Google 的 AI 逆转内幕：AI Mode 的崛起、AI Overviews 背后的策略，以及他们对 AI 搜索的愿景 | Robby Stein（Google 搜索产品副总裁）
Inside Google's AI turnaround: The rise of AI Mode, strategy behind AI Overviews, and their vision for AI-powered search | Robby Stein (VP of Product, Google Search)
Guests: Robby Stein
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感觉 Google 内部发生了某种变化。就在上周，Google Gemini 登上了 App Store 排名第一的应用。我觉得没人预料到这一点。
让所有信息都能被普遍获取，是 Google 一直秉持、非常持久且非常鼓舞人心的使命。感觉在 AI 这个时刻，我们比以往任何时候都更有机会真正实现它。我现在感受到的是一种难以置信的专注感和紧迫感。事情已经到达了一个转折点：这些模型如今真的能够为消费者带来成果。
过去几年 ChatGPT 出现了，Perplexity 也出现了，很多人都说：‘Google 完了。没人想坐在那里浏览搜索结果、点击链接。’
在我看来，Google 搜索的核心其实没有改变。我们没有看到人们来搜索一组极其宽泛的事情。他们想找一个特定的电话号码，想知道某件东西的价格，或者想获取路线。我认为很多人低估了搜索需求的广度。AI 具有扩展性。现在人们提出的问题其实越来越多，AI 也能满足更多好奇心。
你打造过很多非常成功的产品。你用过‘体现持续改进’这个说法。
你需要成为两件事的具体体现。第一是坚持不懈，也就是始终沿着积极生产力的方向投入全部努力。第二是让事情变得更好。你必须始终让事情变得更好，永远不能满足于现状。
你当年在 Instagram 构建并发布 Stories 时颇具争议，因为它基本上借鉴了 Snapchat 做得很好的东西，然后说：‘让我们把它带到 Instagram。’
不是每一件伟大的东西都必须由你发明。Facebook 可能创造了现代信息流，但每一个产品都有信息流。归根结底，如果你拒绝借鉴，你只是剥夺了用户获得更好产品的机会。
今天的嘉宾是 Robby Stein。Robby 是 Google 搜索产品副总裁，负责 Google 搜索的几乎整个体验，包括全新的 AI Overviews、AI Mode、多模态 AI 体验（例如 Google Lens）、排名算法以及更多内容。他站在 Google 历史上最大转型之一的最前沿，并且已经对 Google 的发展轨迹产生了巨大影响。他也曾担任 Instagram 产品负责人，对 Instagram 的发展轨迹产生过巨大影响，主导发布了 Instagram Stories、Reels 和 Close Friends，并借此将 Instagram 的日活跃用户增长到 5 亿。他还是 Artifact 的创始团队成员，与 Mike Krieger 和 Kevin Systrom 一起工作过，也创办过两家公司。很少有人能在如此大规模的两个全球消费产品上产生这样的影响。Robby 分享了他在打造优秀、成功的消费产品方面学到的最大经验，也分享了对 Google 在 AI 世界中未来方向的大量洞察。非常感谢 Bart Stein 为这次对话建议主题。如果你喜欢这档播客，别忘了在你常用的播客应用或 YouTube 上订阅并关注，这会带来很大帮助。如果你订阅我的通讯年付方案，还能免费获得 15 款优秀产品一年的使用权，包括 Lovable、Replit、Bolt、n8n、Linear、Superhuman、Descript、Whispr Flow、Gamma、Perplexity、Warp、Granola、Magic Patterns、Raycast、ChatPRD 和 Mobbin。前往 lennysnewsletter.com，点击 Product Pass。接下来请听 Robby Stein。我的播客嘉宾和我都喜欢聊工艺、品味、主动性和产品市场契合。你知道我们不喜欢聊什么吗？SOC 2。这正是 Vanta 的用武之地。Vanta 利用行业领先的 AI 自动化和持续监控，帮助各种规模的公司快速实现合规并保持合规。无论你是初创公司，第一次处理 SOC 2 或 ISO 27001，还是管理供应商风险的企业，Vanta 的信任管理平台都能让这一切更快、更容易扩展。Vanta 还能帮助你将安全问卷的完成速度提高到原来的五倍，从而更快赢得更大的交易。根据最近的 IDC 研究，Vanta 客户每年节省超过 50 万美元，生产力提升至原来的三倍。建立信任不是可选项，Vanta 让它自动化。访问 vanta.com/lenny，可获得 1,000 美元折扣。本期由 Jira Product Discovery 赞助。构建产品最难的部分其实不是构建本身，而是其他所有事情：证明工作有价值、管理利益相关者、尝试提前规划。大多数团队花更多时间做出反应，而不是学习；追着要更新、解释路线图、不断解除阻塞，好让工作继续推进。Jira Product Discovery 让你重新掌控局面。使用 Jira Product Discovery，你可以收集洞察并为高影响力的想法排序。它很灵活，能够适应团队的工作方式，帮助你构建一份促进共识而不是引发疑问的路线图。因为它建立在 Jira 之上，你可以在一个地方追踪从战略到交付的想法。少一点追赶，多一点时间思考、学习并构建正确的东西。访问 atlassian.com/lenny，免费获取 Jira Product Discovery。就是 atlassian.com/lenny。Robby，非常感谢你来到这里，欢迎参加播客。
