今日頭條-用算法計(jì)算世界

lei
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拋開產(chǎn)品價(jià)值觀看,今日頭條切入內(nèi)容市場(chǎng),改變了很多的看法:在非常成熟的市場(chǎng),后來者切入進(jìn)去,取得部分市場(chǎng)份額,甚至成為領(lǐng)先者。

今日頭條的產(chǎn)品設(shè)計(jì)是工程學(xué):不強(qiáng)調(diào)路徑,通過實(shí)驗(yàn)和計(jì)算得到問題的最優(yōu)解。

如果把信息流動(dòng)看作一個(gè)海洋世界,算法好比聲納,不斷探索海洋的構(gòu)造和邊界:哪里有魚?是大魚還是小魚?怎么吸引魚群把魚聚集起來?

一、用算法尋找流量

今日頭條有一個(gè)效率工程部門,專門優(yōu)化信息分發(fā)。

張小龍說:

做產(chǎn)品要滿足用戶的貪癡嗔,我能理解用戶至上。再進(jìn)一步思考:做產(chǎn)品,是要滿足用戶的貪疾嗔,還是給用戶帶來持久的愉悅幸福?

用今日頭條,不用打字搜索,只要滑一下,想看的內(nèi)容都會(huì)被推到你面前。你看的越多,它就越懂你:你想看什么?

自媒體時(shí)代,生產(chǎn)內(nèi)容不是問題,消費(fèi)內(nèi)容才是。算法不關(guān)注內(nèi)容價(jià)值,只求效率。

不管你的興趣是科技、汽車,等等,最后里面的內(nèi)容都是貪癡嗔,這是欲望的陷阱。即使你不屑那些內(nèi)容,你無法保證在下雨天里,鞋子不會(huì)沾到泥。不管內(nèi)容讓你憤怒,興奮還是恐嚇,都是為了讓你上癮,不停地往下滑。

從第一個(gè)產(chǎn)品「內(nèi)涵段子」誕生開始,用算法尋找流量的方法就貫徹到底,所有的問題都可以通過測(cè)試來得到答案。內(nèi)涵段子幫助今日頭條 App 攫取了第一批流量,當(dāng)今日頭條 App 流量起來之后,它成為一個(gè)產(chǎn)品母體。在這個(gè)應(yīng)用里,進(jìn)行各種新產(chǎn)品想法實(shí)戰(zhàn)演練:測(cè)試新功能,分割人群,孵化出了 10 多個(gè)獨(dú)立產(chǎn)品。

A/B Test 是典型的數(shù)據(jù)思維,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和打磨產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

為什么叫「今日頭條」,拆分出去的問答為什么叫「悟空問答」,汽車欄目為什么改成「懂車帝」,據(jù)說都是測(cè)試后的結(jié)果:選擇的用戶更多。今日頭條的系統(tǒng)能夠做到,每天有上百個(gè) A/B Test 同時(shí)在線運(yùn)轉(zhuǎn)。

二、Go Big or Go Home

豆瓣早期做移動(dòng)產(chǎn)品時(shí),將原有 PC 的功能進(jìn)行分割為多個(gè) App。這一點(diǎn),與今日頭條的做法有些相似。

比較有意思的是,今日頭條成功了,而豆瓣卻沒能做成。豆瓣是將 PC 上將原有的用戶按功能強(qiáng)行拆分到不同的 App 上,遭到很多用戶的吐槽。豆瓣 App是在沒有流量基礎(chǔ)情況下,做這個(gè)事情的,沒有用戶過渡,這一步跨度比較大。

今日頭條是在母體上測(cè)試功能,當(dāng)流量達(dá)到一定量級(jí),將該功能分割出去,獨(dú)立為產(chǎn)品,本質(zhì)上還是流量思維。通過獨(dú)立產(chǎn)品運(yùn)營(yíng),簡(jiǎn)化產(chǎn)品功能,一方面,避免產(chǎn)品功能臃腫,造成不同用戶群體之間訴求沖突;另一方面,分割特定人群,提高運(yùn)營(yíng)效率。

