，一個“英倫搖滾”（Brit-rock）派，一個“情緒搖滾”（emo）派，一個“叛道鄉村”（outlaw country）派，一個“後車庫”（post-grunge）派，一個“朋克流行”類，一個“獨立搖滾”派，還有一個“少年打擊”（teen beat）派。誰會在意叛道鄉村樂和少年打擊樂在這個星期中誰更勝一籌？假如歌迷們被吸引到上述的某一個類別中，這個排行榜能幫助他們找到更多愛聽的歌嗎？答案自不必說。但是，在過去的將近半個世紀的時間裡，我們一直是透過10佳榜（還有40佳榜、100佳榜）來觀察音樂文化的。這樣的排行榜大多是沒有意義的，但我們只有這樣的排行榜。 現在讓我們看看下面這個截然不同的排行榜：“非洲-古巴”（Afro-Cuban）爵士樂這個亞流派中的十大藝術家（或團體）： 1. 蒂托·普恩特（Tito Puente） 2. 好景俱樂部（Buena Vista Social Club） 3. 卡爾·傑德（Cal Tjader） 4. 阿圖羅·桑多瓦（Arturo Sandoval） 5. 龐曹·桑切斯（Poncho Sanchez） 6. 迪吉·葛拉斯彼（Dizzy Gillespie） 7. 佩雷斯·普拉多（Perez Prado） 8. 伊布拉西姆·法瑞爾（Ibrahim Ferrer） 9. 埃迪·帕爾梅埃利（Eddie Palmieri） 10. 邁克爾·卡米洛（Michel Camilo） 這才是個真正的10佳榜。它比較的是同類音樂，所以從上至下都有意義。我們完全可以列出這樣的排行榜，因為我們既可以了解消費者的偏好，又有足以容納無數個10佳榜的充足空間——別忘了，10佳榜未必只能有一個。在這個例子中，蒂托·普恩特是一個小流派中的一號人物——也就是小池塘中的一條大魚。對喜歡這個流派的人來說，這可是件大事。對不喜歡這個流派的人來說，他無非是又一個不知名的藝術家，大可以不必留意。蒂托·普恩特的專輯不會登上音樂世界總排名的榜首寶座，因為它們不是大熱門。但它們確實在本流派中鶴立雞群，正可謂作家埃里克·舍恩菲爾德（Erick Schonfeld）所說的那種“小市場大熱門”。過濾器和推薦系統在這個層面上最為有效，在這裡，它們把主流的探索和營銷技巧帶到了小市場中。 為什麼過濾器對長尾來說如此重要？原因很簡單：如果沒有過濾器，長尾有可能只是一個惱人的噪聲源而已。 “信息理論”這門學問研究的主要是一個信息採集問題：從隨機性的電子噪聲中分離出連貫有序的信號。這最初是無線電廣播領域的課題，後來延伸到了所有類型的電子傳輸技術上。 “信號-噪聲比”這個概念現在已被廣泛應用，任何需要清除乾擾的傳播渠道都要考慮這個比率。在傳統的“短頭”市場中，這不是個多麼大的問題，因為貨架上的所有東西都已經過事先過濾，另類的玩意兒和其他非大眾化的產品都已經被清除一空。但在一個無奇不有的長尾市場中，噪聲有可能成為一個大問題。事實上，如果不加約束，噪聲（亂七八糟的內容或質量低劣的產品）有可能毀掉一個市場。如果噪聲太多，人們就不會掏錢光顧。 過濾器的職責就是清除這些噪聲。就像是小麥脫粒機或是打磨鑽石的設備一樣，過濾器的任務就是挑選出人們想要的精華部分，濾除人們不想要的多餘部分。我可以用一個常見的認知盲點來解釋一下這個過程。 說到長尾，人們最常犯的錯誤之一就是根據銷售狀況來判斷產品優劣——也就是說，賣得不好的東西一定比賣得好的東西質量“差”。換句話說，他們認為長尾中滿是垃圾。畢竟，如果一張專輯、一本書、一部電影或是其他任何東西真的非常出眾，那它應該是個大熱門，對嗎？答案很簡單：不對。 利基市場的經濟學不同於主流經濟學。