字节的增长故事

第一章 交换增长力

2017年，中国的智能手机出货量为4.59亿部，相比前一年下滑了整整4%，自2012年以来的连续5年超高速增长终于结束了。

字节跳动战略部有人曾经提过一个说法，“2012年是互联网的万历十五年”，怎么理解呢？

对方这样给左林右狸频道解释：“一个趋势的发生跟确认是有滞后性的，发生的时候大家感觉不到痛，数据往下掉时才痛的不行。”

2012年，移动互联网红利开始，传统互联网公司开始阵痛；

2017年，红利期走到了尽头，中国移动电话普及率达到了每百人102.5部，手机市场饱和，品牌厂商们开始阵痛了。

品牌厂商们阵痛的结果就是——大家一起学苹果，从硬件往软件进发，各大手机厂商纷纷成立了自己的互联网部门。

火山引擎副总经理赵文婕当时在字节跳动做渠道BD的工作。回忆起这段经历时，她说：“原先我们能说服手机厂商合作，现在一夜之间APP爆棚，每一个手机上资讯类的坑位又非常有限，即使有预算，也不一定能获得预期中的流量，APP之间的竞争变得非常激烈。”

互联网界曾经盛行一时的“入口论”认为，操作系统、浏览器、搜索引擎都是用户入口，而它们在手机厂商面前显然都是“弟弟”。

以华为手机为例，2017年之前的5年间出货2.7亿部，这背后上亿人的机主几乎必然是华为应用商店的用户。

在手机预装市场上，原本的乙方厂商变成了甲方，开始自己下场竞争。原本的甲方字节跳动必须转变思路。

后面便发生了字节跳动副总裁杨震原演讲中谈到的事情——有手机厂商提出：“你们做推荐系统，能不能帮我们也做下应用商店的推荐算法？”

2017年1月，字节跳动与该厂商达成合作，签下了TO B第一单。

杨震原团队帮该厂商的应用商店做了APP推荐，同时优化了搜索，带来的结果是应用商店收入翻倍。

事实上，在这一过程中字节跳动内部是有争议的，这也是关于TO B的第一个争议：

“技术团队这样把注意力分到外部，会不会此消彼长，影响内部发展？”

杨震原给出的回答是“考虑到技术可以直接对外复用，额外付出的成本其实并不大，最后我们决定干这一单。”

从这个回答来看，字节跳动当时并没有想清楚TO B的事情，甚至可以说是赶鸭子上架，这个回答只是针对这一次的，并没有从根本上解决争议，内部最大的动力也只是BD部门。

但是，当这一单做出效果之后，工程师们的思路也发生了转变，技术团队突然意识到自己的产品是有通用性的，“做一家也是做，做多家也是做，做的越多不是越能证明其价值嘛”，内部的动力就渐渐起来了。

这件事很快被其他手机厂商知道，第二个合作对象很快也出现了，这就是vivo。

相比于前一家厂商的尝试性合作，vivo的合作更加大胆也更加深入。

整个2018年，字节跳动与vivo的技术团队合作优化了应用商店，还丰富了浏览器和i视频的内容推荐、优化了体验。

经过两次与手机厂商的成功合作，在2019年之后，字节内部就已经逐步转变了态度，在企业服务领域更积极地出击。

在拥有了内容推荐和算法推荐两条产品线之后，BD团队又看上了CV视觉技术。

当时，业界有一句话叫“做手机就是做相机”，华米OV四家争相推出带有各种高清摄像头的手机，甚至有的机型干脆定位为“拍照手机”。

面对这种形势，渠道BD很容易想到CV算法与拍照场景的合作，于是找到AI Lab寻求支持。

AI Lab当时正在筹备AI开放平台，大家一拍即合，后来AI开放平台上线的第一款产品就是CV（计算机视觉）。

但是CV并没有被匆忙推向市场，赵文婕认为：手机厂商需要的CV技术是非常严格的，既要能应用在相机上，还要跟手机通讯系统的各个功能适配，需要全套流程的东西，而当时字节是不具备这样的工程交付能力的，很担心轻易上马会把东西做砸。