非常感谢你的邀请。
这是录制本期播客非常酷的一周。就在上周，Gemini，也就是 Google Gemini，登上了 App Store 排名第一。我现在就在这里，它仍然是 App Store 第一名，排在 ChatGPT 之上。我觉得没人预料到这一点。大家总是在问：‘Google，你们到底在做什么？你们打造了这么多惊人的技术，为什么在消费者产品方面却没有任何成果？为什么是 ChatGPT 在做这些事情？为什么所有这些出色的公司都比 Google 做得更好？’首先，我先恭喜你。虽然我知道这并不全是你的功劳，但我想你应该参与了其中一部分，所以恭喜你。
是的，还有很多很多人参与其中。
感觉 Google 内部发生了某种变化，尤其是在面向消费者的 AI 方面，事情开始真正运转起来了。就增长而言，Nano Banana 是近期增长的主要来源吗？还是另有原因？
需要明确的是，人们确实非常兴奋于 Nano Banana，非常兴奋。但我认为，人们也意识到，在 Google 的产品体系中有很多很酷的事情可以做，而且这些产品已经变得相当强大。即使是搜索里的功能，我们觉得它们非常明显，因为它们就存在于核心搜索体验中，但我在 X 上会看到有人说：‘我刚刚发现了这个 AI 功能。’它看起来显而易见，但我认为很多人只是最近才发现这些工具到底有多强大。
再深入一层，正如你所说，你们拥有这么多惊人的技术。你们写了最初的 Transformer 论文，为大量创新提供了动力，但人们会问：‘Google 去哪里了？为什么打造出胜出产品的不是 Google？’究竟发生了什么变化？是进行了重大重组？任命了新的领导者？还是过去几年形成了新的理念，最终促成了 Gemini 成为全球排名第一的应用？
我先说一下，我已经是第二次加入 Google 了。我 2007 年开始在 Google 工作，中间做过很多事情，现在又回到了 Google，所以我没法代表从很多年前到今天的整个时期。但我可以告诉你我现在的感受：大家有一种难以置信的专注感和紧迫感，希望快速交付优秀产品。我认为这当然部分来自领导层。我们与 DeepMind 和 Google DeepMind 的伙伴密切合作，也明显在整个组织内密切协作。这里有一群非常出色的人，也有一群已经思考这个问题很久的研究人员和技术思想家。当你拥有这样的能量，并且产品团队和技术、研究团队密切合作时，我们就能快速行动并完成很多工作。我不认为发生了某一件单独的事情。人们常常把很多势头归因于一次变化或某一个人，但我发现，很多时候它其实是一个累积效应：每个月都无情地改进产品或模型，每天都变得更好，最后到达一个转折点，人们开始喜欢它、更多地使用它、享受它。这就是我的感受：我们进行了正确的投入并保持了专注，现在人们开始看到它们的效果。
过去几年 ChatGPT 出现了，Perplexity 和其他聊天机器人也出现了，很多人都说：‘Google 完了。没人想坐在那里浏览搜索结果、点击链接，为什么不直接在那里得到答案？’但感觉事情完全没有这样发展。感觉你们做得很好。关于 Google 搜索本身的状态，你能分享些什么？之后我们再谈 AI Mode。考虑到这些产品都存在，搜索流量和搜索业务进展如何？比如 ChatGPT 发布以来，你们从数据中看到了什么？
有意思的是，人们会因为极其广泛的事情来搜索，各种各样的事情。他们想找特定电话号码、某件东西的价格、路线，或者税务缴款网页，任何你能想象的事情。我认为很多人低估了这种广度。我们看到的是，这种需求并没有改变。AI 在很多方面没有改变这些基础需求；但我们发现，AI 具有扩展性，现在人们提出了越来越多的问题，好奇心也能得到更多满足，这就是增长的来源。在我看来，Google 搜索的核心并没有真正改变。我们没有看到核心需求变化，但出现了扩展。举几个例子：你现在可以拍下某样东西的照片，然后询问你看到的任何内容。Google Lens 是增长最快的产品之一，视觉搜索同比增长 70%，而且这个规模本来就非常大，每天已经有数十亿、数十亿、数十亿次这样的搜索。你可以拍一张鞋子的照片，问‘我在哪里可以买到它？’；也可以拍下作业，问‘第二题我卡住了’；还可以拍下书架，问‘根据这些书，我应该买哪些书？’AI 现在可以帮助你处理这些事情，这就是为什么我认为增长空间还很大、我们也非常兴奋的原因。
所以，你没有看到搜索正在消亡？
没有。
同样地，你们最近推出了 AI Mode，我觉得谈论它的人还不够多。我记得可以在 google.com/ai 找到它，这个网址对吗？
对。
好。我在准备这次对话时一直在试用它，真的很惊人。我问它产品和增长领域最好的通讯是什么，它给出的答案非常聪明：Lenny’s Newsletter。这就是我的评测。
太棒了。好，一次评测，一次完美通过。
完美。另外，如果你访问它，会看到一些建议问题，比如‘等等，你怎么知道我关心这些？’首页上就有‘帮我转行做产品管理’这样的建议。我会想：‘你怎么知道？’它还会告诉你，这是基于你的 Google 活动记录。请谈谈大家应该了解的 AI Mode，尤其是他们可能还没有真正理解的功能。
