前言
從我們在聖馬刁（San Mateo）的家裡，到舊金山上班地點的路上，我所收聽的廣播訪談裡，有些東西聽起來不太對勁。記者正和一名英國心理學家對談，他聲稱，一月的第三個星期，是整年當中人們最沮喪的一周。受訪者鉅細靡遺地說著，他是怎麼使用「未履行的新年計畫」、「假日期間的信用卡債」，以及「天氣模式」做為因子，發展出一個數學公式，並且利用此公式得到這樣的結論。把所有因子湊在一塊，可以證明一月的第三個星期，會是人們在一整年裡最沮喪的一周。乍聽之下，這論調蠻有說服力的；只不過要我相信，有點為難。
儘管我完全支持套用數學公式的做法，不過，能偵測到一個社會趨向情緒低落的公式，有可能建立嗎？甚至在調查過大量的人口樣本之後，你還是極可能無法探測到這種事－－我們能仰賴人們誠實回答心情低落與否嗎？不行，我對這套說詞無法照單全收，因為我在幾個禮拜前才針對「沮喪」做過記錄，知道整年裡最讓人沮喪的那禮拜，就出現在感恩節前後。你會問，我怎麼知道？
取美國國內1000萬名網際網路使用者為樣本，我感興趣的是，要知道人們會在什麼時候搜尋「沮喪」這個詞。我的思考過程如下：如果，我們整個社會有一定比例的人，在每年的某個特定期間會變得比較沮喪，為了尋求協助，就會向我們最親密的密友－－一個不用害怕遭到批判、可以前往詢問問題的地方求助。我們會上Google、雅虎搜尋（Yahoo!Search）或MSN搜尋引擎（MSN Search ）搜尋。
我對該詞所做的第一份圖表（歷時超過兩年的時間），看來不怎麼合理。它所顯示的模式，似乎隨著學校行事曆變動。很有可能，是因為學生們使用搜尋引擎來搜尋和「經濟大蕭條」（Great Depression）有關的論文。我不想半途而廢，便製作了一份新圖表，這次，結合了針對常見的抗憂鬱藥物如「樂復得」（Zoloft）、「千憂解」（Cymbalta）、「立普能」（Lexapro）的搜尋流量。一旦把經濟大蕭條的因素排除，加進藥物這個因子，它的模式就很清楚了：有為數可觀的人，在感恩節那個禮拜會用搜尋引擎求助，希望能瞭解我們的假日憂鬱。
這天早上的車程，對我來說沒什麼特別。我聽新聞裡的東西、看報紙上的新聞，或是從同事間的討論中得到些小道消息，我亟欲打開電腦，看看能否根據我們的網路搜尋或點閱特定網站，把當天那個議題弄得更清楚。有時候，我腦子會突然靈機一現聯想到什麼東西，並求助關鍵字資料，看看是否有任何關係。在探索這些資料上的機緣巧合時，也引發出一些很有趣的問題，從「為何高中舞會服裝在一月突然熱門」到「女子摔角手與財務指標的套利活動之間的關連」都有。在一個禮拜裡，人們最常點閱色情網站的是哪一天？我們最怕的是什麼東西？我們腦子裡在想什麼問題？新的Web 2.0網站如何製造出新的社會贏家和輸家？
這些問題以及更多類似問題，可以從關於網路行為的大批資料庫裡找到答案。我白天（還有晚上）花了很多天時間埋首在這些資料裡頭。我睡不著的時候，發覺自己正在仔細檢視交通圖表、搜尋表、人口統計表、心理統計變數表，在腦海裡把這些不同的資料片段翻來覆去，用不同的角度加以檢驗。
最初我意識到的是，有很多資料在實際上是更有影響力的東西。如果你在我們網際網路運用的所有不同要素，花上夠多的時間去思考，你會開始對「我們是誰」和「我們腦子裡真正想的是什麼」編織出一幅更清晰的藍圖。我說的「誰」，是指美國境內超過千萬的網路使用者的一個樣本，而該資料庫，是這個龐大的網路使用者族群每天上網做的事，所構成的一個匿名化、總體的集合。那個「什麼」，則是一家叫做Hitwise的公司。我擔任該公司全球研究部門的總經理。
有時候，要我完全回憶起在Hitwise上班前在做什麼，得費一番工夫。不過我真的記得，有一通電話是怎麼改變了我的生涯發展；那是克里斯．馬賀（Chris Maher）打來的業務電話，當時他是該公司的美國市場部總經理，後來成了公司總裁。這一通電話，會促使我換跑道，到一個能提供我這些豐富資料的工作崗位，我會很快發現自己人在美國國內外前幾名公司的商務飯店，而且我會受邀到頂尖大學講課，在產業訊息上發表主題原則，為《時代雜誌》網路版撰寫每周專欄，到最後寫出這本書。當然啦，我不知道，這通響起的電話會造成我一生這樣的大轉折；當時，我的注意力被桌上電話的鈴聲打斷，氣惱得很。