经过很长一段时间打磨，AI开放平台终于成了字节TO B提供技术服务的第三个产品线，它下面包括CV、机器翻译等在内的很多原子能力都成了可以对外合作的产品。

2019年，字节跳动TO B方向还有另一件大事，飞书成了继头条、抖音后新的增长点，被大力向外推广。

事实上，2016年上线的飞书本来只是一个内部协同工具，但是因为效能太好，竟然火到了圈外，在短短三年时间通过自传播获得了千家头部企业用户。

2019年开始，谢欣掌管飞书开始发力推广，加入钉钉和企业微信的战团。这件事背后还有另一个标志性意义：字节跳动终于想清楚了TO B战略。

2019年下半年，开放技术中台的思路已经确立，火山引擎的构想也大致形成，组织调整势在必行。

2021年6月，火山引擎召开首次品牌发布会。谭待担任总经理。

第二章 火山引擎不是字节云

谭待校招进的百度，29岁那年就做了百度架构师，是百度最年轻的T11。2019年离职百度后，他深度思考过自己到底想做什么。

他已经在TO C方向做了很多年，在他看来，TO C本质上是通过技术帮产品做得更好，TO B则可以服务整个中国甚至整个世界。从他擅长的技术角度做业务，最好的方式就是TO B。

在加入字节跳动前，谭待曾经问杨震原：“我们有没有做TO B的决心？”这个问题对谭待非常重要，他告诉左林右狸频道：“我已经做搜索做了很多年，再接着做下去对我已经没有吸引力了，还是做TO B的挑战更大。”

在得到杨震原肯定答复后，谭待又问了第二个问题：“我们能不能把内部最好的技术开放出去？”

说句实话，这个问题的回答不论肯定还是否定，我们普通人都无法完全相信。

在左林右狸频道求证过程中，曾经向多位高管一再问这个相同的问题，站在外部视角来看，一个强敌环伺的企业怎么可能把核心技术开放给别人，快手、百度、腾讯可还在虎视眈眈。

直到我们听到这样一段故事：

在火山引擎建设之初，对于“要不要开放最好技术”的问题，字节跳动内部有过大量争议讨论。

尤其是一线产品运营同学，他们深感忧虑，非常担心自己的杀手锏成了竞品的复制对象。

在一次双月会上，争议到达了顶峰，就在此时，张一鸣说出了自己思考很久的两个逻辑：

“第一、以抖音为例，抖音的产品竞争力是不是某一个滤镜、某一个特效、某一个视觉技术这种原子能力？显然不是，抖音的竞争力其实是源源不断创造这些东西的能力；”

“第二、你不给，客户就真的得不到吗？不是的，客户还是会去找别人提供。反而这个市场如果能用我们的技术，那我们就会比同行有很多先发优势。”

这两点逻辑可以说是完美的回答了“要不要开放最好的技术”，火山引擎也正是按照这样的逻辑搭建了班底：

第一块是产品和技术团队。火山引擎没有单独招人，而是直接拉来了字节跳动的整个技术中台当做支撑。

事实上，这种做法在业界是极为罕有的，绝大部分的互联网巨头做TO B都会单独搭建团队。

比如做AI服务，互联网巨头们往往选择在公司AI体系之外再建新的AI团队，好处是专人专事，对自身业务影响不大；坏处是开发的B端产品和自己本身用的完全不是一路货色。

直接将头条和抖音已经实践过的技术开放出来，将这些经过验证的，有成功范例的技术拿给用户，也只有原本的团队才能提供原滋原味的产品，这也才是火山引擎最有竞争力的部分。

这里额外补充一点，谭待对于技术管理有自己的见解，他曾经提出过一套“非职权技术管理机制”，几乎贯彻了整个技术框架，这里不涉主题，我们点到为止，稍后知识星球会做持续分享。

火山引擎品牌确定后，谭待问张利东：“巨量引擎非常成功，有什么秘诀吗？”

张利东回答：“我们做巨量引擎的第一天，想的就是让客户如何花最少的钱，实现同样的效果。”

