ByteDance 的偶然与必然

ByteDance 的偶然与必然

ByteDance 的如日中天以及对流量的绝对掌控,会让人产生一切都是自然而然的错觉,以至于会让人忘记去仔细梳理它的过往,特别是曾经那个让它起步、带入大众视野的产品「今日头条」。对 ByteDance 的研究,容易简单地将其归因为人性成瘾的迎合、信息分发效率的提高。ByteDance 对流量神一般的操控光环是如此之绚烂,以至于每每提及「今日头条」早期融资各种受挫时,都只是为了凸显投资人的见识浅薄,而忘记去掰扯其中的细节,忘记去追求天人之际的分界线。

对「今日头条」投资受挫、投资人各种悔恨的最传奇描述,当属对红杉中国沈南鹏、徐小平、周鸿祎的一次访谈。各个投资大佬之间相互比惨,相继叙述自己是如何错过了「今日头条」这只独角兽。

这已是好多年前的事情,但依旧抹不去其传奇的独角兽光环。但如果我们稍微剥开那层非理性的独角兽光环,稍微再理性一些,用心去分析一下当初出这些投资大佬们不看好「头条」的理由,就会发现很多有意思的细节。

如果今天有一个人来告诉你,他要创建一款比微信的功能多得多的聊天 App 来创业,你可能会惊讶不已:还有这样的产品初阶选手吗?将商业简单地归因为技术和功能的多寡,这几乎是 PC 时代野蛮增长的时代产物。当一个行业大势已定、「用户价值 = 新体验 – 旧体验 – 替换成本」、「网络效应的巨大粘性」,足以让任何简单的产品复制变为泡影。

回到「今日头条」创立的 2012 年,此时「在线新闻」已经被网易、搜狐(各自宣称有 2 亿用户)、凤凰新闻瓜分得泾渭分明。此时跳出一家名不见经传的公司,说是要去做新闻行业,其实无异于在今天跳出来一个人要投身于「实时通讯」领域赶超「微信」。

即便是「今日头条」一开始就宣称,自己所使用的是 machine learning 这样酷炫的、高效信息分发的技术,在行业格局已定的情况下,其实意义不大。且不论其当时的 machine learning 技术对「信息分发」的效率是否有实质上的提升,就算你已经打造出一个出色的信息推荐系统,而如果考虑到整个新闻市场的体量就这么大、考虑到要让老用户替换到新产品需要付出巨大的「替换成本」、考虑到「新闻」的用户本身非常依赖于行业专家的采摘和分析,「推荐系统」在信息分发上的改进对颠覆这个行业其实没有实质性的意义。这基本等价于:如果你的市场体量就只有 100 万,你再怎么死抠细节、提升效率,非得说自己要做成 200 万的生意,这几乎是痴人说梦。

按照这样的视角来看当初拒绝「今日头条」的投资人,可以说他们都是极端理性而优秀的。

可为什么现实又推翻了相应的结论呢?「今日头条」不仅没有沦为只能瓜分 2 亿用户百分之几的残羹冷炙,反而能够在 2017 年就拥有 1.2 亿的 DAU 呢?

那就只有一种可能,弄错了游戏规则。

以上推论有一个重要的隐形前提假设,那就是包含这 2 亿用户的「互联网上网总量」是不变的。而历史的惊人之处在于,2012 年恰好是移动互联网开始爆发的前夜。此时,「今日头条」同已有巨头所玩的游戏,将不再是如何将「老用户」转变为自己用户的「存量」竞争游戏,而是如何快速获取「新用户」的「增量」竞争游戏。而对于「增量」游戏来讲,「今日头条」完全不必支付高昂的「用户替换成本」。此时,它便同已有巨头站在了同一起跑线上。也即是,在「移动互联网」变革的转折点上,本该在存量竞争中死去的「今日头条」,在「增量竞争」中却大放异彩。

图片
可以看到,从 2012 年到 2017 年,上网总量增长了 2 亿多

再来需要谈到的是所谓的 machine learning 对信息分发效率的提升。很多研究「今日头条」的材料都喜欢归因为这一条。但在我看来,这是对 machine learning 的神话。以当前的 data science 的技术水准来讲,还远远达不到信息的精准推荐,也即是信息分发效率的实质提升。回顾那些对个人价值观有真正冲击的材料,可能很大比例都源自于三观一致的好友推荐和你感兴趣领域的大 V 推荐,以及一小部分比例的内容平台的系统推荐(如豆瓣)。对于「信息精度」有高度要求的信息摄取者来讲,现有的推荐系统还是过于初级。

而「推荐系统」在整个 ByteDance 系统中确实扮演了举足轻重的核心角色。其精妙点就在于:它将推荐系统的” 粗糙技术 “应用到了「人性成瘾」的细分领域(搞笑、美女图、娱乐八卦)。这些细分领域能够容忍较大的信息误差,并且能够在「推荐系统」的自增强的特性下,以更高的速率来获取新用户、更高效地推荐成瘾内容来提高用户留存。

