第503章 張一明的好奇
如果把網播平台比作一輛汽車。
那麼播放器和CDN相當於發動機和傳動系統，決定它能不能跑起來。
伺服器/帶寬等於油箱，決定能跑多遠。
個性化推薦算法跟搜索系統相當於方向盤和導航。
片庫則相當於沿途的風景，是吸引用戶要不要上車的關鍵。
所以單單一個個性化推薦算法距離平台正式上線還差的遠。
而單單開發這麼個零部件，就耗了兩三個月，還用上了零的算力支持、試錯，效率實在算不上高。
蘇言卻沒有任何不滿，因為此「個性化推薦算法」跟彼「個性化推薦算法」不完全是一種東西。
市面上最早的亞馬遜到谷歌、奈飛再到國內的豆瓣各大網播平台使用的傳統算法，清一色只當輔助功能使用。
底層邏輯是先給內容打標籤，再把標籤相似的內容匹配給用戶。
是一種極粗略的「個性化推薦」。
主要還是依靠編輯人工推介、熱度排行給用戶推內容。
而蘇言見過的那種，一早給開發團隊提的需求，卻是根據用戶的每一次滑動、停留、點讚、評論等多個維度匯總計算，給用戶建立畫像，再倒推內容留住用戶。
難度自然大得多。
京城，珊瑚視頻的臨時總部。
蘇言站在大屏幕前，看著工程師演示完第十組用戶畫像的實時匹配流程。
屏幕上跳出的推薦結果雖然比傳統的編輯推薦便利了不少，但跟他腦子裡見過的那個能精準捕捉人性弱點的「妖怪」相比，眼前這個頂多算個剛學會走路的小孩。
不過用來找張一明談判倒是勉強夠用了。
「辛苦了。」蘇言拍了拍工程師的肩膀，「把測試數據日誌留一份給我。」
工程師應了一聲，退了出去，順手帶上了門。
一旁安靜了半天的沈清辭忍不住疑惑的看向蘇言：
「你對那家新公司……是不是太重視了點？為了入股，這前前後後折騰了好久了。
我還特意找人查了下，那公司到現在也就二十來號人，擠在間破民房裡隨時要倒閉的模樣。」
「因為我看好那家公司能成為 Web2 時代的集大成者。」蘇言簡單的答道。
網際網路誕生之初，用戶只能被動看內容，被稱為Web1時代。
如今用戶自己生成內容，依賴社交互動留存，則被稱為Web2時代。
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未來的抖音，當然是Web2的集大成者。
他其實不是沒動過念頭，直接取代張一明，自己干。
但這想法沒持續兩天，就被他自己否了。
因為他只知道短視頻是依賴「個性化推薦」火起來的，可這玩意兒說白了，技術壁壘薄的跟紙一樣，任何一家競品公司看一眼就能摸個七七八八，想追上來不過是時間問題。
張一明卻能從人堆里殺出來，成為巨頭。
靠的絕不僅僅是一套算法，內容運營、用戶策略、產品節奏把控、商務拓展能力、團隊管理……甚至運氣，只怕缺一不可。
蘇言本人就是個多面手，所以更懂得什麼叫術業有專攻。
比如在文娛行業這一畝三分地里，他就敢說他就是全球娛樂行業能力最全面最強的那個。
哪怕現在珊瑚視頻才只剛搓出個骨架來，他就敢長遠考慮去對標國內三大乃至老美的奈飛。
因為他對自己的內容生產能力有絕對的信心。
但短視頻方面，顯然不是他的強項，跟著吃吃肉也就罷了，何必非得想把盤子都端走。
有這精力，投入到本行不更省事更香嗎。
如果哪天，「零同學」進化出碾壓級技術代差，那他想幹啥幹啥，也不用非跑短視頻賽道去死磕。
瞧著自信滿滿的蘇言，沈清辭無奈的撇了撇嘴：「你是老闆你說了算。」
蘇言的回答簡單到草率，草率到客觀上她一點也還是沒懂。
但她更知道，蘇言這人確實從來沒錯過，跟就完了。
