如何快速挖掘新兴领域需求

挖掘需求的重要性不必多说，有需求才会有市场。

创业者在进入一个新兴领域时会思考这个问题：如何挖掘出用户需求，并做出用户愿意付费的产品。

本文提供一种挖掘新兴领域需求的思路：长尾搜索词。

搜索引擎的搜索框作为用户主动搜索的入口，用户的每个输入都可能是痛点，这些痛点更大概率能转化为需求和产品。

所以我们可以通过收集用户的这些长尾搜索词，并结合一些关键指标，找出需求点。

接下来，我们通过挖掘区块链领域相关需求的例子来讲讲如何操作。

最近比特币等各种虚拟货币大涨，相信大伙或多或少听说过。那么问题来了，区块链经过这些年的发展，作为一个还算新兴的领域，它到底衍生出了哪些产业，创业者进入这个行业能提供哪些服务。

步骤一：确定领域词

首先我们需要确定领域词，领域词的选择至关重要。需要有足够的特征和代表性，不然在后续的扩展挖掘中会越偏越远。

比如区块链行业相关的领域词 「比特币」「Defi」 「以太坊」。

获取行业的领域词，可以有如下办法：

1. 寻找别人整理好的

2. 向相关行业人员请教

3. 自己写程序抓取挖掘

1 和 2 不在本文的讨论中，新兴领域的词层出不穷，整理好的词库有它的滞后性，特别是区块链相关的，项目更新日新月异。还不如自己动手丰衣足食，构建自己的领域词库。

首先找到该领域比较权威的网站或者导航站，比如区块链相关的新闻站有「巴比特」「区块律动」，导航站有 qkl123.com ，我们将导航站收录的项目以及相关的描述都抓取下来。

抓取方式如下

1. 直接用 web scraper 插件（教程可参考我之前写的：如何 5 分钟零代码实现豆瓣小组爬虫 ）

2. 用 Python 写个程序。伪代码如下：

URL = https://webapi.8btc.com/qkl/navigation-sites-tag/list?slug=%s&tag_id=&page_size=50&page=%d
循环 slug 和 page:
      url = URL + slug + page
      返回内容 = 请求数据（url）
      抽取返回内容的标题+描述
      保存到 txt 文件中

最终得到一份 标题+描述 的文本，里面基本能涵盖大部分的领域词，如果觉得这部分不够，可以在其他网站上再采集一些数据。

然后需要从文件中将领域词分离出来，方法就是 分词 + 计算词频 + 抽出 topN 的关键词

我们先尝试使用结巴分词对内容进行分词，一般情况下结巴分词能够比较好的处理中文分词，但是却不适用于我们这种场景。

原因是结巴分词靠的是词典，对于新兴领域词典有滞后性，比如我们测试 区块链是一个伟大的革新，很明显区块链 没有很好的被识别出来。

所以问题变成了如何能够在词库不健全的情况下发现新词（也叫未登录词），解决的方案有很多，下面介绍其中一种算法：左右互信息 + 信息熵。

我们只用通俗的方式去解释原理，具体的公式和代码不涉及。

我们先思考什么样的文本片段能够组成一个词，一般会想到文本片段在语料中出现的次数足够多。

这种方式很容易实现，只要把所有最小单位的片段提取出来，然后计算片段在语料中出现的频数就行。

但光是出现频数高还不够，一个经常出现的文本片段有可能不是一个词，而是多个词构成的词组。比如 赚钱的本质是什么，赚钱 出现的频数高，赚钱的出现的频数也不低，但 赚钱的 并不能成为一个词。

成词标准一：所处语境的丰富程度 - 信息熵

如果一个文本片段在很多的语境中被提到，那么它更有可能成为一个词。

熵就是一个用来衡量这个维度的指标。熵越高就意味着信息含量越大，不确定性越高，越难以预测。

举个例子，被子 是一个词，它可以在各种语境中见到 晒被子 盖被子 被子湿了 但 辈子 只能和 一辈子 半辈子 几个固定搭配，那么 被子 所在语境更加丰富，熵越大，更容易成词。

成词标准二：内部聚合程度 - 互信息

举例说明，我们已经知道 电影是个词，那么 的电影院 拆分两个片段 的电影 电影院，哪个更容易成词呢？

假设在 5000 万字的样本中, 电影 出现了 150 万次， 院 出现了 4 万次。那 电影 出现的概率为 0.03, 院 出现的概率为 0.0008。如果两个片段出现是个独立事件的话，电影、院 一起出现的期望概率是 0.03 * 0.0008 = 2.4e-05。如果 电影院 出现了 3 万次,  电影 院 一起出现的概率是 6e-03, 是期望概率的 250 倍。这通常被成为凝合度，数值越大表示两个片段一起出现的概率越大。而相反 的电影 出现的概率远小于 电影院 ，所以 电影院 更易成词。

