Facebook增长的故事

说到增长，我们必须提到开山鼻祖Facebook。作为曾经是FacebookcoreGrowth团队的一员，今天就来说说Facebook成长的故事。早在2004年，还在学习的扎克伯格就黑进了哈佛大学的网站，窃取了学校所有学生的照片，建立了一个名为facemash的网站。该网站只有一个功能，就是让其他学生对随机选择的两张照片进行评分，以选择学校的校花。当晚吸引了450名用户浏览页面2.2万次。扎克伯格几乎因侵犯个人隐私而退学。然后扎克伯格建立了Facebook，当时Facebook产品非常简单，只会显示你的头像和基本信息。但必须使用您的学校邮箱注册，以确保信息的真实性。这一点非常重要。当时，近三分之一的Myspace员工正在监控上传的色情图片，但Facebook在这方面几乎没有付出多少努力，因为每个人都在Facebook上使用真名。也正因为如此，以上内容更真实、更高质量，为平台的内容奠定了基础。当时Facebook只对常春藤学校的学生开放，这种打法也很聪明。扎克伯格有这样的直觉，常春藤盟校的学生更有可能和其他常春藤盟校的学生成为朋友。这群优质活跃的种子用户为Facebook背后的快速增长奠定了基础。由于这种稀缺性，当时每所学校都希望尽快加入Facebook。随后Facebook每次在一所学校发表，70%的学生将在一天内注册。当时没有像Facebook那样快速发展的产品。当时Facebook的所有员工都以黑客的心态制作产品。直接做任何想法。为了最大限度地降低风险，他们经常要等到半夜才能上线代码，因为如果搞砸了，不会影响那么多人。当时Facebook的产品只有个人资料，什么都没有。很多用户每小时换一次个人资料的照片，只是为了分享他们最新的照片刷存在感。通过对这些数据的洞察，两位工程师Scott和Alen在白板上制作了FacebookPhotos的产品原型：当你发布照片时，你可以创建相册来存储它们，并标记里面的角色。2005年10月，FacebookPhotos上线。当天，用户上传了700多张照片，并标记了人物。此功能从此起飞，成为最受欢迎的产品。这一功能给Facebook带来了很大的增长。为什么？答案是上传图片的人物标记。每当你被朋友标记在图片上，你就会收到一封电子邮件，上面写着：有人把你的照片上传到脸书上。没有人会因为好奇而去网站看那张照片。在2006年之前，Facebook仍然是一个主要显示基本信息的平台。但在2006年9月的某一天，Facebook悄然推出了革命性的NewsFeed产品。Dustin，FacebookCofounder之一说：“Newsfeed是病毒传播概念的化身”。最初的产品逻辑是一个信息集：显示你现在在做什么，你的朋友在做什么。NewsFeed是第一次使Facebook显示的内容不再静态、无聊、无用。而不断更新的“报纸”，随时展示你所关心的。回顾当时的社会，每个人都需要读报纸，了解信息是每个人的底层需求。但当时的每一份报纸都是编辑们制作和修改的，他们决定了他们想说什么，他们想打印什么。但并非所有人都想看这些内容。当时Facebook所做的就是制作一千种不同的报纸，个性化地分发给不同的用户。如果你从现在的角度看过去，你一定会觉得这一切都很自然，毫无疑问。然而，当时的变化在内部存在很大的差异，这对产品或工程都是一个巨大的挑战。对工程而言，它必须处理大量的数据，需要处理更大的服务器负担。当时Facebook的工程师很厉害，从一开始就设计了NewsFeed分布式系统。当时行业也很前卫。不要低估这一点。当时著名的Friendster和Myspace都是因为各种工程没有长期布局，导致后来的衰落。对于产品来说，很多用户在发布之初都很反感，因为它暴露了很多以前从未见过的信息，觉得侵犯了他们的隐私。威胁要抵制这种产品。他们中的一些人在楼下的办公室示威，一些学生在组织请愿书，一些人在Facebook上组织了一个抗议Facebook的小组，不到两天就有100万人加入。在正常情况下，如果大约10%的用户开始抵制某些产品，我们将关闭它。但Newsfed扎克伯格非常坚持。这也是因为他看到，虽然每个人都在抵制，但他们仍然在使用这个产品。Facebook的流量和使用次数是NewsFeed实验前的两倍。它背后的算法推荐引擎是NewsFeed产品不断增长的动力。用一个简单的例子来解释它是如何工作的：假设你请你的女朋友吃饭，但她迟到了，让你帮她点餐。第一步，你可能要看菜单上有什么可以选择的。(inventory)第二步，你可能需要收集所有可能影响你女朋友偏好的数据。(signals)比如她喜欢鱼，不喜欢羊肉。还要考虑现在是午餐还是晚餐(女生不喜欢吃太多晚餐)？这家餐厅比较有名的食物是什么？昨天她吃了什么，要不要换口味？尽可能多地收集数据。第三步是根据你收集到的信息做出预测。(predictions)对于菜单上的每一道菜，你可以根据你收集到的数据做出预测，比如你女朋友喜欢这道菜的概率，然后做一个排名，最后做出最有可能让你女朋友快乐的选择。Facebook上的信息基本上是以上方式分发的。每天都有成千上万的不同因素影响这个算法。这么多年来，它每天都在迭代，这与当时许多其他产品只按时间顺序和热度排序不同。我看到了很多Newsfeed算法的优化。虽然算法本身对用户的产品形式没有太大的变化，但正是这种微妙的排序变化极大地影响了整个生态系统的可持续增长。因此，Facebook一开始就抓住了时代的机遇，通过一些革命性的产品变革实现了初期的爆炸性增长。在后一篇文章中，我们将看看Facebook作为一家技术驱动的公司，如何通过数据、技术和产品不断迭代，保持多年的快速增长，并逐渐成为科技界的巨头。