整個(gè)泛娛樂(lè)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈路是怎么樣的？我們要如何聚焦產(chǎn)業(yè)鏈，并結(jié)合業(yè)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)？

近日，火山引擎解決方案專(zhuān)家戴唯偉分享了對(duì)泛娛樂(lè)行業(yè)的認(rèn)知和分析，并詳細(xì)介紹了火山引擎是如何用技術(shù)，驅(qū)動(dòng)音視頻業(yè)務(wù)全鏈路增長(zhǎng)。

戴唯偉表示，火山引擎正在將字節(jié)跳動(dòng)做的比較好的技術(shù)、產(chǎn)品以及最佳實(shí)踐，對(duì)外去幫助更多的行業(yè)。

以下是演講實(shí)錄：

今天我簡(jiǎn)單分享一下自身對(duì)泛娛樂(lè)行業(yè)的分析，以及從火山引擎的角度，看泛娛樂(lè)行業(yè)方案，要怎樣達(dá)到比較好的增長(zhǎng)，主要介紹三個(gè)角度：

• 基于AI的沉浸式體驗(yàn)構(gòu)建力；
• 基于科學(xué)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)決策力；
• 基于云原生的技術(shù)創(chuàng)新力。

這些能力也是字節(jié)跳動(dòng)目前做的比較好的能力，并且這些能力已經(jīng)形成了一些產(chǎn)品。我們希望把這些產(chǎn)品以及最佳實(shí)踐，對(duì)外去幫助更多的行業(yè)。

泛娛樂(lè)行業(yè)分析

整個(gè)泛娛樂(lè)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈，首先有大的內(nèi)容平臺(tái)，根據(jù)內(nèi)容時(shí)長(zhǎng)不同，通常會(huì)區(qū)分長(zhǎng)視頻、短視頻平臺(tái)。從內(nèi)容來(lái)源不同，也會(huì)分為PGC（專(zhuān)業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）平臺(tái)、以及UGC（用戶(hù)生產(chǎn)內(nèi)容）為主的平臺(tái)。實(shí)際上在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)到之前，內(nèi)容主要是PGC，但現(xiàn)在有很多MCN（網(wǎng)紅經(jīng)紀(jì)公司）機(jī)構(gòu)和個(gè)人創(chuàng)作者，產(chǎn)生大量的PUGC（專(zhuān)業(yè)用戶(hù)生產(chǎn)內(nèi)容）、UGC內(nèi)容。

內(nèi)容平臺(tái)首先需要投放，獲得大量初始用戶(hù)，然后通過(guò)精細(xì)化的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、用戶(hù)運(yùn)營(yíng)兩個(gè)關(guān)鍵閉環(huán)來(lái)留住大量用戶(hù)。內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的核心會(huì)圍繞構(gòu)建完善的內(nèi)容生態(tài)，持續(xù)不斷的生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，匯聚到內(nèi)容平臺(tái)后，根據(jù)內(nèi)容標(biāo)簽和用戶(hù)喜好，去精準(zhǔn)服務(wù)用戶(hù)。用戶(hù)運(yùn)營(yíng)的核心會(huì)圍繞投放獲客、用戶(hù)洞察、用戶(hù)留存及轉(zhuǎn)化展開(kāi)，確保用戶(hù)在平臺(tái)全生命周期的ROI（投資回報(bào)率）大于1。

然后通過(guò)會(huì)員收費(fèi)、廣告、電商帶貨、觀眾“打賞”等方式進(jìn)行變現(xiàn)。字節(jié)跳動(dòng)有廣告投放平臺(tái)巨量引擎，解決廣告主營(yíng)銷(xiāo)投放需求；也有流量變現(xiàn)平臺(tái)穿山甲，為開(kāi)發(fā)者提供用戶(hù)增長(zhǎng)、流量變現(xiàn)、LTV（用戶(hù)生命周期價(jià)值）提升等全生命周期的服務(wù)和成長(zhǎng)方案。

后面我介紹的方案，不聚焦在某個(gè)技術(shù)方案上，而是通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈，結(jié)合我們業(yè)務(wù)的最終需求，去看到底是怎么樣把整套能力打通。

