所谓数据驱动，这个锅技术不能背。

最近这几年，互联网有俩词挺流行，一个是数据驱动，一个是技术无罪。

我们说很多产品决策的依据不是管理者拍脑袋，而是基于数据反馈，这当然是好事情。

我们说互联网产生了很多新模式，新技术，为鼓励新技术和新模式的发展，一些基于用户共享，基于用户反馈所带来的版权问题和类似的内容合法性，真实性问题，平台和技术服务商可以免责，所谓的避风港原则，也保护和激励了整个行业新技术和新模式的发展。

但是，任何东西，都要有个限度。 以前我说过过犹不及，现在互联网上，这些名词，越来越多，成为一些企业家推卸责任，甩锅的借口。

数据驱动的策略是人制定的，技术本身也是受人的产品策略影响，一些不合理的策略，不合理的数据指标，就会导致一些非常坏的运营表现，此时，相关产品运营策略的负责人，在确定策略，规则前，应该首先明确自己的责任，拥有正确的产品价值观。

下面，案例说话，友情提醒，以下案例纯属虚构，如有巧合实属雷同。（如果巧合太多，概不负责）

1、产品竞争激烈，为了吸引用户购买，价格就标的很低，那么，现在，问题来了，老板要求提高产品利润率，怎么做？

策略出来了，购买的时候趁用户不注意，几个勾，搭售各种高利润率的增值服务进去，而且把取消这些搭售的操作弄得特别别扭。用户一不留神就买了一堆没用的东西，然后，业绩出来一看，增值服务增长迅速，利润率直线上升。

公司开表彰会，这是一个成功的商业创新。

2、用户投诉率居高不下，老板要求降低投诉，提高用户满意度。

策略出来了，把投诉入口弄得非常深，投诉链接的文字几乎看不见。

于是，投诉率极大降低了。

公司再次表彰，数据证明，产品体验优化的很好。

3、然而，卸载率提高了很多，老板说要降低卸载率。

于是，卸载的时候弹出各种提示，需要填写一个巨复杂的调查表格才可以卸载，而且，用户点击卸载后，出现视图的默认下一步是更新最新版本。一个很不起眼的角落才有继续卸载的链接。

看，这下产品卸载率也有了很大的降低，公司再次表彰，产品团队数据导向，最终数据反馈证明，升级优化大获成功。

正如你们所见，这个案例里有很多巨头的影子，当然，我并不是针对谁，我是说在座的诸位，谁其实都不干净。

这就是几个典型的，所谓数据驱动的所谓“好”结果。

下面，有个名词，点击提权，我提出来后一直没有给解释，其实该懂的都懂了，但还是很多朋友问，我今天阐述一下，一个逻辑上看上去很合理的技术策略，是怎样跑偏的。

假设，你是一个搜索引擎公司的产品经理，现在，你需要利用策略优化搜索结果，提高用户满意度，那么，第一件事应该干什么？

先别往下看，简单想一下。

好吧，其实第一步，不是考虑怎么优化策略，而是考虑怎么评估结果，你有很多策略，哪个策略好，哪个策略不好，要先有一个评估标准，评估标准出来了，所谓AB测试，所谓线上用户评测才有意义，评估标准不出来，全靠产品经理拍脑袋，肯定是不对的吧。

那么，对于搜索引擎来说，一个搜索排名策略是不是用户满意的，评估标准是什么呢？ 其实说白了很简单，一个好的策略，应该优先出现的是用户所期待的结果，那么这个数据体现就是用户会产生点击对不对，所以，如果比较不同策略的好坏，那么在实测的数据里，搜索结果里，排名靠前的点击率最高，越靠前的点击率越高，是不是就说明这个策略比较合理，用户比较满意。

看，这个逻辑理解起来并不困难，而且非常合理对不对。

那么，现在评估标准出来后，突然发现，我们与其用各种策略去优化这个搜索结果，为什么不基于用户的点击率，自动优化搜索结果呢？如果我们统计到了用户的每个关键词每个位置的点击率，将点击率对比当前位置同等点击率较为突出的结果提上来，这个策略岂不是直接精确命中了评估规则。而且，这玩意可以有个好听的名字，叫做机器学习。随着用户的使用，根据用户的行为记录，会自动调优，根本不用费劲搞各种奇怪的搜索排名算法了好吧，让用户自己决定谁在前面多好。

