如果你無法衡量，你就無法增長。
如下圖：
每每說到增長，都必須得提起Facebook這個開山鼻祖。作為曾經是Facebook Core Growth團隊中一員的我，今天來說說Facebook增長的故事。
早在2004年，還在讀書的扎克伯格黑進了哈佛大學的網站，盜取了學校裡所有學生的照片，搭建了一個叫facemash的網站。網站的功能只有一個，就是讓其他學生對隨機選出的兩張照片打分，以選出學校裡的校花。當晚就吸引了450個用戶，2.2萬次頁面瀏覽。當時因為侵犯個人隱私，扎克伯格差點被退學。
隨後扎克伯格建立了Facebook。當時的Facebook產品非常簡單，只會展示你的頭像和基本的信息。但是必須用你的學校郵箱註冊，保證了信息的真實性。
這點非常重要，當時Myspace有將近三分之一的員工都在監控上傳的色情圖片，但Facebook幾乎沒有在這方面花費多少力氣，因為在Facebook上大家使用真名。也是因為這樣，上面的內容也更真實更高質，奠定了平臺的內容基礎。
當時Facebook只開放給常春藤學校的學生，這種打法也非常聰明。扎克伯格有這種直覺，上常春藤盟校的學生更有可能和其他常春藤盟校的學生成為朋友。這一群高質量活躍的種子用戶，為Facebook後面的高速增長奠定了基礎。
因為這種稀缺性，當時每一所學校都希望能儘快加入到Facebbook。而後Facebook每在一所學校發表，一天之內就會有70%的在校學生註冊，當時沒有什麼產品能像Facebook那樣快速發展。
當時所有Facebook的員工，都是以黑客的心態做產品，有什麼想法就直接做。為了把風險降到最低，很多時候他們要等到半夜才上線代碼，因為如果搞砸了也不會影響到這麼多人。
Facebook當時的產品只有個人資料，沒有任何其他東西。有很多用戶會每小時換一次個人資料的照片，只是為了分享他們最新的照片刷存在感。有了這些數據的洞察，當時兩個工程師Scott和Alen在白板上作出了Facebook Photos的產品原型：當你發佈一張照片，你可以創建相冊把它們存儲起來，而且可以標記裡面的人物。
Facebook Photos於2005年10月上線。當天，就有用戶上傳了700多張照片，並做了人物標記。這個功能從此起飛，成為了最受歡迎的產品。
這個功能給Facebook帶來了大量的增長。
為什麼？答案就是上傳圖片的人物標記。每當你被朋友標記在圖片上的時候，你就會收到一封郵件，上面寫著：有人把你的照片上傳到Facebook上了。因為好奇心，沒有人不會去網站上看一看那張照片。
在2006年之前，Facebook還是主要以展示基本信息為主的平臺。但是在2006年九月的某一天，Facebook悄然推出了News Feed這個革命性的產品。Dustin，Facebook Cofounder之一說：
“Newsfeed是病毒式傳播概念的化身”。
最初的產品邏輯，就是一個信息的集合：展示你現在正在做的事情和你身邊朋友們正在做的事情。NewsFeed是第一次，使得Facebook展示的內容不再是靜態的，無聊的，無用的。而是不斷更新的“報紙”，隨時展示你所關心的事情。
回顧當時的社會，每個人都需要讀報紙，瞭解信息是每個人的底層需求。但是當時的每份報紙，都是編輯們製作修改過的內容，他們決定他們想說什麼，他們想印刷什麼。但並不是所有人都想看那些內容。而當時Facebook所做的就是製造一千種不同的報紙，個性化地分發給不同的用戶。
如果以現在的眼光看過去，你一定覺得這一切都是非常自然沒有任何疑問的。但是當時這個改動在內部有非常大的分歧，無論對於產品或者工程而言都是極大的挑戰。
對於工程而言，它必須處理大量的數據，需要處理更大的服務器負擔。當時Facebook的工程師非常厲害，在一開始就設計了一套NewsFeed的分佈式系統。這在當時業界也是非常前衛的。不要小看了這一點，當時比較有名的Friendster和Myspace都是因為各種工程方面沒有長遠的佈局，導致了後來的衰敗。
對於產品而言，剛開始發佈的時候很多用戶很反感，因為它暴露了很多以前從未見過的信息，他們覺得侵犯了他們的隱私，威脅要抵制這個產品。他們有人在辦公室樓下游行，有學生在組織請願書，有人在Facebook上組織抗議Facebook的組群，不到兩天就有100萬人加入。
正常情況下，如果大約有10%的用戶開始抵制某些產品，我們就會關閉它。但是NewsFeed扎克伯格非常堅持，這也是因為他看到了，雖然大家在抵制，但他們還在不斷用這個產品，Facebook的流量和使用次數是NewsFeed實驗前的兩倍。
為NewsFeed這個產品源源不斷增長動力的，卻是其背後的算法推薦引擎。
用一個簡單的例子來說明它是怎麼運作的：假設你約了你的女朋友吃飯，但是她遲到了，讓你來幫她點餐。
第一步，你可能要看看菜單上有什麼可以選擇的。(inventory)
第二步，你可能要收集所有可能影響你女朋友喜好的數據。(signals)
比如說：她喜歡吃魚，不喜歡吃羊肉。你也要考慮一下現在是午餐還是晚餐（女生晚餐不喜歡吃太多）？這家餐廳比較有名的是哪些食物？她昨天吃的是什麼，要不要換換口味？收集到儘可能多的數據。
第三部，根據你所收集到的信息，作出預測。(predictions)
對於菜單上的每一個菜，你根據你所收集到的數據，做一個預測，比如：你女朋友喜歡這道菜的概率，然後做一個排序。最後做出最有可能讓你女朋友開心的選擇。
Facebook上的信息也基本上是按照上面的方式進行分發的，每天有成千上萬上萬種不同的因素在影響這這套算法，這麼多年來每天也在不停地迭代。這和當時很多其他產品只單一地按照時間順序和熱度進行排序不一樣。
我看過很多對於Newsfeed算法的優化，雖然算法本身對產品的形態對用戶而言沒有太多的變化，但就是這微妙的排序變化，極大影響著整個生態的持續增長。
所以說，Facebook一開始把握住了時代的機遇，通過一些革命性的產品變革實現了初期爆發式增長。
後篇，我們會來看Facebook作為一家技術驅動的公司，如何通過數據，技術，產品的方式不斷迭代，保持長年高速增長，逐漸成為科技界的巨頭。
“A good plan, violently executed today, is better than a perfect plan tomorrow.”
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