关系网成网络盈利模式 LinkedIn网站探秘

“人传人”的创业群体

　　2003年，从加州大学伯克利分校经济系毕业后，林文文开始了在加州联合银行的工作。今年7月，她决定转行做市场营销，然而由于缺乏相关的工作经验，她在几大求职网站上投的简历最终都石沉大海。

　　后来，林发现了LinkedIn，她在网站上填好了自己的简历，并邀请了一些熟人加入到了其中，其中包括她的叔叔Peter。

　　在自己的LinkedIn联系人名单上，林发现Peter认识一位叫Rifkin的人，而Rifkin则和LinkedIn的招聘人员认识，此时LinkedIn正在招聘市场营销人员。于是，林让Peter通过Rifkin把自己的简历送到了LinkedIn招聘人员的手上。两星期后，林被邀请参加面试，8月份，林成为了LinkedIn的员工。

　　给林文文带来好运的LinkedIn是硅谷一家专注于商务交友和商务关系开发的网站，两年半前成立，先后融资1470万美金，公司目前有员工45人。在过去的三个月中，LinkedIn的注册用户以每月30万人的速度在增长，如今有来自130个不同行业的420万注册用户在LinkedIn上找工作、找联系人、找资金、找商业机会。

　　11月22日，记者来到了LinkedIn位于加州Palo Alto的办公室，Palo Alto紧靠斯坦福大学，66年前，惠普公司便是在这里的一间车库中成立。

　　LinkedIn本身像个无国界公司，在它的5位创始人中，有位两美国人，一位美籍华人，一位法国人，另外一位是德国人。他们5人和其他40位员工共用一个大房间，显示了硅谷新兴企业中最基本的平等。

　　CEO和联合创始人Reid Hoffman坐在大房间的一边，华裔创始人李锡恩与他的工程师开发团队坐在一起。刚到公司3个月的林文文则坐在创始人Konstantin Guericke的不远处，享受与Guericke一样大小的办公空间。

　　“熟人的推荐是我找到这个工作的很大一个原因。”林告诉记者。

　　“每个人都可以通过各种渠道投递简历，然而招聘者根本无法一一筛选，你的简历再好，都可能被淹没在无数简历中，这时，有个可靠的推荐者变得非常关键。”Guericke告诉记者。

　　不过，LinkedIn的用处远远不止找工作这么简单。“在商业领域，有时候重要的并不是你能做什么，而是你认识什么人。”Guericke说，“LinkedIn可以让你找到不错的中间人。”

　　风险投资公司Infobase Venture的合伙人Paul Allen就对来向他寻找投资的人说过，“如果你没能在LinkedIn上认识10个以上的人，并且没有得到两个人以上的推荐，就不要来找我。”

　　盈利秘密：“商务账户”和广告

　　LinkedIn为用户提供的商务联络服务大部分是免费，不过它现在正在尝试多种形式的收费模式。

　　11月22日，记者来到LinkedIn的时候，其刚发布了一项名为Personal Plus的新服务。

　　为了保护用户隐私，LinkedIn只对每位用户开放三层以内的联系人资料。比如A认识B，B认识C，C又认识D，这四个人就构成了三层关系网。尽管A不认识C或者D，但是他可以通过LinkedIn查到这两个人的经历和联系方式，随时与C和D直接联系。但是A无法找到在三层以外的人，比如D认识E， LinkedIn则不对A开放E以及更外层人的资料。

　　然而有些用户希望自己的资料被所有人知道，Personal Plus就是为这些人所设计。每月支付60美元，LinkedIn就可以把该用户的个人资料对所有420万注册用户开放，即使是很多层关系之外的人，也可以直接找到该人的联系方式。

　　这项服务只是LinkedIn的盈利方式之一，其目前的主要盈利方式是今年8月份推出的商务账户服务。

　　在LinkedIn的网络体系中，获取三层以内联系人的资料是免费的，如果有人想联系三层关系以外的人，就需要使用商务账户。如果A想联系第六层的G，他就得申请商务账户，通过LinkedIn内部的Inmail发送邮件给G，另外也可以联系其他人，请求他们向G介绍自己。