在泛娛樂(lè)行業(yè)，現(xiàn)在一些比較流行的玩法：

• 個(gè)性化推薦：千人千面的內(nèi)容和消息推薦。
• 視頻資訊：視頻作為資訊的一個(gè)主要載體，隨著5G的到來(lái)，未來(lái)空間會(huì)更大。
• 基于AI的內(nèi)容創(chuàng)意和審核：通過(guò)視頻AI能力，實(shí)現(xiàn)智能內(nèi)容創(chuàng)作和審核。舉個(gè)例子，抖音每天產(chǎn)出的UGC內(nèi)容大概是幾千萬(wàn)條，卻做到了分鐘級(jí)的審核發(fā)布，這就需要AI來(lái)實(shí)現(xiàn)。
• 社交化：將社交互動(dòng)融入資訊傳播中。

這個(gè)行業(yè)中有很多行業(yè)共性的痛點(diǎn)，比如獲客成本。

舉個(gè)例子，在蘋(píng)果4S剛出來(lái)的時(shí)候，當(dāng)時(shí)App Store里面大概只有500個(gè)APP。做個(gè)APP放上去，很大概率會(huì)獲得高流量，但現(xiàn)在App Store有超過(guò)250萬(wàn)款A(yù)PP。如果我們的產(chǎn)品不吸引人，那就沒(méi)有價(jià)值，沒(méi)有流量，也難以存活。

另外，還有新穎創(chuàng)意少、留存轉(zhuǎn)化困難、用戶(hù)體驗(yàn)差等等，這些大多跟用戶(hù)體驗(yàn)相關(guān)的，而用戶(hù)體驗(yàn)既涉及生理學(xué)問(wèn)題，也涉及心理學(xué)問(wèn)題。在泛娛樂(lè)行業(yè)里面，用戶(hù)體驗(yàn)必然是一個(gè)深水區(qū)的問(wèn)題。

那么火山引擎的解決方案是什么樣的，以及字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部到底是怎么做的？

圍繞“增長(zhǎng)”這個(gè)目標(biāo)，首先基于云原生的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。抖音春晚紅包的任務(wù)，為什么我們能在27天搞定？一般來(lái)說(shuō)要花一個(gè)月時(shí)間買(mǎi)服務(wù)器，買(mǎi)硬件，上架，壓測(cè)，而我們花一天不到的時(shí)間，就可以把服務(wù)平滑地彈性擴(kuò)容，這就是基于了云原生的基座和微服務(wù)架構(gòu)。

其次是增長(zhǎng)的能力中臺(tái)，實(shí)際上是一個(gè)中臺(tái)群。中臺(tái)群包含了數(shù)據(jù)中臺(tái)、視頻中臺(tái)、移動(dòng)中臺(tái)、研發(fā)中臺(tái)。字節(jié)跳動(dòng)有很多APP，我們?yōu)槭裁茨軌蜻@么快速地構(gòu)建這些APP？因?yàn)槲覀儾恍枰貜?fù)造輪子，幾個(gè)人的小團(tuán)隊(duì)，就能夠基于底層和中臺(tái)能力，快速地去構(gòu)建一個(gè)新的產(chǎn)品。

最后的整個(gè)智能營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，包含了智能獲客、智能營(yíng)銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)，以及智能互動(dòng)體驗(yàn)。從產(chǎn)品獲客開(kāi)始，圍繞內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、用戶(hù)體驗(yàn)，始終堅(jiān)持ROI大于1、可規(guī)?；⒖蓮?fù)制的增長(zhǎng)方法論。

從這個(gè)圖可以看到除了下面的基礎(chǔ)增長(zhǎng)支撐，還有體驗(yàn)構(gòu)建、數(shù)據(jù)決策、技術(shù)創(chuàng)新，來(lái)構(gòu)成核心增長(zhǎng)能力。增長(zhǎng)的維度從用戶(hù)增長(zhǎng)、市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)、收入增長(zhǎng)、利潤(rùn)增長(zhǎng)、效率增長(zhǎng)、業(yè)務(wù)創(chuàng)新等方面出發(fā)，我們并不是單純強(qiáng)調(diào)在某一個(gè)技術(shù)上取得的優(yōu)勢(shì)，還是要回歸到增長(zhǎng)維度，這是智能增長(zhǎng)方案的頂層規(guī)劃。