于是，这么一个省事而又逻辑合理的策略，胜过了所有排名算法策略，成为最能体现数据驱动逻辑的核心策略。

然而，问题出现了。

很多人诟病一个问题，为什么百度很多正常词汇的搜索结果会出现色情链接？嗯，色情链接在什么词上的点击率都高好不好，这就是点击提权的结果。

为什么各种所谓数据驱动的媒体平台，全都流行标题党，流行各种震惊，各种深度，各种惊悚的大标题，这可以看出来几乎所有推荐算法，都采用了类似点击率提权的结果。

程序员很无辜，这都是算法带来的，是用户选择的，不是我们要这样的。

问题是 ，算法的制定者，策略的设计者，难道不是人么？

今年美国大选后，美国硅谷也在反思，Facebook上也充斥着各种谣言，各种假新闻的传播，互联网助长了这种极端主义和低成本谣言的传播，这事对不对，要不要治理，是不是一句技术无罪，数据驱动，就可以掩盖这一切。

我告诉大家，点击提权，对推荐策略来说，是一种偷懒的思考方式，偷懒的解决方案，当那些企业家说自己多么尊重技术，多么高深的机器学习，其实这种技术实现难度，非常的低。当然，数据回馈是非常好的，但是很多恶趣味，媚俗，标题党的横行，是这种策略的直接体现。

已知，苹果市场，百度，今日头条等新媒体平台，多基于一些类似这样简单粗暴的“机器学习”策略，很多去薅流量的，也擅长利用这个策略，去做诸如SEO，ASO，以及营销大号的事情，而目前据我所知，想通过点击提权薅谷歌羊毛的，基本没戏。那么，为什么谷歌不吃这一套。

冯爷（公众号ID Webnotes）说过，这世界上最聪明的人，居然在天天想着怎么诱导用户点击广告的事情。 冯爷还说过，很多所谓成功人士的炫耀的不过是推粪上山的勾当。（好吧，原话我记不太清，大体这个意思吧）。

今天呢，我举这几个例子，就是想展示一下，数据驱动，如果缺乏一个正确的价值观，正确的产品观，会导向怎样的结果。

数据驱动本身是没问题的，技术创新也确实需要政策，法规有一定的包容性。但我们要知道什么是好的，什么是坏的，如果数据驱动走向了坏的一面，如果技术创新带来了坏的影响，那么，应该想着怎么去纠正，怎么去改进。

所谓坏，短期内你可能看到的数据都是好的，但长期呢？如果你的平台失去了信用，你就失去了一切，所有的数据优化，其实都挡不住你优质用户的流失。

以前，百度产品有一个逻辑曾经是这样的，对用户而言，他通过搜索引擎要看到他所期望看到的结果，那么至于这个结果出现在哪里，只要用户打开快，访问流畅，没有病毒，就是合理的，是否来自于创作者的网站，并不是搜索引擎要考虑的。这个逻辑，就用户体验而言，似乎并无不对。

一些版权网站因为需要登录，需要付费，或者有大量广告，用户浏览体验反而不如在贴吧里转载的盗版，就阅读者体验而言，是这样的。

但后来，一些百度产品元老也逐渐意识到，如果失去了对原创，对作者的保护，实际上失去的是优质内容的生成环境，百度作为中文内容生态的重要平台，也是最大的受益者，维护内容生态应该是一个义不容辞的义务，原创生态一旦被破坏，那么一切所谓的用户体验就失去了基础。

对于新媒体平台，其实也是如此，当标题党横行，洗稿，扎热点，伪科学满天飞而不受制约，当以用户选择为核心的机制不断剿杀原创热情而不被扭转，那么，谁还会认真的做内容？谁还会认真的去做有价值的事情？当媒体原创生态被破坏殆尽的时候，顶部的媒体平台，难道就可以真的不受影响？ 洗稿贩子和标题党他们随时会扑向下一个风口，而作为媒体平台，何去何从？

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说实话，吐个槽，10万+ 真的不是很难的事情，问题是真的过度去追逐这个，就很可能失去一些自己的价值观和个人信用。

可能有人说你这是吃不到葡萄，这个，唉，算了，就当是吧。

最后说一点，创业者，我觉得，很多人还是以生存为第一要旨，有些没什么价值的事情，只要做事的底线还在，别坑人别骗人别卖假药，薅点流量赚点钱，这也能理解；但如果做到巨头了，做成平台了，还不想着维护健康的行业生态，眼界还停留在怎么尽可能多薅一点流量，薅一点收入，唯财报是图，看不长远，那就真的是格局太低了。做大哥要有做大哥的担当。让行业积极向上，自己的生意才能长久。