中国二十多年互联网发展的底层逻辑是啥？

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我见证了中国二十多年的互联网发展，仔细观察就会发觉，用户增长、数据驱动与互联网底层逻辑是一致的。互联网的核心是信息。这里先给出一个后面会用到的认知模型——DIKW，即数据叠加成信息，信息整合为知识，再凭借经验产生智慧。我一直在强调，从事数据与智能化工作的人得了解这一底层认知逻辑。用户增长和数据驱动的底层逻辑？且听我慢慢道来。得从我的经历开始讲起，大概在2003年的时候，我自己写静态网站，用到了html、CSS和JavaScript，还有网页三剑客（DW、PS、Flash）。当时还是HTML 4的时代，HTML 5尚未问世。之后我开始研究动态网站，用ASP和php来编写论坛和数据库。在那个时候，我作为站长获取客户的主要方式是搜索引擎和友情链接，友情链接既是交换外链增加流量的方式，也是提升SEO收录排名的一种途径，毕竟搜索引擎不会凭空发现你的网站，要么自己提交，要么靠其他网站来引导。之前直播时，有同学提到线下地推（这先留个悬念）。大家不妨换位思考一下，在那个时候，上网的人较少，很多人家中有电脑也只是本地使用，宽带远没有现在普及。这样一来，你去跟10个人介绍，可能只有1个人能明白你在说什么。所以那时大家都在钻研如何通过SEO优化提高网站在搜索引擎中的排名，早年还有谷歌，后来就只剩百度了。SEO的关键在于网站关键词，还有这些词与网站在搜索引擎中的权重和排名。其本质是探究搜索引擎的收录规则（收录主要研究爬虫爬取逻辑）和排序推荐逻辑。当然，吸引流量后，站长并非都是极客，也有流量变现需求。这时就要说到站长联盟了，它是互联网不可或缺的长尾流量。提起站长联盟，就必须说到美国的BlueKAI公司，它堪称数字营销的鼻祖，后来被Oracle收购，不过哪怕是做数字营销的人可能都鲜少知晓。如果没记错，BlueKAI在2003年推出了Data Exchange（以下简称为DEx，即数据交换平台），它是DMP（数据管理平台，我觉得如今数据治理的雏形是从DMP开始的）的前身。实际上，Data Exchange的核心就在于对站长联盟长尾流量的精准变现。BlueKAI的DEx有什么作用？它主要是将互联网上站长的长尾流量集中起来，实现精准流量投放从而变现。这里强调精准是有必要的。BlueKAI会依据用户访问垂直类网站的定位和站内行为来打标签，这样广告主就能借助标签行为定向触达用户。有个前提，前面提到这是家美国公司，国外很重视用户信息与隐私。BlueKAI实际上是在售卖用户数据和流量，用户数据虽重要，但也是数据资产，若用户同意就能够售卖，只要给用户分成，这就是DEx的逻辑。广告主利用用户数据触达用户后，用户能得到部分收益。不过当时用户账户里的钱仅能用于公益（捐款），这便是数据交换平台（交易）名称的由来。这样有偿使用用户数据可规避法律风险，老外的想法很奇特，但在商业上可行。长尾流量实际上是一个巨大的市场，资源整合（站长联盟）让我们尝到了甜头。当时头部流量平台主要采用广告位时间买断的方式。第二年，BlueKAI正式推出了世界上首个能够支持数字化精准投放的DMP平台，还做了一件足以让科特勒在新版营销管理中增添内容的事，这也算是数字营销（Martech）的开端或者说启蒙。回到前面所说，当时SEO、站长联盟与换量基本上是用户增长的核心方式。这种方式单一、纯粹且纯净，比如自己做论坛时，很快就有二十几个版主，他们自发无偿地把论坛当作自己的家一样去维护。当时招聘网络推广、网络营销岗位基本上都是做这些工作。我还曾畅想以后找个网络推广的工作，所以那时一直在苦研SEO，毕竟自己是站长要考虑引流。但从那时起国内互联网发展迅猛、变化快，岗位和理念的变化也非常快。很快，增长黑客（Growth Hacking）的概念就开始出现了。