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2022-08-10 16:17
从今日头条颠覆新闻客户端,看存量市场的增长机会

本文来自微信公众号:运营狗工作日记 (ID:yunyingriji),作者:韩叙,题图来自:视觉中国


直播连麦时,和几位朋友复盘今日头条的用户增长,以及如何颠覆了门户新闻客户端。


提到了几个有意思的故事:


  • 很多今日头条的员工,看新闻时用得最多的是网易新闻。


  • 在头条,一切是数据说了算。如果AB测试的结果证明张一鸣是错的,那就要听数据的。


  • 《故事会》到今天也还活着,有时候会进入微信读书排行榜的前20。


  • 在主持人李咏去世的那天,网易新闻的日活增长了上百万。


怎么会聊到这些问题?


我们讨论的主题是,今日头条和新闻门户的用户增长之战。实际上这不是势均力敌的战役,而是今日头条用另外一种战略和战术,颠覆传统新闻门户的过程。


这篇文章就聊聊这个颠覆的过程。


但这个问题又大又复杂,很难体系化,所以我找了一个视角去描述,就是:战略→战术→执行。


重点关注这三者的关系,在这些产品快速发展过程中,是如何协作和运转的。


这个分析,给老板或业务负责人什么启发?


毕竟从公司和老板的视角来看,战略肯定有,但战术能否很好的承接战略,执行环节是否把战术落地到位,这些都是问题。


对于当下公司而言,已经没什么外部增量,是时候提升内部运转效率了。


把内功和基建做好,用合理的战术和执行去落地战略,能挖出很大的增长空间。


下面分别从战略、战术和执行,简单讲述。


一、战略


在直播连麦时,这位前头条的朋友说:当时张一鸣很明确的表达过,今日头条是一个内容客户端,而不是新闻客户端。


这就是战略定位


我后来意识到,今日头条这个战略定位,完全就可以颠覆门户新闻客户端。


从专业视角上说:


  • “内容”的范畴远大于“新闻”,受众规模更大;


  • 用推荐算法分发内容,不同于新闻、微博、公众号和知乎,是新的赛道;


从用户视角上说:


用户无法区分新闻客户端和内容客户端,认为都是一回事。但今日头条给用户的感觉是内容更多、阅读欲望更强,结果就替换掉了新闻客户端。


从硬件趋势上说:


移动互联网的普及和资费的下降,以及千元机的出现,让全国大多数老百姓有能力用手机上网。于是出现了kill time的需求,这在新闻的用户群体中没有明显呈现。


今日头条这个战略定位,以及赶上当时移动互联网的红利,奠定了这场战役胜利的基础。


二、战术


战略是定位和方向,落地执行出来才有实际价值。


在战略和执行之间,还有经常被忽视的一步,就是:战术。


简述今日头条的战术飞轮:


  • 大规模做厂商和渠道的投放,带来新增用户;


  • 做好头条号,保证内容供给的数量、质量和及时性;


  • 以时长为北极星指标优化推荐算法,带来留存和DAU的提升;


  • 高效的商业化变现能力,把投放拉新的成本赚回来。


这里不想重点讲这个,因为成功案例的事后归纳总让人觉得特别正确,但价值感不够。


我想讲的是,保证战术落地的三个要素:数据、人才、组织。


这三个要素看似不是在前线打仗所需的能力,所以大部分时间被公司忽略。当下要在存量里找增长,这就是机会。


1. 数据


在今日头条内部,是由数据驱动做决策的。


数据也是做用户增长的前提,甚至是了解公司业务运转的基础信息。


但据我了解,在绝大多数公司里,根本无法做到数据驱动,存在两个问题:


问题一:口径问题


很多公司都有这种情况,存在好几套数据口径,而且无法对齐。各个业务方或部门,都有属于自己的一套,和其他协作方无法关联。


所以遇到任何问题,都无法决策,只能不了了之,因为结论都是:口径问题。


而且任何一方试图去解决的时候,都会遇到其他团队的阻力,以及类似埋点混乱的技术问题。


问题二:准确度问题


直播连麦的这位前头条员工说:据我了解网易新闻是算不清帐的。


也就是说,在做渠道投放的时候,单个拉新的ROI是无法准确给出的。这样就会导致没人愿意去做投放,因为做了也说不清收益,没办法向公司解释。


结果就是,上文提到的今日头条的战术飞轮,无法在这个产品落地。


前头条的朋友说,哪怕是张一鸣也要看AB实验的结果,如果与自己的判断不一致,也只能听数据的。


我就有点不服了,问他怎么看“短期收益”和“长期价值”的关系。因为前者通过AB实验很容易得出,确定性比较强;但我认为后者是无法依赖数据做决策的。


这位朋友的观点,我觉得很客观:


  • 首先,还是依赖数据。因为没有数据,就没办法做决策,主观的东西在内部无法达成一致;


  • 其次,即使是长期价值,也可以具象到指标,比如留存。线上会留着一部分流量做参照,看看当下策略对长期价值的影响;


  • 最后,数据驱动不一定适用于所有产品形态,比如社区。这可能是字节一直没能把社区做起来的原因之一。


2. 人才


在今日头条的战术飞轮里,推荐算法是非常核心的一环,甚至可以说,这个产品就是算法驱动的。


把这件事做好,最核心的是人才。


技术人才比较在乎技术氛围,会追随牛人,这是张一鸣很早就意识到的。所以先搞定了百度几位有技术号召力的高T,随后带动了更多百度技术人才的加入。


为什么是百度?