我可以告诉你，理解 AI 搜索和下一代搜索体验，可以分成三个主要部分。第一当然是 AI Overviews，也就是很多人已经见过的页面顶部快速、即时的 AI 摘要，而且它增长得非常快。当你提出一个自然语言问题，只要把它输入 Google，现在就会得到 AI 答案，这对用户很有帮助。第二部分是多模态，也就是视觉搜索和 Lens，这是另一个重要组成部分。你打开 Google 应用里的相机，就会看到它正在快速增长。第三部分就是 AI Mode，它把所有这些结合起来，基于最先进的模型打造端到端的前沿搜索体验，让你真正可以向 Google 搜索询问任何事情。你可以来回追问、进行对话，而它是专门为搜索而设计的。那具体意味着什么？它的一大优点是能够理解 Google 内部极其丰富的信息。比如，Google Shopping 图谱中有 500 亿件商品，商家每小时更新 20 亿次实时价格；地图中有 2.5 亿个地点；还有全部金融信息，更不用说整个网络及其连接方式。它可以先提供上下文，然后让你进一步深入。所有这些信息都被放进一个大脑里，这个大脑实际上就是你与 Google 对话、获取知识的方式。现在，你可以询问任何困扰你的事情，它会尽可能利用所有这些信息，为你提供高质量、充分知情的答案。你可以直接在 google.com/ai 使用它，但它也已经整合进核心体验。我们宣布，现在你可以很容易地在 AI Overviews 中追问，并直接进入 AI Mode。Lens 也是一样：拍一张照片就会进入 AI Mode，你可以来回交流并继续追问。因此，这越来越像是整合到产品核心的体验。
我想这其中有很多要看人们如何使用，但你们对这些东西如何连接有什么愿景？是继续把 AI Mode 放在侧边、把 AI Overviews 放在顶部，再加上多模态体验，还是希望随着时间推移进一步把它们融合起来？
我认为它们有机会进一步靠拢。至少对核心 AI 体验来说，这正是 AI Mode 所代表的方向；但我认为它们与核心搜索产品是互补的。最终，你不应该需要思考自己是在什么地方提问，只要打开 Google 就行。现在，无论你输入什么，我们已经开始把 AI Mode 背后的很多能力直接用于 AI Overviews。你可以把一个很难的问题，甚至五句话的问题，直接输入 Google 搜索。试试看，它应该会在顶部触发 AI。这是一个预览，然后你可以深入 AI Mode，来回交流。这就是它们的连接方式。相机也是如此。你拍下某个东西，问‘这是什么植物？’或‘我该如何购买这双鞋？’它应该先给你一个小型 AI 预览；再深入时，背后仍然由 AI Mode 驱动，你可以来回追问。所以，你不应该需要考虑这些区别。最终，它应该呈现为一致、简单的产品体验。当然，这对我们来说是新事物，所以我们希望从一种让人们可以使用并提供反馈的方式开始，比如 google.com/ai 这样的直接入口。
我最近请 Brian Balfour 来参加播客，他展示了一段至今让我印象很深的引语。我谈到这一切时一直在想它，那是 Alex Rampell 的观点：创业公司的游戏，是在现有企业还没来得及足够快地创新之前，先获得分发能力。感觉你们终于到了这个阶段：‘天啊，Google 来了。’我不确定自己有没有问题，但感觉已经给了人们足够时间去获得分发，现在 Google 要来了。
我们发现，人们正在 Google 里提出这些问题，试图从 Google 得到答案。如果 AI 足够强大，能够回答某个人正在努力解决的复杂计算问题，或者让人拍下化学选择题的作业，那么人们确实会这样做。现在我们有了基于前沿模型的复杂 AI，就可以为人们处理越来越多的事情，这可能是更自然的进入方式。接下来，我们只需要让人们足够容易使用，因为这些是新产品，而人们已经习惯了用特定方式使用 Google。他们会输入关键词，我们有时把这种方式叫作 keyword ease，但现在实际上可以在 Google 中使用自然语言。这是最大的变化。我们看到人们提出真正长、真正难、真正复杂的问题。你可能不会想到：‘我可以打开 Google，输入：适合约会之夜的好地方有哪些？我已经去过这四家餐厅了，想找户外用餐，而且我的朋友对这种食物过敏。’但你完全可以把这些都输入 Google。这正是我们很期待继续让用户轻松使用的场景。
有意思，我们又回到了过去。以前有 Ask Jeeves，它的理念就是像向人提问一样提出问题，然后给你一个很好的答案。后来我们转向 Google，说：‘不，不要提问，只要输入你想要的东西，想办法让 Google 理解。’现在我们又回到了：‘直接提出问题，它会给你一个很好的答案。’
对，Ask Jeeves 在这方面出人意料地有先见之明，对吧？它们很早就有了这种理念和材料，只是远远早于那个时代；如今我们又开始围绕这个方向发展。
有意思。你怎么看 AEO、GEO 的兴起？它们是 SEO 的演变。我猜你会回答：‘只要创造出很棒的东西，不必担心。’但现在出现了一种新技能，要让自己的内容出现在这些答案中。你觉得人们应该考虑什么？
我可以从幕后解释一点它的工作方式，因为我确实认为这有助于人们理解该做什么。当我们的 AI 构建回答时，它实际上会进行一种叫作 query fan-out 的操作，也就是模型把 Google 搜索当作工具，进行更多查询。比如你问某双鞋，它可能会增加并附加几十个其他查询，然后在后台开始搜索。如果需要实时信息，它还会向我们的数据后端发起请求。因此，归根结底，确实有东西在搜索，但搜索者不是人；搜索会发生，而且每次搜索都会与内容配对。所以，如果对某次搜索而言，你的网页设计得极其有帮助，可以查阅 Google 的人工评分员指南，那是一份很长、经过数十年认真完善的文档，说明什么是优质信息。Google 对此研究得比任何人都多：你是否满足用户意图，是否真正提供他们想获得的东西？你是否有来源？是否引用信息？内容是原创的，还是重复了五百次的内容？这些最佳实践仍然基本适用，因为最终是 AI 在做研究、寻找信息。很多核心信号仍然有效，也仍然非常有用：这是否是针对该问题的一份好信息？这些因素会让你的内容更有可能出现在如今的 AI 体验中。我唯一会给的建议是，想想人们用 AI 做什么。我提到过，这是一个扩展时刻。人们似乎提出了更多问题，尤其是寻求建议、‘如何做’以及更复杂的需求，而不是简单问题。如果我是创作者，我会思考：人们会用 AI 获取什么类型的内容？我的内容怎样才能最好地满足这类需求？我认为这是一个非常实际的思考方式。
