中國互聯網的前10年，實際上是借鑒、復制西方互聯網經驗的10年。無論是電商、搜索、短視頻……都能在硅谷找到對應的公司。10年后，中國互聯網已儼然全球市場上的模板，商業模式已從復制硅谷模式轉變成出口中國模式。

在中國短視頻江湖，快手是一個極為特殊和現象級的存在。他正用自己商業化的經歷詮釋著中國互聯網從復制到超越的整個過程。站在社交鼻祖Facebook的肩膀上，快手在視頻社交模式、特別是商業化的探索中走出了一片新大陸。

商業化向來被認為是客戶體驗的天敵。在一些科技公司因為商業化的不當，技術價值觀遭遇滑坡和質疑時，快手以技術上的極致追求和原創突破，實現用戶體驗和商業效率的最佳平衡，從而讓科技普惠賦能產業，成為當下中國互聯網自主創新的代表和榜樣。

慢思考：生命線與延遲滿足

在外界看來，2018年被公認為是快手的商業化“元年”，但其背后支撐的商業化技術中臺從2016年下半年就開始搭建。如今，距離快手信息流廣告公測也已經過去了2年多時間。

時間回到2016年12月。彼時，Facebook的信息流廣告已然成為行業標桿，而快手商業化團隊只有不到10個人，面臨的首要問題就是如何做信息流廣告。算法策略負責人李勇?；貞?，“我們當時就決定，技術上要對標國際最先進的指標“。這種指標對于剛試水商業化的快手而言，無疑具有很強挑戰性，但這也讓快手拉近了與行業領先者的距離。

信息流廣告表面上并不復雜：把適合的廣告精準推送給有需求的人。然而，要把廣告對用戶體驗的影響降到最低，從而實現用戶體驗和商業化的最佳平衡，這需要大量的數據和算法保證準確度。對于剛剛開放商業化的快手，投什么內容的廣告，廣告投給誰，以什么頻率投放就變成整個廣告業務的核心。算法策略的本質，則是解決向每個用戶投放個性化的廣告的問題，提升客戶體驗和用戶體驗。

正如快手CTO陳定佳所說，“快手是一家把用戶體驗視為生命線的公司?！耙虼藦?018年起，“用戶體驗量化體系”的搭建被提上日程。經過深入研究，數據研發負責人高小平發現，“快手的量化體系可以從概念上對標業內的大平臺，但在實操過程中，設計思路卻是完全獨立的，要區別于其他平臺”。

2018年10月，機器學習算法專家、美國羅徹斯特大學助理教授劉霽加入快手，擔任FeDA智能決策實驗室負責人。劉霽確定了快手商業化的三大核心技術理念：堅持端到端的整體優化，堅持以客戶為核心的個性化建模，通過大幅提高計算能力降低AI的試錯成本、提高迭代效率。

“寧愿延遲滿足，也不能涸澤而漁。”緩慢而長遠的思考，為快手商業化之后的加速快跑奠定了基礎。

快行動：全力以赴，追求極致

從2016年底開始，快手商業化副總裁嚴強開始著手快手商業化技術體系的搭建。經歷了近兩年的醞釀和準備，他帶領團隊摸索出了一套適合快手的營銷體系——利用“AI+DA”（人工智能和大數據分析）構建用戶體驗和商業需求協同發展，并先后上線了信息流廣告、作品推廣、“快接單”等產品?？焓稚虡I化業務模式初步成型，團隊也從最初的幾個人發展到現在的四百多人。

在2017年的短短7個月內，快手商業化打出一套“組合拳”，產品布局初步成型：

• 3月，快手信息流廣告公測；
• 4月，“粉絲頭條”（即作品推廣功能）上線；
• 6月，快手話題標簽頁開放合作；
• 9月，“快接單”上線。

時間來到第二年。在經歷“如何量化用戶體驗”的思考之后，快手制定了以UEQ（用戶體驗價值排序）機制為基礎的用戶體驗量化體系。通過這套體系，CTR（點擊率）、點贊、轉化等多種指標可以進行更量化的描述，并用貨幣化的價值進行衡量，以此來決定流量和廣告資源的分配，最終提升廣告的品質和效果。

為了保證用戶體驗，他們會通過實時的信息反饋讓游戲廣告主優化廣告素材，并且加入了廣告“質量度”的衡量指標，以此感知廣告的好壞。在他們的努力下，快手游戲廣告的CTR從3%提升到了10%。

快手商業化算法策略專家孔東營負責的模型訓練被比喻為“小步快跑”：通過不斷地訓練、提升模型的訓練效率，將用戶行為預測的精準度一點點提高。

當快手FeDA西雅圖實驗室的研究人員廉相如第一次把訓練系統移植到GPU上，并且觀察到其相對CPU的潛在巨大優勢后，孔東營和舒承椿敏銳地意識到變化的到來。因為用戶體驗量化體系的模型更復雜、對計算能力和迭代效率的要求更高，兩位算法策略專家毅然決定擁抱高風險、高回報的GPU解決方案。

起初，GPU訓練僅應用于小模型；2019年3月，快手商業化開始將GPU的訓練應用到廣告點擊率等大模型上。目前，以GPU為中心的訓練系統能夠實現單機1小時完成百T數據訓練。

不盲從：站在巨人的肩膀上

向巨頭學習，讓快手從一開始就站在巨人的肩膀上，整個過程中商業格局、技術能力和落地應用缺一不可。這讓快手商業化實現了快速積累，開始一步步具有突破的能力。

在如何確保大數據量的存儲穩定性方面，快手商業化引擎架構負責人白曉航帶領團隊調研了業內所有可能的方案，卻發現對快手并不合適。一籌莫展之際，組內成員發現了一篇2016年的技術論文里提到類似的解決方案。這篇論文由Facebook提出，但Facebook自己卻沒有大規模上線應用。通過郵件，團隊與Facebook取得聯系，經過多次嘗試和改進，最終找到了解決辦法。這套方法大大提高了快手營銷平臺的系統容量和穩定性，容量對算法的約束已經不再是瓶頸了。

“不跟隨、不盲從，從實際出發、對癥下藥，找到最適合快手產品技術特性的解決方案”，這也是FeDA實驗室負責人劉霽為快手商業化確定的整體技術思路。

快手商業化有技術創新的決心，除了因為快手多年沉淀下來的用戶數據，還在于快手有一支能打硬仗的“技術空軍”。目前，快手匯集了全球科技行業的精英，強大的技術研發團隊由谷歌、蘋果、Facebook、微軟等知名企業的科學家、人工智能專家領銜，團隊成員來自哈佛、斯坦福、清華、北大、中國科學院等名校名企。

“不浪費用戶的每一分鐘，對客戶投放的每一分錢負責任，保證每一次的廣告效果?！?/strong>在商業化實現正向循環之后，簡單、普惠、可信賴、技術感成為快手營銷平臺的獨特氣質。任何一個個體、一個行業在快手上都有可能被賦能，與快手共享紅利，每一個合作伙伴都在快手的平臺上感受到真實的快手。

快手營銷平臺

事實也證明了這一點。QuestMobile發布的《中國移動互聯網2019春季大報告》顯示，雖然移動互聯網月活用戶增長再一次刷低記錄，但快手在2019年的3月MAU增長至3.6億，不僅領跑行業，更跑贏大盤。5月29日，快手官方最新公布的DAU已經突破2億。

快手商業化用實踐演繹了用戶體驗和商業效率之間的最佳平衡。在真實的快手平臺上，用戶與廣告主實現了共贏，“慢思考、快行動”讓技術價值觀不再是一個空洞的構想。

本文轉自微信公號《快手商業洞察》。