博客引爆的流行让企业逐渐认识到，原来这也是一种营销和公关的渠道，通过博客企业可以更快更广范围地获取客户的注意力。接下来的问题是，实施这一做法后的效果该如何评估。
今年2月中旬，英国Onalytica公司写了一份名为Who are the Most Influential Authorities on “Business Blogging”?报告。(via sayonly)重要部分摘抄如下：
1）报告一开始Onalytica就指出我们所认为Technorati对Blog的排名是按影响力/influence来的，但事实并非如此。Technorati根据指向博客的链接数量对博客进行排序。所以确切来讲，Technorati 依据的是流行程度/受欢迎程度/popularity做评估而非影响力；
2）宣称Onalytica从不强调使用权威性/authority这个指标，而是更关注影响力。同时不得不承认，权威性、影响力和相关性在这里的含义确实极为接近；
3）指出无法用流行程度来体现博客的影响力，相比较，博客反向链接的相关性更能体现博客的价值和影响力。该报告的作者Flemming Madsen对此举例说明。Madsen 在Technorati中搜索“禽流感”时，Google News排在了首位，Engadget也曾两次出现在首页搜索结果。从Technorati的排名机制来看，不难理解，这是因为Google News和Engadget拥有更多的反向链接。可事实是，无论Google News和Engadget都不是禽流感方面的权威。
4）那么影响力、权威、相关性之间有何联系，又应该怎样去评估博客？
前提是，Onalytica认为当信息资源被引用时，行为主体是因为觉得该信息是与其文章/网站/博客是有相关性并较其他信息更令人信服（不考虑行为主体的知识局限、信息不对称所造成的错误判断）。
首先，定义一个检索标准，也就是简单地制定一些规则。
其次，根据事先设定的标准，开始收集含有“business blogging”或“business blog”短语的信息包括网页、博客、pdf文件、各种文档等，发现其中的引用URL或者文本链接。（注：比如短语“The White House”与超文本链接www.whitehouse.gov在本研究报告中是一样。）
然后，提取这些引用链接，并经过一些人工干预，将这些链接转移到根据Leontief的理论得出的算法。
最后，根据算法得出相对的影响力排名，排名结果见Issue Influence Index。
5）Issue Influence Index是一个相对的、线性的判断影响力方法。指数1表示影响力不大，但还是有些影响力。随着指数的增大，影响力也随之扩大。指数为4的机构影响力是指数为2机构的2倍。
6）第4点中所说的Leontief，全名Wassily Leontief。其研究方向名为投入产出分析（Input/output analysis），致力于判别不同的经济领域是如何相互影响。Leontief利用数学矩阵解决了复杂的经济问题，并解决了一直以来难题“circular influence”（循环影响？）。鉴于其重大贡献，Leontief获得73年的诺贝尔经济学奖。
下表就是该研究成果，展示了在“business blogging”这个话题上最有影响力的25个机构/博客/媒体。
刚好，前天收藏了一个测试博客影响力的网站BlogInfluence (via PostShow)。
网站按照公式[(blog+posts+web links) + (Bloglines subs * 2)] * 1+(Google Pagerank/10)得出博客影响力数值。其中blog/博客反向链接数和posts/博文数量的数据来自于Technorati，web links的数据来自Yahoo。
关于这个网站我有太多疑问，站长Gorka Julio博客上有相关介绍，应该有些解答，可惜是西班牙文无法看懂。当然像这样的测试也只是做着玩玩，也就无所谓。
不过，我发现对互联网各种新媒体的影响力评估讨论得越来越多。前面报告中对商业博客话题影响力的排名研究，后面这个网站对博客影响力的研究。另外还有口碑营销该如何量化其效果其影响力，博客营销的商业价值该如何计算等等。我始终认为，我们可以通过各种算法公式对这些看似抽象的概念进行量化有效地评估其效果和影响。问题就是该如何去分析计算。目前的尝试探索，我想都是对解决问题有启发有帮助的。