增长黑客是随着移动端的爆发而发展起来的。移动端的发展势头在HTML 5推出后就初现端倪，毕竟H5对移动端的适配性较好。我记得HTML 5刚出现时，国外网站的模板和效果特别惊艳。我觉得2010年算是一个分水岭。我差不多在那时首次接触增长黑客概念，不过这个概念在国内火起来是2014年，这一年大家也都一股脑地全力投入移动端了。很多人应该都看过范冰写的增长黑客。在2018年，我写了一篇质疑增长黑客（点击跳转增长黑客不如说叫增长管理）的文章，还因此和他有过交集，文章也被范冰转载了。我不清楚增长黑客对大家有着怎样的影响，大家最大的感触又是什么，是AARRR，还是A/B实验？对我而言，我觉得核心差别在最后的R（Referral）即传播裂变。当然，不是因为有了增长黑客大家才知晓这种玩法，20年前的安利很多人就知道，还有不少类似搞传销的公司，传销就是裂变。只不过现在环境成熟了，互联网普及，网民数量众多，移动端互联网爆发且便捷。前面我也说过，当周边互联网受众少、认知薄弱时，是没法口口相传的。有时候关键不在于有没有想到，而是环境是否利于种子生根发芽。任何爆发的理念或者方式方法都不是偶然，而是环境造就的。就像如今的私域，不管是公转私，还是私域赋能公域都是如此。增长黑客最核心的是灌输数据驱动理念，我一直强调数据驱动，这里就不再赘述了。之前提到过搜索引擎，其核心在于关键词与推荐排序。实际上，如今许多用户层面的数据以及智能化场景应用，都未突破搜索引擎的搜索推荐技术与玩法，只是将其移植到不同场景应用而已。像我前两天写的文章（点击可跳转用户增长真的需要数据驱动吗？）里提到的CTR点击率模型，还有知识图谱在营销推荐场景的应用等。直至今日，绝大多数算法智能化场景依旧离不开关键词（计算机视觉及部分语音场景像语音识别除外），不过就算是图像或语音识别，其最终应用的特征大体上也都要转换为文字。以今天的信息流推荐为例，不管是富媒体内容还是多模态内容，最后都会抽取关键词，再将关键词与用户偏好匹配。词的背后不管是通过向量化特征判断，还是别的方式都好。搜索推荐场景大多这样，只是不同场景下特征选择和优化目标有所适配。互联网的核心在于信息对称，实际上是在做信息差相关的生意。关键词是从信息差里提炼出的传播介质，互联网则是传播的管道。因此，用户增长与数据驱动是借助信息的组合与推动来实现信息对称一致的。这又回到了我开头提到的DIKW模型。在互联网方面，最初是信息流动，现在是数据整合，将来是知识传播，当然我们不希望互联网有智慧。一提到智慧，我就忍不住想聊知识图谱，既然聊了，那就再延伸一下。今年大火的ChatGPT，在我看来是伪逻辑。判断是否具备思考能力和逻辑性很难有明确标准。不过就像我之前提到的DIKW模型，从ChatGPT的原理看，它虽涵盖知识，却尚未构建领域模型，即没有将领域知识间的真实关系联系起来，这种关系需要构建，不是靠更多语料就行的。我觉得ChatGPT的惊艳之处得益于算法框架的优化，其中包含强化学习。要达成真逻辑，或许在后续的算法框架里还得结合知识图谱，具备基于图的推理能力。这只是我的推测，实际的迭代还得很久之后才知道。有了领域知识的推理能力后，也许就会触及人工智能的第四个阶段——认知智能。这也决定着能否跨越当下的感知智能阶段，尽管前路漫漫，但仍需不断探索。说了半天智慧与智能，这和用户增长、数据驱动有何关联？别的先不提，智能化的核心或本质就是解决信息与数据的应用效率问题。解决了信息效率问题，用户自然会被吸引，形成双边网络效应。这便是为何即便20年过去了，搜索引擎在流量方面的地位依旧无可取代，大家都想成为搜索引擎。当用户量达到一定规模后，解决人与内容数据推荐匹配的效率问题，无论是用户转化还是内部人效，量变就会形成质变。底层逻辑便是这样，不知你是否理解。若不懂可慢慢领会，要做到知行合一。人生刚三十而立，却已历经二十年互联网的兴衰，饱经沧桑……严禁他人进行转载。