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用算法计算世界

资讯 0 1828 2018-05-25 12:02:45

抛开产品价值观看,今日头条切入内容市场,改变了很多的看法:在非常成熟的市场,后来者切入进去,取得部分市场份额,甚至成为领先者。


今日头条的产品设计是工程学:不强调路径,通过实验和计算得到问题的最优解。
如果把信息流动看作一个海洋世界,算法好比声纳,不断探索海洋的构造和边界:哪里有鱼?是大鱼还是小鱼?怎么吸引鱼群把鱼聚集起来?一、用算法寻找流量
今日头条有一个效率工程部门,专门优化信息分发。
张小龙说:

做产品要满足用户的贪痴嗔,我能理解用户至上。再进一步思考:做产品,是要满足用户的贪疾嗔,还是给用户带来持久的愉悦幸福?


用今日头条,不用打字搜索,只要滑一下,想看的内容都会被推到你面前。你看的越多,它就越懂你:你想看什么?
自媒体时代,生产内容不是问题,消费内容才是。算法不关注内容价值,只求效率。
不管你的兴趣是科技、汽车,等等,最后里面的内容都是贪痴嗔,这是欲望的陷阱。即使你不屑那些内容,你无法保证在下雨天里,鞋子不会沾到泥。不管内容让你愤怒,兴奋还是恐吓,都是为了让你上瘾,不停地往下滑。
从第一个产品「内涵段子」诞生开始,用算法寻找流量的方法就贯彻到底,所有的问题都可以通过测试来得到答案。内涵段子帮助今日头条 App 攫取了第一批流量,当今日头条 App 流量起来之后,它成为一个产品母体。在这个应用里,进行各种新产品想法实战演练:测试新功能,分割人群,孵化出了 10 多个独立产品。
A/B Test 是典型的数据思维,通过数据驱动和打磨产品设计。
为什么叫「今日头条」,拆分出去的问答为什么叫「悟空问答」,汽车栏目为什么改成「懂车帝」,据说都是测试后的结果:选择的用户更多。今日头条的系统能够做到,每天有上百个 A/B Test 同时在线运转。二、Go Big or Go Home
豆瓣早期做移动产品时,将原有 PC 的功能进行分割为多个 App。这一点,与今日头条的做法有些相似。
比较有意思的是,今日头条成功了,而豆瓣却没能做成。豆瓣是将 PC 上将原有的用户按功能强行拆分到不同的 App 上,遭到很多用户的吐槽。豆瓣 App是在没有流量基础情况下,做这个事情的,没有用户过渡,这一步跨度比较大。
今日头条是在母体上测试功能,当流量达到一定量级,将该功能分割出去,独立为产品,本质上还是流量思维。通过独立产品运营,简化产品功能,一方面,避免产品功能臃肿,造成不同用户群体之间诉求冲突;另一方面,分割特定人群,提高运营效率。
这种做法跟 Facebook 比较类似,2014 年 4 月开始,Facebook 开始要求用户下载独立的 Messenger,使用丰富的功能。
今日头条的产品演进路径是内容上从分发到生产,类型上从聚合到垂直。内容上,开始时爬取各个信息源,解决内容不足问题,再是合作或购买,解决版权问题,然后是独立生产内容。类型上,开始时不分类型,整合信息内容,然后再按类型区分。从富文本到文字、图片、短视频。
微信是从人出发,主动理解用户情感,满足用户通讯的需求,连接人与人,然后再生产信息;今日头条是从信息出发,分发内容,满足用户获取信息的需求,触达用情感,连接人与人。两者产品角度虽是不同方向,但是各自的末端都触及对方的利益。
人是信息的源头,今日头条产品边界再往前走,就是做关系链,做社交,他们已经开始尝试了。不知道,张一鸣是不是从产品之初就有这样的预设。
2016 年 7 月,网上曾有传闻称腾讯将投资今日头条,张一鸣在自家产品「头条问答」回答了下面的问题:
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信息流、用户下沉,短视频是去年所有内容产品发力点。最近,突然想今日头条未必是从三个点去看的,我们后面看到的也许不过马后炮式的总结,对今日头条来说,一切不过是流量挖掘的自然结果。
流量好比石油,算法就是台智能机器,只负责不断地下钻获取石油,它并不做任何预判:哪里出油量大,就往哪里钻。
2016 年 9 月 20 日,头条号创作者大会上,张一鸣说:短视频已经超过图文和组图,成为今日头条上最大的内容形态。同时宣布,将发力短视频领域,并投 10 亿元补贴短视频作者。