　　尽管使用Inmail并不能保证G一定会回复，但是通过Inmail发送的邮件，回复可能性更大，加之其他人的介绍，虽然G没有和A有过任何接触，但是会觉得A比较可信。

　　据介绍，LinkedIn最基本的商务账户每月收费15美元，可以发送3封Inmail，最多可以一次性申请15个人的介绍。此外，LinkedIn还设置了每月收费50美元的Plus账户、每月收费200美元的Pro 账户，Plus账户和Pro账户分别允许用户发送10封和50封Inmail，一次性可以申请的介绍人分别是25个和40个。对于那些不想申请商务账户的用户，LinkedIn设置了10美元的一次性Inmail费。

　　为了保证关系网的良性发展，LinkedIn设计了“Inmail反馈得分”。用户每次通过Inmail发送邮件，都将被记入数据库，是否得到回复也被记录，Inmail反馈得分则是得到回复的邮件数量与发送的邮件总量之比，Inmail的接收者可以直接看到发送者的得分。

　　“这个分数设计是为了防止随意发送邮件，鼓励发送者认真考虑每一封邮件。对于那些收到邮件的人来说，他们也会更愿意给反馈得分比较高的人回邮件，这样就会形成一个良性循环。”Guericke说，“我们不能因为收取了用户的订阅费，就允许他们随意骚扰别人。”

　　除了商务账户，LinkedIn也紧盯招聘广告市场。

　　从今年3月开始，在LinkedIn上张贴招聘广告的用户每月要支付每条95美元的费用。除此之外，LinkedIn还与公司客户签订年度招聘广告合同，Google就与LinkedIn签有每月100条左右(LinkedIn拒绝透露具体数字)的合同，其它企业客户包括赛门铁克、Expedia.com等。Guericke认为，招聘广告收入将成为LinkedIn除商务账户外最主要的收入来源。

　　此外，LinkedIn也做其他广告，现在登录网页，已经可以看到CNN、BusinessWeek等的广告。

　　创业者正是“关系”样板

　　“按照目前的收入增长水平，LinkedIn将在明年第一季度盈利。”Guericke说，“我们已经不需要更多的风险投资。”

　　对于风险投资商和LinkedIn的5位创始人来说，盈利无疑是他们最大的期待，而其中最兴奋的无疑是CEO Reid Hoffman，因为在引入风险投资以前，LinkedIn花的一直是Hoffman的钱。

　　在投身创业以前，Hoffman是在线支付公司PayPal的执行副总裁，Guericke是另一家网站Presenter的副总裁，两人常在各种会议上见面，然而在业务上却是互为对手。

　　但当Hoffman找到Guericke提议建网站时，两人很快“化敌为友”，因为两人的看法不谋而合——“人际关系管理将在商业社会发挥巨大作用，而互联网能为其提供最好的工具。”Hoffman随后又找来斯坦福的同学李锡恩，以前的客户Allen Blue，以及在Fujitsu Software共事过的法国人Jean-Luc Vaillant加盟。

　　李锡恩先后就读于斯坦福和麻省理工学院，1996年，他曾创立了Netmosphere，这是一家专为财富 500强企业搭建客户关系的网站。2000年，Netmosphere被卖给了纳斯达克的一家上市公司。

　　2002年12月，LinkedIn开始筹建，由Hoffman投钱，李锡恩和Jean-Luc Vaillant负责技术开发。

　　2003年5月，网站正式发布，5个创始人是最早的用户，当时最大的难题就是如何在短时间内扩大用户量。

　　当时5个人都被分派了任务，每人必须找到100个用户，因为李锡恩和Jean-Luc Vaillant是工程师，人际关系不如其他三人广，他们得到特许，只需要每人找50个用户。

　　Guericke在多年的学习和工作中积累了深厚人脉，3天之内他就找到了100人，“我们需要找的，是商务人士，相对比较偏向中上阶层。”Guericke说。

　　用户如滚雪球般越积越多，连硅谷最为有名的风险投资商Sequoia也被网罗到了LinkedIn之中，Sequoia曾先后投资过Yahoo、Google、Cisco、Apple、Oracle等公司，在目前纳斯达克上市的公司中，Sequoia投资过的企业占了近10%。

