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Facebook 将在第三方网站提供的定向广告服务（Targeted ads）与 Google AdSense 有什么

前面简单说一下 Adsense ，它基于分析你的网页内容来选择跟你最匹配的广告展示，以努力将收入调至最优的状况，注意，是基于网页内容哟。

忽然想起，在从事在线营销这两三年间，每当我听到有广告公司的销售代表对我提起「定向广告（偶or 精准营销）服务」这几个字时，总是下意识的选择放空、失聪，我会面带微笑附和着他们 “呵呵” 或是 “太厉害了！” 但总有几句话憋在心里不讲出来：“求求你们，停止给我灌输这种无聊的概念吧，好吗？” 那实在太伤害他人感情了。

直到有一天我听到了扎克伯格在 F8 Keynote上提起的 Open Graph Protocol.

简单来说，Open Graph 是一套标准，一套你可以将 WEB 上的所有元数据打上独一无二标签的 MetaTag系统，他不同于 flickr 这种由用户自下而上形成的信息结构（在这里应该是每个网站都有自己定义的一套数据字段），这套标准利用8个大类及其38个小类来定义页面上的一切事物，像是一个动起来的 受控词表[1]。

以 IMDB 的页面为例，查看源代码时可以看到：

<html xmlns:og="http://opengraphprotocol.org/schema/">
<head>
<title>The Rock (1996)</title>
<meta property="og:title" content="The Rock" />
<meta property="og:type" content="movie" />
<meta property="og:url" content="http://www.imdb.com/title/tt0117500/" />
<meta property="og:image" content="http://ia.media-imdb.com/images/rock.jpg" />
...
</head>
...
</html>

一个简单的页面标题被赋予了几个以 og: 为开头，看起来怪怪的属性，他们分别是：

title:标题
type:类型
url:链接
image:封面

在你将这部 The Rock 电影分享（Like）到社交网络的同时，以上数据会一并被传至 FB, 同时与你的账户关联起来。当 Like 变为一种普遍为人所接受的分享方式时，不管是推荐了一个Amazon上的商品、Spotify 中的音乐或是 techcrunch 的文章，都会把相应的不管是商品品类、音乐风格、文章目录or作者统统回馈给 Facebook。

你以前可曾想过一个简单的按钮会把自己 profile 与如此复杂的一套数据关联在一起吗？并且还在不知不觉中持续完善着 FB 的社交图谱，我在想扎克伯格甚至可以利用它发现互联网中的每一个快速增长的机会，也可以真正意义上推荐你最近比较感兴趣的任何事物。

当然 Google 也有了 Plus, 在国内 QQ有了互联, 人人、微博、百度也都纷纷推出了社交分享功能，但最终决定谁能走的更远应该取决于各个怪兽的决心与战斗力了。

期待实践者能够分享结果。

注释：

受控词表：起源于图书馆学，后被信息架构领域广泛使用，鉴 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%97%E6%8E%A7%E8%AF%8D%E8%A1%A8

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