“咦，莫老師，您怎麼在這裡？”
與吳瑜一道，兩人趕往了江浙衛視。
剛到錄製現場，這時，陳平看到了一個熟人金沙。
“金沙，你怎麼也在這裡？”
“我是歌手，自然可以來這裡的。莫老師您……噢，您一定是來當評委的吧。”
“算不上評委，就是聲音鑒賞團一員。”
“不會吧，台裡什麼眼光呀，您應該是主評委才對。”
“我就是一個演員，沒事來這裡露露臉而已，其他倒沒有什麼。”
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下麵是亂七八糟的內容，不用看。
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“佩奇，我跟你說，我終於研究出了環宇視頻的核心模式。”
無比興奮的，拉裡教授給穀歌佩奇打了一個電話。
電話結束，與拉裡教授一樣，佩奇亦是激動的暴走了起來。
“布林，布林，拉裡教授跟我說了環宇視頻最為核心的模式。”
“真的嗎，佩奇，是什麼，彆激動，你慢慢說。”
隨即，佩奇與布林一樣，在辦公室裡徹底的尖叫起來。
“太厲害了。”
“沒想到環宇視頻竟然想到了這樣的模式。”
“布林，我們輸的不冤。”
佩奇無比感慨的說道。
“不管如何，我們也要將我們的核心算法製作出來。”
“對，我們現在就要推動這一塊。”
兩位穀歌創始人都是搞搜索引擎起家。
如果說彆人對於這一塊還稍稍難於理解，但他們隻是一點，一下子便無比的通透。
沒有任何疑問，這種大數據的算法比之單獨的靠搜索引擎關鍵字更為強大許多。
要知道，搜索引擎關鍵字推送是被動的。
因為他是需要用戶搜索之後，搜索引擎才能知道你想要什麼。
可用戶如果不對關鍵字進行搜索，那麼，你知道用戶想乾什麼嗎？
但環宇視頻卻另辟蹊徑，從用戶的行為習慣，身份特征進行精準分析。
你對視頻觀看的時長，你的鼠標點擊，你的點讚……都能成為代表你喜好的數據。
將這一些數據結合一起，那麼，你就可以對任何一位用戶進行精準推薦。
這也是為什麼環宇視頻推送的都是用戶喜歡的。
當然，在這裡麵還有一個互聯網邏輯的問題。
以前大家搞互聯網是推送什麼就讓用戶看什麼。
但在越來越多信息的互聯網時代，用戶未必就喜歡你推送的任何東西。
他們喜歡的就是自己喜歡的東西。
這句話看起來有一些繞，但思維的轉變，整個網站的運營模式便完全的轉變。
隻是，就在兩人興奮的商量著接下來穀歌也要搞出這一個大數據算法時……
突然，佩奇卻是一下子完全失去了興趣，頹廢的坐在了辦公椅上。
“佩奇，你怎麼了？”
“佩奇？”
布林拍了拍佩奇的肩膀。
“不要拍，我沒事。”
佩奇歎了口氣。
“嚇死我了，剛才我都要打電話叫醫生呢，怎麼？”
“我在想，我們還有必要搞出大數據算法嗎？”
“當然有必要。”
布林興奮的說道：“隻要我們也搞出這樣的大數據算法，那麼，我們就可以超過環宇視頻。”
“你看，超過。”
佩奇苦笑一聲：“這才多長的時間，環宇視頻便成了我們要超過的對象。”
明明他們穀歌才是視頻業務這一塊的領先者。
這也讓布林有些尷尬，但他很快就調整過來：“佩奇，沒事，一時的勝敗沒有什麼，隻要我們加把力，我們未必不能超過他們。”
“那我們要搞出這樣的算法得花多長的時間？”
“這個……”
布林在腦海裡計算起來。
雖然這樣的算法算起來簡單，但真要搞出來，絕對不是那麼容易。
如果隻是隨便搞出一個大數據算法，他們一天都能搞定。
可是，大數據算法最為重要的並不是算法本身，而是用戶各種行為的所占比例的分析。
因為用戶在電腦上操作有各種行為，點擊所占整個算法體係當中占比多少？
點讚又占比多少？
瀏覽視頻時長占比多少？
看3秒與看5秒鐘的所占比例應該怎麼劃分？