本文源于今日頭條算法工程師曹歡歡的分享，筆者結合自身理解和思考加以總結梳理，力求整理出每個產品經理都可以在實操中運用的科學設計產品方法論。

今日頭條用了短短 5 年時間，成為移動端新聞媒體的獨角獸， 2016 年末，，完成 10 億美金D輪融資，估值近 110 億美元，成功擠入互聯網第二梯隊。如一句老話所說，世上沒有平白無故的成功，當了解了今日頭條如何打磨產品功能和交互設計后，筆者發現其成功是一定的，也是有跡可循的，這一切都源于自上而下的數據化思維。

本文源于今日頭條算法工程師曹歡歡的分享，筆者結合自身理解和思考加以總結梳理，力求整理出每個產品經理都可以在實操中運用的科學設計產品方法論。

本文共分六個模塊：

一、今日頭條前世今生–介紹今日頭條近期數據，今日頭條的源起

二、數據思維做產品–CEO張一鳴如何解讀數據思維，詳述三個方法論

三、數據思維指導算法演化–頭條保舉算法概述

四、今日頭條的A/B測試系統–超級強大的科學實驗系統

五、需求從何而來？數據收集到何種程度？–科學嚴謹的實驗態度處理需求，收集全量用戶行為

六、如何低成本完成有效A/B測試–A/B測試的原則，注意事項、實踐方法和案例分析

介紹方法論之前，我們來看看今日頭條究竟有何成功之處。今日頭條是一個個性化信息保舉平臺，基于大數據和人工智能，做到信息保舉的千人千面， 2017 年 6 月數據顯示，今日頭條日活用戶超 7700 萬，月活用戶近1. 8 億，日均使用時長超 76 分鐘，日均啟動次數超 13 次，如此活躍的數據，出現在一個新聞信息類應用實屬罕見。接下來，筆者帶著大家來一起探秘今日頭條的成功之道——數據思維打磨產品。

今日頭條從起名字開始就運用了數據思維，創始團隊沒有頭腦風暴，沒有投票，沒有老大拍板兒，而是采用科學實驗的方式，通過數據不雅觀測確定了頭條的名稱。實驗方法如下所屬：

首先，將appstore上各類免費榜單的前 10 名整理出來，然后按照名字歸類（朗朗上口口語類，內涵情懷類，模擬特殊聲音類，公司名+用途類等），分析那各類數量占比。分析結論是朗朗上口的大口語效果最好。

其次，分渠道A/B測試，確定先驗效果類似的發布渠道，別離投放，界面功能logo完全一樣，統計各個渠道的用戶下載和活躍等核心數據指標，《今日頭條》效果最好。

今日頭條CEO張一鳴所定義的數據思維包羅三個維度：

收集數據。無偏，全面，客不雅觀。

做出決策。按照數據做決策，拋棄主不雅觀經驗，情感因素，做到客不雅觀解釋。

高效執行。 3 個方法論（歸納總結，A/B測試，雙盲交叉驗證）+高效A/B測試系統

根據特定維度對目標排序，分析top對象在特定屬性上的共同點。

（1）A/B測試定義

A/B測試是一種把實驗對象隨機分組，把一個或多個測試組的表示與對照比擬較，進行測試的方式。

（2）A/B測試目的

通過科學實驗設計，在保證采樣樣本無偏，有代表性的前提下，流量分割與小流量測試等方式，獲得具有代表性的實驗結論，并確信該結論在推廣到全部流量可信。

注意事項：測試組和對照組不要設計多個變量同時測，一次實驗只設置唯一變量，同時實驗組內分小組，盡量保證組間數據隨機分布，便于分析數據顛簸影響。測試前需要定義核心不雅觀測指標，通過指標數值變革，確定實驗結果的好壞。

交叉驗證用得最多的場景是涉及到人工運營的場景，在評估時需要人工介入為文章分類，以保證保舉的準確，那么評估和審核都需要依賴人，人員能力的差異和流動性導致評估和審核尺度會變來變去，這就需要機器可以監控人的行為，每個評估的運營人員有本身一個任務隊列，把一個要評估的樣本至少放到兩個以上的評估隊列里面去，就意味著一個樣本最少有兩個人看過，如果他們意見紛歧致，我們有一個資深的仲裁小組進行仲裁。

標簽：鹽城 林芝 東營 九江 烏魯木齊