抖音的姓名是怎么来的？

在字节跳动火山引擎技能敞开日上，字节跳动副总裁杨震原曾透露过“抖音”姓名的来历。

杨震原其时在现场笑着讲，“抖音”的姓名不是传闻中找大师算出来的，而是归纳了A/B测验和人为判别的成果。其时，“抖音”这个姓名在A/B测验成果中排名并不是榜首，而是第二。但归纳人为判别，产品组的同学们还是觉得“抖音”这个姓名更契合产品认知，更能体现产品形状，所以最终选了它。

杨震原介绍，当年做短视频产品时，有许多候选姓名和不同的产品demo。团队同学把这些demo产品起成不同的姓名、用不同的LOGO，以相同的预算、相同的方位，在运用商场商店做了A/B测验，看哪个在下载数据上是表现最好的。这个A/B测验的方法能测出用户对这个姓名的关心程度、吸引力程度、下载转化率等。

最终，”抖音”排名第二，但由于它更契合产品的需求，被最终选为产品名称。所以，杨震原说，在字节，A/B测验的进程，有时不完全看它的定论，但它会给你带来许多不同视角的认知，这就是经历带来的误差。A/B测验能够纠正这些误差。

这个进程，一定程度上也反响了火山引擎A/B测验产品——DataTester的特色。所谓A/B测验，本质上是一种分离式分组试验，简略讲就是为同一个目标的达成拟定两种计划——A计划和B计划，然后记载、追寻用户运用情况和数据，看看哪一个计划更优，然后试验成果能够辅助事务更好决策。

当然，A/B测验这项东西并不是万能的，也存在许多运用局限，比方独立性、置信度、长短期等问题。因而需求归纳非A/B测验数据、经历判别来进行归纳决策。

一直以来，DataTester都是字节跳动一项非常基础的东西。字节跳动在产品命名、交互设计，比方改一个字体、一个弹窗、界面大小，都会做A/B测验；包含推荐算法、广告优化、用户增长、商场活动等方面，也都在用A/B测验。字节跳动现在每天大概新增1500个A/B测验试验，服务了400多项事务，累计现已做了70万次试验。

DataTester 现在已通过火山引擎，开端对外敞开给更多企业客户，让更多外部用户能够运用这个增长利器。基于字节跳动的成长理念，以A/B 测验延伸开来的火山引擎，对外供给的整套的解决计划，中小企业也能凭借字节跳动的技能力量拥抱最新的产品趋势，融入字节跳动的各种方法论，打造愈加优异的产品。

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