……
兩天後，海淀區一棟不起眼的居民樓里。
字節跳動的辦公室藏在三樓，樓道燈光昏暗，牆皮泛黃，門口連個像樣的招牌都沒有。
蘇言帶著沈清辭和一個技術助理上樓時，樓梯間的聲控燈閃了兩下才亮起來。
辦公室不大，二十來張工位擠在一塊兒，逼仄壓抑，比蘇言目前手底下任何一家公司的辦公環境都要差的多。
誰能想到未來叱吒網際網路的巨頭就是在這麼一間破民房裡誕生的呢。
張一明坐在最裡面那張辦公桌後，正低頭看著什麼。
聽見腳步聲，他抬起頭來，這是蘇言第一次見到真人。
上半年那回，蘇言自己也覺得時機未必成熟。
於是是派團隊來接洽的，張一明沒跟團隊多接觸就下了逐客令。
此刻，他穿著一件普通的灰色T恤，髮型是那種標準的程式設計師普短髮，鼻樑上架著一副細框眼鏡。
鏡片後的眼神很穩，看他的眼神，介於審視和好奇之間。
張一明確實在好奇，蘇言在大眾眼裡的標籤是明星；在娛樂圈、商圈業內人眼裡卻是個能帶人賺錢的神級操盤手、資本寵兒。
他早有耳聞。
但他更好奇的是，為什麼一個明星會對他這家連網際網路圈內都沒幾個人聽說過的小透明公司感興趣，被拒過一次居然又來。
這次還帶著他們正在加班加點攻關的推薦算法？
壓下心中疑惑，張一明站起來朝著蘇言微微點了點頭：「蘇總，久仰。」
「久仰。」蘇言簡短回應。
張一明沒繞彎子，開門見山的問：「蘇總手上真把算法做出來了？」
蘇言示意助理打開筆記本電腦，把屏幕轉向張一明：「實機跑一遍，比說一萬句管用。」
助理的手指在鍵盤上敲了幾下，屏幕亮起來。
是一個極簡的測試界面，左側是用戶行為數據流，右側是實時推薦的動態反饋。
張一明的目光落在屏幕上，表情沒怎麼變，但蘇言注意到，他身體有些緊繃了起來。
十來分鐘後，演示結束。
那麼播放器和CDN相當於發動機和傳動系統，決定它能不能跑起來。
伺服器/帶寬等於油箱，決定能跑多遠。
個性化推薦算法跟搜索系統相當於方向盤和導航。
片庫則相當於沿途的風景，是吸引用戶要不要上車的關鍵。
所以單單一個個性化推薦算法距離平台正式上線還差的遠。
而單單開發這麼個零部件，就耗了兩三個月，還用上了零的算力支持、試錯，效率實在算不上高。
蘇言卻沒有任何不滿，因為此「個性化推薦算法」跟彼「個性化推薦算法」不完全是一種東西。
市面上最早的亞馬遜到谷歌、奈飛再到國內的豆瓣各大網播平台使用的傳統算法，清一色只當輔助功能使用。
底層邏輯是先給內容打標籤，再把標籤相似的內容匹配給用戶。
是一種極粗略的「個性化推薦」。
主要還是依靠編輯人工推介、熱度排行給用戶推內容。
而蘇言見過的那種，一早給開發團隊提的需求，卻是根據用戶的每一次滑動、停留、點讚、評論等多個維度匯總計算，給用戶建立畫像，再倒推內容留住用戶。
難度自然大得多。
京城，珊瑚視頻的臨時總部。
蘇言站在大屏幕前，看著工程師演示完第十組用戶畫像的實時匹配流程。
屏幕上跳出的推薦結果雖然比傳統的編輯推薦便利了不少，但跟他腦子裡見過的那個能精準捕捉人性弱點的「妖怪」相比，眼前這個頂多算個剛學會走路的小孩。
不過用來找張一明談判倒是勉強夠用了。
「辛苦了。」蘇言拍了拍工程師的肩膀，「把測試數據日誌留一份給我。」
工程師應了一聲，退了出去，順手帶上了門。
一旁安靜了半天的沈清辭忍不住疑惑的看向蘇言：
「你對那家新公司……是不是太重視了點？為了入股，這前前後後折騰了好久了。