基于AI的沉浸式體驗(yàn)構(gòu)建力

下面來(lái)展開(kāi)一下基于AI的沉浸式體驗(yàn)構(gòu)建力，主要是如何從創(chuàng)意體驗(yàn)、個(gè)性化體驗(yàn)以及性能體驗(yàn)進(jìn)行整體的提升。

創(chuàng)意體驗(yàn)上面提到過(guò)，抖音每天可能會(huì)有幾千萬(wàn)條UGC視頻，會(huì)用到AI智能。實(shí)際上AI智能的使用不僅僅在此，因?yàn)槊刻於兑羯厦孢€有大量的廣告投放。這些廣告素材如果用人工去做，由于每天工作效率是有瓶頸的，可能做到20條、30條就了不得了，但是就算人做的視頻素材火的成功率高一點(diǎn)，比如20%，那一天也就成功四五條。如果通過(guò)機(jī)器做素材，也許成功率是千分之一，但是我們一天做幾十萬(wàn)條。那么這些廣告素材拿出去跑的時(shí)候，我們?cè)贂?huì)根據(jù)這些素材里面跑的比較好的廣告素材留下來(lái)，然后把其他的淘汰掉。通過(guò)這種方式，整個(gè)創(chuàng)意體驗(yàn)，我們?cè)趶V告生成，包括音視頻處理，視頻特效交互都有大量的技術(shù)創(chuàng)新。

個(gè)性化體驗(yàn)這塊，我們會(huì)根據(jù)用戶(hù)喜好做內(nèi)容的定制和推薦。這里面有一整套的底層邏輯，我們需要通過(guò)用戶(hù)的點(diǎn)擊情況，判斷用戶(hù)的喜好，基于喜好，再根據(jù)內(nèi)容的標(biāo)簽，把它精準(zhǔn)地和用戶(hù)匹配到一起，形成完整的個(gè)性化的體驗(yàn)。

性能體驗(yàn)這里先一筆帶過(guò)，主要是點(diǎn)播云服務(wù)、直播云服務(wù)等等。

丨創(chuàng)意體驗(yàn)

大家在抖音上，經(jīng)?？吹揭恍┖芑鸬膹V告，其實(shí)都是自動(dòng)生成的。只需要有些圖片、文字，或者小的視頻素材，我們就可以將其自動(dòng)生成創(chuàng)意廣告。

這里介紹一個(gè)電商行業(yè)的一個(gè)口紅試色案例案例，我們方案的最大優(yōu)勢(shì)是臉部識(shí)別的特征點(diǎn)多，而且即使有手遮住嘴唇，也不會(huì)出現(xiàn)“穿幫”情況。基于此，很多商品試穿試戴的需求，都可以通過(guò)這種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，創(chuàng)新的體驗(yàn)也產(chǎn)生了實(shí)際增長(zhǎng)。

丨個(gè)性化體驗(yàn)

關(guān)于個(gè)性化體驗(yàn)，前面介紹了怎么做內(nèi)容定制、算法推薦以及智能內(nèi)容中臺(tái)，這些整合起來(lái)之后，就提供了內(nèi)容定制，或者叫個(gè)性化推薦的方案能力。這主要針對(duì)于什么樣的場(chǎng)景？

一些企業(yè)沒(méi)有字節(jié)跳動(dòng)那么成熟的內(nèi)容生態(tài)，也沒(méi)有原創(chuàng)者提供內(nèi)容，要怎么解決這些問(wèn)題？我們提供內(nèi)容池，這個(gè)內(nèi)容池有字節(jié)跳動(dòng)的全部?jī)?nèi)容，包括長(zhǎng)視頻內(nèi)容、短視頻內(nèi)容以及Feed流。

內(nèi)容池里的內(nèi)容我們可以自定義，因?yàn)槠髽I(yè)想在自有平臺(tái)上放的內(nèi)容，肯定要和自身相關(guān)，至少要沒(méi)有競(jìng)品視頻。舉個(gè)例子，比如汽車(chē)4S店或者汽車(chē)廠商，想把A品牌汽車(chē)的視頻放進(jìn)來(lái)，那肯定不希望其他品牌汽車(chē)的視頻大量出現(xiàn)。

