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　　猫眼电影记者 田婉婷 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

被电商和外卖补贴带大的这一届消费者，多少听说过“最后一公里”这个概念，它指从配送点到最终消费者手中的末端环节。

这些年来，随着飞驰的快递员与外卖小哥们逐渐填平沟壑，这个词似乎正在沦为一种上古互联网黑话，逐渐被人遗忘。

然而四通八达的现代生活中，还有一个领域在经受“最后一公里”的困扰，那就是本地生活的到店场景。

很难想象，2025年人类已经登上月球背面，和AI你侬我侬，但低头回到一日三餐，依然有一个问题难以回答：

今天想吃的这家餐厅，它到底有没有在营业？

本地生活硝烟四起的这一年，各路选手带着令人眼花缭乱的服务和榜单杀入赛场。而场上最大的玩家大众点评，却始终坚持“本真”，二十年如一日默默解决那个最朴实又最重要的问题：准确映射物理现实。

11月5日，大众点评宣布了一项重磅计划：未来5年将追加至少30亿资金，用于升级“本地生活信息基建”。

所谓信息基建，用大白话来说，就是当你想吃一家餐厅，你能从大众点评上准确找到包括但不限于以下问题的实时动态更新答案：

它在哪？怎么去？几点开门？能不能订座？哪些菜好吃？能不能停车？有没有插座？……..

数十年过去，互联网跨越时空，集成电路产业日新月异，但人类靠双脚丈量生活的方式依然不过时。

只不过当纸页上的油墨印变成手机屏里的“附近推荐”，数字世界尽头“最后一公里”里掺杂了太多不确定、不及时的信息。而大众点评，正企图做那份最真实准确及时的生活动态地图。

从未消亡的“黄页”

大众点评是一个本地生活平台，但它同时很可能是中国最全面的生活服务信息数据库。

从这一点上看，大众点评其实与链家有很大的相似性。

作为中国最大的房产交易平台，链家创始人左晖在无数场合讲过同一个创业故事：“北漂12年，租过10次房，曾被骗得一塌糊涂”。

身为交易平台，信息的真实性，或者说动态真实性是立身之本。为确保链家有真房源，左晖曾找人一栋栋数房子，用人力扫楼的方式建立包含房屋面积、地址、房龄、周边信息等各项详细信息的“楼宇字典”。

左晖的办法看似笨拙，实则非常有效。本地生活领域也一样，所有分类信息工具的起点，都是一个广泛而可靠的数据库。

以大众点评为例，其聚焦本地生活可能是难度最高的一种数据库，因为这个业态的客观信息，几乎是整个物理世界的映射，量大，且极其非标，时刻处在动态变化之中。

每个街角的餐馆、理发店、花店都不同，菜系价格、口味服务、装修选址甚至服务员性格都构成供给的一部分。信息类目之多，要做到尽可能多的覆盖，需要耗费巨大资源。

图片来源：大众点评

另一方面，本地生活信息永恒在变化。天气变化、道路施工、商圈兴衰、地铁通车、店铺装修、甚至后厨换了个师傅，都会让一个商家的客观信息产生变化。

这种特征在中国市场尤其明显。

大众点评早年向日本友商取经，发现他们一个小酒屋是爷爷传完爸爸传儿子，几代人持续经营。而中国每年有30%的店关门，30%的新店开张[2]。这意味着，在中国，本地生活的「信息基建」更要求极高的准确性、及时性。

随着互联网普及，消费者对本地生活信息的要求更加庞杂细分。从外卖、团购、景点、住宿，每个到店/到家服务背后，都是一串庞大的数据。

图片来源：大众点评

因此，将真实的生活，镜像到互联网世界，变成了大众点评20年来，“关关难”但“关关过”的运营难题。

作为最权威的电影评分网站，IMDb最初靠创始人手动录入上万部影片信息。从影片类型、导演名称到票房数据应有尽有。但问题是，电影信息是一个标准化的静态体系，在家动手指就能完成。

而本地生活要收纳的其实是一座又一座动态变化的城市、乡镇，以及其中无数具体的店与人，偏差、过时甚至虚假的信息，会直接影响用户体验。

举例来说，如果一个用户在平台上发现一家餐厅，挤了一小时地铁专程打卡，发现餐厅早已关门。那么即便平台上其他所有的信息都是真实的，它也很可能失去用户的信任。

因此，本地生活竞争的下半场，当所有玩家都具备基本的流量和交易能力，竞争正逐渐回归到一个本质问题上：

做好信息基建，持续、准确、及时地映射物理现实。在此基础上，衍生出真实的评价、榜单等内容决策产品。

真实背后的长期主义

世界上最大的地图街景项目是谷歌街景。因覆盖广泛、更新及时，甚至有人在街景照片里找失踪的宠物、追踪新闻热点和发掘各种奇人异事。

“谷歌街景”深受欢迎背后，是谷歌超过十八年时间的信息基建投入。一辆辆头顶全景摄像图的街景小车，行走在超过85个国家的大街小巷，逐渐覆盖超过1600万公里道路。

因街景车扫描出错而走红的猫咪图

谷歌街景的成功，证明了信息基建从来不是一锤子买卖，而是一项需要时间耐心与持续投入的工程。在无数次更新补拍中，数字世界贴近物理现实，地图的“真实性”才得以浮现。

在本地生活领域也一样，甚至更难。

因为传统地图软件只需要关注“一个商家”是否存在，而本地生活平台，例如大众点评，还需要关注“一个商家”的动态变化，例如是否临时关店、是否升级了设施、是否变更了菜单。

