点评“鼻祖”被弃 谷歌出售餐饮点评业务Zagat

　　本报记者 杨清清 北京报道

　　3月5日，谷歌与餐饮点评网站The Infatuation宣布，双方已达成协议，谷歌将把旗下餐饮点评业务Zagat出售给The Infatuation。双方未透露具体交易金额。

　　2011年，谷歌以1.51亿美元收购Zagat，收购后谷歌将其内容整合进入谷歌地图（Google Maps）及其他服务中，包括大量的评论数据。不过此后，谷歌将重点放在了自主本地点评服务Local Guides，引导用户在谷歌平台上发表评论，由此Zagat的地位日渐边缘化。早在今年1月，就有传言称，谷歌将出售Zagat。

　　“Zagat帮助我们为各种产品的用户提供了有用的、相关性很强的餐饮搜索结果，”谷歌产品和工程副总裁简·菲茨帕特里克 （Jen Fitzpatrick）在声明中表示，“The Infatuation是一家创新的公司，对Zagat品牌而言将是极好的‘新东家’。”

　　点评“鼻祖”被弃

　　公开资料显示，Zagat成立于1979年，主要是负责收集对全球酒店、餐厅、购物和其他场所的评价。其最初为出版物，后开发出在线版本，经营领域涵盖餐厅、酒店、夜总会、电影、高尔夫、购物和众多其他类别。

　　2011年，Zagat被Google收购，交易额达1.51亿美元，这也成为Google当年最大规模的收购案之一。当时Zagat服务覆盖13大类领域、全球100多个城市，也被谷歌寄希望于成为寻找本地餐厅和生意的网上中心，成为“本地服务奠基石”。

　　然而近年来，Zagat面临诸多挑战，其竞争对手包括Yelp、The Infatuation等。Yelp是UGC点评类软件，2012年与微软必应达成合作，为后者提供本地商家在线评价。The Infatuation的模式则是由专业人士在网上撰写各种餐厅评论文章，为用户进行推荐，有消息称，其在2017年12月首次实现盈利。

　　最初，Google将Zagat整合进Google Maps、Google+等服务中，但后来Google将重心放在了本地自主点评服务Local Guides等自有工具上，Zagat由此逐渐边缘化。

　　值得注意的是，与Zagat由专业人士点评的模式相比，Local Guides的区别在于其“众包模式”：用户可以上传点评及资料，从而成为地图数据的提供者。“用户通过撰写评论，可以不断解锁新的功能，比如获得Google的月报、加入一些私有的社区等等，同时Local Guides也会推荐一些类似本地生活达人的用户。”一位了解Local Guides功能的人士介绍称。

　　此外，Local Guides属于谷歌自主所有，因而用户上传的数据便归属于谷歌，从而在事实上丰富了谷歌地图的信息构成。根据谷歌官方数据显示，自2014年至2017年6月，Local Guides的用户群已达到3000万个。

　　百度、高德之困

　　谷歌地图早自几年前便发力自主本地点评服务，国内地图厂商则还远未跟上其脚步。

　　21世纪经济报道记者注意到，百度地图目前的商户评价来源由百度糯米、大众点评等平台构成，其中大众点评信息占多数。此前，因百度地图页面大量显示大众点评用户对商户的评价信息，大众点评以不正当竞争为由将百度公司告上法庭并胜诉。

　　该诉讼相关证据显示，百度地图中涉及餐饮行业的1055个商户共使用来自于大众点评网的评论信息86，286条，平均每家商户使用81条。有784家商户使用的评论信息中超过75%的比例来自大众点评网。

　　与“借用”第三方点评网站的信息相对应的是，百度自主点评服务的“存在感”较低。21世纪经济报道记者发现，尽管百度地图拥有用户撰写评论的功能，但用户上传信息后，并不能在第一时间查看到相关评论。“通常而言，平台方会对用户提交信息进行审核，这就构成了一定的延时。”一位地图从业人士向21世纪经济报道记者表示。

　　截至发稿，百度地图方面并未对点评信息来源、各信息来源在评论总量中的占比情况及UCG点评维护成本等方面问题向记者作出回应。[page]分页标题[/page]

　　与百度地图情况所不同的是，高德地图在搜索商户的列表中显示了相关评论数，但用户无法在商户页面查看到评论详情。据一位不愿具名的业内人士表示，高德地图的评论数据来源于美团点评，“高德地图所做的是信息聚合。虽然与美团点评的合作关系不错，但还没有到可以直接展示相关信息的地步”。

　　此外，在高德地图上尚未有用户评论的选项，显示出高德地图在自主点评方面仍未发力。前述业内人士将此原因解读为高德地图的业务核心取向，“高德还是以做导航为主，发力自主点评需要投入团队与成本，这对于目前的高德而言，并非其重点考虑的范畴”。

　　高德方面则向21世纪经济报道记者介绍称，在用户UGC这块，高德的发力思路是“极客地图”和“大数据出行”两项：前者通过收集优质用户所推荐的专业化生活信息，形成推荐榜单，后者则通过用户到达热度、搜索热度等数据形成城市生活消费指南。