你提到它如何进行搜索很有意思。它使用时好像会搜索一千个页面之类的。这是不是和其他热门聊天机器人工作的核心机制不同？因为其他产品不会在你提问时搜索很多网站？
是的，这是我们为 AI 独特构建的能力。它当然能使用参数化记忆、思考和推理，以及模型具备的其他能力。但让它独特的一点是，我们专门为信息任务设计了它，希望它最擅长满足信息需求，而这正是 Google 的核心。它如何找到信息？如何知道信息是正确的？如何检查自己的工作？这些能力都被我们构建进模型中，因此它拥有对 Google 的独特访问权限。它当然是 Google 搜索的一部分，所以会使用 Google 搜索的各种信号：从‘这可能是垃圾内容，我们不希望把它用于回答’，一直到‘这是最权威、最有帮助的信息，我们会链接到它，并解释这是某网站提供的信息，你可以查看，然后很可能亲自前往该网站。’这就是我们的设计思路。
你目前已经参与过很多 AI 产品，不只是 Google，还有 Artifact 和 Instagram；你做过很多 AI 相关工作。关于构建 AI 产品，你学到过什么是人们可能没有真正理解、或者让你感到意外的？
我最近学到的一点，而且在过去一两周内仍然如此，是界面变得越来越像人类，这一点非常明显：人们可以用自然方式与 AI 沟通并引导它。就在几个月前，你还需要做很多工作才能让 AI 执行你想做的事。你需要念一些咒语，以非常具体的方式写提示词。人们会使用各种技巧：‘把自己当作教练，并完成这些事情。’你得不断推动它；在更技术性的场景下，还得做后训练，把基础模型交给它数据，训练它并真正更新权重，才能让它执行更复杂的事情。你会告诉它：‘这是某个 API 的文档。如果你遇到问题，就调用这个 API。这是相关数据。’就像你有一个可以交流的工程师，但它可能完全不知道该拿这些东西做什么，或者有一点想法，却不会真正执行。但现在，你越来越可以直接使用语言。比如你可以写下一份说明：‘我是一家新创公司，这是内部数据，这是访问这些数据的 API，这是数据结构和 URL，这是使用它的时机。另外，如果你收到这类问题，一定要确保正确处理。’模型会从这份说明中完成很多事情。模型现在已经被编码成可以判断：‘对于这类问题，我要增加推理或思考预算。’或者：‘我要使用工具或代码执行，连接到有人告诉我的这个 API。’这是一项相对较新的能力。因此，我认为它会让访问模型、构建不可思议的产品更加民主化，因为你不必做很多工作。为了得到越来越复杂的结果，我认为你也不再需要大量繁重的微调。
这让我想到我最近请到的嘉宾 Nesrine Changuel。她曾是 Google 的产品经理，参与 Google Meet，也是一位负责让产品更令人愉悦的产品经理。她谈到 Google Meet 之所以表现出色、现在感觉已经压过 Zoom，是因为他们把 Google Meet 的体验和人与人开会的体验进行比较，而不是只想着怎样打造最好的视频会议，也就是让它尽可能接近真人体验。有意思的是，你谈到 AI 时，目标似乎也是这样：让人感觉自己只是在和一个人交谈。
正是如此。
这可能很明显，但值得想想。好，让我拉远一点，谈谈你职业生涯中学到的更广泛经验。到目前为止，你已经打造了很多非常成功的产品，我在开场介绍中也提到了。
还有很多位于另一端的产品，我们拥有完整的作品组合。
好，太好了，我们会谈到其中一些。我在准备这次对话时问过你，有什么事情是你希望在这次对话中传达的？你觉得产品构建者听到什么会特别有帮助，能帮助他们构建更成功的产品？你用了‘体现持续改进’这个说法。你能谈谈它吗？这是什么意思？为什么这么重要？
当然。我觉得你需要成为两件事的具象体现。第一是那种不懈的劲头，也就是全力以赴，但这种努力始终要朝着有积极产出的方向使劲。第二是把事情做得更好。你必须一直把事情做得更好，绝不能自满。我觉得这其实源于一个故事，一个有点好笑的故事。当时我在 Instagram，正要主持一次大型全员会议，那是我主持的最初几次之一。他们有个破冰环节：用一个词描述自己。（00:22:35）所以在后台，我很快给妻子发了条短信。我说：‘嘿，用一个词形容我，脑海里第一个想到的词。’（00:22:42）她只回了：‘不满足。’（00:22:45）我在后台休息室里笑了起来，因为首先我有点被冒犯了，我想：‘就不能是有爱、体贴之类的好词吗？’然后我看到她正在输入的那个小气泡。（00:22:56）她说：‘好，还有。’接着她给我写了一段很周到的话，大意是：‘并不是说你就是不开心。更像是你希望这个世界变得更好。你由一种深切的愿望驱动。你会对世界呈现给你的状态感到不满足。你想把它变得更好，这种感受推动并激励着你去做。’（00:23:17）后来我想了想。直到我们做出许多产品，其中一些表现不好，一些如今取得了非常大的成功，有数十亿人在用，我才感觉到一个重要差别。当然，很大一部分取决于产品所处的条件，也有一点这里那里的运气。但那些做得好的产品，总有一种精神：只要我们再走两步，把它做得更好，我们终会做成。然后最终，正如我之前在谈话中说过的，你会抵达一个临界点。由于你在一件事上持续投入、不断累积的努力，它会跨过那个点，开始对人们净有用。因为你始终都是……说到底，在自己的工作上，你是房间里最苛刻的批评者，也是最不满足的人。（00:23:56）我觉得这非常有意义。Tony Fadell 十年前在一次 TED 演讲中讲过另一个很精彩的故事。你可以去搜，我记得标题大概和 Think Younger 有关。他谈到，人随着年龄增长、成为大人，会发生什么。我有两个年幼的孩子，所以我经常想这件事。我们会习惯一切。对于世界到处塞给我们的东西，我们会接受、会容忍，然后只是说：‘唉，这有点糟。算了。’耸耸肩就继续往前走。（00:24:27）但如果你不这么做，而是问：‘为什么？这东西很糟，我为什么要忍受它，又怎样才能把它变好？’他讲了一个特别精彩的买菜故事。他几乎花了十分钟讲这个故事：你拿起一个水果，比如李子或桃子，上面贴着标签；有这个标签，谁把它贴上去的？（00:24:51）然后你回到家，从袋子里拿出水果，正准备吃，满心期待。你把拇指伸到标签下面，结果把果肉戳破了。他极其细致地描述这个标签怎样戳破水果的果肉。标签现在揭下来了，水果在‘流血’，然后你把标签一弹。标签没弹进垃圾桶，你弯腰把它捡起来，再把标签扔回去。（00:25:17）我当时想：‘哇，这正是这种心态的体现：为什么这里会有这个？怎样能做得更好？’在我看来，最优秀的产品人、这个领域最好的思考者，就是这样思考的。
