聲明：本文來自于微信公眾號 倔強君（ID：juejiang166），作者：倔強君，授權轉載發布。
要說到神奇的APP，那必須得提到抖音了。
它好像有一股魔力，讓進入它的人無法停下來，一直刷視頻，不知不覺一兩個小時就過去了。
它是老少咸宜的瓜子，沒事的時候就嗑一下；也是朗朗上口的音樂，每年都會涌現出洗腦神曲；還是劇情豐富的電影，浮夸無厘頭的表演讓你哄堂大笑，炫酷帶感的特效讓你嘆為觀止。
總體來說，它是一款娛樂產品，娛樂你，娛樂你的父母，娛樂你身邊的同事和朋友。
也許你會有疑問了，每個人對內容的喜好都不太一樣，怎么可能受到這么廣泛人群的歡迎呢？
這就是我們本篇文章要講的主題了——抖音算法。
算法是軟件技術中的一個專業術語。抖音的這套算法會根據用戶對內容的點贊、收藏、評論等數據進行分析，得出該用戶所喜好的內容，從而給他推薦相應的視頻。
用戶看到自己喜歡的視頻，就會一直刷下去。這就像小孩子愛看動畫片，女孩子愛看韓劇，男孩子愛看科幻片，老年人愛看家庭劇。抖音算法能實現千人千面，讓你樂在其中。
那接下來我就詳細分析抖音算法，看看它是如何讓抖音成為印鈔機的。
本文目錄
01
抖音算法的起源
1）算法使用場景的爆發
2000 年的時候，百度剛剛上線。那時候人們通過電腦上網，查找信息是在搜索框輸入關鍵詞，獲得搜索系統給到的內容。
但是人們瀏覽內容資訊時，并沒有明確的搜索目的，主要是為了工作之余消遣。即使有明確的搜索目的，大量輸入關鍵詞也會消耗掉用戶的耐心。這時候，推薦算法就派上了用場，省心又懂你！
在非智能機時代，手機功能還沒這么豐富，內容資訊APP還無法閃亮登場。
而智能機時代的到來，讓人們瀏覽內容資訊更方便，花費在網上的時間也會更長。
2007 年 1 月 9 日，喬布斯發布了第一代蘋果手機，同時也是第一款智能機，第三方公司的APP可以在應用商店上架。
2009 年 1 月 7 日，中國網絡由2G跨越到3G。不但網速變快，而且費用大降。2G時代，1GB的流量費高達萬元，到了3G時代，1GB流量價格降至 500 元左右。3G手機除了高品質的通話以外，還能進行多媒體通信，也能實現與電腦互通傳輸。
2010 年全年的全球智能手機銷量達到2. 93 億部，與 2008 年的1. 51 億部相比增長了94%。就在這一年，小米誕生，華為公司決定做自有的手機品牌。
......