這種做法跟 Facebook 比較類似,2014 年 4 月開始,F(xiàn)acebook 開始要求用戶下載獨(dú)立的 Messenger,使用豐富的功能。

今日頭條的產(chǎn)品演進(jìn)路徑是內(nèi)容上從分發(fā)到生產(chǎn),類型上從聚合到垂直。內(nèi)容上,開始時(shí)爬取各個(gè)信息源,解決內(nèi)容不足問題,再是合作或購(gòu)買,解決版權(quán)問題,然后是獨(dú)立生產(chǎn)內(nèi)容。類型上,開始時(shí)不分類型,整合信息內(nèi)容,然后再按類型區(qū)分。從富文本到文字、圖片、短視頻。

微信是從人出發(fā),主動(dòng)理解用戶情感,滿足用戶通訊的需求,連接人與人,然后再生產(chǎn)信息;今日頭條是從信息出發(fā),分發(fā)內(nèi)容,滿足用戶獲取信息的需求,觸達(dá)用情感,連接人與人。兩者產(chǎn)品角度雖是不同方向,但是各自的末端都觸及對(duì)方的利益。

人是信息的源頭,今日頭條產(chǎn)品邊界再往前走,就是做關(guān)系鏈,做社交,他們已經(jīng)開始嘗試了。不知道,張一鳴是不是從產(chǎn)品之初就有這樣的預(yù)設(shè)。

2016 年 7 月,網(wǎng)上曾有傳聞稱騰訊將投資今日頭條,張一鳴在自家產(chǎn)品「頭條問答」回答了下面的問題:

信息流、用戶下沉,短視頻是去年所有內(nèi)容產(chǎn)品發(fā)力點(diǎn)。最近,突然想今日頭條未必是從三個(gè)點(diǎn)去看的,我們后面看到的也許不過馬后炮式的總結(jié),對(duì)今日頭條來說,一切不過是流量挖掘的自然結(jié)果。

流量好比石油,算法就是臺(tái)智能機(jī)器,只負(fù)責(zé)不斷地下鉆獲取石油,它并不做任何預(yù)判:哪里出油量大,就往哪里鉆。

2016 年 9 月 20 日,頭條號(hào)創(chuàng)作者大會(huì)上,張一鳴說:短視頻已經(jīng)超過圖文和組圖,成為今日頭條上最大的內(nèi)容形態(tài)。同時(shí)宣布,將發(fā)力短視頻領(lǐng)域,并投 10 億元補(bǔ)貼短視頻作者。

我們沒有說要模擬人性,也不有說要引導(dǎo)人性。你們文化人給了我們太多深刻的命題。

—張一鳴

如果世界是黑盒子,無需了解盒子的構(gòu)造,通過反饋來調(diào)校算法就能得到答案,應(yīng)該是每個(gè)工程師的夢(mèng)想。

電影「異形:契約」中生化人 David 有強(qiáng)大的智慧,不受情感約束,癡迷于培育更高級(jí)的生命形態(tài)。David 終不是人類,沒有靈魂,生命在它看他是看來只是科學(xué)實(shí)驗(yàn)。

三、近 60 個(gè)產(chǎn)品

今日頭條創(chuàng)業(yè)剛過 6 年,通過孵化、收購(gòu)、投資等方式涉足了近 60 個(gè)產(chǎn)品。

最近觀察發(fā)現(xiàn):一些做內(nèi)容的產(chǎn)品,文章的閱讀量相比去年有較大的浮動(dòng),涉及多個(gè)行業(yè)。

猜測(cè)可能是受今日頭條的影響:一方面今日頭條以前內(nèi)容少,引用內(nèi)容會(huì)帶流量?,F(xiàn)在今日頭條自己生產(chǎn)內(nèi)容足夠多,對(duì)外部需求減少。另一方面,以抖音為首的短視頻產(chǎn)品興起,搶占了用戶的時(shí)間。