明白其中的原因有助於我們理解長尾為什麼有這麼多有悖直覺（特別是在我們習慣性地假定資源匱乏的時候）的地方。 首先，我們可以坦率地承認一件事：長尾中確實滿是垃圾。但長尾中同樣有許多相當出色也相當有深度的精品——介於精品和垃圾之間的東西就更是數不勝數了。實際上，網絡本身就是這副樣子。 10年以前，人們抱怨互聯網上垃圾太多，而且毫無疑問，隨便上網瀏覽一下就能證實這一點。隨後，搜索引擎應運而生，幫助人們從噪聲中分離出了一些有價值的信號。最終，Google利用了群體智慧的力量，利用一大堆雜七雜八的資訊把自己轉化成了一個神通廣大的信息使者。 這並不是網絡的特有現象——任何領域都是如此。斯特金法則［Sturgeon's Law，以科幻作家西奧多·斯特金（Theodore Sturgeon）的名字命名］認為“任何事物都有90%是無用的渣滓”。想想藝術品就知道了——不要去想藝術展覽館，想想舊貨市場上的那些藝術品。那裡面，至少有90%是渣滓。音樂、圖書和其他所有東西也都一樣。我們之所以沒有認識到這一點，是因為這些渣滓大多都被商業零售渠道的過濾網濾掉了。 在商店的貨架或其他任何一種有限的銷售平台上，好壞產品的比例都很重要，因為這是一種零和遊戲：一種產品得到了空間，另一種產品就會失去空間。突出一樣東西，另一樣東西就會暗淡無光。如果每個好玩具的周圍都擺著10個蹩腳的玩具，你對這個玩具店的印象可想而知，一定沒興趣繼續逛下去。同樣，如果一箱又一箱的CD裡沒有一張是你聽說過的，你恐怕不會開心。 但如果你有無限的貨架空間，這就變成了非零和遊戲。網上有數十億個垃圾網頁並不是多大的問題，但淘兒唱片店裡若有數十億張垃圾CD就是個災難了。在網上，存貨是“非排他性”的，好壞產品的比例只是個“信號-噪聲比”的問題，用信息技術就可以解決。也就是說，這根本就不算一個問題。你只是需要更好的過濾器罷了。換句話說，噪聲依然存在，但Google允許你有效地忽略噪聲。過濾器才是主宰！ 長尾的與眾不同之處正在於此。長尾內容不會被供給瓶頸和各種各樣的關口（編輯、官員、星探、沃爾瑪的採購經理等等）預先過濾掉。正因如此，它們的質量千差萬別，正如世界上的任何事物一樣。 我們可以用一句話概括這個特點（再次使用信息理論的語言）：長尾的動態質量範圍相當寬廣，即最差的差到極點，最好的無與倫比。相比之下，普通商店的動態質量範圍相對狹窄：大多數產品都介於中等和良好之間。 （也有一些非常出眾的東西，但它們對普通商店來說往往太過昂貴；質量範圍的兩端都是利基產品。） 簡言之，需求曲線尾部的動態質量範圍較寬，而頭部的動態質量範圍較窄。如下圖所示： 有一點必須注意：從頭部一直到尾部，曲線的每一個部分都有高質量的產品。沒錯，尾部的低質量產品更多，沿曲線向右看，平均質量水平呈下降趨勢。但如果有好的過濾器，平均質量並不重要。任何地方都可能發現寶石。 考慮一下人們常用的產品評價標準有助於我們理解這個問題，以下是幾個例子。 很明顯，所謂的“高質量”和“低質量”完全都是主觀性的，所以這些評價標準全部是評判者自身的感受。因此，內容質量並沒有絕對的衡量標準。一個人眼中的“好”東西很可能是另一個人眼中的“壞”東西，事實上，現實世界幾乎一直如此。 這就是小領域的不同之處。某個人的“噪聲”卻是另一個人的“信號”。如果一個生產者想讓某種產品絕對符合某一類顧客的需求，那麼，這種產品注定不會符合另一類顧客的需求。要想讓某種東西對所有人都有吸引力，一種折中是必不可少的，這意味著這種東西對任何一個人來說都不是完美的——所以人們才把這樣的東西稱為“大眾產品”。 圖7-1給了我們一個重要的啟示：對許多人來說，最好的東西就在長尾中。如果你對高保真立體聲設備感興趣，那麼你會發現，最好的這類設備不會是Best Buy上的暢銷產品之一。