大厂没有方法论（上）
我想我会抛出自己的灵魂三问：
到底什么是互联网产品？ 怎么才能做好一个互联网产品？ 怎样才算是一个优秀的产品经理？
所谓产品经理，就一句话：理解用户，定义产品。
（视频号）这个新的ID，还必须特别方便，不至于在各个场景里遇到身份的冲突。所以处理得不好，（视频号ID和微信ID）双ID会让系统变得非常复杂。比如你评论，就需要选择用哪个ID来评论。 我记得当时有个方案是，每个进视频号的人要创建一个视频号ID，用这个ID来浏览和评论内容。我说不对，浏览者应该是微信身份，而不应该强迫每个人开一个新的身份才能看和评论。幸好当时选择了这样一条路径，不然就没有后来的社交推荐体系了。其实产品的迭代是由无数这样的选择组成的。
原始视频只是数据，它没法关联到其他信息，如创作者，观众数，评论等。它还需要存在本地，数据丢了就丢了。 因此未来的视频应该是一种结构化数据。它存在云端，有所有的创作者信息，有观众的互动信息，能够很方便的分享。 所以在6月的时候，我们需要把视频号内容分享到朋友圈来，遇到一个问题，它应该长得像一个链接呢，还是像一个本地视频呢？其实是归类，它应该归类到文章链接，还是一个视频文件。我的答案是，云端化的结构化的视频，才是视频，本地的视频文件，反而是裸数据，是应该被淘汰的。所以你看到的朋友圈里的视频号的视频，和现在的本地视频的展现没什么区别。
在PC时代，用户使用视频产品的闭环是：
通过广告宣传/主流媒体播放/朋友口头推荐/自主搜索等方式，接触到感兴趣视频 到有资源的网站去观看视频，或是将视频下载到本地 观看视频
主动去习惯的视频网站看，或是在社交平台点开朋友分享/系统推荐的视频看 在线观看视频，看别人的弹幕/自己发弹幕 分享到社交平台
这背后的影响因素其实很复杂：
通讯基础设施建设完善、4G网络的逐渐普及，带来流量资费的降低、加载速度的提升 资本的进入，带来视频产品供给数量和消费需求的井喷 更便宜、更好用的智能手机大量出现，视频的生产者和消费者规模都极速扩大 同时，视频用户的核心群体也发生了代际转移，从原先的7080后，逐步转移到90后和00后，他们有更强的表达欲和表达能力
视频号到底是一个什么样东西？ 给一个简单的定义，是人人都可以创作的短内容平台，它是一个公开领域的内容平台。
经过几个月的灰度，表明在现有的内容下，基于机器推荐是走不通的。对比朋友点赞的内容，虽然当时朋友点赞还是匿名的，和机器推荐的内容来对比，我发现，机器推荐的远不如人工（或者说朋友）推荐的精彩。既然这样，就应该以实名点赞的社交推荐为主，机器推荐为辅。 当时我给的理由是，我们所看的书，大部分是因为周围有人推荐而去看，而不是网上书店推荐的书。你少看几个机器推荐的内容不会觉得可惜，但错过了朋友们都在看的内容会觉得可惜。这是视频号能借助社交推荐起来的理由。 这是一种典型的微信style的产品方法，即通过产品而非运营的方法，找到事情的撬动点，通过产品能力让事情运转起来。
第一定律：机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管 第二定律：机器人必须服从人给予它的命令，当该命令与第一定律冲突时例外 第三定律：机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存
再回到张小龙的演讲，产品的方法可以结合上面的例子说明一下：
典型场景：当前遇到问题的场景，是用户如何获得有价值的视频推荐；还原到实际生活中的场景，是一个人在日常生活中如何根据推荐来选择书籍。场景还原是一种很聪明的思维方式，往往能够在思路陷入僵局时带来柳暗花明的转机。 需求的撬动点：朋友的推荐要么更靠谱，要么跟我的兴趣比较贴合。即便两个都不沾，起码也可以很八卦地知道朋友最近在关注什么，多了些茶余饭后的谈资，这一点在线下荐书和线上视频推荐的场景下都适用。 核心行为路径：接受朋友推荐->观看推荐内容->给其他朋友推荐，这是用户个人完整的行为闭环，也是业务增长的飞轮，同样适用于上述两个场景。 功能和规则设计：功能设计是基本功，不多说；规则设计的关键在于对特定场景下效率的关注，在下一段我们详细看。 系统搭建：在这个案例里，就是社交平台系统、用户账户系统、视频号生产和管理系统、推荐系统、数据分析系统和实验系统等。这些系统很复杂，但是不难。