與一年前相比,朋友圈里各種秀的動(dòng)態(tài)比以前要少了些,這部分用戶很可能是跑到今日頭條系產(chǎn)品。

可以肯定的是,今日頭條孵化的產(chǎn)品從一誕生都是共用一套帳戶體系,你的習(xí)性、偏好,它都能一一了解。你還沒打開應(yīng)用,算法已經(jīng)為你準(zhǔn)備好展示的內(nèi)容,這是好是壞呢?

今日頭條能夠做到的還遠(yuǎn)不止這些。朋友圈里看到了兩件事情,想起來讓人害怕,知乎有人發(fā)了「今日頭條與木馬」的文章,分析了隱私被竊取的可行性。

(圖一)

(圖二)

四、沖500億,保300億

今日頭條員工現(xiàn)在有 2 萬多人,其中銷售團(tuán)隊(duì)有 1 萬多人。前段時(shí)間因?yàn)楸徽c(diǎn)名,在加強(qiáng)內(nèi)容審核,內(nèi)容審核團(tuán)隊(duì)有 6 千多人,預(yù)計(jì)到 2018 年底,會(huì)達(dá)到 1 萬人。

每月提供房補(bǔ) 1500 元,但有區(qū)域范圍規(guī)定,這樣離公司近,方便加班,只有符合條件的人才會(huì)給予補(bǔ)貼。入職要參加為期一周的封閉式培訓(xùn),內(nèi)容并非業(yè)務(wù)技能,以企業(yè)文化為主。

公司管理扁平化,普通員工與張一鳴的匯報(bào)關(guān)系只有 3-4 級(jí);下屬對(duì)領(lǐng)導(dǎo)要直呼其名,同事之間不能以總、哥、姐相稱;商業(yè)化團(tuán)隊(duì)有獨(dú)立的公共關(guān)系人員,其它業(yè)務(wù)線不設(shè)立職能部門;政府關(guān)系部、公共關(guān)系部、財(cái)務(wù)部、法務(wù)部共用。

其中 SMB 部門(Small and Middle size Business)負(fù)責(zé)中小企業(yè)客戶,電話銷售每天要打滿 400 個(gè)電話,員工離職率非常高,能夠待一星期都可以算是老員工。

公司收入以廣告為主,2017 年廣告收入接近 200 億元。2018 年的廣告目標(biāo)是:沖 500 億,保 300 億。據(jù)傳,今日頭條正在展開新一輪融資,投前估值為 350 億美元,較前初縮水 20%。

五、核心業(yè)務(wù)線

  • 頭條研發(fā)部:主要做今日頭條新聞端和創(chuàng)新項(xiàng)目。
  • 效率工程部 EE(Effective Engineer):主要做針對(duì)企業(yè)用戶的效率產(chǎn)品,對(duì)標(biāo) Slack。企業(yè) IM Lark 出自該團(tuán)隊(duì),今年上線,會(huì)對(duì)外出售。
  • 互娛部 IES(Interactive Entertainment Sector):由火山、內(nèi)涵段子、抖音組成的大部門,負(fù)責(zé)音視頻產(chǎn)品。
  • AI Lab 研發(fā)院:涉及所有業(yè)務(wù)。負(fù)責(zé)研究成果落地,支持業(yè)務(wù)線。

今日頭條在以下城市都有設(shè)有研發(fā)中心部:

  • 深圳:效率工程部、頭條研發(fā)部、IES部;抖音、火山、內(nèi)涵段子、FaceU。
  • 武漢:效率工程部。
  • 上海:效率工程部、頭條研發(fā)部、Data 大數(shù)據(jù)廣告投放平臺(tái)、Music.LY。
  • 北京:效率研發(fā)部、頭條研發(fā)部、頭條財(cái)經(jīng)、IES、商業(yè)化、懂車帝、悟空問答、西瓜視頻、AI Lab。

