momentoftruth
移动互联网时代，随着智能手机等移动终端的普及，随时随地获取信息变得更加容易。这让我们习惯于获得足够的信息来指导行动，尤其是在购物的时候。Google 对此做了一番研究，提出了新的消费者决策模型，以便更好的理解我们如何使用信息。Google 把这个模型称之为：ZMOT，即零关键时刻模型（Zero Moment Of Truth model）。在本文中，灿辉将和大家一起来探索 ZMOT 背后的原理，然后利用这个模型来探讨搜索引擎如何帮助消费者进行购物决策。
先说说什么是 MOT（ Moment Of Truth 关键时刻）
一切源自 9 年前，2005 年 9 月，宝洁（P&G）内部在研究一个问题：在消费者购物决策过程中，“决胜点”应该是何时？ 宝洁发现有两个关键时刻：FMOT（First Moment of Truth）和 SMOT（Second Moment Of Truth），如下图： 
刺激（Stimulus）
刺激就是驱动消费者考虑进行购买的现象，包括不限于电视广告、海报、在线广告、促销活动等等。例如上图中的数码相机广告。
第一关键时刻（FMOT）
消费者在货架前，面对一大堆洗发水，脑子里决定买哪个的那3~7秒。这个关键的3~7秒，宝洁称之为：“First Moment of Truth”，简称为“FMOT”，灿辉暂译作“第一关键时刻”。例如这个故事中的球迷在数码相机展示柜前的时刻。
第二关键时刻（SMOT）
第二关键时刻（Second Moment Of Truth，SMOT）是用户体验的最后环节。一个品牌是成功地履行了它的承诺还是令人感到失望，这永远是最重要的一点。在第二关键时刻，如果消费者得到了愉快的购物体验，那么他也许会成为一个品牌的粉丝并关注他们的微博，他还可能会同朋友在线上或线下分享他的消费成果，甚至抽空写下评论，分享给他的朋友。
第零关键时刻（ZMOT）
到了移动互联网时代，有了新的变化。想想你的生活，是不是曾有类似的情景发生：
– 正要去上班的白领，在地铁上用手机搜寻晚上与好友聚餐的餐厅
– 妈妈用笔记本电脑搜寻晚餐食谱，顺便找找哪个市场的食材最便宜
– 咖啡厅的学生，拿着笔记本电脑，激烈的讨论着各品牌数码相机的优缺点。
– 带着狗的情侣坐在公园长椅上，用 Ipad 寻找附近的宠物店
这些情景都有一个共同点： 消费者在尚未造访商品/服务之前，就已经开始尝试体验，寻找信息，做出决策。
这些行为就是 ZMOT（Zero Moment Of Truth），从 FMOT 的“first”变成ZMOT的“zero”，从“第1”变成“第０”。FMOT 注重最后陈列架上和其他竞品 PK ，而 ZMOT 更早一步，在搜寻的阶段就 PK 。宝洁认为重点在他们抵达陈列架的 3~7 秒，但 Google 认为，在消费者姗姗抵达的时候，其实早就已经作出决定了！
在ZMOT的过程中，上面故事将变成这样： 
在第零关键时刻（ZMOT），搜索引擎可以做些什么呢？
明确产品定位：一站式整合信息，方便用户决策
据调查，自 2010 年以来，在购物之前消费者的咨询来源数量迅猛增长，仅在 2011 年就从 5.3 增长至 10.4。这些来源包括电视广告、平面媒体、亲朋好友、微博、微信朋友圈、网站、博客评论等等。来源这么多，要是能在一个地方看到所有这些信息那该多方便。搜索引擎应该聚焦在 ZMOT 时刻，一站式整合决策所需信息，方便用户决策。 
构建购物知识图谱，解决买什么的问题
有人说：Google 最大的竞争对手是 Amazon，灿辉深以为然，因为 Amazon 有着世界上最大最丰富的产品结构化数据库。搜索引擎需要在现有的基于关键字组织内容的基础上更进一步，要对互联网上的产品、品牌、专家评测、用户评论等内容进行深度结构化，基于实体而不是关键词组织内容，这将极大的方便用户找到想要的商品和服务。
线上决策是因为线上可以提供给用户更多相关信息，让用户更好的决策。扫码比价就是一个非常典型的例子，货架前用户看到的跟商品相关的信息非常有限，买之前可以先扫码，看看线上的价格、附近其他商场的价格，然后再决定是否购买。目前大多数扫码功能只局限于比价，随着产品数据的积累，后续肯定还可以看到用户评论，专家评测，品牌介绍等内容。线上决策，线下消费，搜索引擎尤其是移动搜索引擎大有可为。
促进用户写评论、分享评论，积累用户兴趣数据，完成数据闭环
用户评论不再是类似豆瓣这样的UGC社区的专利，搜索引擎有了知识图谱的实体节点作为基础，应该鼓励用户参与实体节点的评论，并把评论分享给朋友。百度一直希望在电商领域建立交易闭环，灿辉有不同看法：对搜索引擎交易闭环不是关键，关键在于数据闭环，也即”搜集信息->做出决策->消费体验->评价反馈“整个消费决策过程始于搜索引擎，最终还可以在搜索引擎上结束。因为数据闭环可以帮助搜索引擎根据用户反馈的数据纠正错误，让下一次的搜索体验更好。
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