　　2003年11月，Sequoia决定对LinkedIn投资470万美元。当时，加上5名创始人，LinkedIn的员工只有8人。

　　2004年10月，以Greylock牵头的风险投资商又对LinkedIn注入了1000万美元的投资。这时，LinkedIn的注册用户数量是120万。

　　一年以后的今天，LinkedIn的注册用户增至420万，其中210万在美国，140万在欧洲，50万在亚洲。

　　社会关系网是否已成主流？

　　在实现了用户数量的积累后，不断开发新功能成了LinkedIn的下一个重点。李锡恩的主要工作也从当初的构架网络平台转向了Desktop(桌面)的构建，“用户可以把Desktop下载到桌面上，这样用户每天都会用到LinkedIn。”

　　Desktop将于今年12月发布，上面增添了很多新功能，比如可以与微软的Outlook进行结合。

　　“商务人士每天都会收到无数邮件，Desktop可以帮他们区分邮件的重要性。”李介绍，Desktop可以让用户按自己选择的筛选模式，把邮件按重要性排列。

　　Desktop准备和Monster、Hotjob等美国几大招聘网站合作，应聘人在这几大网站找到想应聘的职位后，可以利用Desktop搜索出招聘者与本人之间的关系网，然后能通过LinkedIn的Inmail等功能找到合适的推荐人介绍，甚至可能与招聘者取得直接联系。据Guericke介绍，LinkedIn计划不久后向不同的机构和公司出售该服务。

　　此外，LinkedIn准备在明年把业务扩展到黄页服务领域，比如帮助寻找律师等，类似的职业搜索目录。LinkedIn已经建立了40个。

　　销售人员也可以通过LinkedIn找到目标公司中的员工，目前LinkedIn已经与salesforce.com和beforethecall.com两家销售网络合作。

　　与之类似，LinkedIn可以通过自己的网络为会议主办方找到有相同兴趣的人，找到更多的参与者，LinkedIn从中获得收入。

　　虽然有各种盈利方式，但是Guericke清楚，社会关系网络(social-networking)并不是互联网上的新概念，早在2001年，此类的网站就已出现，Ryze被认为是美国第一个社会关系网站，Ryze目前的会员有来自200个国家的25万人。此外，还有2002年成立的Friendster。

　　Facebook是LinkedIn一个强大的竞争对手，2004年2月成立的Facebook总部也在Palo Alto，根据网络调查机构comScore Media Metrix的数据，Facebook目前的注册用户已经达到了830万。今年5月份，Facebook从硅谷的风险投资商Accel那里融到了1220万美元。不过，Facebook的用户以大学生为主，LinkedIn则专注于做商业客户。

　　Web2.0大潮下，硅谷正有越来越多的新公司投身于社会关系网站，其模式能否成为互联网上的主流商业模式，还是最终变为新一轮的泡沫？也许目前还言之过早。


附：LinkedIn 架构笔记

现在是 SNS 的春天，最近又有消息传言新闻集团准备收购 LinkedIn。有趣的是，LinkedIn 也是 Paypal 黑帮 成员创建的。在最近一个季度，有两个 Web 2.0 应用我用的比较频繁。一个是Twitter，另一个就是 LinkedIn。

LinkedIn 的 CTO Jean-Luc Vaillant 在 QCon 大会上做了 ”Linked-In: Lessons learned and growth and scalability“ 的报告。不能错过，写一则 Blog 记录之。

LinkedIn 雇员有 180 个，在 Web 2.0 公司中算是比较多的，不过人家自从 2006 年就盈利了，这在 Web 2.0 站点中可算少的。用户超过 1600 万，现在每月新增 100 万，50％ 会员来自海外(中国用户不少，也包括我).