我能想象，你在参与过的许多产品中一定有很多这样的例子。有没有哪个首先浮现出来，能很好地说明这种做法在实践中真正奏效，并且带来了非常重大的成果？
说实话，一个很大的例子就是做 AI Mode。我觉得其中很大一部分是，我们在 AI Overviews 中看到，人们试图提出更难的问题，而我们没法回答其中许多问题，或者 AI Overviews 根本不会出现。于是我们中有一群人坐下来想：‘为什么不能对所有事情都这样做？’（00:26:04）而不是说：‘哦，我们不必解决这个问题’，或者‘这不是下一个最容易触及的方向’。（00:26:12）我们实际上看到，用户在查询词末尾加上 AI 这个词，因为他们正试图让 AI 去完成那件事。我们看到后会想：‘这太荒谬了。我们得在这里做点东西。’（00:26:27）这就是一个很大的动机：真正识别出那个用户问题，真正代替用户感到强烈不满。我们每天都在辜负用户。我们没有帮助他们更好地理解他们想弄清楚的事，所以我们要因此去构建一整套东西。顺便说，这很难，要把所有这些都做出来很难。但我们就是觉得，那显然是我们必须做的事。
人们大致可以分成两类。假设其中一类是：只管把事情做得更好、打造惊艳的体验，你就会做得很好。另一类是：推动指标、推动目标、达成我们的 KPI。我知道你的意思不是只管做事、只管不懈地把事情做得更好。我想问的是，这两者的交集该怎么理解？也就是，把事情做好，但同时还要有真正的战略和愿景。你是怎么想的？
对，我不把它们看成二选一。我认为它们必须相交。基本上，我的想法是，你实际上从一个问题出发，或者从它的反面，也就是一个愿景出发，但二者相连。大多数伟大的公司、大多数伟大的产品都源于一个问题，但从问题中会生出这样的想法：‘这里有一种更好的方式。’如果不是这种糟糕的事、糟糕的生活方式，或者我们所有人都容忍并接受的东西，而是某个创业者说：‘如果我们做另一件事会怎样？’所以它源于这种不满足，源于觉得事情应该更好、必须把事情做得更好的愿望。但接下来你要去建造，到头来，你需要有仪表来知道自己是否走在正确的路上。（00:27:58）这时就要用到一些工具。比如，好，你做出了产品的第一个版本，人们喜欢它吗？每个产品都要经历自己的旅程。理解人们是否喜欢它的方法，是仔细审视。通常你会和人交谈，但也会加入一些分析工具。你可以看类似 J 曲线的东西：这是留存率，也就是第 7 天、第 30 天、第 90 天仍在使用产品的人所占百分比。它会趋于平坦，还是人们会不断流失？随着时间过去，它就是无法让人兴奋。如果时间线拉得足够长，它会降到零，因为不会有人再用它。你过不了这一关，当场就完蛋了。好，有些人在用，太好了。我们需要更多人使用，而且产品必须好到让人们愿意谈论它，它才能成长。这是另一道关卡。（00:28:44）接着还有一道：这东西到底能做多大？它是小事，还是中等规模的事？我觉得大多数公司都希望做大，但你不能一开始就很大。每个人都必须经历这个过程。没有产品一开始就是大的。哪怕是很快做大的产品，甚至一周内就做大的产品，它们起初也都有某个东西。即便在公司内部，它们也是从小开始，从一百人到一百多人开始。因此，我认为你必须聚焦指标，才能知道自己是否在做正确的事。（00:29:09）然后光谱的另一端是：你在经营一项庞大的业务。在那里，指标需要成为你的指引。假设我们的核心指标这周下降了 5%，那是怎么回事？你就要紧盯根因分析，然后问：‘原来这确实是个问题。它是在某个地区吗？某个设备上吗？某个用户群体中吗？某个使用场景中吗？我的问题到底在哪里？’（00:29:33）当你找到了它，你就理解了问题，然后这种改进的想法又会回来：‘好，我要修复那件事。针对这个病的疗法是什么？’于是你又回到了增长。所以你需要这些东西，而且始终都在看：我在运作的系统是什么，我有哪些仪表？我像飞行员一样，要知道这架东西是否在正确地飞行。但它们不会精确告诉你该做什么；你得自己思考如何把事情做得更好。它们只能给你展示一点方向。
我很喜欢你刚才给出了一堂关于如何确定优先级、选择做什么的高级课。我想稍微岔开一下。说到那些做得很好、变得很大的产品，Stories，你在 Instagram 打造并发布了 Stories。那是一次相当臭名昭著的产品发布，当时很有争议，因为它基本上拿了 Snapchat 做得很好的东西，然后说：‘嘿，我们把它带到 Instagram 来。’这对 Snapchat 可不太好。现在已经过去这么久，也已经是很遥远的往事了，我很想听听你回顾当时：那个决定、你们讨论了什么、如何决定继续推进，以及你现在回头看会想到的任何事。
