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在秀肌肉里最后一部分就是讲述正确的故事 。 这部分比较复杂 ， 本文不特别展开叙述 ， 感兴趣的可以翻阅数据让广告说话这篇旧文 。 这里古牧君只着重讲一下百度指数中的需求图谱模块
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它是百度指数产品功能架构中与趋势和人群画像平行的一个模块 ， 可见其重要性 。 查看其模块解释 ， 它的目标是探索网民搜索某个关键词的前后 ， 分别搜索了什么 。 这相当于是研究网民的意图 ， 从单个搜索关键词这种静态的切面 ， 变成一个动态的链条
该功能想要秀的肌肉 ， 是告诉广告主们：百度这边可以通过数据 ， 分析网民的品牌决策过程 。 这点是相当关键的 ， 因为购买决策是整个链条中的重中之重 ， 过去我们永远无法得知他为什么最终选择了品牌A而不是B ， 但在百度上 ， 或许我们可以通过他一连串的搜索行为管中窥豹 ， 因为搜索就是意愿的某种外显
但很明显 ， 这个模块还处于探索阶段 ， 因为很多结果是难以解释的 。 比如下图中红框里的几个关键词 ， 是怎么跟数据分析师扯上关系的？我怎么也想不出会有那么多网民先搜了上海夜宵or无锡财政网 ， 然后又搜了数据分析师 ， 最后又搜了胶带硫化机？这是一个什么脑回路？！古牧君感觉这里面一定是数据清洗过滤层面出了些问题
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（2）定标准：
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想要成为一个标准 ， 就要做到客观、公正、可解释 ， 当然还有一个大前提 ， 就是百度在在线广告市场说得上话 。 在头条抖音、腾讯广告远未兴起的那几年 ， 百度就是国内在线广告市场的代名词 ， 好比社交通讯的微信一样 。 也正因如此 ， 百度指数才能背靠大树好乘凉 ， 要不然怎么没听说搜狗指数那么火呢？
而客观、公正、可解释 ， 就要求百度指数要跟大家的直觉保持一致 ， 且计算方法科学有效 。 这是一个小的策略问题 ， 它要求设计者利用搜索等数据 ， 经过一定的加工处理 ， 使得最终输出的结果既能维持原有的波动变化趋势、又能维持原有的相对倍数关系 ， 同时还不会被人反向推算出原始数值 。 稍微解释一下 ， 就是你看到的“数据分析师”的搜索指数 ， 不会直接就是一段时间内搜索这个关键词的次数 ， 因为这涉及到百度的一部分商业隐私 ， 需要加密输出；而且这个加密逻辑 ， 也就是指数的计算方法 ， 还要能复原不同时间下该关键词搜索次数的高低趋势 ， 不能说原始数据是周二高周三低 ， 指数化之后变成周二比周三还低了？进一步 ， 原本“产品经理”这个关键词搜索次数是“数据分析师”的2倍 ， 指数化之后就还得是2倍 ， 否则指数之间的对比就失去了意义
这个指数化的加工处理过程 ， 也不应该只是简单的设计一个公式 ， 还会涉及到大量的数据清洗过滤策略 。 比如我想看看苹果和华为哪个指数高 ， 可细想想好像苹果这个词歧义挺多的 ， 还包含了水果 ， 百度指数能否保证最终输出的苹果的搜索指数里 ， 没有掺杂“富士苹果”呢？尤其是针对搜索这种短文本做清洗过滤 ， 难度还是相当大的 ， 一定少不了人工规则整理
（3）促消费：
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如果广告主承认了百度指数的权威性 ， 那对百度来说这个生意就好做了 ， 相当于既当运动员又当裁判员 。 这个时候就需要分行业编排这种品牌排行榜来刺激广告主了 ， 让他们时常为了百度指数的高低而焦虑 ， 忘记本身通过产品力去塑造良好的品牌形象等 。 这就好比天天拿收入作为衡量好坏的唯一标准 ， 让大家沉迷于挣钱无法自拔 。 如下图 ， 百度指数在这点也兼顾到了
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