果真是“萬事俱備，只欠東風”呀，這股東風就是推薦算法，它并不是突然間的狂風暴雨，它來得靜悄悄，不被人察覺，可謂潤物細無聲。
那個帶來東風的使者，就是字節跳動公司。
2)字節跳動公司的崛起
2012 年 3 月 9 日，字節跳動公司在北京成立，北漂張一鳴開啟了他的第 5 次創業。他雙眼透過鏡片， 45 度角仰望北京上方廣闊的天空，眼中多了一份堅毅。
此前，他在旅游搜索網站酷訊管理 40 人技術團隊，發現自己需要到大公司學習管理能力，遂離職；
創辦了垂直搜索平臺九九房，實現了 150 萬總用戶量， 10 萬日活，但感到用戶數據太容易見頂，于是為九九房找到合適的CEO之后離職。
這兩次做搜索引擎和產品研發的經歷，讓他察覺到了移動互聯網的發展趨勢——幫用戶發現感興趣、有價值的信息，機會和意義都變得非常大。
字節跳動連續做出了 12 款APP，包括內涵段子、搞笑囧圖、內涵漫畫、今日頭條等。最終今日頭條發展最迅猛， 3 個月時間及積累了 1000 萬用戶。
用產品矩陣方式創業也是有好處的，這樣能提高做出爆款應用的概率。
在張一鳴看來，移動互聯網帶來的信息爆炸，使人們面對的選擇越來越多，面對信息超載，人們常常無所適從。
在這種情況下，信息獲取方式將不再是傳統媒體采用的人工編輯模式，而是更加智能和個性的自動化推薦，推薦引擎便開始展現技術優勢，發揮威力了。
那時候，就連張一鳴本人也不是特別擅長個性化推薦技術，但是本著不會可以學的心態，以及招募技術人才，慢慢把個性化推薦核心團隊搭建起來。
隨著移動互聯網的發展，短視頻形式的內容越來越受到用戶的喜愛。
2015 年年初，張一鳴和一眾高管在沖繩的一家居酒屋里，再次討論要不要做短視頻。
彼時，微視的廣告鋪滿北京知春路地鐵，美拍、快手勢頭正好。經過多番討論，字節跳動的短視頻到 2016 年下半年姍姍來遲：火山小視頻、抖音相繼推出。
而推薦算法仿佛是內容資訊APP的萬能膠水一般，只要一用上去，效果就是這么靈驗。推薦算法在于提升抖音的用戶留存時長方面功不可沒。
02
抖音算法的用途
1）抖音算法的商業價值
有了算法的加持，用戶持續看到自己喜歡的視頻，留存時長就提高了，會刷到更多的信息流廣告和掛小黃車的視頻，抖音的商業價值大大提升。
有了算法的加持，商家投放的廣告接觸到的用戶更精準了，商家更容易賺到錢，也就會給抖音砸更多的廣告費。
在抖音算法的加持下，現在抖音發展到什么驚人的程度了呢？
①用戶留存
從 2016 年 9 月上線，至 2022 年 1 月，才 5 年多的時間里，抖音突飛猛進，日活已破 6 億。而且如下圖所示，記錄了很多人出生、長大、畢業、結婚和退休的狀態，記錄長大則達到了2. 53 億次，而且日人均使用時長達到了1. 1 小時。
可見抖音的用戶粘性是非常巨大的，它就像是微信、支付寶等國民級產品，在生活中如影隨形。
抖音官方的數據報告
②廣告收入
2020 年字節跳動總收入 1800 億，而抖音廣告收入達到了 1000 億，占到了總收入的56%，可見短視頻對于商家廣告的宣傳效果還是非常棒的。
2021 年上半年，抖音占據了整個互聯網廣告收入市場份額的30.2%，排名第一，而同為短視頻平臺的快手只有9.3%。兩個平臺的月活用戶量相差不大，在 2021 年上半年，快手月活用戶有 5 億，而抖音只有 4 億，抖音卻能在廣告收入上和快手拉開巨大差距，抖音算法帶來的精準推送，功不可沒。