归纳起来，运营的人工干预包括两种方式：
人工制造用户行为链路。无中生有地制造和培养用户行为习惯，比如常见的造节（618、双11）、造玩法（拉人组团砍价、答题有礼）、造权益（满减券、抵扣券），都在此列。 人工干预用户行为链路。在用户完成自主性行为的过程中，插入人工干预的节点，比如干预搜索结果是否展示/如何排序、干预推荐结果的排序、用户到持仓页查看产品时推荐新产品等，都算。
所以视频号这里，我们没有花一分钱去购买内容。将来也不想这么做。倒不是为了省钱，而是，当我们不花钱买内容的时候，创作者还愿意进来，才说明创作者能靠自己的努力获得回报，才说明我们建立了一个能自行运转起来的生态。同时，我相信普通人的创作力是巨大的，相反，购买的内容反而不一定能打动人。 微信的历史上，我们一直不强调强运营，也是这个原因。系统和规则会比运营的效率高太多了。就像我们现在看到微信支付，其实已经覆盖面非常大，但是我们微信支付的但是我们微信支付的人数并不算多，对于支付这样一个需要跟线下接触的行业来说，我们每个行业微信支付里可能就一两个人在负责整个行业。
可以用一个简单的公式来分析：运营效率=业绩指标效果/运营成本投入。
业绩指标效果：大部分都是规模、活跃、转化指标。在理财业务里一级指标一般是AUM加MAU，然后往下可以拆分出更多的二级指标。 运营成本：主要还是获客成本和交易转化成本，人力投入和系统建设的成本也会看，但不太重要。
在这里也套用同样的公式：产品效率=用户行为目标/用户成本投入。
用户目标：“多、快、好、省”是用户永恒的追求，好的产品会结合具体的用户场景在其中1-2个点上不断打磨提升，4个点全占的产品目前还没有看到。 用户成本：用户成本可以分出很多类来，但归纳起来大概都可以落到时间成本、金钱成本、关系成本（面子）这三个类目下。
去年在春晚的红包大战里面……我记得当时团队在开会说，我们今年的策略是什么，我很高兴大家最终定下来一个策略是说，我们今年的目标是怎么样帮助用户更高效的抢到红包，更高效的、而不是说最终体现为一个数字非常大，这是完全不同的一个思考点。 如果我们是为了让数字变得很大、更多人抢更多次数、花更多时间，那我们整个产品逻辑里面就会围绕这个目标去做，我们会让用户抢 100 次才抢到一个红包，这样参与人数次数最多。 如果让用户高效抢红包，我们产品逻辑就变成了废除了所有的多余过程，让用户尽可能少的花时间在微信里面。
这两个产生的结果也是不一样的，对用户来说，花尽可能少时间抢到红包，他是最愉快的，但是数字上相比而言不是最大的。后来结果大家也看到了，反而是说我们采用这样一种对用户有价值的做法，最后获得了口碑都特别好，当然数据也会很好，不会不好。 这里反映了一个点，你用一个不同的目标驱动的话，产生的方法是完全不同的。我们从来没有给公司领导反映我们的 KPI 有问题了，反而现在很多同事往往是聚焦在数据的目标上，这是大家要反思一下。 我跟技术团队讨论问题时候也说，不要太关注用户的增长，因为这是一个很自然的增长，我们更应该关注我们给用户做了什么事情。满足了他们某一种使用的需要、愉悦的需要，更加应该关注这个方面。
《大厂没有方法论（下）》，会说完剩余的两部分内容：
一、到底什么是互联网产品？
二、怎么才能做好一个互联网产品？
三、怎样才算是一个优秀的产品经理？
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