FourSquare比来很火，也有一些仿照者，不管是美国仍是中国，仿佛一夜之间就盛行起了各类基于地位的check in使用。其迸发次要是由于iPhone和Android的盛行，内置的地位API使得LBS的开辟门坎大大下降了。在中国，从我手头的数据来看，iPhone和Android的增加速度已接近高速迸发了，也就是说，一个靠谱的FourSquare Copy行将呼之欲出。虽然我不以为FourSquare是同类产物中最好的，然而它做得早，名声大，所以也就可谓标杆了。 那末在中国呈现的FourSquare，或比FourSquare更好的使用，会是啥模样呢？这是个风趣的成绩。不如来剖析一把。

先来泼盆冷水。我感觉在Web2.0半逝世，敏感词当道的2010年，呈现一个新的创业公司，靠一个LBS的UGC东西横空出生的几率其实太小了。这不再是一个妄想者的游乐场，UGC是高压线，除非是大鳄，不然谁触谁逝世。我之所以不把几率降到零，是由于或许会有另辟门路的，相似Booyah的基于check in的游戏呈现并存活上去。可是成绩是在全平易近偷菜的时期，生疏人的，只限于高端手机的游戏，假如不是出格精彩，也就只能如昙花一现。

那末现有的大鳄里，谁最合适做FourSquare？还得回到产物自己的功效，从产物说起。在我的FourSquare利用过程当中？最大的成绩是甚么？我感觉是venue(该翻译成甚么？商户？)的信息过于凌乱。或许美国会好一点吧，然而地道靠用户添加的数据终归是无序的，好比我需求check in的大局部中央都不存在，只妙手动添加，而到了北京机场，唰的一下又能蹦出七八个机场的venue，都是分歧的用户创立的。别的，当我在A小区中的B大厦中的C餐馆时，我应当check in到A呢仍是B呢仍是C呢？每一个人都有分歧的看法。换句话说，关于venue自己的界说，都是不明白的。这让check in的信息随着凌乱了，同时也形成了良多数据在前期需求使用的时分，很难停止处置。之所以提这个，我的概念已很明白了，中国的FourSquare，必需在产物宣布前就具有完全的成系统的venue库，让用户去check in，而不是让用户去标注地址。假如做不到这点，那末就必定面对一样的本源上的成绩而没法处理。所幸的是，在中国，正好有一家网站，完善地具有了这一切，具有了做LBS最好的材料库。没错，公共点评网。

在看到公共点评网如斯精彩的后天前提以后，我不想再去思索其他网站的能够了，即使大如新浪腾讯，也是后天缺乏，空无力气使不出来。那末上面的文章，我就来切磋一下，假设公共点评网要做一个相似的办事，它的着眼点若何，现有的前提若何，出路又在哪里。固然，或许公共点评网已入手下手了这方面的探究，或许还没有，然而这其实不妨害拿它做个例子。其实，此处的公共点评网也能够用口碑网，或Yelp取代。

起首，仍是看venue，这里不需求再用这个英文词了，直接准确的，商户。公共点评的产物，很明白地就是基于商户，没有歧义。不会有反复的数据，也少少有找不到的数据，用户体验天然就大大加强了。假如真碰到了新商户，那就让用户添加，然后后台审核，人工收集验证，这套流程早已熟门熟路，不必多说。

其次，用户。关于一个社会化产物来讲，用户是关头。必需有效户，有交互，产物才干活起来。固然比不上腾讯，然而公共点评的品牌在略微有点上彀经历的网民意里，也是有点份量的。这么多年积累的注册用户，外加可以用人人帐号登录，基数已不再是个成绩。所以，一个社会化产物最怕碰到的早期瓶颈，消逝于有形。固然，关于特定的这个LBS使用，光有注册用户还不可，得有手机用户，特别是iPhone和Android的用户。刚好，这方面公共点评又走在了后面，iPhone和Android的使用法式都做得很不错。从Android Market里看，下载量是10000到50000这档，关于现有的中国Android用户基数来讲，算是挺高的数据了。瞧瞧，一旦这器材做出来，啥都不宣扬，直接宣布一个新版本客户端，就有几万的活泼用户了，若是一个小公司看到，直接口水满地。要吸引这些用户利用其实是很便利，弄点积分，弄点check in以后独有的优惠券，不愁没人用。然后等着iPhone和Android行将到来的迸发式增加，外加这些用户的口口相传，只需出手，位置就没法撼动。

第三，评论。前头说的是为何能做，和为何能做成，上面就说说做甚么，为何要做。首当其冲的天然是评论。用户可以在用餐的第一工夫打分并宣布评论，以免归去犯懒或忘了。更主要的是，当用户在一家餐馆check in了以后，或重复check in了以后，他的评讲价值是在提拔的，这可以回馈到餐厅得分的盘算公式和评论的排序公式中，为用户供应更高质量的数据。

第四，特性化。当用户Check in的商户多了以后，数据发掘的了局就十分有价值。复杂地举个例子：好比在我的几十个check in以后，公共点评网会晓得我常在五道口四周举动，偶然去北京其余中央吃晚餐，吃的多是杭帮菜，和更准确地，我爱吃鱼(上面细说)，那末当我下次再翻开它的网页或手机使用的时分，它就应当可以给我保举五道口吃鱼的好去向，或是北京某家正在打折的杭州餐馆。这相对会大大增添我的利用频率和依附度的。

第五，更细化的数据。如今公共点评网的数据粒度是到商户的，一切的评论，打分，都是基于商户。而在挪动互联时期，这个粒度完整可以被细化，关于餐馆，可以准确到每一个菜。莫要健忘手机是带摄像头的，顺手对菜一拍，然后上传，打分，评论，十分流利。这在靠扫街搜集数据的时分是不成想像的。因而就能够有更准确地对照和保举：事实是郭林的水煮鱼好吃仍是麻辣引诱的水煮鱼好吃？四周最受好评的东坡肉在哪里？这家餐馆的宫保鸡丁几何钱几何分量？那家餐馆最受好评的菜是甚么？等等等等，不再是只能想不克不及做的器材了。

差不多就到这里了，每项都不需求再多睁开了。可以看到我描写的如许的一个公共点评化的FourSquare，和FourSquare自己，已有了很大的偏离，或说，在我看来，退化。它并非一个全新的使用，基于地位的check in不是目标，只是一个数据的手腕。它不需求苦苦寻觅贸易形式，由于它依靠在公共点评现有的贸易形式上，是一种使用新手艺，关于现有中心产物的中心功效的强化和优化。所以，它更有价值。

固然，回到开首，一切的一切都只是假定罢了，甚么都还没有产生。最初无妨做个预言：2010年，中国的FourSquare，或是其他的LBS，假如是自力而纯真的，那末毫无出路；假如以如许的模式呈现，则将立于不败之地——由于基本就不存在敌手。对于网页的广告投放，设计一种研究方法来得出用户对广告的式、内容及数量进行研究并得出结论