那時我任職目前的雇主「LookSmart」（這家搜尋引擎公司，雇用了大批編輯，把人工輸入的訊息加進搜尋結果裡）的業務與事業開發部門的主管，忙得不可開交。我身為市場研究部門的主管，正為了一件落在我頭上的龐大計畫頭疼著。
以一個搜尋引擎來說，LookSmart的收益來自廣告商，這些廣告商希望，消費者在我們的搜尋框輸入特定字眼時，會出現他們的廣告。如果我是瓦德福水晶（Waterford crystal）的銷售商，那麼我會期望消費者在搜尋這個專有名詞，或者只是搜尋「水晶」一詞的時候，我的網路水晶商店廣告能出現在名單中，希望搜尋者能夠點進去，最後在我的網路商店裡購買水晶。要達到這個目的，我會和LookSmart協議，每當有人在LookSmart的搜尋結果頁面上點閱我的瓦德福水晶廣告，就支付一小筆費用（或許是十美分）。
從業務觀點來看，這種商業模式有著一大問題。LookSmart的業務團隊（或說實際上，當時任何搜尋引擎的業務團隊），對於像是「瓦特福水晶」或「水晶」這類特定辭彙的搜尋數，他們掌握了多少名單，並不是很清楚。這問題代表著，我們的業務團隊基本上是亂槍打鳥。他們可能在一個廣告商身上浪費掉幾天、幾星期或幾個月，來推銷一個搜尋宣傳活動，只得到該廣告商感興趣的關鍵詞，事實上沒有人會去搜尋的結果。
當我們坐在LookSmart大樓——位在舊金山第二街的一棟改建的舊倉庫（開放式的大空間讓人憶起網路時代）——的用餐區裡，當時主導LookSmart業務與事業開發的勞伯．戈德博（Robert Goldberg），是這麼解釋這個問題的：「我擁有一個從倉庫裡銷售出存貨的業務團隊，卻沒有一套回報系統來告訴我，倉庫裡有什麼東西；甚至想要進入倉庫也不得其門——我們只好被迫用猜的，猜測裡頭有什麼。」想像一下，主持一個業務組織卻完全看不到自己要推銷的是什麼；最後徒勞無功的可能性非常高。
我們的確是有一整套資料，是勞伯燒進CD-ROM（檔案非常大）送到我桌上的：是節錄自當時我們最大的一套清單，相當於在微軟MSN搜尋引擎一個星期的搜尋量。這份從一年中擷取出來的一星期的搜尋活動，包含了4000萬筆關鍵詞，數量驚人。從這份龐大的關鍵詞檔案裡，怎樣我都得找出估算我們零售關鍵詞清單的方法——針對各不同車型的搜尋數有多少；在人們試圖瀏覽線上約會服務時，會在搜尋引擎輸入什麼字，諸如此類。我目不轉睛的盯著電腦螢幕，捲動著我下載到Excel上的前1萬筆關鍵詞，就這麼耗掉一個小時。
Hitwise打來的電話，我覺得時機相當不湊巧，不過，到最後結果卻是相反。我必須把對於估算搜尋清單的想法，回去找勞伯報告，而且沒時間聽人推銷。我向克里斯道歉，並排定好隔天再通電話。不過在他掛電話前，克里斯問了我在LookSmart面臨的難題的事。由於亟欲找出解答，我決定讓我的新朋友參一腳，不過只讓他知道一小部份。我說：「我正試著估算對婚禮業感興趣者的數量。」（如果我接下來非得聽人推銷，或許我能有所收穫！）
隔天，早在我們通電話前，我就收到一份45頁的PowerPoint簡報（這可不是好兆頭），而且我打算這通電話只講三十分鐘就打住，以防萬一我必須離開。
在放第二張幻燈片時，我就。在當時，我資料的外部來源，是根據我所認為的大型樣本，介於4萬到10萬的美國網際網路用戶所做出來的。在簡報的第二張幻燈片上，我所看到的資料，是根據超過1000萬的網路用戶的樣本數而來的。真令人難以置信。多到讓我不確定我是否真的相信這份資料。
我突然想到；當我面前的這份圖表，剛好清楚說明著一整季網際網路活動的樣貌時，我正還試圖研究一星期份的資料，來解決我那個估算清單的問題。婚禮網站的流量，可料想到會在夏季月份（婚禮季）時飆高，不過，細看與婚禮相關的關鍵詞（像是「婚禮服裝」）的模式，就顯得差異頗大，會在一年的前幾個禮拜裡搜尋數暴增。總體的搜尋行為，能讓我們看出，各種商品和服務的消費需求會在什麼時候攀高。我上鉤了。
當我在說明，為什麼這個新賣家的資料，可以提供我們關於所有美國前幾名網站鉅細靡遺的細節的時候，他不認為這是真的。為了讓他相信這份資料的精確度，我想出一個計畫。由於我們控制了MSN搜尋引擎的主要結果，所以對於一個網站可能從MSN接收的搜尋流量，就有相當程度的控制能力。在十一月的某兩天期間，我們把一個叫做TripAdvisor（當時的規模還很小）的網站放在MSN搜尋結果的首位，當作測試。我沒有告訴克里斯確實的日期，要他畫出TripAdvisor在數個月以來的流量表。我們答應，若是他能利用Hitwise的資料精確找出是哪兩天，他就有新客戶了。五分鐘後，結果出爐，足以確定他答的日期完全命中。