就如张利东所言，大公司一般都会投广告做宣传，但越大的公司往往越在乎投入产出比，市场上的人都不傻。

一家互联网公司的二号人物曾经给左林右狸频道算过账，他之所以选择在抖音投广告，原因就是投入产出比正好比竞品高一点，他认为这是抖音广告报价设计时故意为之。

通常来说，按照字节跳动的快节奏打法，火山引擎品牌发布会这时候就应该举行，但是被新冠疫情打断了进程，只好延迟一年。

不过，火山引擎的业务并没有被打断。

当时最大的困难就是招聘，TO B业务刚刚成立，急需产业管理方向的人，比如解决方案、交付、销售等，要从行业中招募优秀人才，刚开始很难找到合适的领域负责人。

负责市场工作的赵文婕只好采取倒着招聘的方式，先招募具体销售人员，再逐渐挖掘行业专家，遇到具体项目只好自己亲自上阵，极为吃力。

为什么一定要招募行业专家呢？以金融行业为例，字节虽然有技术却对场景不熟，并不清楚哪些金融场景适合使用，也不知道哪些解决方案更符合客户需求。

金融行业的公司也面临着同样的困境，大的金融公司每年招聘成百上千的校招生，喜欢从零开始培养人才，往往缺少外部视野。

金融行业的专家进入火山引擎，不但可以带来更多的经验，而且可以整合更多的资源。

比如疫情期间拿下的银河证券项目，当时一位新入职的员工虽然之前供职于小公司，却服务过银河证券，他很快就反应过来火山引擎与银河证券某些场景有适配性，于是立刻帮火山引擎与银河证券建立了联系，双方合作取得了不错的效果。

招聘的困境并没有持续多久，这年11月包括零售、金融在内的四个方向都各有其主，火山引擎的战斗力又上了一个新的台阶。

第三章 最性感的增长工具

火山引擎以全链路增长为目标，那到底什么是全链路呢？

左林右狸频道曾经问过谭待一个问题：“如果你是创业者，你怎么用火山引擎？”

他从头到底帮我们捋了一个顺序：

首先被提议的是数据产品，比如AB测试。

字节使用AB测试最被人津津乐道的案例就是起名字，据说“今日头条”、“抖音”两个名字都AB测试的结果，但是据左林右狸频道所知，这两个名字AB测试的数据都比参考对象更差。

照这样说，起名字的AB测试岂不是失败了？

谭待说了一句，“AB测试背后的代表着字节数据驱动的理念，这是一个更重要的东西”。

要解读这句话，我们来看杨震原说过的另一个案例：电商的推荐主要会考虑商品的评价，对于评价低的商品，我们会做一些控制和惩罚，让它的推荐少一些。如果加大惩罚力度，或者由不惩罚变成惩罚，交易量会怎么样变化？

如果做A/B测试，会发现加上这个惩罚，它的交易量是下降的。但是靠人的经验，相信这个事情是对的，坚持做，你很可能会得到一个正确的答案。为什么？我们这个实验不再测3天或者1个星期，而是测1个月，你会发现，这个交易量开始是下降的，然后慢慢持平了。随着时间再往前推移，它的交易量就变好了。

当你做了一些正确的事情，短期可能会受一定损失，但是积累了用户口碑，慢慢效果就体现出来了。所以有时候要看到数据背后本质的东西，可以用更长期的A/B测试验证它，你会做出更正确的选择。如果相信短期，就掉到沟里了，得出错误的结论。

从这件事，我们看出了AB测试的另一面：测试结果不重要，测试过程很重要。“今日头条”和“抖音”两个名字确实在某些指标上输给了参考对象，但是那些数据也同时证明了它们在调性上没有太大问题。

创业者可以通过AB测试获得更多的信息，形成数据驱动的理念。

第二个被提到的是AI相关的，一些可以把产品体验做的更好的东西？比如个性化推荐，其效果无需多言，火山引擎为企业客户提供的智能推荐产品，与抖音使用同样的技术。而且经过很多外部客户验证，个性化推荐不仅适用于短视频和图文资讯，在电商、社交、应用分发等其他很多领域也能发挥作用。

第三个被提及的是云原生。关于云原生最大的考验莫过于抖音的春晚红包项目，全国几亿人在1分钟内抢完红包，这种规模的高并发几乎是独一无二的，这种流量洪流将会对抖音造成巨大挑战。面对这种项目，以往BAT参加都有几个月时间准备，而抖音只用了27天就完成了，其背后的支撑力量正是火山引擎云原生。

最后一个出场的当然是增长工具，看数据，看转化率，看ROI，做数据监控，做后续运营，这一点对于那些在字节系产品做投放的公司来说，几乎是必选项。

后记

过去几年，抖音带来了一波流量红利。

有的公司投了抖音广告，它的竞品公司却没反应过来，相同的价钱，相同的曝光数，但转化的用户人数却不行。原因是，抖音的流量与传统流量很不一样，抖音的流量精准度更高，转化率也更高。

有分析人士认为抖音崛起时，理解并且抓住流量红利的公司迅速崛起，而没有理解的却只好错过。

那么火山引擎会不会是另一场技术红利呢？不好说，不过这或许会是一次让大家认识到“做增长”的重要机会。

增长是一件很专业的事情，尤其是在移动互联网红利消逝的今天，新产品想要独立成功几乎没有可能。

越是优秀的产品，反而越需要专业的增长工具协同。