2021 年上半年互聯網廣告收入占比
③電商收入
2018 年抖音上線購物車，和淘寶合作，賺取傭金，類似于淘寶客形式。但是抖音用戶養成了購物習慣，抖音電商基礎日漸成熟。
2020 年開始在抖音構筑獨立電商，上線抖音小店、抖音支付和抖音商城，邀請品牌入駐，實現電商閉環，并在當年的 10 月份和淘寶徹底分道揚鑣。
抖音電商也交出了很好的成績單。
數據顯示，抖音電商 2020 年全年 GMV（商品成交總額）超過 5000 億元，比 2019 年翻了三倍多。 2020 年前 11 個月，抖音電商總體GMV增長 11 倍，其中抖音小店GMV增長44. 9 倍，新增開店商家數量增長17. 3 倍。
2020 年抖音電商帶貨達人圖鑒顯示， 2020 年，有 117 萬達人在抖音電商帶貨，賣出22. 19 億件商品。根據抖音 2021 年雙 11 好物節數據顯示，雙 11 期間，抖音電商直播中，品牌成交額破千萬（含破億）的品牌達 577 個，單場成交額破千萬（含破億）的直播間有 282 個。
根據最新公布的數據，抖音小店GMV有 50 倍的增長。
如今，模式跑順了， 2022 年抖音電商業務全年GMV目標更是劍指萬億。
2）用戶端
①內容推薦
從用戶注冊抖音號的那天起，系統就會給用戶推送不同類型的視頻，并根據用戶在每個視頻上停留的時長、點贊、評論和轉發等數據，計算出用戶對哪些視頻感興趣，當用戶畫像逐漸清晰后，抖音短視頻會根據這些畫像為用戶推薦他感興趣的視頻。
抖音給用戶打標簽
當用戶被打上標簽之后，抖音會一直推送該用戶感興趣的視頻。比如用戶頻繁給動漫類視頻點贊和收藏，那系統會頻繁推送動漫類視頻，從而讓用戶一直刷下去。
如果用戶覺得看同類型的視頻煩了，其實自己可以選擇拒絕推送這類內容的。在視頻頁點擊分享按鈕，然后選擇下方的「不感興趣」按鈕即可，類似視頻多次點擊不感興趣即可取消推薦。
當然，抖音不會100%推送和用戶標簽相符的視頻，有相對少的概率會推薦其他標簽的視頻，如果用戶的轉贊評數據好，會給該用戶打上新標簽。所以，一個用戶有上百個標簽也不是不可能。
②賬號推薦
當用戶點擊關注了某個抖音賬號之后，系統會彈出猜你感興趣的用戶。
抖音推薦類似賬號
③商品推薦
如果用戶對某個掛商品的視頻進行點贊、收藏或者評論，那推薦頁會給該用戶推送掛有相似商品的視頻。比如我今天對某個美食視頻點贊，那推薦頁很大概率會刷到美食視頻。
此外，在具體某件商品的詳情頁或者訂單頁，往下滑，會看到「你可能還會喜歡」欄目，提供了相似的商品。
商品詳情頁
3）商家端
①視頻引流
現在無論企業還是個人，都發現抖音是一個巨大的流量池，而且變現形式很豐富，有完整的商業鏈路。
餐飲店可以引流到店中消費，娛樂主播可以通過直播打賞、接視頻廣告變現，沒有自己商品的可以在視頻中掛個小黃車賣精選聯盟的商品賺傭金。
大量“淘金者”紛紛入局，那么發布短視頻是必不可少的。而通過短視頻引流，就需要了解抖音的規則。
當我們發布一個新視頻的時候，抖音會根據我們賬號的權重給予一定的初始推薦流量，初始推薦優先分發給附近的人與關注我們的粉絲，然后才是配合用戶標簽與內容標簽進行智能分發。
當該視頻的數據足夠好的時候（重要反饋指標有：播放量（完播率）>點贊量>評論量>轉發量），才會進行下一個自然流量推薦。推薦規則如下所示：