我觉得那次发布有几个非常重要的教训。之后我们还发布了 Reels、一系列私信更新，也做了信息流排序方面的工作。在我任职的 2016 年到大约 2021 年之间，那是一个很大的时期，很多新产品被打造出来。我觉得所有那些产品，尤其是 Stories，有一个有趣的教训：你必须真正理解人们为什么使用你的产品，也要知道什么时候某件事实际上是关乎生存的问题。因为有一种更好的形式，或一种已经奏效、也正在奏效的不同做法，而你需要弄清它对你意味着什么。不是所有好东西都会由你发明。但我觉得很多这类东西可以成为一种形式，而你可以把它变成自己的。为了让产品始终为用户提供最好的东西，你需要向世界学习，了解外面正在发生什么。（00:31:41）所以对于 Stories，我们看着 Instagram 问：Instagram 的意义是什么？归根到底，是分享你的生活、与人连接。如果有一种方式可以做到这一点，同时降低压力，因为它没有点赞，或者它是一种短暂存在的形式，并且针对移动端做了很好的优化，因为这是全屏体验，那么这就是一种很棒的形式。Snapchat 发明了它，值得称赞。我们不认为这构成阻碍，不认为我们必须把 Instagram 做成一个照片时钟。实际上，这个想法早期有一些版本，是试图把 Instagram 核心的信息流做成短暂消失的形式。每当你试图把已经深深固定在人们心中、且在视觉上有特定样子的核心产品，硬拗着去做一件新事，通常都是个糟糕的配方。所以我们知道需要做点新的，而它又显然对产品的核心本质至关重要，能够自然融入其中。（00:32:39）但问题是，我们如何让它成为自己的？又怎样在此基础上继续构建？如果你想想，我们做了许多让它带有 Instagram 风格的事情。例如，它有不同的创作工具，有霓虹绘画以及人们很喜欢的这些相当精致的滤镜。我们也用到了刚才说的不满足。很多时候，人们想用主相机拍一张东西的照片，然后上传到 Instagram，因为他们想把它保存下来，并且希望那是一张高质量、高分辨率的照片，因为那是一段记忆。当时 Snapchat 不允许你上传照片，像是你必须使用 Snap 相机。于是我们做了很多这样的决定，例如，为什么不让人们直接上传自己的照片？这又回到了不满足的观点，这很让人沮丧。（00:33:22）还有另一个例子：如果你在看一条故事，当时不能暂停。你不能暂停，它会自动播完，因为那是短暂存在的内容，而且你想创造一种安全感。为什么不能暂停？它过得太快了。所以我们加了暂停，这是个很小的改动，但你现在把手指按下去，就可以暂停故事。因此有一整套这样的功能被发布，让 Stories 感觉像 Instagram。不是说你只是放进了某个别的东西。结果证明它的表现极其出色。以至于团队里有人提到，他们总觉得，在当时自己并没有意识到，但页面顶部就像缺了 Stories 那些圆孔，它以一种奇怪的方式补全了产品。于是我觉得这是一个重要教训。
在那个时刻，Instagram 绝对因为这件事受到许多创始人的很多批评。大家会说：‘嘿，你们就是偷了这个点子，这很糟。’（00:34:13）你们在内部是怎么应对的？就是觉得：‘我们必须做这件事。我们得关注股东，把这件事做大’，有时候事情就是这样？
我的意思是，我觉得更多是我们在关注用户，关注那些喜爱 Instagram 的人。如果不提供一种方便的方式让他们分享照片、再让内容消失，我们就是剥夺了他们拥有这种体验的机会。归根结底，那就是我们想添加的东西。这终究是一种人们会采用的形式。就像信息流，我想我们当时发布它时也谈过这个。Facebook 或许创造了现代信息流，但每一种产品都有自己的信息流。LinkedIn 有信息流，DoorDash 也有信息流。（00:34:53）这些东西很快会成为核心原语和产品形式。到头来，如果你没有针对用户的使用场景做出尽可能好的产品，你就是在剥夺用户获得更好产品的机会。Instagram 的使用方式不同，人们使用 Instagram 的方式和使用其他产品不同。结果是，WhatsApp、Messenger 以及许多其他社交产品长期以来都有这些体验，而且它们实际上的使用方式都不同，这很有意思。
我还想谈一件事：你进入过两个本来就做得很好的产品，Instagram 和 Google。在 Instagram 那边，你推动了转型式的增长和改进。Google 正在发生这种变化，我们正处在你所推动的改进和增长之中。能做到这种事的人并不多：进入一个已有产品，让它显著增长。很多人想做到这一点。他们有一个存在很久的产品，会想：我们怎样让它增长、让它更成功？对于进入成熟产品、找出重大机会、再让增长曲线像曲棍球杆一样陡升这件事，你有没有学到什么特别的经验？因为这正是所有人都想做的。
这里有几个教训。我觉得，顺便说第一个教训是始终保持谦逊，因为能够参与那些对人们影响如此之大的产品，实在非常难得。我把做产品看作高尔夫：你永远离打呲一杆只有一下之遥。一旦你以为自己很厉害，你就不厉害了；你什么都不知道。世界变化很快。你必须始终服务于用户和外面的人们，从他们身上学习。我总是首先去接触并思考的是：人们为什么使用这个产品，增长的区域在哪里？通常即使在一个大产品、成熟且复杂的系统中，也有一部分在增长，有一部分已经成熟，也可能有一部分在下降或增长没那么多。（00:36:42）当然，Instagram 多年来发生过很大的转变，从面向大众、规模很大的公开帖子和信息流分享，转向更轻量的形式，例如 Stories，以及通过私信进行的私密分享。你必须观察这种变化，因为每个月、每一年，世界都会变，人们的需求也会变。首先，你要感受人们想从这个产品得到什么，它真正的本质是什么。我经常思考‘待完成任务’这个框架，我非常喜欢 Clayton Christensen 的《与运气竞争》，它是我最喜欢的相关书籍之一。你必须真正研究因果关系：某人为什么使用这个产品？他们在用它做什么？他们想通过它完成什么？（00:37:26）这通常会带你想到更大的下一阶段构想，也会消除一种信念，即你必须用当前的工具解决问题。在 Instagram 的情形里，可能是让一张方形照片为人们做更多事，那会是增量式改进产品的方法。或者在 Google 的例子中，核心搜索体验里有一个非常具体的东西需要改变，只是细微调整。