它太貴，太複雜，也太難推銷給普通的顧客。你只能在專賣店中找到最好的，而且若按總銷量排名，它只能排在長尾中。由於它對高保真音響迷們來說實在太合適，它對其他沒有這麼大興趣的消費者們來說或許就不合適了。利基產品本身就不是給所有人準備的。 在這個低銷量的長尾世界中，也有一些確實不算好的產品。過濾的藝術就在於區分好壞。如果你能得到幫助（強大的搜索引擎、推薦系統或其他過濾器），那麼你在長尾中實際上更有可能發現合意的產品。暢銷產品往往對大眾化品位有吸引力（至少是表面上有吸引力），而小市場產品針對的就是獨特的個人品位。這就是過濾技術如此重要的原因。它們不僅能把需求推向長尾，還能提高消費者的滿意程度，因為相比頭部的大眾化產品來說，它們能為消費者們找到更適合他們的產品。 圖7-2用另一種方式示意了上述狀況。隨著尾巴向後延伸，信號-噪聲比越來越低。所以，唯有在過濾器變得越來越強大的情況下，信號的質量才能保持不變，繼續幫助消費者們找到他們真正想要的東西。 沿長尾向後看，信號-噪聲比為什麼越來越低？因為長尾中的東西實在太多，你正在尋找的東西被你不需要的那些東西掩蓋住了。長尾中的東西為什麼這麼多？原因很簡單：世界上的絕大多數事物都是長尾事物。 當我們生活在熱門中心主義文化中時，我們很容易大大高估熱門產品的市場份額。事實上，熱門產品只是罕見的例外罷了。這就是納西姆·塔勒布（Nassim Taleb）所說的那種“黑天鵝問題”。 這種提法源自於18世紀的蘇格蘭哲學家休謨（David Hume）。當時，他以黑天鵝為例解釋了從觀察結果中得出一般性法則的複雜之處。在提出我們現在所說的“休謨歸納問題”（Hume's Problem of Induction）時，他問了這樣一個問題：一個人在觀察到多少隻白天鵝之後才能斷言所有的天鵝都是白色，黑色天鵝並不存在？ 100只？ 1000只？我們不知道。 （黑天鵝問題並不只是一個假設性的比喻：在發現澳洲大陸之前，所有人都認為世界上只有白天鵝。直到有人首次看到了黑天鵝，這種觀念才被捨棄。） 這裡的問題在於，我們很難把罕見事件放到恰當的大背景中。在任意給定的一群人中都會有那麼一兩個富翁，還有某些人很聰明，某些人很幸運，但我們並不知道某一個人屬於哪一類人。在《隨機漫步的傻瓜》（Fooled by Randomness）一書中，塔勒布嘲笑了一本名為《隔壁的百萬富翁》（The Millionaire Next Door）的暢銷書。這本書總結了百萬富翁們的投資技巧和工作習慣，號稱你只要向他們學習，你也能變成富翁。但正如塔勒布所說，隔壁那個百萬富翁的成功也有可能是隨機性因素造成的，未必就是投資策略的功勞。 他是這樣定義黑天鵝問題的： 我們完全可以把他的話用在那些熱門產品上。 絕大多數產品的內容（從音樂到電影）都不是大熱門。事實上，絕大多數內容離大熱門這三個字都有十萬八千里的距離，它們的顧客人數是百位數的，不是百萬位數的：有時候這是因為它們本身不夠好；有時候這是因為宣傳力度不夠或是創作者缺乏人脈背景；還有的時候，這是因為某些隨機性因素製造了障礙，就像是隨機性因素有時候能把最淺薄的新奇玩意兒變成大熱門一樣——想想《誰把狗放出來》（Who Let the Dogs Out）這首歌就知道了。 這只是所謂的“冪律”（power-law）分佈的自然結果，在這種分佈曲線中，少數事件的值域（不妨理解為銷量）較高，多數事件的值域較低。賣得好的東西寥寥無幾，多數東西都賣得不好。 （稱它為冪律分佈是因為這個曲線的方程是1/x，也就是x的-1次冪）。 既然多數東西都不會賣得太好，那麼隨著長尾曲線的下墜，內容總量自然呈上升趨勢（你不喜歡的東西當然也就越來越多了）。