我们没有说要模拟人性,也不有说要引导人性。你们文化人给了我们太多深刻的命题。
—张一鸣


如果世界是黑盒子,无需了解盒子的构造,通过反馈来调校算法就能得到答案,应该是每个工程师的梦想。
电影「异形:契约」中生化人 David 有强大的智慧,不受情感约束,痴迷于培育更高级的生命形态。David 终不是人类,没有灵魂,生命在它看他是看来只是科学实验。三、近 60 个产品
今日头条创业刚过 6 年,通过孵化、收购、投资等方式涉足了近 60 个产品。
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最近观察发现:一些做内容的产品,文章的阅读量相比去年有较大的浮动,涉及多个行业。
猜测可能是受今日头条的影响:一方面今日头条以前内容少,引用内容会带流量。现在今日头条自己生产内容足够多,对外部需求减少。另一方面,以抖音为首的短视频产品兴起,抢占了用户的时间。
与一年前相比,朋友圈里各种秀的动态比以前要少了些,这部分用户很可能是跑到今日头条系产品。
可以肯定的是,今日头条孵化的产品从一诞生都是共用一套帐户体系,你的习性、偏好,它都能一一了解。你还没打开应用,算法已经为你准备好展示的内容,这是好是坏呢?
今日头条能够做到的还远不止这些。朋友圈里看到了两件事情,想起来让人害怕,知乎有人发了「今日头条与木马」的文章,分析了隐私被窃取的可行性。
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(图一)
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(图二)四、冲500亿,保300亿
今日头条员工现在有 2 万多人,其中销售团队有 1 万多人。前段时间因为被政府点名,在加强内容审核,内容审核团队有 6 千多人,预计到 2018 年底,会达到 1 万人。
每月提供房补 1500 元,但有区域范围规定,这样离公司近,方便加班,只有符合条件的人才会给予补贴。入职要参加为期一周的封闭式培训,内容并非业务技能,以企业文化为主。
公司管理扁平化,普通员工与张一鸣的汇报关系只有 3-4 级;下属对领导要直呼其名,同事之间不能以总、哥、姐相称;商业化团队有独立的公共关系人员,其它业务线不设立职能部门;政府关系部、公共关系部、财务部、法务部共用。
其中 SMB 部门(Small and Middle size Business)负责中小企业客户,电话销售每天要打满 400 个电话,员工离职率非常高,能够待一星期都可以算是老员工。
公司收入以广告为主,2017 年广告收入接近 200 亿元。2018 年的广告目标是:冲 500 亿,保 300 亿。据传,今日头条正在展开新一轮融资,投前估值为 350 亿美元,较前初缩水 20%。五、核心业务线
  • 头条研发部:主要做今日头条新闻端和创新项目。
  • 效率工程部 EE(Effective Engineer):主要做针对企业用户的效率产品,对标 Slack。企业 IM Lark 出自该团队,今年上线,会对外出售。
  • 互娱部 IES(Interactive Entertainment Sector):由火山、内涵段子、抖音组成的大部门,负责音视频产品。
  • AI Lab 研发院:涉及所有业务。负责研究成果落地,支持业务线。

今日头条在以下城市都有设有研发中心部:
  • 深圳:效率工程部、头条研发部、IES部;抖音、火山、内涵段子、FaceU。
  • 武汉:效率工程部。
  • 上海:效率工程部、头条研发部、Data 大数据广告投放平台、Music.LY。
  • 北京:效率研发部、头条研发部、头条财经、IES、商业化、懂车帝、悟空问答、西瓜视频、AI Lab。

如果你想去今日头条,提前做好离职思想准备:几年内 BAT 是去不了的。所以,这才是「BAT 挖不走今日头条人才」真实原因。
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/uploads/fox/25182938_5.jpg六、不能让算法决定内容
2016 年 12 月的财经访谈中,张一鸣说今日头条不会也不需要设立传统意义上的总编辑,忌讳价值观先行,不干涉是对内容最好的管理。
2018 年内部年会上,张一鸣提到今日头条企业社会责任,共五点:正直向善、科技创新、创造价值、担当责任和合作共赢。
到 4 月 11 日,内涵段子被关停。张一鸣道歉:今日头条将强化总编辑责任制,全面纠正算法和机器审核的缺陷,不断强化人工运营和审核。
身边很多人表示今日头条是垃圾应用,每天向用户推送大粪。
抛开产品价值观看,今日头条切入内容市场,改变了很多的看法:在非常成熟的市场,后来者切入进去,取得部分市场份额,甚至成为领先者。
倒退5年,怎么会有人相信。评论者逻辑与创造者逻辑截然不同,评论者站在局外推理逻辑,创造者投身其中寻求机会。
今日头条和 PC 时代百度做的都是信息分发,本质都是搜索,商业模式也极其相近。单凭广告的收入,再造一个百度市值的今日头条不无可能。
百度的广告主已经开始在选择今日头条,今日头条还有很长的路要走。
今日头条和百度都有非常强的技术文化特征,百度的 AI 商业化落地还在路上,看不到明确的应用前景。陆奇入职百度,不到一年半就离开,部门利益固化可见一斑。今日头条的的 AI Lab 已经在服务所有业务线,与百度相比,团队的执行力和战斗力可能更强。而抖音的成功证明今日头条不仅擅长技术,也擅长运营。
知乎上有人说:今日头条的 AI 团队特征模型完全可以媲美百度凤巢系统。周鸿袆曾经一直想做搜索,跟百度干一票。估计,他未料到最终挑战百度的是做信息分发的。
如果 3 年后流量选择今日头条,百度的市值会是多少呢?到那时候,今日头条会不会又重走百度的当年的路,一边坐拥流量大盘,一边被用户骂,它后面又会被谁挑战呢?#专栏作家#
lei,微信公众号:monster_talks,人人都是产品经理专栏作家。丰巢产品经理。主导过智能硬件,物流行业的启动项目。专注To B业务策划和数据分析,辅助业务决策。
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