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揭破本日头条用户增长的奥秘，SEMer必看！|SEM培训

本日头条，由于它的低俗化内容导致不停被吐槽。

但我们不克不及不认可：本日头条在用户增长上做的出格好!

据调研，本日头条系独立 App 用户利用时长占比，自2018年以来从 3.9% 猛增到 10.1%，增长了1 .6 倍，跨越baidu系、阿里系稳居总利用时长第 2 名。

更牛逼的是，头条系产物这种突飞猛进的增长速度还在连续，单本日头条资讯 App 每天还在连结 100万+ 的新增。

小编说了这么多，可不是为了夸头条，只是想哄骗这个来引出下面的内容。

在头条系这般“丧心病狂”的用户增长暗地里，有哪些值得我们进修的小本领?

头条是如何到达快速增长?其实，头条之所以可以到达快速增长，主要是依靠它那强大的数据监控系统(花大价格买数据)，任何产物的日活和增长数据都在它们的监控之下。

别的，为了帮忙提升创新产物的乐成率，头条内部甚至还研发出了一套增长引擎，在咱们还在纠结用哪条创意、哪个着陆页、哪个颜色按钮时，它们已经在同时举行几十组甚至上百组的 A/B 测试，帮忙产物司理和运营们找到最优的方案了。

虽然，头条强大的数据监控系统我们仿照不来，他们的增长引擎我们也暂时研发不出来。可是帮忙筛选最优方案的 A/B 测试，我们照旧可以举行鉴戒进修的。

本日头条的A/B 测试看到这，也许会有SEMer们开始不耐烦了，认为兔子拿一些烂大街的工具来讲。

简直，A/B 测试对付竞价员或优化师而言，再熟悉不外。所以，一些观点性的工具就不说了，我们来看看：本日头条是如何开展 A/B 测试的?

本日头条的头条号具有“双题目”功效，这其实便是 A/B 测试的一种实践。

一篇内容可以起两个题目，那么一个题目废了，另有另一个题目撑腰。不像微信公家号，只有一个题目，一旦题目废了，阅读量根基上就垮台了。

这套“动态”内容保举机制是如何运转的呢?

同样的方案，本日头条会先保举给小范畴的人群：

好比 100 人，假如这 100 人对题目、内容的反馈均不错，那就把方案保举给更大范畴的人群，好比 500 人，假如这 500 人对题目、内容的反馈结果很好，再保举给更大范畴的人群，好比 2000 人，以此类推。

用户的行为行动会被汇集，据《本日头条保举系统道理》先容，根基上每小时都可以看到用户对内容的反馈。但因为每小时都有数据上的颠簸，本日头条凡是以天为时间节点，来检察用户的行为数据。

将用户的行为行动举行汇集后，本日头条会有日志处理惩罚、漫衍式统计，写入数据库。

由于，本日头条设置“双题目”的功效，使其越发精准地了解用户对付题目的反馈，从而把握用户的行为数据。

固然，本日头条在 A/B 测试上最牛逼的玩法不是“双题目”功效，因为只测试题目，就会造成“题目党”泛滥横行。基于此，本日头条 A/B 有一套“动态”的内容保举机制，这里的”动态“指的是按照反馈成绩，及时更新调解。

本日头条系统就可以自动生成：尝试数据比拟、尝试数据置信度、尝试结论总结以及尝试优化发起。

也便是说：本日头条通过A/B测试，不但完成了方案调研，还测试了用户口胃，实现精致化内容保举，从而更好地留住用户。

A/B 测试容易踩的坑A/B 测试看似简朴，实则暗藏着很多沟沟坎坎，稍不注意就会导致试验成绩偏离科学轨道。

1) 忽略测试情况差别假如让你对创意举行 A/B 测试，你会用下列哪个方案去测试的你的题目?

a. 将上海地域用户分成 3 个组，并在同一时间别离推送 3 个分歧的题目。

b. 将上海地域用户分成 3 个组，并在分歧时间点别离推送 3 个分歧的题目。

假如你的是选择 b 方案的话，恭喜你翻车了!

举个不太得当的例子，b 方案的测试要领就好比在电视上投放告白，别离选取了事情日的下午 3 点钟和晚间黄金时段举行测试采集。

由于轮流展示时的测试情况不尽沟通，所面向的受众群体更是千差万别，因此最终试验竣事后的数据成绩必定会存在必定偏差，也就更不具有说服性了。

2) 容易「以全概偏」在测试成绩没有表示出抱负状态下的数据提升时，假如你直接放弃的话，有大概你又踩坑了。

国际短租平台，搜索是 Airbnb 生态系统中很根本的一个构成部门。Airbnb 曾经做过一个关于搜索页优化的 A/B 测试，新的版本越发强调了列出的图片，以及衡宇地点位置(如下图所示)。

在等候了足够长的时间之后，试验成绩表现新老版本的整体数据相差无几，好像这次优化没有很好的结果。

假如此时，Airbnb 直接按照整体的数据表示放弃了这次优化，那么这个耗费了不少精神设计的项目就会中途而废。

相反，颠末仔细研究，他们发明除了 IE 浏览器之外，新版在其他分歧浏览器中的表示都很不错。当意识到新的设计制约了利用老版本 IE 的操纵点击后(而这个明显为全局的成绩造成了很悲观的影响)，Airbnb 立即对其举行了修补。

至此今后，IE规复了和其他浏览器一样的展示成绩，试验的整体数据增长了 2% 以上。

通过 Airbnb 的例子，我们能学到正确的做法是：在整体结果不太好的时候，不要一竿子打死，而必要从多个维度细分察看个别的情况，以制止区群不对带来的决议偏差。

3) 只做到结局部最优避开了上面的 2 个坑之后，你大概得到一个相对不错的测试成绩，在你欣喜若狂时，正筹办对外公布战果时，大概已经踩入了别的一个坑——“局部最优”

以某金融平台提升新用户的注册率的 A/B 测试为例，通过不竭举行注册按钮的案牍优化，发明相比于“立即注册”、“免费注册”等案牍而言，“领取 100 元新人红包”的注册率是最高的。

可是，假如只是陷溺在案牍上做测试，其实他大概就错过了提升用户注册率的其他更效假设。

正确的做法是可以举行用户调研，了解用户不注册的原因在哪，凡是情况下金融平台让用户放弃注册的原因还在于，注册流程繁杂、信任问题、无匹配的理财富品等，所以在完成了注册按钮的案牍测试时，我们还必要在这些方面也举行想要的尝试。

总结本日的文章，我们通过阐发本日头条，向各人展示了 A/B 测试的强大成果。

虽然， A/B 测试早已成了我们营销人在举行推广历程中必不成少的手段，但但愿通过此次分享可以让各人发明以前没有注意到事项。

来，末尾给各人留个小疑问。

假设饿了么筹办用App、 push来推广此次促销勾当。今朝它做了两套案牍：

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来历：运营研究社