1、200~ 500 的播放量：初始抖音會給你200~ 500 的流量，如果我們的作品定位特別垂直，可能 200 的流量都沒有。
2、3K~5K的播放量：當第一階段的用戶完播率比較好，你的作品就來到了第二流量池。
3、1W~2W的播放量：意味著上一個流量池內用戶依然給了很好的完播點贊等數據。
4、10W-15W初級流量：當你的瀏覽量達到10W以上之后，這個時候人工審核就介入了，人工會審核你的作品三觀，看你是否嘩眾取寵，是否符合抖音大趨勢，是否符合社會主義價值觀
5、當你的內容人工審核通過之后，你的視頻接下來會挑戰一個又一個流量池。
中級流量池：30W~70W；高級流量池：100W~300W；熱門：500W~1200W；全站推薦。
抖音的推薦算法還是很公平的，即使是一個新號，只要出的視頻能獲得用戶的喜愛，一個爆款視頻也能給賬號帶來大量播放量和關注粉絲。
此外，只出一個爆款視頻，后續的視頻不夠優質，同樣得不到抖音免費流量的傾斜。所以，持續地產出優質視頻，是賬號做成功的關鍵。
②直播間引流
用戶可以通過巨量千川購買流量，這也是抖音官方的投放平臺。它分為小店隨心推、PC端極速推廣和PC端專業推廣。
巨量千川構成圖
這 3 個分支產品可以滿足商家投放的不同需求。
小店隨心推在手機端抖音的創作者服務中心里就有，使用方便，可以給所有掛載了抖音小店商品的短視頻和直播間加熱引流使用，可以選擇給直播間帶人氣（引來新流量），提升互動評論，促進商品點擊率和成交轉化等目標。
PC端極速版只需要設置預算、出價等關鍵要素即可投放，并支持基礎的人群選擇。適合新手做投放，操作簡單。
PC端專業版可以自定義更多的投放和創意設置，支持更豐富的定向人群選擇。有了更多精細化的選項。
比如投放方式上，可以選擇【嚴格控成本上限】，勾選后系統盡量不會超過你的目標出價。也就是說，專業版能夠更好的控成本。
而且在控成本投放下還可以選擇兩種投放速度：盡快投放、均勻投放。盡快投放是指如果遇到合適的流量會預算集中進行投放，而均勻投放則會全天進行平滑投放。
③信息流廣告投放
商家可做信息流廣告投放（需認證為企業，個人賬號投放不了）。形式如下圖所示：
商家需要登錄字節跳動公司的巨量縱橫網站操作?？梢酝茝V自家的APP，還能引導用戶留下手機聯系方式。
巨量縱橫后臺
商家可選擇投放的用戶畫像非常精細，包括性別、年齡、興趣、關鍵詞、城市地區、作息時間、天氣、職業、運營商、手機操作系統、手機品牌、網絡類型、文章類別、根據用戶興趣不同動態顯示廣告標題、消費者網購行為。
能將用戶畫像做到如此精細，還是離不開抖音算法，將每個用戶的數據進行深度分析得出。
03
抖音算法團隊
1）抖音算法原理
抖音算法的核心思路是把該用戶感興趣的視頻精準推送給他。而要判斷用戶是否感興趣，就需要給視頻和用戶都打上標簽。
一個用戶剛在抖音注冊賬號，我們是不知道他有什么標簽的，感興趣的是足球？旅游？還是動漫？系統一概不知。必須是用戶看了某個視頻，留下了轉贊評等數據，算法才能給用戶打上標簽。
所以是先給內容打上標簽，再根據所看內容給用戶打標簽。
抖音將視頻做了很多分類，例如美女、帥哥、翻唱、跳舞、3C數碼、搞笑、曬娃、寵物、旅行、動漫、電影、讀書、科普、評測等等......
