字节跳动旗下 AI 对话产品 Grace 更名为豆包，开启大模型多重宇宙

在竞争激烈的互联网行业，字节跳动的发展模式引起了广泛关注。字节跳动凭借其成熟的产品方法论，在众多企业中脱颖而出。他们能够确保产品品质稳定在60分以上，实现持续稳定产出，这一点值得深入研究和探讨。

产品方法论的优势

字节的产品开发方法着重于保障产品质量。他们有一套完整的流程，比如严格的产品审查制度。2022年，字节曾有一款未发布的产品，经过多轮内部评估，评估内容涉及从功能完善到用户体验满意度等多个方面，成功阻止了低质量产品上市。此外，字节还设有专门的数据分析团队，他们依据大量数据反馈对产品进行实时调整。例如，字节的一款社交产品就是通过分析用户活跃度数据来优化功能，进而提高了用户的留存率。

字节的产品方法论包括人才培养这一方面，公司构建了一个内部培训体系，内含多种产品课程。在2023年上半年，已有600多名新员工接受了产品能力培训。这样的培训使得参与产品项目的员工在理念上高度一致，进而确保了产品的整体质量。

场景选择原则

字节系的产品在场景选择上更倾向于跟随市场趋势，而不是去开辟新的领域。观察其过往的产品，可以发现，字节的大多数产品都是在一些经过市场初步验证的场景中成长起来的。比如，某款视频产品，当时市场上已经存在类似的产品模式。字节选择进入这个领域，便可以将主要精力集中在产品的更新和改进上，通过整合资源，打造出具有特色的功能，从而在使用过程中为用户提供更优质的体验。

字节对市场教育投入不多，主要是成本太高。特别是在短视频领域，早期进入市场的企业为了培养用户接受短视频这一新形态，不惜投入大量资金进行教育。而字节在推出短视频产品时，紧跟市场潮流，避免了不必要的开支，将资源集中在产品本身的优化上。

海外市场与国内市场关系

字节的产品在国内外市场采取的是分开的运营策略。例如，2021年推出的一款产品，首先在海外进行了测试，并对用户数据进行了分析。海外团队收集到的信息涵盖了用户的喜好、功能需求等多个方面。国内团队随后依据这些信息，开发出类似的产品。这样的做法能够有针对性地对产品进行调整，从而避免在统一运营模式下可能出现的适配问题。

产品在国外市场的反馈可能各有差异，于是字节先在一侧推出以收集数据。以字节的一款工具产品为例，海外数据显示，某些功能的需求比国内更强烈。国内团队据此加强了这些功能，并在国内上线，结果反响良好。

内部新产品的产生发展流程

字节新产品的推出遵循着一种特有的路径。以“豆包”为例，这款产品在2022年便在内部开始了研发工作。起初，它仅限于内部使用，随后逐渐开始向外拓展。由于团队在早期就着手研发，并形成了产品雏形，因此他们得以在原有基础上，逐步开发出新的移动端产品。

内部新产品的发展设有赛马机制。起初，“豆包”问世时，赛马竞争并不激烈。然而，随着AI产品战略的明确，赛马将进入不同阶段。在第二阶段，产品可以动用预算进行外部推广。例如，会有专门的团队负责产品的拉新和留存工作。像“猫箱”这样的产品，正是因此受益。

不同阶段的产品推广策略

字节产品的推广是分步骤进行的。在最初阶段，产品主要在内部进行培育，比如“Grace”就是内部使用。进入第二阶段，部分产品开始面向外部推广，这时会有专门的增长团队加入。有些新产品甚至完全依赖增长团队来优化排名，提高数据表现。

第三阶段的产品将全面推广，像“猫箱”和“星绘”这样的产品会在抖音平台上进行大规模投放和知名意见领袖的推广。这种有规律的推广方式，有助于资源的合理分配，同时也有利于产品的健康有序发展。

内部结构下存在的问题

字节跳动内部，模型层的结构存在不一致的情况。过去，在移动互联网时代，所有产品都是依托个性推荐算法团队发展起来的。然而，现在情况有了变化。以今日的AI产品为例，尽管模型和算法都归属模型算法团队Seed管理，但豆包大模型的B端商业化业务却是由火山引擎负责的。

模型能力分布不均是个问题，各模型功能分布散乱。算法工程师认为，将多个模型能力整合会更优，但受限于内部资源、竞争机制等因素，整合工作存在困难。有些开源模型甚至比正式发布的版本表现更佳，资源分散导致产品版本存在不足。

你是否认为字节有必要更加主动地融合模型功能，以此来增强产品的竞争力？期待你的评论，同时欢迎点赞和转发这篇文章。

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