我還特意找人查了下，那公司到現在也就二十來號人，擠在間破民房裡隨時要倒閉的模樣。」
「因為我看好那家公司能成為 Web2 時代的集大成者。」蘇言簡單的答道。
網際網路誕生之初，用戶只能被動看內容，被稱為Web1時代。
如今用戶自己生成內容，依賴社交互動留存，則被稱為Web2時代。
本書首發 找書就去 TW 看書網，𝘀𝗵𝘂.𝘁𝘄超全 ,提供給你無錯章節，無亂序章節的閱讀體驗
未來的抖音，當然是Web2的集大成者。
他其實不是沒動過念頭，直接取代張一明，自己干。
但這想法沒持續兩天，就被他自己否了。
因為他只知道短視頻是依賴「個性化推薦」火起來的，可這玩意兒說白了，技術壁壘薄的跟紙一樣，任何一家競品公司看一眼就能摸個七七八八，想追上來不過是時間問題。
張一明卻能從人堆里殺出來，成為巨頭。
靠的絕不僅僅是一套算法，內容運營、用戶策略、產品節奏把控、商務拓展能力、團隊管理……甚至運氣，只怕缺一不可。
蘇言本人就是個多面手，所以更懂得什麼叫術業有專攻。
比如在文娛行業這一畝三分地里，他就敢說他就是全球娛樂行業能力最全面最強的那個。
哪怕現在珊瑚視頻才只剛搓出個骨架來，他就敢長遠考慮去對標國內三大乃至老美的奈飛。
因為他對自己的內容生產能力有絕對的信心。
但短視頻方面，顯然不是他的強項，跟著吃吃肉也就罷了，何必非得想把盤子都端走。
有這精力，投入到本行不更省事更香嗎。
如果哪天，「零同學」進化出碾壓級技術代差，那他想幹啥幹啥，也不用非跑短視頻賽道去死磕。
瞧著自信滿滿的蘇言，沈清辭無奈的撇了撇嘴：「你是老闆你說了算。」
蘇言的回答簡單到草率，草率到客觀上她一點也還是沒懂。
但她更知道，蘇言這人確實從來沒錯過，跟就完了。
……
兩天後，海淀區一棟不起眼的居民樓里。
字節跳動的辦公室藏在三樓，樓道燈光昏暗，牆皮泛黃，門口連個像樣的招牌都沒有。
蘇言帶著沈清辭和一個技術助理上樓時，樓梯間的聲控燈閃了兩下才亮起來。
辦公室不大，二十來張工位擠在一塊兒，逼仄壓抑，比蘇言目前手底下任何一家公司的辦公環境都要差的多。
誰能想到未來叱吒網際網路的巨頭就是在這麼一間破民房裡誕生的呢。
張一明坐在最裡面那張辦公桌後，正低頭看著什麼。
聽見腳步聲，他抬起頭來，這是蘇言第一次見到真人。
上半年那回，蘇言自己也覺得時機未必成熟。
於是是派團隊來接洽的，張一明沒跟團隊多接觸就下了逐客令。
此刻，他穿著一件普通的灰色T恤，髮型是那種標準的程式設計師普短髮，鼻樑上架著一副細框眼鏡。
鏡片後的眼神很穩，看他的眼神，介於審視和好奇之間。
張一明確實在好奇，蘇言在大眾眼裡的標籤是明星；在娛樂圈、商圈業內人眼裡卻是個能帶人賺錢的神級操盤手、資本寵兒。
他早有耳聞。
但他更好奇的是，為什麼一個明星會對他這家連網際網路圈內都沒幾個人聽說過的小透明公司感興趣，被拒過一次居然又來。
這次還帶著他們正在加班加點攻關的推薦算法？
壓下心中疑惑，張一明站起來朝著蘇言微微點了點頭：「蘇總，久仰。」
「久仰。」蘇言簡短回應。
張一明沒繞彎子，開門見山的問：「蘇總手上真把算法做出來了？」
蘇言示意助理打開筆記本電腦，把屏幕轉向張一明：「實機跑一遍，比說一萬句管用。」
助理的手指在鍵盤上敲了幾下，屏幕亮起來。
是一個極簡的測試界面，左側是用戶行為數據流，右側是實時推薦的動態反饋。
張一明的目光落在屏幕上，表情沒怎麼變，但蘇言注意到，他身體有些緊繃了起來。
十來分鐘後，演示結束。