視頻所打的標簽是根據視頻文案中的標題、關鍵詞，還有創作者加上的話題標簽、介紹語來決定的。
所以創作者發布視頻時要留意這些地方的設置。當視頻內容和賬號被打上標簽后，能給視頻推送精準用戶，提高轉贊評數據和下單概率。
視頻推薦有五個主要指標：
1、完播率；
2、點贊量；
3、評論量；
4、轉發量；
5、關注量。
通過上面 5 個指標疊加計算出推薦權重。我們給每項定義一個分數，最高得分是5. 5 分。
完播率：1-1. 5 分
點贊量： 1 分
評論量： 1 分
轉發量： 1 分
關注量： 1 分
首次進入APP抖音會隨便給你隨機推一個視頻，例如搞笑，如果你不喜歡看，就向上劃走。一旦你做了下面操作就會加分：
1、雙擊點亮小紅心，表示點贊完成 +1 分；
2、進入評論區發表評論，+1 分；
3、轉發視頻，+1 分；
4、完播率計算方法，視頻時常除以5，分成 5 份，不足按四舍五入，你耐心看完，就表示完播率 100%， +1.5，否則按照觀看時常給分，例如50% 是 +1.3；
5、關注抖音號 + 1 分。
最后還要統計每個分類的觀看次數，例如美女類 10 次，搞笑類100 次。
當系統給你推薦一定數量的視頻后，就知道你喜歡哪個分類的視頻。這就是為什么系統總是給你推薦相同風格作品的原因。
隨后，系統會進一步增加推薦的精確度，會使用用戶觀看視頻的大數據。因而需要用戶長期使用抖音，留下足夠多的信息，這些信息會記錄到系統的數據庫中。
下面是一組虛擬數據，由三列組成，分別是用戶、視頻、評分。我們用電影類視頻舉例。
用戶 | 視頻（電影） | 評分 |
|---|---|---|
小明 | 變形金剛 | 5.5 |
X戰警 | 4.5 | |
鋼鐵俠 | 4.5 | |
小李 | 哈利波特 | 5.5 |
鋼鐵俠 | 4.5 | |
小周 | X戰警 | 3.3 |
流浪地球 | 4.5 | |
變形金剛 | 5.5 |
小明和小李有相同的愛好，都觀看過《鋼鐵俠》，那么系統會為小明推薦《哈利波特》，為小李推薦《變形金剛》和《X戰警》，推薦優先級按照評分高低排序。
小李跟小周之間沒有共同愛好，所以不會得到推薦。
小明跟小周都觀看過《變形金剛》，那么推薦結果是：系統為小明推薦《流浪地球》
，為小周推薦《鋼鐵俠》。
2）算法工程師
①招聘方式
21 世紀什么最貴？人才！
尤其是互聯網公司，一個龐大的能容納過億用戶的軟件系統，技術能力至關重要。而能hold住復雜系統的技術人才，相當于精英中的精英。
很多技術大牛已經在其他公司做到團隊leader了的，年薪百萬并不少見，一般的薪資待遇根本挖不動，而且要說服加入一個前景難料的初創公司，難度可想而知。
創業初期，張一鳴親自招人，曾在一次演講時感慨：除了吃飯、睡覺，就是招人。
一家創業公司就像一艘船，創始人就是那個掌舵人，工作重心在于航行的大方向，而其他各種繁瑣的工作需要招募各種人才負責。如果不招募這些人手，哪怕是超人，也分身乏術。
今日頭條早期沒有什么資源，張一鳴曾為了挖一位微軟前資深工程師，像調查記者一樣了解對方。
張一鳴不斷打電話，打聽他的信息。初步了解情況以后，張一鳴想盡辦法加上對方的微博微信。他會偶爾點贊、評論互動，提升自己好感度。
“前期信息收集越仔細，他越會覺得你對他的工作、公司環境乃至他那個部門的特點都如此了解，這樣你和他的對話就能產生共鳴，他對你的信任度會提高。”
好幾天的調查、兩個月的溝通，成為朋友再開始介紹自己的公司。最終，他在一家咖啡館成功邀請這位工程師加盟字節跳動。
在招聘人才上，張一鳴還有一個大招。