推荐算法和搜索是同一类问题,都是基于数据的策略优化。而国内搜索做得最好的,就是百度,聚集了最好的人才。


虽然我是一个外行,但根据亲历的经验,能感受到算法人才水平的高低,对产品的影响有多大。所以从老板的视角来看,算法的事,核心就是人才。


3. 组织


好战略和好人才,不等于好公司。这里缺少的关键一环,就是好的组织。


而且对于用户增长来说,核心是解决了公司的组织问题。


好的组织,能带来高效协作、创新氛围和强大的战斗力。所以对于公司来说,这就是内功,能带来增长的机会点。


这个问题太大了,具体到OKR层面去聊。


OKR这个工具,是做用户增长的最佳搭档。业务上做增长,组织上做OKR,可以解决部门之间各自为战的协作问题。


这里不讲OKR怎么应用,讲字节的两个细节:


细节一:每个人都写OKR,且向全员开放,包括CEO自己的


员工不仅可以看到自己上级,还能看到隔级和CEO的OKR,了解公司近期发展方向,也方便自己做决策。


另外看到协作方的OKR,便于快速找到负责人,建立双赢的协作。


细节二:中台和业务方可以良性协作


大部分公司的中台,生存环境都很艰辛,因为和业务方协作不好。


业务方总想自己闭环,把什么事都做了,不用中台插手。


看似业务方是坏人,但他们也有苦衷。因为协作的成本太高了,目标、思路、打法、认知都不同,总是开会沟通就占去很多时间,所以才想自己做。


字节的用户增长、商业化等中台,与业务方的协作在大部分情况下都是好的,比其他公司的情况也好很多。


这两个细节的背后,都是OKR这个工具的作用。


当然这也离不开人才密度、数据驱动、老板重视等因素。而且规模较小,业务没那么复杂的公司,确实也没必要强行落地。


以上,就是在战术层面,该如何承接战略和执行。这是各公司容易忽略的环节,换个角度说,是能带来增长的机会。


三、执行


执行,就是具体做的措施,是日常看得见、说得出来的东西。


做增长,执行手段看似是最重要的,以至于网上各种文章分享增长大法;公司里老板一直在琢磨有什么奇招。


但实际上,执行和战略、战术相比,是最不重要的!


我在网易新闻那两年,负责用户增长。当时也是今日头条高速发展的阶段,是各家新闻客户端争相学习的对象。


我们用尽办法,去了解今日头条的增长团队都做了什么。


比如push策略、促分享推荐模型和产品引导、冷启动策略等等,直到现在我都记得。


在直播连麦时,这个问题抛向时任今日头条的增长负责人。他讲完以后,我发现和自己当时的理解基本一样!就是这些招数!


但当时我们在把这些招数落地的时候,要么没推进下去,要么没有效果。


以拉新为例,粗略的说说今日头条都做了什么:


1. 在BAT这样的大平台做渠道投放。因为LTV高,所以出价比竞品高10-20%,那么就吸走了这个平台90%的广告流量;


2. 在“OV华米”这些手机厂商渠道的预装和投放;


3. 利用分享拉新,主要是在微信端。在2017~2019年,微信端每100条分享,就有20条来自今日头条。


这就是当时头条的TOP3拉新渠道,听起来是不是很简单,按说完全可以抄过来。


那为什么我们连抄都不会呢?


以“利用分享拉新”为例,再向下拆解一层,做了这3件事:


1. 从产品设计上,引导用户看完内容去做分享。那时候大多数内容型产品,都会引导用户评论,或者浏览下一条内容;


2. 从推荐算法上,增加“分享率”的目标。这样就更容易推荐高分享内容,带来更多的分享行为,背后是一套促分享的推荐模型;


3. 在分享到站外的页面上,做引导下载的设计。比如,只能看到一半内容,下载或调起App后才能看到全部内容。


这三件事,如果没有准确的数据做基础,没有算法的支持,AB实验都没办法做,或者即使上线了也没办法评估效果。


通过这个简单的例子,大概能理解:


如果不是“战略→战术→执行”这个思考顺序,而是直接去搞执行层,就没办法让业务运转起来,更不可能成功。


以上,就是全部。


通过复盘今日头条在高速发展时期的战略、战术和执行,想表达:


1. 管理者们之前过多关注“战略”和“执行”,却忽略“战术”,导致战略无法落地,执行又缺少上游支持。


2. 当下已经进入存量市场阶段,去解决公司“战术”层面的问题,很可能会带来新一波的规模或收入增长。


本文来自微信公众号:运营狗工作日记 (ID:yunyingriji),作者:韩叙

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