# Summary "人找信息"时代的关键词心智，缺点是颗粒度固定 # Notes ## 贴吧 = 关键词心智的产品化 **贴吧的核心设计：** - 一个关键词 = 一个社区 - "李毅吧"、"魔兽世界吧"、"考研吧" —— 直接用关键词命名和组织 - 用户想讨论什么，就搜什么词，进对应的"吧" **这反映了早期互联网的搜索习惯：** ``` 用户思维模式： 我想找 X → 搜索 "X" → 找到 X吧 → 进去讨论/浏览 ``` ## 与现代产品的对比 **贴吧时代（2003）：** - 关键词 = 兴趣标签 = 社区边界 - 简单直接，用户心智负担低 - 但也很"死板" —— 一个词定义一个空间 **现代社交产品：** - **小红书/抖音**：用 hashtag（也是关键词），但更碎片化 - **[[reddit]]**：subreddit 本质也是关键词，但可以嵌套（如 r/MachineLearning） - **Discord/Slack**：从关键词变成 "server/channel" 的层级结构 **推荐算法时代：** - 不需要你输入关键词，算法猜你想看什么 - 从 "人找信息" 变成 "信息找人" ## 为什么贴吧的关键词模式成功了？ 1. **符合搜索引擎逻辑** —— 百度流量直接导入贴吧 2. **降低组织成本** —— 不需要复杂的分类体系 3. **用户认知简单** —— "有问题 → 搜索 → 找到组织" 但这种模式的局限是：**颗粒度固定**。比如你想讨论"iPhone 15 Pro 发热问题"，是去"iPhone吧"还是"数码吧"？关键词无法精确描述复杂需求。 所以现在的产品要么用**多标签系统**（小红书），要么直接用**语义推荐**（抖音），都是在突破单一关键词的限制。 你觉得这种关键词心智现在还适用吗？还是说已经被推荐算法替代了？