创业第一天开始，团队就非常强调产品思维。刚做推荐引擎时，团队的算法能力还不够成熟，就选择了看起来粗糙但对产品优化很直接、有效的方式——关注最关键的用户指标，人工调参数，通过每天做大量的 AB 实验，来看对于留存和时长的影响。
“我们哪哪都 AB，界面、icon、甚至产品名字都会AB，来测试哪一个下载更多，被接受度更高。”这是因为大家希望通过直接的一手数据来验证实际效果。现在，第一版测试系统已经升级为内部广泛使用的 Libra 平台，每天同时进行的 A/B 测试达到上万场，成为了公司支持数据决策最有力的工具。
经历大量的实验训练，工程师成了对平台内容敏感度最高的一群人。算法工程师宇韬回忆，他刚刚接手做头条视频频道的时候，整个平台的视频内容都被他刷完了。当然，人工调参数的方法随着数据规模变大以后会遇到瓶颈，后期还是通过建立大模型来做。“因为你的手感无法传承下来，所以核心是我们需要在产品不同的发展阶段，选择最务实有效的方式。”
宇韬在锦秋家园
