FourSquare最近很火，也有一些模仿者，无论是美国还是中国，似乎
一夜之间就流行起了各种基于位置的check
in应用。其爆发主要是因为iPhone和Android的流行，内置的位置API使得LBS的开发门槛大大降低了。在中国，从我手头的数据来
看，iPhone和Android的增长速度已经接近高速爆发了，也就是说，一个靠谱的FourSquare
Copy即将呼之欲出。尽管我不认为FourSquare是同类产品中最好的，但是它做得早，名声大，所以也就堪称标杆了。
那么在中国出现的FourSquare，或者比FourSquare更好的应用，会是啥样子呢？这是个有趣的问题。不如来分析一把。
先来泼盆冷水。我觉得在Web2.0半死，敏感词当道的2010年，出现一个新的创业公司，靠一个LBS的UGC工具横空出世的概率实在太小了。这不
再是一个梦想者的游乐场，UGC是高压线，除非是大鳄，否则谁触谁死。我之所以不把概率降到零，是因为也许会有另辟蹊径的，类似Booyah的基于check
in的游戏出现并存活下来。可是问题是在全民偷菜的时代，陌生人的，只限于高端手机的游戏，如果不是特别出色，也就只能如过眼云烟。
那么现有的大鳄里，谁最适合做FourSquare？还得回到产品本身的功能，从产品说起。在我的FourSquare使用过程中？最大的问题是什
么？我觉得是venue(该翻译成什么？商户？)的信息过于混乱。也许美国会好一点吧，但是纯粹靠用户添加的数据终归是无序的，比如我需要check
in的大部分地方都不存在，只能手动添加，而到了北京机场，唰的一下又能蹦出七八个机场的venue，都是不同的用户创建的。另外，当我在A小区中的B大
厦中的C餐馆时，我应该check
in到A呢还是B呢还是C呢？每个人都有不同的见解。换句话说，对于venue本身的定义，都是不明确的。这让check
in的信息跟着混乱了，同时也造成了很多数据在后期需要利用的时候，很难进行处理。之所以提这个，我的观点已经很明确了，中国的FourSquare，必
须在产品发布前就具有完整的成体系的venue库，让用户去check
in，而不是让用户去标注地点。如果做不到这点，那么就必然面临同样的根源上的问题而无法解决。所幸的是，在中国，正好有一家网站，完美地拥有了这一切，
拥有了做LBS最好的资料库。没错，大众点评网。
在看到大众点评网如此出色的先天条件之后，我不想再去考虑其他网站的可能了，纵然大如新浪腾讯，也是先天不足，空有力气使不出来。那么下面的文章，我
就来探讨一下，假如大众点评网要做一个类似的服务，它的着眼点如何，现有的条件如何，前途又在哪里。当然，也许大众点评网已经开始了这方面的探索，也许还
没有，但是这并不妨碍拿它做个例子。其实，此处的大众点评网也可以用口碑网，或者Yelp代替。
首先，还是看venue，这里不需要再用这个英文词了，直接精确的，商户。大众点评的产品，很明确地就是基于商户，没有歧义。不会有重复的数据，也极
少有找不到的数据，用户体验自然就大大增强了。如果真遇到了新商户，那就让用户添加，然后后台审核，人工采集验证，这套流程早已熟门熟路，不用多说。
其次，用户。对于一个社会化产品来说，用户是关键。必须有用户，有交互，产品才能活起来。虽然比不上腾讯，但是大众点评的品牌在稍微有点上网经验的网
民心里，也是有点分量的。这么多年积攒的注册用户，外加可以用人人帐号登录，基数已经不再是个问题。所以，一个社会化产品最怕遇到的初期瓶颈，消失于无
形。当然，对于特定的这个LBS应用，光有注册用户还不行，得有手机用户，尤其是iPhone和Android的用户。恰好，这方面大众点评又走在了前
面，iPhone和Android的应用程序都做得很不错。从Android
Market里看，下载量是10000到50000这档，对于现有的中国Android用户基数来说，算是挺高的数据了。瞧瞧，一旦这东西做出来，啥都不
宣传，直接发布一个新版本客户端，就有几万的活跃用户了，若是一个小公司看到，直接口水满地。要吸引这些用户使用实在是很方便，弄点积分，弄点check
in之后独有的优惠券，不愁没人用。然后等着iPhone和Android即将到来的爆发式增长，外加这些用户的口口相传，只要出手，地位就无法撼动。
第三，评论。前头说的是为什么能做，以及为什么能做成，下面就说说做什么，为什么要做。首当其冲的自然是评论。用户可以在用餐的第一时间打分并发表评
论，免得回去犯懒或者忘了。更重要的是，当用户在一家餐馆check in了之后，或者反复check
in了之后，他的评论价值是在提升的，这可以回馈到餐厅得分的计算公式以及评论的排序公式中，为用户提供更高质量的数据。
第四，个性化。当用户Check in的商户多了之后，数据挖掘的结果就非常有价值。简单地举个例子：比如在我的几十个check
in之后，大众点评网会知道我常在五道口周围活动，偶尔去北京别的地方吃晚饭，吃的多是杭帮菜，以及更精确地，我爱吃鱼(下面细说)，那么当我下次再打开
它的网页或者手机应用的时候，它就应该可以给我推荐五道口吃鱼的好去处，或者是北京某家正在打折的杭州餐馆。这绝对会大大增加我的使用频率和依赖度的。
第五，更细化的数据。现在大众点评网的数据粒度是到商户的，所有的评论，打分，都是基于商户。而在移动互联时代，这个粒度完全可以被细化，对于餐馆，
可以精确到每个菜。莫要忘记手机是带摄像头的，随手对菜一拍，然后上传，打分，评论，非常流畅。这在靠扫街收集数据的时候是不可想像的。于是就可以有更精
确地比较和推荐：究竟是郭林的水煮鱼好吃还是麻辣诱惑的水煮鱼好吃？周围最受好评的东坡肉在哪里？这家餐馆的宫保鸡丁多少钱多少份量？那家餐馆最受好评的
菜是什么？等等等等，不再是只能想不能做的东西了。
差不多就到这里了，每一项都不需要再多展开了。可以看到我描述的这样的一个大众点评化的FourSquare，和FourSquare本身，已经有了
很大的偏离，或者说，在我看来，进化。它并不是一个全新的应用，基于位置的check
in不是目的，只是一个数据的手段。它不需要苦苦寻找商业模式，因为它依附在大众点评现有的商业模式上，是一种利用新技术，对于现有核心产品的核心功能的
强化和优化。所以，它更有价值。
当然，回到开头，一切的一切都只是假设而已，什么都还没有发生。最后不妨做个预言：2010年，中国的FourSquare，或者是其他的LBS，如
果是独立而单纯的，那么毫无前途；如果以这样的形式出现，则将立于不败之地——因为根本就不存在对手。