所以企業(yè)可以基于內(nèi)容池做內(nèi)容定制，定制完之后，再做內(nèi)容自建和運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)。因?yàn)樗旧聿皇亲鰞?nèi)容平臺(tái)的，所以?xún)?nèi)容創(chuàng)建、管理、分發(fā)這一整套體系，沒(méi)必要自己建一個(gè)很重的平臺(tái)。

這個(gè)時(shí)候我們就把這些能力打包起來(lái)，通過(guò)SaaS化的方式，做成一個(gè)推薦引擎，就是說(shuō)，用戶(hù)在自己的APP里面只要集成我們的SDK、調(diào)用API接口。我們就能根據(jù)APP用戶(hù)請(qǐng)求，返回針對(duì)這個(gè)用戶(hù)的精準(zhǔn)推薦內(nèi)容。

這非常簡(jiǎn)單，開(kāi)發(fā)成本也非常低，實(shí)際上現(xiàn)在有很多工具類(lèi)APP已經(jīng)把這些能力都上線了。

當(dāng)然除了提供打包方案，對(duì)于自身需要有自己的內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容管理以及內(nèi)容分發(fā)的全套平臺(tái)，我們也把字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部的那一套平臺(tái)給沉淀下來(lái)了。

我們現(xiàn)在服務(wù)的行業(yè)除了泛互，也有文化傳媒方向的。這些客戶(hù)有大量的PUGC，也就是機(jī)構(gòu)合作或者是PGC內(nèi)容。這些內(nèi)容可以多源、多類(lèi)型地接入。

在接入后，我們會(huì)把它放到加工環(huán)節(jié)，這里面就有內(nèi)容質(zhì)檢和內(nèi)容理解。推薦算法固然很重要，但是如果沒(méi)有理解好內(nèi)容，沒(méi)有這些內(nèi)容的特征，那推薦算法也就沒(méi)有用武之地。

之后到了數(shù)據(jù)分發(fā)環(huán)節(jié)，這里設(shè)計(jì)了各種各樣的分發(fā)規(guī)則，包括做內(nèi)容素材的分類(lèi)，場(chǎng)景管理，算法推薦。下面會(huì)有數(shù)據(jù)大屏，可以在推薦場(chǎng)景、投放場(chǎng)景，進(jìn)行實(shí)時(shí)的產(chǎn)品呈現(xiàn)。

最后就可以把內(nèi)容推到客戶(hù)C端場(chǎng)景、APP、小程序包括一些其他的平臺(tái)。

丨性能體驗(yàn)

第三部分體驗(yàn)是性能體驗(yàn)。

現(xiàn)在因?yàn)槭謾C(jī)或者其他終端設(shè)備，拍照的圖片越來(lái)越大，雖然網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越好了，但在一些傳統(tǒng)的JPEG業(yè)務(wù)中，還無(wú)法滿(mǎn)足業(yè)務(wù)發(fā)展需要。例如很多沒(méi)有數(shù)據(jù)大盤(pán)，不管是圖片、點(diǎn)播、視頻、直播，如果沒(méi)有全鏈路的數(shù)據(jù)監(jiān)控，用戶(hù)沒(méi)法得到保障。

這些基本功需要花很長(zhǎng)時(shí)間去解決，這對(duì)于用戶(hù)體量還沒(méi)有達(dá)到臨界點(diǎn)的企業(yè)，不會(huì)花太多精力去關(guān)注這些。

這里簡(jiǎn)單介紹ImageX。很多大型的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都會(huì)有一個(gè)基于開(kāi)源的圖片格式，字節(jié)跳動(dòng)現(xiàn)在是HEIF圖片壓縮編碼格式。怎么來(lái)理解？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它在相同的主觀質(zhì)量情況下，通過(guò)自有的壓縮算法，可以降低圖片尺寸以及文件大小。