开篇明义，直接说这个议题不讲"监控、负载均衡”等话题，而是实实在在对这样特定类型站点遇到的技术问题做了分享。LinkedIn 的服务器多是 x86 上的 Solaris ，关键 DB 用的是 Oracle 10g。人与人之间的关系图生成的时候，关系数据库有些不合时宜，而把数据放到内存里进行计算就是必经之路。具体一点说，LinkedIn 的基本模式是这样的：前台应用服务器面向用户，中间是DB，而DB的后边还有计算服务器来计算用户间的关系图的。

问题出来了，如何保证数据在各个 RAM 块(也就是不同的计算服务器)中是同步的呢? 需要一个比较理想的数据总线(DataBus)机制。

第一个方式是用 Timestamp . 对记录设置一个字段，标记最新更新时间。这个解决方法还是不错的---除了有个难以容忍的缺陷。什么问题？就是 Timestamp 是 SQL调用发起的时间，而不是 Commit 的确切时间。步调就不一致喽。

第二个办法，用 Oracle 的 ORA_ROWSCN (还好是 Oracle 10g). 这个伪列包含 Commit 时候的 SCN(System Change Number)，是自增的，DB 自己实现的，对性能没有影响。Ora_ROWSCN 默认是数据库块级别的粒度，当然也可做到行级别的粒度。唯一的缺点是不能索引(伪列). 解决办法倒也不复杂：增加一个 SCN 列，默认值"无限大"。然后用选择比某个 SCN 大的值就可以界定需要的数据扔到计算服务器的内存里。

ORA_ROWSCN 是 Oracle 10g 新增的一个特性，不得不承认，我过去忽略了这一点。我比较好奇的是，国内的 Wealink、联络家等站点是如何解决这个关系图的计算的呢?

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另外建议正在找工作的同学不妨使用一下这类站点(国内的有联络家和若邻)。一般人我不告诉他~~

 

附:六度空间理论

有一个数学领域的猜想，名为Six Degrees of Separation，中文翻译包括以下几种： 六度分割理论、六度空间理论以及小世界理论等。

你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。这就是六度空间理论，也叫小世界理论。

社会网络其实并不高深，它的理论基础正是“六度分隔”。而社会性软件则是建立在真实的社会网络上的增值性软件和服务。有这么一个故事，几年前一家德国报纸接受了一项挑战，要帮法兰克福的一位土耳其烤肉店老板，找到他和他最喜欢的影星马龙·白兰度的关联。结果经过几个月，报社的员工发现，这两个人只经过不超过六个人的私交，就建立了人脉关系。原来烤肉店老板是伊拉克移民，有个朋友住在加州，刚好这个朋友的同事，是电影《这个男人有点色》的制作人的女儿在女生联谊会的结拜姐妹的男朋友，而马龙·白兰度主演了这部片子。

20世纪60年代，耶鲁大学的社会心理学家米尔格兰姆(Stanley Milgram)就设计了一个连锁信件实验。他将一套连锁信件随机发送给居住在内布拉斯加州奥马哈的160个人，信中放了一个波士顿股票经纪人的名字，信中要求每个收信人将这套信寄给自己认为是比较接近那个股票经纪人的朋友。朋友收信后照此办理。最终，大部分信在经过五、六个步骤后都抵达了该股票经纪人。六度空间的概念由此而来。

这个连锁实验，体现了一个似乎很普遍的客观规律：社会化的现代人类社会成员之间，都可能通过“六度空间” 而联系起来，绝对没有联系的A与B是不存在的。这是一个更典型、深刻而且普遍的自然现象。那么，怎样用数学理论揭示 “六度分割现象”？这是现代数学领域又一个重大的数学猜想。

这有点儿像地图的邻接色问题，只不过邻接色问题是通过数学方法可以精确证明的（即最多只需要使用4种颜色即可），而6度分割理论我个人估计只能通过不完全归纳来形成假设了吧，社会的模型还是比二维地图模型要复杂莫测得多啦！

六度分隔的现象，并不是说任何人与人之间的联系都必须要通过六个层次才会产生联系，而是表达了这样一个重要的概念：任何两位素不相识的人之间，通过一定的联系方式，总能够产生必然联系或关系。显然，随着联系方式和联系能力的不同，实现个人期望的机遇将产生明显的区别。

