抖音集团与字节跳动的区别，字节跳动为什么能打造抖音

近日，有关字节跳动上市的消息再次传出，同时引发了大侠基于其估值分析优势资产的讨论。 数据和流量已经成为字节跳动的核心资产，在互联网圈，通过数据手段推动业务增长已成为共识。 此前一直被字节跳动创始人张一鸣否认，但多年来在算法和A/B测试中反复试验、逐渐构建的字节跳动APP生态曾被称为“AB测试公司”。

4月20日，字节跳动旗下火山发动机技术开放日，字节跳动副总裁、算法和数据技术负责人杨震原首次曝光了字节跳动如何使用A/B测试( AB test )。 火山引擎是服务于字节跳动企业的智能科技品牌，字节跳动的A/B测试工具也通过火山引擎向企业客户开放。 数据驱动不仅仅是单纯的数据驱动论，也不是数据至上，对于可定量评估的目标，需要通过A/B测试的方式更好地进行驱动，它体现了科学决策的理念。

另一方面，A/B测试是指对不同策略进行对比实验，根据结果选择最佳方案。 作为数据驱动的重要手段，A/B测试目前已广泛应用于互联网推荐系统、广告系统、成长黑客、用户成长、数据分析、数字化运营、智能营销等领域。 在Facebook、谷歌等海外大部分公司，国内除了打工以外，还有借鉴这种模式制作爆款的完美日记等。 未来，随着托福流量红利的消退，A/B测试类工具将越来越受到重视。

杨震原表示，成立之初，今日头条就开始了战略推荐类的A/B测试。 2016年，字节跳动成立了支持大规模产品实验的A/B测试平台，随后陆续登陆嘀嘀、西瓜视频等全线业务，将A/B测试应用于产品命名、交互设计、推荐算法

最新数据显示，字节跳动每天同时进行的A/B测试达到数万次，每天新增实验数量超过1500项，覆盖400多项业务。 随着公司的发展，这些数字正在不断扩大。 截至今年3月底，累计字节跳动已进行了70多万次A/B测试。 以字节A/B测试客户群中悟空租车为例，该公司已通过火山发动机进行了70多次A/B测试，约60%为正向实验，产品转换率提高约40%。 以往需要一周的需求再现数据的分析，现在一天就能得到数据的结论，效率提高了。

除了字节体系之外，Netflix工程师Gopla Krishnan此前在个人博客中表示，如果某个产品的功能或内容在90秒内不能获得用户注意，用户很可能会失去兴趣，转而采取其他行动。 其背景是没有充分的根据证明用户为什么喜欢某个内容，没有以正确的想法提示内容。 因此，Netflix在2013年进行了大规模的A/B测试，通过在电影海报上制作个性文章来提高转化率。

当然，A/B测试也不是万能的，有很多局限性。 杨震原表示，A/B测试规定了提高商品推荐门槛、不推荐差评商品等原则。 如果做A/B测试，虽然短期内交易量会下降，但长期来看结论有可能逐渐逆转，这是一个长期影响和目标设定的问题。 另外，独立的实验条件、统计可靠性等问题都应该在进行A/B测试时考虑。

A/B测试也不是万能的。 杨震原以“嘀嗒”为例进行了说明。 当初命名短视频平台时，在内部进行了A/B测试。 “嘀嘀打车”实际上排名第二，但当时的产品经理们凭经验认为“嘀嘀打车”更适合长期认知，更能体现这种产品的形态，最终选择了“嘀嘀打车”这个名字

因此，杨震原认为企业应该充分意识到A/B测试的优势和缺陷，针对目标选择合适的评价方法。 例如，战略决策需要长期考虑专家的作用； 细节决策尽可能早于A/B测试，同时关注量化分析的执行能力，真正进行数据驱动的科学决策。 “充分进行模数转换器测试是一个补充信息、消除偏见、带来大量客观事实的过程。 但这也并不完美，为了给“嘀嗒”命名，需要添加其他方法一起进行。 ”杨震原说。