這樣分發(fā)的時(shí)候，它可以幫助解決：圖片太大傳得慢，圖片太小清晰度不夠，想把清晰度調(diào)高，又需要考慮網(wǎng)絡(luò)帶寬以及成本。

例如字節(jié)跳動(dòng)每年都會(huì)有非常大的寬帶支出，那我們只要做3-5%的優(yōu)化，就可以帶來(lái)非常大的成本優(yōu)化效果。所以很多企業(yè)都會(huì)做自己的視頻、圖片的私有化格式，通過(guò)底層的編碼、壓縮算法提升性?xún)r(jià)比。

ImageX還有很多處理能力，包括裁剪、水印、壓縮等等，都是大家比較通用的能力。

在多媒體云架構(gòu)上，也有極致性能體驗(yàn)以及成本優(yōu)化。前面介紹了端上的特效或者短視頻內(nèi)容，我們會(huì)覆蓋到直播、點(diǎn)播或者圖片這些場(chǎng)景，然后對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行智能分析。這里包括了圖片處理、圖片存儲(chǔ)的能力。

字節(jié)跳動(dòng)現(xiàn)在每天增長(zhǎng)的文件存儲(chǔ)量非常大，因?yàn)橛泻芏嘁曨l內(nèi)容，并且還在每天幾千萬(wàn)條地快速產(chǎn)生。因此存儲(chǔ)的成本、技術(shù)要求，都是比較高的。

上面不管是創(chuàng)意體驗(yàn)的好玩、有趣，還是個(gè)性化體驗(yàn)的內(nèi)容精準(zhǔn)推薦，都是讓內(nèi)容對(duì)大家有吸引力，讓大家百看不厭。性能體驗(yàn)則是幫助提高視音頻性能，降低成本。

基于科學(xué)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)決策力

接著是基于科學(xué)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)決策力?，F(xiàn)在市面上大DAU的產(chǎn)品，都會(huì)有灰度發(fā)布的場(chǎng)景，比如，抖音作為日活六億的產(chǎn)品，這些產(chǎn)品做發(fā)版的時(shí)候，肯定不會(huì)輕易地發(fā)個(gè)功能就直接全線上了，一定會(huì)通過(guò)灰度、A/B測(cè)試。

A/B測(cè)試在字節(jié)跳動(dòng)是被踐行到非常極致的決策方式。字節(jié)跳動(dòng)是怎么樣來(lái)構(gòu)建一套科學(xué)的數(shù)據(jù)決策體系？我們做所有的事不是站在上帝視角拍腦袋。誠(chéng)然，強(qiáng)大的產(chǎn)品經(jīng)理是會(huì)有敏銳的同理心、洞察力，但即使是在這樣的情況下，我們依舊會(huì)用數(shù)據(jù)，做科學(xué)的決策。

這里是我們做精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的流程。

數(shù)據(jù)采集之后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，要了解用戶(hù)、了解產(chǎn)品，再做用戶(hù)的分層。因?yàn)樽鲞\(yùn)營(yíng)策略，不同的用戶(hù)要做不同的策略。比如電商做發(fā)代金券活動(dòng)，發(fā)給大家代金券一定不是統(tǒng)一的發(fā)5塊或發(fā)10塊，一定是根據(jù)每個(gè)用戶(hù)的情況，有的人發(fā)5塊，有的人發(fā)10塊，這樣效果更好。然后設(shè)計(jì)運(yùn)營(yíng)的策略，包括選擇用戶(hù)、觸達(dá)用戶(hù)，觸達(dá)完后，用戶(hù)被激活或者再次喚醒，被產(chǎn)品承接、效果回收，包括把匹配的關(guān)系做迭代，最后做產(chǎn)品的迭代。

我們很多產(chǎn)品雖然用戶(hù)量已經(jīng)非常大，但是每天仍然會(huì)有大量的迭代。

前面是運(yùn)營(yíng)流程，這是整個(gè)精細(xì)化用戶(hù)運(yùn)營(yíng)的系統(tǒng)架構(gòu)。

可以看到，下面是經(jīng)客戶(hù)授權(quán)的全渠道數(shù)據(jù)采集和分析，包括第三方數(shù)據(jù)、企業(yè)第一方數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)全部匯聚到數(shù)據(jù)中臺(tái)里面去。數(shù)據(jù)中臺(tái)里面要把大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)要做的事情做完。

