Google 這家企業似乎罕見擁有三大競爭優勢的要件：規模經濟、自我強化的需求面優勢與供給面優勢。更值得一提的是，Google 展現了這些優勢的多種表現形式：Google 的規模化優勢源自固定成本基礎相對較大與網絡效應；由於使用者習慣、轉換成本與搜尋成本，Google 留下了高比例的消費者和廣告主；藉由學習和資料不斷強化專有科技，Google 取得了主要的成本優勢。

儘管這些不同優勢相輔相成，依然值得逐一進行詳細檢視，以更了解 Google 核心事業何以面對競爭者攻擊居然毫無損傷。

規模化優勢分析

一般人開始輸入查詢字詞時，一定會注意到，Google 自動完成功能經常神奇地猜到你心裡的問題。這個功能部分是源自引擎擁有其他使用者所有問題的大數據，代表每新增一名使用者，就會改善所有使用者的搜尋體驗，從而產生了網絡效應。

廣泛來說，Google 對先前的搜尋行為愈發熟悉後，便更能有效地客製化個別使用者搜尋結果的篩選與呈現，進而推動了需求面的規模化優勢。

Google 規模產生的更顯著網絡效應不是來自使用者，而是來自於廣告市集。就廣告來說，Google 不僅僅受惠於搜尋本身無所不在的網絡效應。例如，AdSense 可以在部落格和其他相對較小且去中心化的網站投放廣告，這就對廣告主特別具吸引力，因為可以廣泛觸及這類網站，還能根據與這些網站豐富的互動經驗客製化廣告投放。

同時，網站紛紛採用 AdSense，因為廣告主最為集中。AdExchange 是 Google 為優質發布媒體和大型品牌廣告主提供的即時出價交易，也受惠於相同的網絡效應。Google 廣告部門的產品均在 2018 年重新整併為 GoogleAd Manager。

值得注意的是，AdSense 和 AdExchange，統稱為 Google 合作夥伴（GoogleNetwork Members）分潤，是 Google 得利於網絡效應最大的事業，但與主要受惠於供給面規模的核心搜尋事業相比，仍是小巫見大巫。這部分廣告營收還不到 Google 旗下搜尋事業營收的五分之一，其中包括 Google.com、YouTube、Gmail 和 Maps。這個比例還不斷逐年下滑。

需求面優勢分析

搜尋者和廣告主對 Google 搜尋引擎的忠誠度，是鞏固規模效益的重大因素 。使用者透過經驗就能嫻熟使用特定的搜尋引擎，而這份經驗也能讓現有搜尋引擎提供更為相關的結果。假如轉換新的搜尋引擎便得犧牲過去耗費的搜尋心力，因此進一步鞏固了使用者對 Google 的忠誠度。

正如同經驗強化了使用者忠誠度，廣告主一旦習慣了 Google 廣告和 Google 自動投放廣告程式，忠誠度也於焉而生。美國司法部最近針對 Google 的調查，原本關注獲得顧客忠誠度的方法是否公平，還是被 Google 整合軟體工具所逼迫，畢竟這些工具主導了「線上發布媒體和廣告主之間複雜連結上的每個環節」。

具體而言，法規監管單位檢視 Google 如何把網站放置銷售廣告的熱門產品，與其領先的數位廣告市集兩相連結。另外，Google 堅持要求廣告主使用自家軟體工具，才能在旗下的 YouTube 投放廣告，監管當局也要檢討是否合適。

Google 堅稱自己只是為廣告主和發布媒體打造了更加無縫又有效的體驗。說來諷刺，法規監管當局關注 Google 在數位看板廣告的作用，但這類廣告與服務對 Google 利潤重要性卻急劇下降。最終，美國司法部 2020 年反托拉斯訴訟決定暫時針對該事業完全不同的面向。即使聯邦政府之後決定重啟調查，或相關的州政府訴訟取得成功，也無法實質影響 Google 整體顧客黏著度，或衝擊其為了提升體驗而展現的過人投資能力。

這般多面向又多方位的忠誠度，也因為搜尋結果品質和廣告效果持續改善進而強化。 數位領域的需求面和供給面優勢往往以此方式緊密相連。起初尚未穩固的顧客習慣可迅速轉化為產品改善的動力，這通常伴隨著學習帶動的客製化應用。而這類進步會提升轉換成本，因為使用者發覺其他地方找不到同樣令人滿意的搜尋結果。

供給面優勢分析

在供給面，科技和學習本身就是數位環境中密不可分的優勢，顧客資料有助於持續最佳化產品服務。單靠一個人憑空開發「更厲害」科技的想法，在搜尋等使用案例中似乎顯得不切實際，因為在這些案例中，應用成熟的機器學習演算法可以快速又顯著地改善結果。

假如 Bing 或 Duck DuckGo 不熟悉我的搜尋行為，無論吸引了再多聰明的程式編碼師和技術專家，也難以呈現與 Google 一樣令人滿意的結果。當然，Google 上付費廣告的呈現也是由演算法決定，這些演算法是依據大量的回饋經驗，並為廣告和個人使用者客製化。

久而久之，這些專利演算法逐步改善，既使 Google 廣告點閱率不斷提升，也使廣告主的點閱到銷售轉換率穩定增加。 而轉換率的上升，到頭來又導致了廣告價格逐步上升。Google 在這兩個領域的表現都明顯優於其競爭對手，而且時間愈久差距愈大。

長期下來，透過學習強化的專利技術所產生效果與成長速度，會因使用案例而有很大差異，也可能是一把雙面刃。對於部分數位企業來說，吸收顧客資料以改善或客製化產品的速度，也強化了新進業者急起直追的能力。

就某些應用來說，少量資料可以發揮很大作用，而大量資料的額外價值卻微不足道，專利技術與學習提供的結構性優勢便很有限。然而，Google 發展歷史顯示，搜尋這個使用案例內建資料導向學習與科技的綜合優勢，依然持續成長且沒有上限。

隨著搜尋和廣告研發的巨額投資不斷成長，核心規模化優勢也於焉誕生，強化了原就密不可分的供需面優勢。Google 的學習強化專利技術，以及網絡效應鞏固的使用者與廣告主依賴心理，加上研發與其他領域中傳統以成本為考量的規模經濟，形成了一種良性循環，顯示其卓越的經濟表現可能會持續下去。

Google 的「祕方」有許多緊密相連的因子，因此 Google 創辦人佩奇（Larry Page）和布林（Sergie Brin）體現於 PageRank 演算法的創新理念固然早被競爭對手完全掌握，大部分卻無關乎經濟本身。

（本文出自《平台假象》，天下雜誌出版）