综上，想要成为一个词，这两个标准缺一不可。

大概原理讲完了，程序写起来较复杂，我们直接看下运行效果。下图截取部分通过此算法发现的关键词，其中很多是结巴分词没法识别的。看起来效果还不错，基本能涵盖区块链领域的关键词。

步骤二：拓展长尾词

关键词确定后，我们可以围绕关键词扩展出更长尾的词。比如围绕挖矿，可能的需求有 怎么挖矿

挖矿多长时间能回本 挖矿真的能赚钱吗。

那么如何快速拓展出这些长尾词呢，可以思考下，如果我们有类似的问题，会怎么获取信息。

答案是主动搜索 - 问百度，问知乎，问各种搜索引擎。

主动搜索真切的表达了自己当时的需求。

比如我们在百度搜索 挖矿，百度会有一系列的下拉联想词出来，绝大部分是人主动搜索形成的，而这些词背后恰恰体现人们最迫切的需求。

那么接下来问题就简单了，我们只需将步骤一拿到的领域词循环获取下拉词，就能获取到更多的长尾词。获取的方式不赘述，跟上文关键词方式一样，会技术的几行代码就能搞定。

同样我们不用局限于百度，其他的搜索引擎都有类似的功能，另外我们也可以对我们的关键词做下加工，比如加一些情绪词，会有不一样的收获。

步骤三：挖掘长尾词

接下来我们需要寻找出更有价值的长尾词，比如搜索量还行，但竞争不激烈的长尾词。

这个做 seo, sem 的同学都很熟悉，可通过百度关键词规划工具挖掘。

输入相关的关键词，就能看到这个词的月均搜索量，竞争激烈程度。

通过上图我们可以看到 挖矿 每个月搜索量很高。说明在区块链领域中 ，挖矿需求真实存在。

很多人可能会执着于挖掘搜索量很高但竞争小的词，会进入一些误区。

不是所有满足条件的关键词就一定能转化成需求，并最终完成变现，它可能是蓝海，也可能不满足需求本身。

反过来，如果你的资源足够，哪怕竞争再激烈，进入一个需求量足够大的市场，也能够分一杯羹。

采用上文同样的方法，我们可循环遍历抓取百度规划师的那部分数据。有一些现成的拓词工具能直接使用，附带搜索量结果。

至此，我们完成了长尾词的挖掘，接下来就是怎么分析这些数据了。

步骤四：聚类长尾词

我们总共跑出了 30w 区块链相关的长尾词，这些词需要做个归类，人工整理耗时耗力，可以写程序帮我们处理大部分工作。

这里介绍一种简单的聚类算法 K-means ，属于无监督算法（Unsupervied learning），即我们手上没有明确的类别，通过算法把相似的东西分到一个组，来寻找其中的规律。

网上有一些很好用的 Python 库，如 scikit-learn 能直接实现 K-means 算法聚类

我们预估分 200个类别，30w 数据 3分钟就能跑完。

效果如下图，我们发现以太币相关的需求已经聚合到同一个文件中

简单分析下数据，区块链行业目前搜索的长尾词用户画像大概分几类 （以下仅供娱乐）

• 青铜级别 （刚刚知道区块链这个行业，还在将信将疑中）

• 白银级别 （已入场币圈，游走在各种交易所）

• 黄金级别 （现货不够刺激，直接上期货）

• 钻石级别 （不满足交易，开始投资生产力）

• 王者级别 （不愿只做韭菜，直接当镰刀）

  

在分析的过程中，我们也发现程序处理流程的几个问题

• 长尾词覆盖不全

  由于区块链行业的特殊，很多关键词没法在规划师中获取到搜索量，故需要另外分析。同时我们确定领域词的时候，可以扩大抓取的数量和范围。

• 条目跟行业无关

  比如 defi 是区块链金融，那么会拓展到金融相关的长尾词，挖矿也会扩展到挖煤矿的长尾词。这个问题可以通过一些思路避免，本文先不赘述，下期再讲。

回顾

• 有些做技术的同学可能纠结算法的准确率。这里面我的观点是，技术用来给工作提效，但不能纯依赖技术。如果一个算法准确率在 70% 左右，已经能提升一半以上的效率，但再优化这个算法耗费的精力指数级上升，那么可先不优化。

• 「信息熵+互信息」 算法是我之前的反作弊团队在识别恶意品牌营销上用到的。换个思路，发现它在挖掘需求上面也是把利器。再拓展下，此算法可以挖掘出各行业的品牌词，也能给结巴分词自定义行业词库，细做下去应该也挺有趣。

• 通过关键词挖掘需求，只是作为一个维度去判断市场，不是万金油。

最后我整理了下此次区块链领域相关的长尾词，如有需要可关注微信公众号「程序化思维」回复区块链获取。

参考链接

• 如何在百万级的数据里找到别人正在赚钱的项目https://zhuanlan.zhihu.com/p/157846204

• 反作弊基于左右信息熵和互信息的新词挖掘 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25499358

• 互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘 http://www.matrix67.com/blog/archives/5044