之后，我們會(huì)基于授權(quán)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括基于分析做用戶(hù)洞察的智能報(bào)表，構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)。實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)會(huì)支持到包括A/B測(cè)試，通過(guò)科學(xué)決策的機(jī)制，做好營(yíng)銷(xiāo)觸達(dá)、版本迭代、產(chǎn)品優(yōu)化。

如果用戶(hù)數(shù)據(jù)只是在境內(nèi)的內(nèi)部業(yè)務(wù)用的話，我們是可以直接用的，但是還要考慮到，很多時(shí)候用戶(hù)畫(huà)像要服務(wù)到第三方公司。因?yàn)榛跀?shù)據(jù)合規(guī)，用戶(hù)畫(huà)像首先不能出境、不能出公司，只能在合規(guī)的前提下使用，所以我們有聯(lián)邦學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。

我們現(xiàn)在內(nèi)部的數(shù)據(jù)洞察中心，就是ABI系統(tǒng)，字節(jié)跳動(dòng)70%的員工每天都會(huì)用。這個(gè)BI系統(tǒng)不是管理者去看的BI分析的報(bào)表。在字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部，所有的工作都是基于數(shù)據(jù)去做判斷和決策的，所以大家在工作當(dāng)中會(huì)不斷地在這個(gè)系統(tǒng)里面看數(shù)據(jù)、看報(bào)表、看歸因分析。

前面講了整個(gè)一套架構(gòu)，這里通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的鏈條說(shuō)一下如何通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)假定或者猜想去進(jìn)行驗(yàn)證和判斷、做決策。

大家關(guān)注的東西，喜歡的東西肯定是不一樣的。那我們首先通過(guò)用戶(hù)的喜好、偏好，對(duì)用戶(hù)進(jìn)行洞察，再基于用戶(hù)洞察，我們可以更好地理解客戶(hù)，最終做到做千人千面的服務(wù)。

那到底要怎么樣去把不同用戶(hù)的洞察沉淀下來(lái)？

實(shí)際上，這塊我們接觸行業(yè)里面的公司或者客戶(hù)非常多，真正能夠做到像這樣一個(gè)比較體系化，比較成熟的，都是一些大的游戲公司、電商公司或者互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。因?yàn)樗麄冇虚L(zhǎng)時(shí)間的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)積累，可以建立一套用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng)。

但這樣的體系積累，至少在現(xiàn)階段并不是所有公司都能擁有的。但現(xiàn)在業(yè)界比較新的做法是聯(lián)邦學(xué)習(xí)，通過(guò)橫向聯(lián)邦或者縱向聯(lián)邦，通過(guò)自己用戶(hù)畫(huà)像，跟多方做聯(lián)邦。這樣在保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)隱私安全的同時(shí)，又可以取各家所長(zhǎng)，沉淀出自己的體系積累。

接著，我們?cè)偻ㄟ^(guò)A/B測(cè)試進(jìn)行科學(xué)的決策。這就是前面提到的，我們?cè)诙ㄍ斗挪呗?、發(fā)新版本，或者迭代一個(gè)產(chǎn)品功能的時(shí)候，都要通過(guò)數(shù)據(jù)做決策。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，我不確定現(xiàn)場(chǎng)有多少頭條APP的用戶(hù)。如果大家有頭條，可以跟家人一塊把APP打開(kāi)看一下?？赡艽蠹沂灼恋陌媸绞遣灰粯拥?，有人是大圖模式，有人是三圖模式，各自推的文章也不一樣，內(nèi)容關(guān)注不一樣。年輕人可能關(guān)注財(cái)經(jīng)、科技，老人可能關(guān)注其他的一些東西。

除了內(nèi)容不一樣，同一篇文章，它的呈現(xiàn)方式，有的可能是大圖模式，有的可能是三圖模式，這都不一樣。除了呈現(xiàn)形式，包括營(yíng)銷(xiāo)策略，喚醒策略是不是好的，這都需要通過(guò)A/B測(cè)試做對(duì)比。