張一鳴看重了一個人才，她叫張楠。張楠 2013 年的時候創業做圖片分享社區“圖吧”。為了挖來張楠，張一鳴直接收購了他們的創業團隊。這叫“收購代招人”，也就是“鈔能力”。
很多重要人才也是通過這一招被招收過來的。簡單直接，出手又闊綽，哪個人才不喜歡這種方式呢？
還有一些常規的操作包括了在招聘網站招聘、公眾號投放、公司內推和獵頭代招。
以下是BOSS直聘網站上抖音公司招募推薦算法leader的薪資待遇：
BOSS網站招聘信息
真的沒有錯，做程序員年薪百萬不是夢，身家過億的也大有人在。有人純靠工資就賺大發了，也有人加入得早，手握股權，公司一上市，財運擋不住，直喊666！
②張一鳴對待人才的思維
2010 年，張一鳴還在做九九房的時候，就極其關注人才質量，并對如何吸引人才作出了如下的結論：
吸引人才的四個要素：短期回報、長期回報、個人成長、精神生活。從左到右，從易到難，其中 精神生活是綜合要求最高的，要不斷想辦法提升。
他的思維體系非常穩定， 6 年過去后，也就是在 2016 年，關于如何吸引人才，他又闡述了一次：
人才機制主要包括三個要點。一是回報，包含短期回報和長期回報；第二是成長，他在這個公司能得到成長，第三，他在這個公司精神生活很愉快，他干起事來覺得有趣。（摘自張一鳴在源碼的演講內容）
回報也就是賺錢，這是最基本的。短期回報就是月薪，長期回報就包括年終獎和股票期權。養家糊口，提高生活質量就靠這種收入來源了，少不了，必須的。
那員工為什么看重成長呢？成長就是不斷提升自己的能力和眼界，讓自己在人才市場“更值錢”。如果一直得不到進步，進入中年期，沒有年輕人這么能熬夜、工資少，很容易被淘汰掉。重復做一些機械性工作，就很難得到提升，比如送外賣、送快遞、工廠流水線做體力活。
就以程序員崗位舉例子，比如領導安排你負責一些重要項目，你此前只做執行工作，這就能提升你的項目管理能力，你往上晉升的機會就很大。
而員工在公司精神生活很愉快，就要求公司把一些容易對員工內耗的情況給處理掉。比如消除復雜的辦公室政治斗爭，減少領導對下屬的PUA，不定期舉行團建活動，激發員工的創造力和想象力等。
工作也可以變得很有趣，如果員工在工作中有愉悅感，那他的工作動力會更足，也更愿意留在公司。
04
算法的更多運用
算法技術還可以運用到搜索、無人駕駛、交通運輸、電商、教育、招聘、投融資、交友、醫療等領域。我就挑選其中的 3 個來詳細講。
1）無人駕駛
如今汽車行業正在進行顛覆性的革新，電動車會逐漸替代燃油車，此外，無人駕駛技術也在研發中，包括谷歌、特斯拉、百度等知名企業。
首先，無人駕駛汽車通過攝像頭、雷達、激光雷達等感知車輛周圍環境和狀態。
感知周圍環境
然后將周圍狀況傳遞進入無人駕駛系統中，由人工智能和深度學習算法進行決策。
無人駕駛系統通過各種算法（例如最常見的 PID 算法）結合汽車當前的車速、車頭方向、規劃的行駛軌跡以及目標速度產生三個指令：踩油門、剎車、轉向。
車道線檢測（AI術語）
現在還未實現完全自動化駕駛，還需要駕駛人員操控。要實現真正的無人駕駛，還需要億萬級別的數據，而這些數據成本很高，無人駕駛系統吃進這些數據也需要一定的時間。
這就有點像阿法狗，需要每天 24 小時持續在系統內下棋，把所有下棋情況都碰一遍，等到和真人下棋的時候，就很快知道怎么正確應付了。
要是實現了無人駕駛，真的前途不可限量，就像每臺電腦都要安裝windows操作系統，以后每輛車都需要無人駕駛系統，這種億級用戶的需求，正等著某家技術公司去滿足呢。
2）交友
講到抖音算法的時候，我說了核心思路就是讓短視頻匹配用戶，而交友系統則是將用戶來匹配用戶。
