2016年10月19日，腾讯浏览指数(TBI)发布会在北京金茂万丽酒店举行。在发布会上，TBI联合中国社科院发布了《移动互联网用户内容消费趋势报告》，针对泛浏览时代TBI的特点、优势、应用和发展前景进行了阐述和探讨。社科院国情调研与大数据研究中心崔岩博士认为，基于浏览行为的TBI，更为准确地预测用户个体或群体的消费行为和消费模式，将实现产品的定位差异化和精准营销。

在移动互联网时代，泛浏览时代的脚步越来越近。在无处不在的移动互联中，每一个人在上网的时候都产生了海量的大数据，而这种泛浏览时代的大数据在数据结构、分析方法、处理和解读上和以往在搜索时代所产生的大数据有着本质的不同，现有的旧方法显然无法提供精准的移动互联网数据洞察和分析。因此，在泛浏览时代，需要全新的大数据分析技术和方法。

崔岩博士发表主题演讲

在这样的现实需求背景下，腾讯浏览指数(TBI)应运而生。崔岩认为，TBI是从用户的浏览行为入手，以基于浏览行为更强的确定性和针对性所产生的与周围语意有强关注关系的大数据，并通过最新的算法、模式和数据分析技术，建立更为精准的移动互联网应用的指数，从而对互联网和用户群体产生更深入的了解和洞察，形成对用户行为的全景式描摹。可以通过浏览指数更为准确的预测用户个体或群体的消费行为和消费模式的变化，以及某一品牌或者某一行业的未来市场预期。

崔岩举例说：“基于对汽车行业的用户浏览数据分析，对于经济型汽车关注的用户群体，更加在意汽车的性价比;而对于豪华汽车关注的用户，更多的浏览停留在概念层次，没有形成具体的消费行为和倾向。按照生命周期划分，青年群体最为关注房价、交通费用、饮食成本，在精神层面则更加关注豪车、网红和运动;而中年群体由于已经步入成熟稳定器，对于吃穿、交通的关注明显减弱，更加关注的是旅游、绿植和奢侈品。”

除了对个体不同生命周期的全景式的描摹，以及对品牌和行业的分析，基于浏览产生的浏览指数，还可以对区域差异进行定位，报告里就提及了对中国东、中、西三个区域的全景式差异分析。崔岩表示，不论是任何指数还是认识大数据的分析方法，最终还是要落在如何通过浏览指数为每一个用户提供更好的服务和更好的体验上，更顺应对“人”的关照，这也是TBI今后要发展的方向。

崔岩透露，TBI前期阶段近30万字的研究报告完整版将在月末公布，他指出，随着腾讯浏览指数的逐步完善，通过对基于浏览标签产生的强关联的大数据的分析，可以对不同消费群体的消费倾向、消费行为、消费特征可以进行更细致的标签化分析，从而实现公司产品的定位差异化和精准营销。与此同时，TBI作为公共产品具有很强的社会服务性，可以在社会问题、热点事件和社会舆情等方面产生积极的价值。