如果你想去今日頭條,提前做好離職思想準(zhǔn)備:幾年內(nèi) BAT 是去不了的。所以,這才是「BAT 挖不走今日頭條人才」真實(shí)原因。

六、不能讓算法決定內(nèi)容

2016 年 12 月的財(cái)經(jīng)訪談中,張一鳴說今日頭條不會(huì)也不需要設(shè)立傳統(tǒng)意義上的總編輯,忌諱價(jià)值觀先行,不干涉是對(duì)內(nèi)容最好的管理。

2018 年內(nèi)部年會(huì)上,張一鳴提到今日頭條企業(yè)社會(huì)責(zé)任,共五點(diǎn):正直向善、科技創(chuàng)新、創(chuàng)造價(jià)值、擔(dān)當(dāng)責(zé)任和合作共贏。

到 4 月 11 日,內(nèi)涵段子被關(guān)停。張一鳴道歉:今日頭條將強(qiáng)化總編輯責(zé)任制,全面糾正算法和機(jī)器審核的缺陷,不斷強(qiáng)化人工運(yùn)營(yíng)和審核。

身邊很多人表示今日頭條是垃圾應(yīng)用,每天向用戶推送大糞。

拋開產(chǎn)品價(jià)值觀看,今日頭條切入內(nèi)容市場(chǎng),改變了很多的看法:在非常成熟的市場(chǎng),后來者切入進(jìn)去,取得部分市場(chǎng)份額,甚至成為領(lǐng)先者。

倒退5年,怎么會(huì)有人相信。評(píng)論者邏輯與創(chuàng)造者邏輯截然不同,評(píng)論者站在局外推理邏輯,創(chuàng)造者投身其中尋求機(jī)會(huì)。

今日頭條和 PC 時(shí)代百度做的都是信息分發(fā),本質(zhì)都是搜索,商業(yè)模式也極其相近。單憑廣告的收入,再造一個(gè)百度市值的今日頭條不無可能。

百度的廣告主已經(jīng)開始在選擇今日頭條,今日頭條還有很長(zhǎng)的路要走。

今日頭條和百度都有非常強(qiáng)的技術(shù)文化特征,百度的 AI 商業(yè)化落地還在路上,看不到明確的應(yīng)用前景。陸奇入職百度,不到一年半就離開,部門利益固化可見一斑。今日頭條的的 AI Lab 已經(jīng)在服務(wù)所有業(yè)務(wù)線,與百度相比,團(tuán)隊(duì)的執(zhí)行力和戰(zhàn)斗力可能更強(qiáng)。而抖音的成功證明今日頭條不僅擅長(zhǎng)技術(shù),也擅長(zhǎng)運(yùn)營(yíng)。

知乎上有人說:今日頭條的 AI 團(tuán)隊(duì)特征模型完全可以媲美百度鳳巢系統(tǒng)。周鴻袆曾經(jīng)一直想做搜索,跟百度干一票。估計(jì),他未料到最終挑戰(zhàn)百度的是做信息分發(fā)的。

如果 3 年后流量選擇今日頭條,百度的市值會(huì)是多少呢?到那時(shí)候,今日頭條會(huì)不會(huì)又重走百度的當(dāng)年的路,一邊坐擁流量大盤,一邊被用戶罵,它后面又會(huì)被誰挑戰(zhàn)呢?

#專欄作家#

lei,微信公眾號(hào):monster_talks,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。豐巢產(chǎn)品經(jīng)理。主導(dǎo)過智能硬件,物流行業(yè)的啟動(dòng)項(xiàng)目。專注To B業(yè)務(wù)策劃和數(shù)據(jù)分析,輔助業(yè)務(wù)決策。

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