表7-2是圖書業2004年的一組實際數據，我們可以看到每一個銷量範圍內的品種數。 這種規律的結果顯而易見：無論你正在尋找什麼，你沿著長尾走得越遠，不合你意的東西就越多。所以信號-噪聲比才會越來越低，儘管你發現合意產品的概率往往會越來越大（如果你有好的搜索工具和過濾器的話）。這聽起來很矛盾，但實際上並不矛盾。這只是一個需要過濾器去解決的問題。 這個世界已經被各種各樣的過濾器佔據。在過去的一個世紀中，我們在大多數時間裡都生活在一個匱乏市場中，貨架、銀幕和頻道都是有限的，各個行業都是圍繞尋找和推廣好東西的目標成長起來的。這就是唱片公司的星探們要做的事，也是好萊塢的執行官和商場的採購經理們要做的事。在世界各地的董事會議室裡，市場研究隊伍天天盯著一堆數據，絞盡腦汁地預測什麼樣的東西可能賣得好，值得在寶貴的貨架、銀幕或頁面上佔據一席之地……當然還得預測什麼樣的東西可能賣不好，沒資格得到這樣一塊風水寶地。 上面這一段的關鍵詞是“預測”二字。這些過濾器和我所說的過濾器有一個本質的不同：它們是在產品上市之前實施過濾的。事實上，它們的任務就是決定哪些東西能夠上市，哪些東西不能上市。我把它們稱為“事前過濾器”。 相比之下，我所說的那些推薦和搜索技術都是“事後過濾器”。事後過濾器會鑑別特定興趣領域內已經存在的東西，突出那些精華（也就是中肯、有趣、新穎的東西等），壓制甚至忽略那些糟粕。你大可以把任何東西扔進市場，由市場本身來完成去偽存真的任務，而事後過濾器就是市場的心聲。它們會疏導和放大消費者的行為，而不是試圖預測這些行為。 表7-3是兩類過濾器的一些例子： 放大而不是預測消費行為是事後過濾器的一個極為重要的特徵。在現在的短頭市場中，銷售成本太高，貨架空間太寶貴，市場中的供給方不得不極度苛刻地篩選產品。這些生產商、零售商和營銷商們試圖猜測消費者的意願，提高自己創造大熱門的概率，而且已經把這種事發展成了一門學問。顯然，他們不可能每次都猜對。值得推向市場但被忽視的產品與推向市場但一敗塗地的產品一樣多。但倖存者們總會獲得一種榮譽：他們對消費者的精神世界似乎有某種神秘的洞察力。 但在長尾市場中，銷售成本很低，貨架空間有的是，你完全可以相信任何東西都有上市的那一天。 所以，在長尾市場中，過濾器的角色已經由守門員變成了顧問。像Google這樣的過濾器不會去預測品位，只會去評測品位。像Netflix這樣的事後過濾器不會把消費者一股腦地歸入既定的人口和地理類別中，只會把消費者當成一個個不同的個體，根據他們的行為判斷他們的獨特興趣。像MP3博客這樣的事後過濾器不會把產品趕出市場，只會刺激新的需求，為業已存在的產品創造市場。傑夫·賈維斯把這稱為“第一人稱市場”和“第三人稱市場”的不同。 總的來看，博客正在成長為推薦信息的一個強大源泉。我們有PVRblog和Horticultural（一個有機園藝博客）這樣的獨立愛好者博客，有Gizmodo和Joystiq這樣的商業博客，還有隨時可能偶然讀到的其他任何博客的建議。 （世界上似乎存在一個天然的行家聯絡網，他們知識豐富，也願意通過博客分享他們的知識）。他們或許不夠風光，影響範圍也有限，但他們的可信度大可以彌補這些不足。他們的讀者知道，這裡有一個自己可以信任的真實存在的人。 當然，正如事前過濾器並不完美一樣（星探們挑出的歌手並不一定都能成功），事後過濾器也不完美。由於事後過濾器往往都是業餘性的，有時候獨立的評論不足，隨性的惡意詆毀有餘。另外，用戶反饋都是在信息發表之後才出現的。這樣一來，原本可以被編輯發現的錯誤有可能悄悄滲入，即使事後過濾器的集體反饋能最終糾正這些錯誤，它們可能永遠也不會徹底消失。