第一次来字节跳动是在2017年，当时主要是冲着头条的名气和特别好奇头条在本地化推广的信息流广告精准投放的业务，也是在那时候感慨数据和AI的强大。由衷的感慨头条发展之快，也由此希望对头条的发展历程来一个简单的复盘。
1.探索期：(2012年3月—2012年12月)
在“今日头条”正式推向市场之前，张一鸣先用简单的图片、文字试水基于机器学习的信息分发，推出了内涵段子、搞笑囧图、内涵漫画等十几款应用，表现不俗。其中的“内涵段子”在娱乐类APP中一度排名非常靠前。
在内涵段子等多款应用试水收到良好的市场反馈之后，张一鸣在2012年8月正式推出“今日头条”产品。今日头条定位为一款基于数据挖掘的智能推荐内容产品，其自称“不做新闻生产者，只做新闻搬运工”。
当用户使用微博、QQ等社交账号登录今日头条时，它能在5秒钟内通过算法解读使用者的兴趣DNA，用户每次操作后，10秒更新用户模型，使用次数越多，越了解用户，从而为用户提供精准的阅读内容推荐。
今日头条诞生时间正好与移动互联网大发展的时间相吻合，充分享受了移动互联网初期的红利，获得爆发式增长。上线90天，“今日头条”便获取1000万用户，12年底日活100万。
最开始，头条的内容来自于其他门户新闻的汇总。不管什么引擎，它的首要工作都是要通过爬虫，积累足够多的数据样本。头条对门户加推荐引擎的模式，用户点击新闻标题后，会跳转到新闻门户的原网页。 但是出于用户体验的考虑，也为了方便移动设备用户的阅读，今日头条会对被访问的其他网站网页进行技术的再处理，去除原网页上的广告，只显示内容。不过这涉及到版权问题，今日头条为此投入了上亿的资金。
2.成长期：(2013年1月—2015年9月)
这期间今日头条完成了产品的规模化，产品完成了两个大版本的迭代，进入3. 0 版本。从3. 0 到5.5，头条的产品功能更新主要以强化互动，丰富内容形式等，包括问答，视频，微头条，动态等功能都是在这一阶段上线。随着产品价值得到验证，用户量和日活都迎来了指数级的增长。2013年8月用户量达5000万，2013年底日活过1000万，并于2013年8月份开始尝试商业化。2014年月活用户达3000万，每天内容库有10万信息;2015年1月用户量达2.2亿，日活用户达2000万。依靠算法推荐，截止到2015年上半年，今日头条已成为仅次于腾讯新闻的第二大客户端。
3.成熟期：(2015年9月—至今)
这一阶段今日头条开始从内容分发延伸到内容创作环节，开始推头条号，并成立内容基金，鼓励自媒体的内容生产。在这个阶段头条真金白银(千人万元、百群万元等计划)的砸钱砸出了国内最大的自媒体作者平台。建立头条号之后，媒体可以在平台上自己上传内容，这就相当于授权头条进行内容分发。从此之后，不再是头条主动找媒体 ，媒体也可以更便捷地主动来找头条。到了现在，头条号的总量更是超过了 30 万，企业头条号超过 3.3万，73%的内容都是由头条号贡献的。
截至今年2月，头条系全球用户总数约10.5亿，去重后用户总数约9亿。其中，今日头条DAU约1.2亿，用户日均在线时长54分钟，是仅次于微信的第二大国民App。今日头条以精准的信息流原生广告为核心收入之一，目前已是公认的信息流广告霸主。2016年收入为60亿元，2017年跃升至150亿元，2018年的目标是300-500亿元。这一切都发生在短短的六年内。
随着发展的加速，从头条体系分裂出来了短视频业务，主要是抖音，火山，西瓜等短视频平台，以及悟空问答，懂车帝等模块业务。同时，头条系有着非常清晰的海外计划，张一鸣给自己定了一个“小目标”——三年实现全球化，超一半用户来自海外。
自建和投资是今日头条海外布局的两种主要方式：一方面，不断推出自家产品海外版，包括今日头条海外版TopBuzz、TopBuzz Video，火山小视频海外版Hypstar和抖音短视频海外版Tik Tok等;
另一方面，有针对性地不断收购关联标的——2016年10月，投资印度最大内容聚合平台Dailyhunt;2016年底，控股印尼新闻推荐阅读平台BABE;2017年2月，全资收购美国短视频应用Flipagram;11月，收购全球移动新闻服务运营商News Republic、音乐视频分享和互动社交应用Musical.ly。
截至今年2月，今日头条App已在北美、巴西、日本、东南亚等地区拥有超过1000万海外用户。Musical.ly全球每天的活跃用户数超过2000万，北美的活跃用户占主流。
融资历程
成功的亮点
第一、头条对于其在不同阶段的任务认识非常清晰。并且，很有节奏地进行着功能更新和版本迭代。比如，在产品早期，核心要突破的就是算法的问题，头条就没有花太多时间在产品优化上，而当算法一旦成熟，就开始快速迭代产品，帮助产品快速成长。
第二、头条摸索出了一条非常有效的增长路径。
找到一个内容足够丰富但是分发效率很低的内容池。比如说早期的文字资讯，之前的短视频，都是过去依靠编辑进行推荐，部分依靠机器，现在全部依靠机器，就有可能有效率上的优势。如果找不到内容足够丰富的点，就想办法找到可批量生产内容的方式。
完全基于数据的判断方法。头条早期的功能上线，基本上是沿用了大多数内容APP的方式，其实就是因为这些功能已经是被反复验证最有效的。而在内容推荐算法上，其实也是完全基于数据进行，数据好就上，数据不好就撤，完全不依靠人力。张一鸣接受采访的时候，也提到每一个功能的更新，都依靠数据判断，完全不在意个人的好恶。
大举投放，快速变现。头条早期增长重要来源是新机预装软件，后期依靠的是在各个渠道的投放买量，持续不断地流量导入，也是头条能够获得高速增长的重要原因。
除此之外，产品设计上强化成瘾性，通过合理的策略设计持续推荐感兴趣的内容等等都是头条系产品值得称道的地方。
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