随着行业逐渐成熟，榜单等内容种草产品的模仿成本较低。但只有长时间重投入确保信息公开透明、动态准确，在这个过程中接受市场的检验，形成商业的正向飞轮，从而延伸出榜单、评价等，才能建立难以模仿的根基。

因此，对一个本地生活服务平台来说，月活用户和订单规模固然重要，但从来不是一个平台的立身之本。

而大量基础数据建设的真实信息档案馆，恰恰是整个系统稳定运转的基础。

早在十年前，大众点评就在140多个城市派驻了服务团队，信息覆盖中国超过2300个县级行政区[3]。

时至今日，系统的精确度还在不断提升，据透露，现在点评对于营业时间的更新效率是按“小时”计算的。

依托美团的生态体系，团购、SaaS、外卖等可以提供准确的核销交易情报；大街小巷的骑手，可以校准地理坐标；亿量级的用户真实评价，也可以成为AI大模型挖掘的数据库，让信息覆盖更加齐全。

打开大众点评搜索店铺，除了核心的地理位置和营业时间，在服务设施板块里，还有各类餐厅主题和预定方式，连是否宠物友好、怎么停车、禁不禁烟，甚至包括座位下有没有插座。

图片来源：大众点评

这些信息看起来极其细碎，但它对应着一个经年累月的幕后工程。

记录基础数据只是第一步，后续有准确的动态跟踪、校准，才能让平台时刻与真实状态接轨。

一个餐厅在平台上的信息“真实性”，来自数十个结构指标，除了地理位置、营业时间、环节设施等基础信息，还有如浏览量、客流、复购、菜单更替频率等。

同样的商户数据库，如果没有长时间持续的投入，积累相关能力，就无法做到覆盖度和准确度。长期来看，消费者“踩坑”“扑空”，AI大模型没有真实的信息底座，输出荒谬的决策答案，最终都会走向本地生活平台的信任危机。

依托真实信息基建延伸出大量的真实评价、商家运维以及交易行为，大众点评建立了用户决策到消费的完整循环，在不断纠偏中建立起了公信力，形成商业模式的飞轮效应。

通过数据沉淀+动态纠偏，大众点评形成了完善的信息基建，演变出一套自我强化的机制：商家用户用得越多 → 数据越准确 → 推荐越可信 → 用户越依赖。

这是效率至上的互联网产业中罕见的长期主义，也是大众点评最难被跨越的护城河。

动态准确的物理世界地图

最近，一份大众点评的“逛街专家”招聘公告在网上走红。

这份招聘不卡学历，不卡颜值，主打弹性上班带薪吃喝。白纸黑字写明“街溜子优先”、与“哥姐叔姨交流亲和力者”优先，短短几日就收到数百份简历。

这个神仙岗位的全名其实是“商家信息核验员”，是大众点评为确保商家信息准确度而设立的。

逛街专家招聘引起网友热议

正因为意识到准确、及时反映真实信息，既是一项极其艰巨的系统工程，也是平台维系自身存续的基石，大众点评从不吝啬对信息基建的投入。引起网络热议的“逛街专家”招募，仅是计划的一小部分。

成立以来，大众点评累计为信息基建投入了数百亿资金。不久前大众点评宣布，未来5年将追加至少30亿资金，在全球新万博体育：区域落地信息挖掘、核验能力。

另一方面，大众点评还引入了人工智能的能力。基于大模型对非结构化数据的处理能力，大众点评用户和商家所上传的超过数十亿亿图片，加上每天几百万的增量得以盘活，用来辅助信息的鉴别和收录。

同样基于AI算法，大众点评可以从用户评价、照片和交易记录中发现新开的店铺，实时更新地理位置、确定商家类型。

图片来源：大众点评

AI和人工审核结合，就像两只眼睛，一只盯着现实变化，一只监督信息真实性。通过AI+人工的双轨机制剔除虚假或重复信息，让餐厅的状态变化能被及时捕捉，用户的个性化推荐更加丰富准确。

举例来说，基于长期的信息基建，大众点评甚至可以为用户推荐钓鱼点。

当一个平台囊括了几乎所有日常生活服务的供给，它的形态就无限逼近一本活生生的国民经济生活公报。面对这样一个庞然大物，信息的“真实”永远是一项庞大的系统性工程。

维系它的基础是真实可靠的信息基建，由此连接起规模庞大的供需两端，以及时时刻刻都在更新的五花八门的内容。

事实上，从某种程度角度来讲，本地生活的客观信息是可以无限延伸和下探的。大众点评二十年来，面对“无底洞”般的信息量级，不断投入资源，提升“线上映射”覆盖度、准确度、及时性。

作为一个本地生活应用，长期以来，大众点评的核心壁垒可能一直被误解、被忽略了。其护城河其实来自那个看似不起眼、所有人都习以为常的特质：二十年如一日准确及时地反映物理世界的“基础信息”。

参考资料

[1]大众点评发布《2024年评价透明度报告》，电商派

[2]大众点评张涛：从零开始的创业史，东方企业家

[3]大众点评：消费在升级，第一财经周刊

[4]2025大众点评“必吃榜”：刷评商家无缘榜单 始终坚守公信力，新华网

作者：任彤瑶

编辑：李墨天

责任编辑：任彤瑶

封面图片来自Shotdeck

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