你得想，真正的大事是什么？有人试图向 Google 提出一个非常难的问题，怎样才是为他们解决它的最佳方式？这会让你从第一性原理出发思考，这是第一层基础。（00:38:04）然后，当你从第一性原理出发，会想到：‘哦，这个更新的东西。’它可能是一种转变，也可能是一种新形式。从很多方面说，Google 的 AI 版本、Stories 和 Reels 都很相似：它们都是世界上出现的新形式，而人们期待并想要更多这样的东西。（00:38:18）加入它们后，结果是互补而非替代。Stories 没有取代 Instagram，它扩展了 Instagram，正如我们在 AI 上看到的那样。有趣的是，接着你会想：如何把它带进我的世界？你有一款庞大、成熟的产品。我见过的最好做法，是让它具有互补性，成为体验的核心部分，但清晰地界定为具有自身特征的独特事物，因为人们会从空间上思考。如果你有一个信息流，里面有许多放图片的圆孔，他们会期待这些孔发挥某些作用。如果你把其中一个孔加上小钟，它第二天会消失，或者不能点赞，又或者它与信息流其他部分的运作方式不同，人们就会非常困惑。这很糟。（00:38:59）所以你要谨慎添加产品功能，它需要协调一致，但又要有所不同。Stories 的审美相近，显然同样使用你的相册，同样可以在私信中分享，能在这个系统里运作；但它有不同的原语。Google AI 也是一样，它是一个可以跳转进入的整页体验。你可以与它进行后续对话。人们对这些使用场景有一套你需要符合的期待。你还会不断学习如何让这些新产品在你的世界里最好地运作。（00:39:31）你绝不能只是把一个有效的东西硬塞进来；必须让它适合你的用户、他们的期待，以及人们试图用你的产品完成的事。我看到人们最常失败的一点，就是假定一个在某个系统里有效的东西，在你的世界也会有效；但别人的系统建立在完全不同类型的用户和消费者对那个产品的期待之上。你必须尊重这一点，说：‘我们能从中学到什么？’然后把它带到这里。如果要谈我如今已经见过两次的方法，我想这就是这些产品发展出来的方式。
我很喜欢这个话题。它让我想到人们总是在寻找的平衡：优化已经拥有的东西，还是对某个大方向下大注。你有很多例子，都是对全新的东西下了大注，而且效果好得惊人。对于如何组织团队、如何在优先级上分配资源，你有没有一个经验法则？比如，我们今天已经有很棒的 Google 体验，多少资源应该用于改进它，多少用于尝试全新的东西？
在这个问题上，我确实觉得更偏分析和系统化的思考很有帮助，因为你是在试图为世界创造价值，你想以某种方式把它量化。所以，如果你看到一条增长曲线，想理解，哇，人们越来越多地使用这个产品、越来越喜欢它。产品年轻时会增长，最终会成熟。你也可以用同样的方式拆解产品套件和其中的不同功能：有些功能增长很快，另一些则不然。在每个系统中，你都会到达边际回报递减的点：即使给这个项目投入 50 个人，也不会显著撬动指标。其中一部分是和自己团队一起自下而上地、认真思考这项投资的预期价值，并知道它什么时候开始接近零或进入边际回报递减。（00:41:23）而当那发生时，这些时刻通常与某些根本变化重合。可能是人们的期待变了，外部市场饱和了，或者发生了其他需要调整的事。接着你就找到下一个增长驱动因素，或者一组增长驱动因素。你需要在那时更多地从第一性原理出发，更多地尝试这些新事物。随后你找到一个新东西，它创造出一个小小的新增长引擎，然后你投入人员并优化它，因为每一次改变可能带来 10% 的提升、20% 的提升、4% 的提升。（00:41:57）它显然仍有很多价值和改进空间，能为人们做得更好，而你可以从数据中看到。因此我之前说的那些仪表，成了判断决策是否正确的指引。否则，如果你不知道自己要去哪里，也没有更量化的目标，不知道自己想达成什么，就很难知道你做的事对任何人是否重要。我觉得自己把产品做得更好了，可有人在用吗？有人在乎吗？还是我们只是在自我庆祝？归根结底，你想影响人们，这才是重要的。
所以本质上，是跟踪每个产品的 S 曲线，理解自己是否处于平台期，以及是否该在别处大力投入。
对。
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我觉得它更早可能始于 AI Overviews，那是我们最初把生成式 AI 带入搜索的方式。在那个阶段，我们注意到人们在问这些问题，很多人实际上正试图把自然语言问题输入搜索。那么，怎样提供有帮助的上下文和链接，让人们继续深入，同时做出一种适合 Google 的 AI？那是我们的第一版，可以借助这些模型为人们做到这件事。然后，在构建它、并观察到人们想要更多、想直接访问它、还想提出后续问题之后，你需要一种新的交互形式。在核心搜索体验的既有框架中构建所有这些会非常困难。这让我们组建了一个很小的团队，有几位技术负责人、几位设计师，规模非常小，只是要验证：如果有一个近乎空白的页面，删掉原有内容，做一份带有闪烁光标的新文档，会怎样？（00:44:53）如果有一个新页面，你可以问问题，可以随便问它任何事。你可以直接进入原先驱动搜索体验顶部内容的 AI。但我们投入让它强大得多，正如我之前描述的：它可以替你搜索，其模型能力中包含推理，具有多轮上下文，所以你可以与它对话，它会记住那个上下文。它有一些独特部分。如果我们很快尝试一下，会发生什么？我们最初基本上只有大概五到十个人。
这个团队是什么时候组建的？
大概是在过去一年，基本上是去年夏天到秋天。
哇，所以大约是一年前。
