這還不是最嚴重的。
最為嚴重的是。
如果模仿失敗，他們的先發優勢可是會被環宇視頻一舉超過。
這是一個很讓人傷心的事。
他們花大代價收購的一家網站，一不小心被一家新成立的網站超過了。
這是一種什麼樣的體驗？
佩奇沒有過這種體驗。
但他知道，這種體驗肯定十分的不好。
“碎片化，這是碎片化。”
“碎片化？”
佩奇一愣：“老師，您說的碎片化是什麼意思？”
“很簡單，我問你，你在18歲到22歲的時候在乾什麼？”
“在斯坦福上學。”
“然後除了上學就沒有彆的了嗎？”
“這個……”
佩奇不知道老師說的是什麼意思，但拉裡卻繼續說道：“在你上學的時候，難道你不吃飯，你不喝水，你不睡覺，你不逛街，你不出去玩嗎？”
“老師，您指的是？”
“我說的就是碎片化時間。回到剛才我們的問題，看起來你1822歲在上學，但你在上學的同時其實做了很多的事情，這一些很多的事情，其實就是碎片化時間。他不是一個完整的時間，但這一些碎片化時間仍是無比的充裕。”
“老師，能再簡單一些嗎？”
“當然可以。就如今天你上班吧，上班休息時間你會怎麼做？”
“我會喝杯咖啡。”
“那可不可以一邊喝咖啡，一邊刷15秒短視頻嗎？”
“當然可以。”
“那麼除了你下班時間，你回到家裡休息的時間，你可不可以也刷這一些短視頻？不說上班休息的時間，就算是上班時間，如果這會兒沒有什麼事做，我是否也可以刷幾段15秒視頻？”
其實碎片化時間並不比正常的時間少。
隻不過很多的時候很多人無法利用這一些時間。
所在很多時候，大都數人將這一些碎片化時間花在了各種地方。
比如找人聊天，喝杯咖啡，看下報紙，散幾分鐘步……等等。
但如果這個時候有一個網站將這一些碎片化時間收集在了一起，那麼，你將會把你的大部分碎片化時間花在這一些短視頻上。畢竟，相比之其他更為無聊的事情，顯然刷短視頻更為輕鬆得多……而且，時不時還能刷出一些身材火辣的妹紙，這不是一件很爽的事情嗎？
“我的天……”
得到老師指點，佩奇完全目瞪口呆。
他終於明白了為什麼環宇視頻竟然能夠這麼爆炸了。
可以說，碎片化時間理論比之六度分割理論還更為的經典。
同時，將這一個理論用在現實當中的事件，他更為的能產生爆炸性。
這是一個完美的商業模式。
恍然間，佩奇好像記得，這種模式他之前見到過。
這讓他想起自己辦公大樓的寫字樓電子顯示屏廣告。
可惜的是。
之前佩奇一直都有發現這一些廣告，但卻不知道這樣的廣告確實也是利用碎片化時間。
這一些寫字樓電子屏廣告利用大家等電梯的那麼幾分鐘時間，卻是打造出了一個全新的商業模式。
並且，這個商業模式做得很成功。
據說，搞出這個模式的分眾傳媒，都快要上市了。
而他更沒有想到的是。
這種全新的理論放到互聯網上，他竟然會是如此的炸裂。
第859章：吹牛的視頻也有人看？
“仿。”
徹底知道原因之後，佩奇沒有任何猶豫，堅定的讓youtobe走上了模仿之路。
好吧。
他們不會將他稱這這模仿。
因為在佩奇眼裡，互聯網的發展本來就是相互借鑒當中進步的。
甚至，當年穀歌的搜索引擎技術，也都借鑒過李顏宏的超級鏈接技術。
但又怎麼樣？
現在人們隻知道穀歌，而不知道百度。
哪怕就是百度在中國再厲害，世界上所有人都認為穀歌的技術是最好的。
哪怕就是中國那邊的網友也是這麼認為。
……
“陳總，youtobe將我們的短視頻給仿過去了。”
穀歌的動作非常快，幾乎在他們下定決心之時，他們便迅速推出了youtobe的短視頻業務。
當然，這也與技術很簡單有關。
這本身就是一個網頁技術，youtobe幾乎不需要對整個版麵進行改變多少，隻需要增加一個15秒短視頻版塊就可以了。至於業務，還是和原來一樣，這一個版塊就是用來推薦用戶上傳視頻的。
youtobe本身上原來有就1000多萬的ip流，不管是原創視頻用戶還是瀏覽用戶，都比之環宇視頻強得多。所以，他隻是一推出，瞬間便引起了一眾網友的興趣。一時與環宇視頻那邊的網友一樣，開始出現了不斷刷視頻的現象。
這般情況也令李學林暗叫不好，第一時間向陳宇彙報說道。
“這也沒什麼，我們之前就有想過穀歌會仿。”
陳宇倒是沒怎麼在意。
事實上，已經不隻是穀歌一家在仿，雅虎這一邊也在仿了。
明眼人都知道這個短視頻潛力很大，有的就算是沒搞懂，也要先上馬再說。
“可是，他們的ip流比我們大，我們預計未來上傳的視頻也將比我們的多，這恐怕會對我們造成太大的壓力。”
“壓力肯定有，但你要相信我們的大數據推薦。”
大數據在開始的時候還不會顯現出太大的潛力，但大數據運用時間越久，他就越為的靈敏，對於用戶的推薦也越來的精準。當然，這還不僅僅體現在此。
大數據的出現，不隻能讓用戶獲得他們更為喜歡的視頻，他們還能給原創視頻帶來更大的爆光度。特彆是各個不同類彆的原創用戶，大數據的出現，他可以讓任何類彆的原創者都可以獲得人氣，並且在此基礎之生，誕生屬於環宇視頻的超級網紅。
這裡麵可能有一些難於理解。
其實也簡單。
一般在沒有大數據之前，網站隻能對少數作品進行推薦，也隻能對少數網紅進行推薦。
但事實上，這個世界是多元化的，萬千用戶的口味並不一樣。
網站推出來的視頻並不一定能滿足所有大眾的口味。
在互聯網生活越來越豐富的同時，互聯網用戶口味也越來越個性化。
可能大部分人喜歡美女。
但有一些人就喜歡醜女。
大部分人喜歡年輕的美眉。
但有一些人就喜歡大媽。
大部分人喜歡流行音樂。
但有一些人就喜歡聽一些獨特的音樂。
這在以前，這一些用戶是很難找到他喜歡的產品。
同時，這種個性化小眾化的原創視頻上傳者也很難找到他們的用戶。
他們也很難將自己的小眾化產品進行推廣。
所以這也導致其實網站視頻分類就這麼一些，哪怕就是再擴大視頻分類，也相對有限。
但現在，有了大數據，他可以全品類滿足所有用戶。
這便是大數據的強大之處。
不過，這對於穀歌與雅虎來說，他們可沒有意識到這一點。
哪怕他們是做數據的，在數據處理這一些有著極為專業的技術。
但就算是技術再牛逼，想象力不夠也沒用。
在目前的數據處理當中，他們眼中的大數據是使用關鍵字進行大數據推薦以及聯想的。
比如搜索衣服，就會給你推薦各種衣服，以及衣服的配套產品。
但如果沒有搜索衣服呢，他們的大數據就算是再聰明，也無法判斷用戶到底想乾嘛。
這就是為什麼儘管抖音是在前世2016年推出來的。
但他卻以極快的速度，一路彎道超車，成為了全球最受歡迎的app之一。
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