比如我是一名平面設計師，推薦算法發現我平時愛訂閱平面設計相關的內容，它猜測我想結交平面設計師，所以推薦了一個平面設計師，我關注了，它的猜測得到了進一步的證實，那它會繼續給我推薦平面設計師。
此外，我業余時間喜歡打電腦游戲，推薦算法就給我推薦既是平面設計師又愛打電腦游戲的用戶。
沒想到，推薦算法又猜對了，我很樂意和這樣的人做朋友。久而久之，我就離不開這個平臺了，因為這個社交平臺給我帶來了太多趣味相投的朋友。
3）醫療診斷
現在醫院對于病人進行診斷，基本都依賴醫生。如果醫療智能系統能“吃進去”大量的病人數據，就可以通過算法分析出病人的癥狀，以及給出相應的治療方案，是吃藥還是打針。
培養出來一個醫生是非?；〞r間的，至少需要 8 年時間，如果醫院能普及這種醫療智能系統，一個能減少人工開支，另一個是緩解醫生人力緊缺的狀況。
當然，如果要研發這樣的醫療智能系統，會需要一段漫長的過程，就像研發無人駕駛系統那樣，一開始是人工為主，系統為輔。
總結1
能商業化的技術，如果它有思想的話，也會為自己感到驕傲的。但技術的商業運用并不是一步到位的。
比如文中字節跳動所用的算法，是在創始人張一鳴做九九房創業項目的時候，發現個性化推薦確實能起到很好的效果，于是在新的項目內涵段子和今日頭條中做了進一步的嘗試，得到數據證明可行，然后開始重點發展推薦算法，組建核心團隊。
如果科技公司想將技術做商業化使用，其實也離不開摸索階段，如果還沒驗證技術對于市場的價值，就大力投入使用，可能會導致巨大虧損。
實踐是檢驗真理的唯一標準，這句話在商業上依舊管用。
總結2
張一鳴說過，對事情的認知是最關鍵的。
馬云也有一句類似的話——看不見，看不起，看不懂，來不及。
當初張一鳴拿著今日頭條的項目去找人融資，很多投資人看不懂今日頭條的前景。
因為彼時有騰訊、搜狐、網易和新浪四大門戶網站，今日頭條做了前人一樣的事情，如何競爭上來？
即使是有個性化推薦，對于內容資訊項目能起多大的作用呢？投資人還是覺得不靠譜。如果投資人能多和張一鳴溝通，查看他們投入市場使用得出的數據，或許他們今天已經成為字節跳動這家獨角獸的股東了。
對于移動端信息分發趨勢的預判、對于推薦算法的重點運用、對于全球化發展的布局、對于招募人才的重視......張一鳴在這些戰略層面的正確決策，使字節跳動走上了成功之路。
當然，并不是說張一鳴沒有失誤，對標知乎的悟空問答折戟、對標微信的多閃黯然、收購的錘子科技團隊也形同雞肋。
但我們可以提高在戰略問題上做出正確決策的概率。
張一鳴還說過，其實大部分重要決策在創業開始的前 3 個月就已確定，就是一開始就想清楚想透了，不打沒準備的戰爭。
而要想清楚想透，就需要深度思考，重視創業初期的規劃，多給自己一些提問，比如可能會遇到哪些難題？我可以如何解決？這個創業方向的市場是否足夠大？
戰術上的勤奮，也彌補不了戰略上的失誤。因為這是方向問題，就像泰塔尼克號不小心朝著冰川的方向開去，免不了要撞出大窟窿。所以，在戰略問題上需要深度思考。
總結3
科技是一把雙刃劍，當算法比我們更了解自己的時候，不見得都是好事。
算法會讓商家知道消費者的弱點，然后購買一些用不到的商品；讓商家知道不同消費者的消費水平，然后進行價格歧視；讓詐騙團伙知道用戶的心理特征，然后給出相應的殺豬盤方案或者電信詐騙策略。
算法能發揮作用的前提是獲取我們足夠多的數據，然后在這個基礎上進行分析。當我們的生活越來越離不開互聯網，我們的信息會被各方調用，用于各種各樣的用途。
如何適當使用算法，這是一個值得未雨綢繆去探討的問題。
