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長尾理論 (The Long Tail)

第一次聽到長尾理論 (The Long Tail)覺得很有趣,腦海中浮現某種動物的長尾巴,逐漸想到平面的圖表,但只知其形狀卻不知其意義,剛好看到書有在介紹,所以就稍微來研究一下吧~

我們還是得從定義來著手,根據維基百科的描述長尾理論

最初由《連線 (Wired)》的總編輯克里斯.安德森 (Chris Anderson)於2004年發表於自家的雜誌中,用來描述諸如亞馬遜公司、Netflix和Real.com/Rhapsody之類的網站之商業和經濟模式。是指那些原來不受到重視的銷量小但種類多的產品或服務由於總量巨大,累積起來的總收益超過主流產品的現象。在網際網路領域,長尾效應尤為顯著。長尾這一術語也在統計學中被使用,通常應用在財產的分布和詞彙的使用。

另外我所看的書「圖說雲端運算」簡單地解釋長尾理論更好理解:

這個總編輯觀察到許多產品在剛推出的階段銷售最多、效果最好,即使需要付出較多成本也能獲得高利潤,他把這個熱銷階段稱為「頭部 (head)」,但隨著時間遞延,銷售的曲線急遽下滑,需要付出的成本卻沒有改變,相形之下利潤也急遽下滑,很多商品就會在此時開始下架,他把滯銷階段稱為「尾部 (Tail)」。但是事實上商品到了尾部階段仍有銷量,只要時間拉長,尾部得面積 (也就是獲利)就能等於、甚至大於頭部,因而重點即是如何降低商品上架的成本。

看了那張圖和讀了這段話之後,心裡開始想有哪些現象符合長尾理論。像是經營一段時間的網站,一開始註冊會員人數相當多,可是活躍的人數會可能會隨著時間而減少,最後趨於穩定狀態。或是非常具有時效性的新聞,對人們而言在當天是最重要的訊息,然而隨著時間推移,這些新聞的影響力大幅遞減,最後成為歷史中的紀錄。

而我自己的親身體驗則是,若新聞報導某一事件或概念,我部落格中某篇文章的流量便會大增,或是時下流行某樣產品或電影,我部落格該篇文章也會有多人點閱。仔細觀察這幾個例子之後,在最受歡迎的一兩個禮拜,情況就像長尾理論所說的頭部一樣,隨著時間熱門程度減少,狀況就像尾部那樣,實在相當有趣呢!

我在想若能把握住時機,在網路上抓住網友的注意力,後續的影響力將會帶來不少利益,這也就是會有人突然爆紅的原因之一吧!

MMDays在2008年1月就有稍微介紹長尾理論 (The Long Tail),就如同他提到的三力:

  • 力量一:創造成本降低
  • 力量二:庫存、配銷成本降低
  • 力量三:搜尋成本降低

讓我用google搜尋長尾理論時,第一個部落格就是MMDays,其實有時候我不會想看WiKi這種專業的解釋,若有人能吸收過後以深入淺出的方式表達其實更好理解,而我也省了不少咀嚼時間。對~其實發表這麼久的文章還能出現在搜尋結果的第一頁,表示這篇文章還算相當有價值,呵~不過這也要看google搜尋引擎如何應用演算法,這就是搜尋成本降低,讓使用者可以輕易找到所需,而我就出現在尾端!所以長尾理論就已經指出,尾端並不是不重要,誰會知道經我今日再次提起長尾理論,MMDays的這篇:長尾理論,你讀懂了嗎?,不會再出現高流量?

不過我不太理解的是,第一次逛到MMDays共筆部落格是因為去年要學SVM,但是不知道哪時候開始,那幾篇SVM介紹和教學再也連不進去,是因為流量太大嗎?哈~我觀察到我寫的這篇:Support Vector Machine (SVM) experiment using LibSVM,想要連進去MMDays的SVM教學,結果出現「404找不到」訊息,很可惜~我當時應該全文複製下來,然後吸收後再以自己所理解來寫一篇教學,藉此觀察長尾理論是否能在這篇文章表現出來,呵呵~

註:SVM(Support vector machine)通常用在machine learning。是一種監督式學習(supervised learning)的方法,主要用在classification和regression上。

參考:WiKi – 長尾理論、圖說雲端運算 – 長尾理論、Mr./Ms. Days (MMDays) – 長尾理論,你讀懂了嗎?、WiKi – Support vector machine

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Comments on: "長尾理論 (The Long Tail)" (1)

  1. […] 5、80/20法則、長尾理論、Web 3.0 (Web 2.0)、4G (3G)、iOS App (Android […]

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