也即是,移动互联网革命的基调下,「今日头条」在「增量用户获取」的这个游戏中,拥有了原子弹级别的重型武器「推荐系统」。并且,它是以披着「新闻」外衣来做着「人性成瘾」的内容分发。

这一系列的风骚操作,完全颠覆了理性投资人的逻辑推理:

  • 完全不是「存量」竞争,而是比拼获取用户的「增量」竞争。
  • 根本不是在做「新闻」内容的分发,而是在做「人性成瘾」的内容分发。
  • 「推荐系统」在新闻的「存量」竞争中的意义确实不大,可是在「增量」竞争中却为其战斗力提升了一个数量级。
  • 「推荐系统」的信息精度确实差强人意,但由于选对了「人性成瘾」这个产品细分领域,其粗糙的技术反而变成了获取新用户的重型武器。也即是,你完全可以通过精准选取「产品的细分领域」,来隐藏「技术」粗糙的实质。
  • 同时做到以上几点,就能发挥类似于芒格所说的 lollapalooza 效用。它不是同对手拉开「线性」的距离,而是拉开「指数级」的差距。

在这些已有的 lollapalooza 效应下,「今日头条」还在继续增加自己的 buff。张一鸣对「App 预装机」的投入之疯狂,以至于让整个「App 预装机」行业报价上升了好几个量级。

可以看到的是,「今日头条」确实是赶上了「移动互联网」变革这个大红利,这姑且可以算是其偶然的一部分。但这个「偶然」并非那么容易消化,还需要大量必然的实力做支撑。因为你不仅需要做对一件事,你还必须做对「一些列」的事情才能走上新巨头的舞台。你首先必须选好「切入点」,能够通过这个「切入点」的「高频」和「高效获客」来驱动 early adaptor 的扩展,进而推动整个事业由静止到运动的关键性一步。很大一批公司或许同样选择了泛娱乐的切入点,但却没有了 “然后”。这是因为「切入点」只是前期的 “抓手”,你还必须有精密布局的 “后手”。没有后手的、看似抓住了运气的公司,只能在昙花一现的 “好像要赢了” 的幻觉中凋谢。

同样是在线卖书,对 Amazon 来讲那只是 everything store、cloud service 的切入点 ,可对于当当来讲则变成了「主菜」。拿到时代的红利,再怎么样也是瘦死的骆驼比马大,多多少少能够赚到一笔。可它无法成就一家伟大的公司。创建伟大的公司还需要有更多细密深远的布局,有更多的后手。而更次一等的所谓创业者,则是肤浅地模仿已有的成功事例,完全不去考虑 “已成功” 案例所需要依托的「时势」和「边界条件」,以身试法地应证齐白石的告诫:学我者生,像我者死。

ByteDance 并非仅用「今日头条」这一款产品来证明其团队的硬实力(对「偶然运气」的消化能力)、能抓住机遇的必然性,更是用「抖音」后发先至地将「先发者」一一兼并。「抖音」之前有 Musical.ly、Mindie,Musical.ly 在增长乏力之前有 Dubsmash。特别是 Dubsmash,仅有 3 位创始人,上架 7 天就占领德国地区 Apple Appstore 榜首。这样的挖到金矿的” 好运 “,却无法让其成为巨头,只能成为被其他人竞相模仿、肢解的先烈。甚至,用于证明「抖音」在运营上的深刻洞见的内部经典语录” 音乐是视频的滤镜 “也并非其原创,国外一大批的短视频先烈们,早已有了这样的深刻洞见。但却只有「抖音」贯彻着这一洞见走到了最后。

在这个将全世界的信息拉平的信息时代,运气、机会、洞见都仅仅是「成事」的前菜。而真正的主菜,在创始人所带领团队的战斗力、所打造的企业制度与文化。某种意义上讲,这个时代的「创新」比拼,比拼的不再是从 0 到 1 的能力,而是比拼在一大堆众所周知的 0.1 中挑选出适合你的组合、并精准执行的能力。

而那些在商业上因为做对了一件事就能「成事」的时代也随之一去不复返。你必须做对一系列的事情才能在现代商业中「成事」。这「一系列」正确操作的挑战,足以将你获得的任何「偶然幸运」消耗殆尽。唯有真正掌握商业战斗力的创始人及团队,才能乘风破浪、成就一番事业。尽早抛弃可以偶然成功、一夜成名的幻想,是这个时代对自己的仁慈。


近期回顾

简评:产品设计之前的工作
pyflink 官方代码示例所引发的迷思
简评:finance 存在的意义


如果你喜欢我的文章或分享,请长按下面的二维码关注我的微信公众号,谢谢!

发表评论