看来六度分隔理论很有意思，找一些资料来看看学习，运用起来真的会很有效的。

不管理论如何深奥，“六度分隔”和互联网的亲密结合，已经开始显露出商业价值。人们在近几年越来越关注社会网络的研究，很多网络软件也开始支持人们建立更加互信和紧密的社会关联，这些软件被统称为“社会性软件” （Social  Software）。例如Blog就是一种社会性软件，因为Blog写作所需要的个性和延续性，已使Blogger圈这种典型的物以类聚的生态形式，越来越象真实生活中的人际圈。据致力于研究社会软件的毛向辉介绍，国外现在更流行的是一种快速交友，或者商业联系的工具，例如 LinkedIN。人们可以更容易在全球找到和自己有共同志趣的人、更容易发现商业机会、更容易达到不同族群之间的理解和交流，等等。

社会性软件的定义很多，而且还都在不断的发展演变过程之中。它的核心思想其实是一种聚合产生的效应。人、社会、商业都有无数种排列组合的方式，如果没有信息手段聚合在一起，就很容易损耗掉。WWW成功地将文本、图形聚合在一起，使互联网真正走向应用；即时通讯又将人聚合在一起，产生了ICQ这样的工具。然而这还是虚拟的，虚拟虽然是网络世界的一种优势，但是和商业社会所要求的实名、信用隔着一条鸿沟。通过熟人之间，通过“六度分隔”产生的聚合，将产生一个可信任的网络，这其中的商业潜能的确是无可估量的。

聚合作为社会研究的对象也具有实际价值。康奈尔大学的科学家开发了一个算法，能够识别一篇文章中某些文字的“突发”增长，而这些“突发”增长的文字可以用来快速识别最新的趋势和热点问题，因此能够更有效地筛选重要信息。过去很多搜索技术都采用了简单计算文字 /词组出现频率的方法，却忽略了文字使用增加的速率。如果这种方法应用到广告商，就可以快速找到潜在的需求风尚。

社会、网络、地域、商业、Blog，这些词汇你也许都听麻木了。然而一旦那些预见先机的人找到聚合它们的商业价值，被改变的绝不仅仅是网络世界。

六度虽然是个社会学的理论，但是实际上它更像一个数学理论，很多人说六度和四色问题有异曲同工之妙。在我看来，六度理论很好的阐述了在一个网状结构（我们的人类社会）下，不同节点之间的联系和连接关系，然而它并不完整，并不足以指导我们的实践。

（1）关系的强弱——权值问题
首先六度肯定了人与人之间的普遍联系，但是没有对这种联系作定量分析。我们一生可能会认识千百人，他们有的对我极其重要，有的对我无足轻重，我们联系的建立的原因和方法也是千差万别，有父母亲属这类生而固有的联系，也有因为地理位置接近发展出来的，如邻里关系，还有因为共同学习生活而发展出来的同学、同事关系。六度理论中只把他们统统归结于联系，没有强弱之分。在网状结构里面，人与人的关系，需要加权处理，在这里，六度是残缺的。

（2）到达和建立联系的区别——目的和结果问题
20世纪60年代，耶鲁大学的社会心理学家米尔格兰姆(Stanley Milgram)就设计了一个连锁信件实验。他将一套连锁信件随机发送给居住在内布拉斯加州奥马哈的160个人，信中放了一个波士顿股票经纪人的名字，信中要求每个收信人将这套信寄给自己认为是比较接近那个股票经纪人的朋友。朋友收信后照此办理。最终，大部分信在经过五、六个步骤后都抵达了该股票经纪人。六度分割（也叫“六度空间”）的概念由此而来。这个故事很多六度的爱好者都知道，并奉为圣经。但是我请大家注意这个故事和我们现在流行的SNS网站的理念的重要差别。在这个故事里面，信到达了波士顿股票经纪人手里面没错，但是请注意整个过程中，每个人的朋友关系都没有发生改变。对，这点很重要，这个故事里面传递的信息，而我们现在看到的SNS网站希望在用户之间传递的是什么呢？是联系方式是朋友关系。
说到这里想提一下前面提到的火炬的买车票的实验，在那个实验里面，传递的实际上也是信息，而不是朋友关系。