基于云原生的技術(shù)創(chuàng)新力

前面講的第二個(gè)部分是我們基于科學(xué)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)決策力。第三部分會(huì)簡(jiǎn)單介紹一下我們基于云原生的技術(shù)創(chuàng)新力，這是字節(jié)跳動(dòng)能夠快速取得增長(zhǎng)的重要部分。

這塊可以簡(jiǎn)單說(shuō)一下，這套能力在端、邊、云上面，都有固化下來(lái)或者沉淀下來(lái)的東西。

比如“端”，像在體驗(yàn)監(jiān)測(cè)上，弱網(wǎng)、弱機(jī)體驗(yàn)全鏈路防裂化；APM上，我們做鏈路追蹤，包括Web上、框架、引擎、集成、IDE；小程序上，框架、引擎、集成、IDE；還有組件市場(chǎng)、輕服務(wù)、平臺(tái)、開(kāi)發(fā)平臺(tái)、跨平臺(tái)技術(shù)棧。

在“邊”上，在邊緣場(chǎng)景會(huì)有些計(jì)算引擎或者邊緣場(chǎng)景，包括邊緣網(wǎng)絡(luò)。

“云”這塊前面也介紹了，因?yàn)槲覀冇昧撕芏嗉业脑?，所以我們?duì)多云的使用和管理，包括多云架構(gòu)的經(jīng)驗(yàn)也比較豐富。這塊包括服務(wù)網(wǎng)格、DevOps、服務(wù)治理、云邊協(xié)同、應(yīng)用觀測(cè)，我們內(nèi)部都做了大量的工作，也沉淀了很多的能力。

這里介紹一個(gè)和泛娛樂(lè)行業(yè)關(guān)系較大的，移動(dòng)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

前面介紹過(guò)我們需要做很多的移動(dòng)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)，開(kāi)發(fā)完后，還要做很多機(jī)型的適配，做很多測(cè)試，包括開(kāi)發(fā)時(shí)要做版本迭代。這一套流程下來(lái)，一個(gè)公司如果不去借用現(xiàn)有的工具或者成熟能力的話，而是全部自己弄的話，成本和代價(jià)會(huì)非常大。舉個(gè)例子，我們?cè)趪?guó)內(nèi)做APP開(kāi)發(fā)的適配，需要七、八百款的機(jī)型適配。所以這里，我們已經(jīng)沉淀下來(lái)一套開(kāi)發(fā)框架、流程、工具。這樣我們?cè)谧鲂翧PP開(kāi)發(fā)時(shí)，就可以直接復(fù)用。

所以我覺(jué)得大家如果要去做自己的產(chǎn)品，上來(lái)一定不要蠻干，如果市面上有比較成熟的，而且是比較低成本的，那就直接拿來(lái)主義。

應(yīng)用多云是多云管理的正確路徑，現(xiàn)在很少有哪個(gè)用云的公司只用一家云，大家用云至少會(huì)用2-3家云。

比較初階的用云是一個(gè)資源多云，做一個(gè)統(tǒng)一的管理界面，或者平臺(tái)能夠把各個(gè)資源、監(jiān)控界面統(tǒng)一管控起來(lái)。這就達(dá)到了現(xiàn)在比較主流或者比較有追求的多云管理的一個(gè)狀態(tài)。

但實(shí)際上真正要想做到比較成熟，做到應(yīng)用多云的話，可能在包括安全策略、架構(gòu)一致性、數(shù)據(jù)多活、災(zāi)備、應(yīng)用架構(gòu)這塊都要做很多的工作。這塊我相信很多公司如果要用多云的時(shí)候，從公司本身來(lái)講是不會(huì)花精力來(lái)做這件事，因?yàn)檫@個(gè)東西跟咱們的核心KPI、核心業(yè)務(wù)沒(méi)關(guān)系，所以可以找已經(jīng)做過(guò)這些事的人。

最后再說(shuō)一下我們的容器服務(wù)，其實(shí)也是基于一個(gè)多云的應(yīng)用平臺(tái)，因?yàn)槲覀兒芏鄻I(yè)務(wù)要去保證在多朵云之間能夠靈活調(diào)度。

我今天介紹就到這里，非常感謝大家。

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