簽了合約之後，我開始在LookSmart使用Hitwise的資料時，發現自己面臨到進退兩難的狀況。如今，我擁有可以看到目前最大樣本之一的總體網路行為的鏡子，可資運用。在當時，我可以研究164種產業類別裡頭五十多萬個網站，而且資料會每天隨著新的資訊更新。我試著要搞清楚該從這個資料庫的哪裡開始的時候，由於完全無法分析而稍微吃了點苦頭。不過這問題沒有維持很久。我很快就搞懂各處的訣竅，從衡量對手行銷計畫的效率，到藉由測定將上映電影官網的點閱流量來估算該電影的收益。
我發現到自己沒日沒夜的，耗了許多時間在找尋資料裡有趣的部份，機緣湊巧地被引導到違反直覺的結論。我花在正事上的時間顯得不足。也就是在這個時候，我向Hitwise提出為他們全職工作、擔任研究主持人的想法，做一個向其他使用者示範如何使用這個驚人的資料寶庫，並教導整個市場有關網路競爭情報的價值的傳道者。
關於資料
本書裡的樣本和事件，是根據從Hitwise競爭情報服務公司收集的資料而來。除非另有說明，否則我都是取美國的樣本（Hitwise從美國、英國、香港、新加坡、澳洲和紐西蘭取得資料）。美國的樣本包含了超過1000萬名網路使用者的使用行為。該樣本以兩種方式收集而來。最主要的方法，是以和全國數個ISP供應商的協定為依據，將超過750萬名用戶的使用率資料加以彙集並匿名。為了讓資料上的網路使用者具有區域上的代表性，該資料是從很多ISP供應商收集而來。這個ISP樣本，由許多選擇加入的樣本組，或是已經同意接受監控並已提供人口統計資訊的網路使用者團體，來加以補強。這個人口統計上的資訊，使我們得以向各個類別的網站回報點閱者的人口統計與消費心態學上的概略資料。不論是ISP或選擇加入樣本組的資料，都是每天更新，提供前一天的使用資訊；搜尋關鍵詞資料基本上則是每周更新；而人口統計和消費心態的資料，則是依據每四周的使用率平均值而來。
有關隱私
當我第一次把使用的資料出示給朋友、記者，或業界新秀看時，普遍會引發一個疑問：使用者的隱私會怎樣？我們收集的資料不會侵犯到終端用戶的隱私嗎？以公司來說，我們很清楚，保護終端用戶的隱私對我們最有利。我們透過幾個機制來達成這個目標。首先，我們的ISP供應商和選擇加入資料的合作對象，會把送到我們系統裡分析的資料加以匿名和彙整。換句話說，我們沒辦法用任何資料回頭追蹤到網路的個人用戶（我們也不會想要這麼做）。我們對於追蹤整個趨勢，以及盡力瞭解整個網際網路用戶怎麼使用網路，比較感興趣。我們也會清除我們的關鍵詞資料，移除任何個人可識別的資訊（電話號碼、信用卡號、社會安全號碼，等等）。
關於本書
本書以兩個主要部份呈現。在第一部裡，你將會跟隨著我們探索資料中早已出現多年的迷人論點。從造訪網際網路的黑暗面以及我們愛繞著色情、藥品和賭場打轉的習慣，到瞭解我們自己對名人的迷戀，你會看到網路行為是如何彰顯出我們做這些事的理由。我們會討論到對於搜尋引擎的質疑以及搜尋引擎所揭露的事——像是查探我們的恐懼、我們想要學會的事，或只是一般的疑問，像是「天空為什麼是藍的？」對於某些網路通訊的最新發明，如何改變了我們與他人互動的方式，我們也會加以說明。
在本書的第二部份，我們會探討這份資料在實際上與理論上的運用，從決定線上競爭情報產業的策略應用，到利用這份資料來辨別出網路的熱門趨勢，甚至預測出下一位搖滾巨星的無限可能。
要探索網路行為，最合適的起點，必定要從網路的弱點開始。在網路行銷界裡，PPC指的是「點選付費」（pay per click）的縮寫，也就是說，一家企業願意付多少錢給點閱搜尋引擎廣告的使用者的這種商業模式。不過，在我的用法，以及第一章裡頭，PPC有個不同的定義︰指的是色情、藥品和賭場（porn, pills, casinos）。從瞭解網站流量的消長起伏，到發現有誰會瀏覽這些網站以及他們決定點閱網站的確實動機，圍繞者我們惡行的網際網路資料，正好驗證了競爭情報資料能夠多麼讓人難以抗拒。
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