（3）传递的成本和激励——阻尼问题
在Stanley Milgram的实验和火炬的实验里面，都没有任何的花费，或者说看起来成本为0。但是是不是真的成本为0呢？每个人传递一下信件花费极低，改下msn名字更是没有成本，然而那些人肯这么做，其实是看着朋友的面子上，所以这里花费的成本实际是什么呢？是中国人说的人情债，所谓的关系成本。没有人喜欢一个整天都要人帮忙这帮忙那的人，人情债和金钱债一样，背了就一定要还，这就是传递中的成本问题。火炬的火车实验后，我们一直在想这个问题，今天我们急需车票，可以请朋友们改他们的名字，但是我们能不能天天都用这种方法来找人帮忙呢？今天买车票，明天买球票，也许一次两次可以，次数多了，朋友们肯定会觉得厌烦，甚至放弃你这个朋友。

Gmail的邀请方式直至今日仍被很多人称颂，刚刚出现的时候，一个邀请甚至可以卖到60美金。很多人惊呼这是最伟大的营销。然而，到了今天，很多人的邀请已经变得无法送出去。为什么呢？因为一开始的时候Gmail是稀缺物品，所以价值高昂，加上Gmail带有Google的强势品牌和高度用户认同感，所以就更加被追捧，拥有Gmail成了荣誉的象征。这是这种荣誉成为了Gmail邀请在六度网络中疯狂传播的激励。然而随着Gmail的高度普及，这种荣誉感逐步下降，最终降低了激励，从来使传播陷入了停滞状态。

阻尼是好还是坏？没有阻尼我们可以给任何人发送信息，每个SNS网站都在宣扬你只需要六度就可以认识克林顿可以认识盖茨，但是有几个人真的去认识他们了？是因为他们不值得认识么？不是，是因为联系虽然看起来只有六度，然而每度的阻尼都有可能都是无法跨越的。但是你不要悲观，如果没有阻尼也许你会更加不爽！LLF算过“举例来说吧。假设每个人有30个朋友，信息经过六度是30的6次方 =729000000，数量足够到达一个能够覆盖所有可能的人的级别。”，如果六度的连接没有任何的阻尼，估计我们每天收到的来自六度好友的各种各样的信息就会让我们的脑袋爆炸。

在我们的生活里面，一个身份越高的人，越有名的人他就会有越多的好友，于是他也就越不想随便拓展自己的关系圈子，因为他们往往不胜其扰。前些日子的600演艺名人联系方式泄露事件就是一个例子，本来我们作为社会一分子都和这600名人有着六度的联系，然而某天因为他们的联系方式被公开，他们和我们的联系立刻被扁平化变成了一度。一瞬间，阻尼消失了，你可以随便打电话给那英、田震了，你不是想跟冯小刚聊电影么？你现在可以打电话了。但是，我们只能说结果这成了一场灾难，很多名人诉苦，说很多人打电话到他们的家里，说了句“你是XXX么？我很喜欢你！”然后就挂了电话。很多人不堪其扰停了机，甚至换了号。

这场灾难对我们这些局外人来说是一个很有意思的故事，很有趣的一点在于此，一旦这些名人和大众的关系扁平化后（六度变成一度），他们对大众的价值也开始流失，大众们只能打电话过去，问一声，然后炫耀自己给明星打过电话，仅此而已。这个巨大的扁平化工程并没有扩展追星族们的朋友圈子，他们仍旧离那些明星很远……

（4）朋友的朋友是朋友的假设——关系的方向和传递问题
SNS网站最爱说的一句话也许就是“朋友的朋友是朋友”，然而那天我跟LLF在Msn聊天的时候就说过这个问题，我认识的某A的朋友某B是我非常反感的一个家伙，而且我的朋友里面还有个人某C对那个家伙某B更加痛恨。所以在现在的SNS服务里面我是不敢把某A和某C同时引入的，因为他们同时引入后，很可能的结果是某B和某C建立联系后，开始吵架。

六度分割
   上世纪60年代，美国哈佛大学的社会心理学家米尔格伦提出了“六度分割”（Six  Degrees  of  Separation)的理论。简单来说，“六度分割”就是在这个社会里，任何两个人之间建立一种联系，最多需要六个人(不包括这两个人在内），无论这两个人是否认识，生活在地球上任何偏僻的地方，他们之间只有六度分割。