对，大概一年前，也许那就是它开始的地方。我们一直在努力做它，然后看到一个小版本出现。它还不够好，但有一些闪光时刻。这又有点像高尔夫：你打出一记完美的球，就会想：‘天啊。’你会有那种一切都奏效了的感觉。我问了它一个问题，我记不清具体是什么了。我当时在和女儿做一件事，规划一次出行体验，它找到了所有非常有用的公园信息。它提供了链接，让我可以去网站确认许多事情；还有 Google 地图信息，显示对我女儿来说可以步行到达。这些早期例子让我惊叹它能找到什么，以及它多么有用。（00:46:27）这让我们确信应该继续往前、做得更深入。显然，这类决策会涉及很多人，也得到组织中各级领导的大量支持。但一开始只是一个小小的工作团队，你必须先做出一个东西，然后亲身感受它。这种方式非常有创业精神。随后当你切实看到它时，你会想：‘它怎样才会变成一个好的、可行的版本？’这给了你希望。于是我们基本上把它扩展出来，做出了后来在 Labs 中推出的第一个版本。
所以，第一个重要里程碑是：它确实有效。这完全是一种质性的体验，让人觉得：“哇，这里面真的有魔力。”
是的，它有效。实际上，在推出 Labs 之前，我们先把它交给了一组可信测试者。我们大概邀请了 500 名外部用户加入，并与他们保持沟通。其中一些是我们的朋友和家人。我们试着更像一家创业公司那样做，因为我们觉得，必须让人测试产品，他们才能告诉你真话，告诉你它什么时候很糟糕，因为它很可能确实会很糟糕。（00:47:27）然后他们会给你发消息。我有一个朋友很喜欢它，但也因为很多充分的理由讨厌它，他一直给我发消息和截图：“这个坏了，这个坏了，这完全说不通。”（00:47:37）这种情况持续了一段时间。之后我们到了一个感觉不错的阶段，可信测试者喜欢它，也报告了积极反馈；接着我们把它带到 Labs 阶段，任何人都能开启它。然后我们用真实查询数据继续改进。我们能以更大的规模看到人们拿它做什么，因此可以据此调整，让它变得更好。随后我们把它向所有人推出，至少先在美国推出；现在我们一直在努力扩展到所有国家和语言，让更多人能够使用它。
Google 大约在一年内就从一个想法走到了对搜索体验的一项重大改变，而且这个体验由 AI 驱动，这令人难以置信。我觉得这不是人们想象中的 Google；感觉事情不同了，你们的运作方式也变了。是什么让这件事能这么快发生？改变了什么？只是自上而下的领导力，说“我们得把事情狠狠干成”，还是还有别的原因？
不，我觉得组织如何变化很有意思。当你感觉到某个时刻显然至关重要，必须为用户交付成果时，情况就不同了。人们试图从 Google 获取信息。我们无法回答某些问题，也无法以某些方式帮助人们，而现在有一种技术能够做到这一点，这就产生了紧迫感。显然，也有很多人在构建很多东西，市场很疯狂，产品一直在不断发布。（00:48:56）对我们来说，这是一个非常令人兴奋且健康的时刻，可以快速构建、快速推进。我觉得能够抓住这个机会很令人振奋，因为人们相信，我自己当然也相信，未来一年左右的产品将决定人们在未来很多年如何使用下一波产品。所以，至少就我个人而言，我感到有责任为用户提供由 AI 驱动的最佳版本 Google，把 Google 所掌握的有关世界和信息的全部知识带给人们，并通过 AI 让它变得可获得。这推动了许多热情。
对，这是个很好的观点：人们正在形成新的习惯。现在有这么多人依赖 ChatGPT，而且发生得这么快，真是不可思议。我能理解 Google 可能会担心：糟了，所有人正把习惯从搜索 Google 改成搜索 ChatGPT。而如今 Gemini 排名第一。我刚刚在看热门应用榜单：前 15 个应用里，我想 Google 占了 5 个，也就是三分之一。太夸张了，表现太好了。当人们把 AI Mode 与 ChatGPT、Claude，甚至 Perplexity 比较时，你们如何思考 AI Mode 相对于这些工具的定位？它是在尝试成为直接竞争对手，还是说：“不，它其实很不一样，这才是它的用途？”
对，我认为 AI Mode 是一种让你向搜索提出任何想问问题的方式。它为信息而设计，也特别为信息而打造。因此，对于人们来到 Google 所做的那些事，它应该给出极其有帮助的回答。想想看：你在规划旅行、想买东西，或者在为研究项目梳理一个问题。这些都需要信息。它对创造力之类的事关注较少，尽管它也有一些能在那方面帮上忙的能力。它可以帮你，就像任何核心 AI 产品一样，你可以让它为你改写内容，它会做到。但我们较少关注创造力、生产力，比如上传一个电子表格然后让它为我输出图表，我们并不专注于那些。（00:50:57）我们真正专注的是人们使用 Google 的场景，并为此打造 AI。这样你就能来到 Google，问任何问题，轻松得到相关信息、上下文和链接，之后也能核实、深入查找，并最终前往人们想要的权威来源。我们从用户那里听到这些需求。因此，这些就构成了这个产品相对于更像聊天机器人的产品的独特特性。你也许会像和聊天机器人说话那样，甚至会对它说一句“嘿，今天过得怎么样？”我们确实看到过一点这种情况，但人们通常是为了信息而来。他们在学习某件事，我们围绕这一点来聚焦产品。
明白了。好，AI Mode 不是你的治疗师。再稍微拉远一点看，回顾你参与过的那些出色产品以及工作过的地方，如果要选两三条帮助你打造出如此出色且成功产品的核心产品原则或理念，会是哪几条？你首先想到什么？
通常有三件事是我会思考的。如果我要写一本关于如何打造伟大产品的书，会有三章。当然，可能不止三章，但其中会有三章。
我喜欢这个说法。我喜欢它会有多短。这才是理想的书。
我已经思考这三个领域一段时间了，它们始终稳定地是那三件事。第一是深刻理解人。我觉得我们刚才围绕“待完成任务”和 Clayton Christensen 的《与运气竞争》谈到过一点。我很喜欢那本书。它确实能帮助你研究，为什么有人最终会用他的话说，“雇用”一个产品。不要把用户看成在使用你的产品。要把用户看成在雇用你为他们做某件事。（00:52:35）有一句名言，我想是 Theodore Levitt 说的：“人们不想要一把四分之一英寸的钻头，他们想要一个四分之一英寸的洞。”所以，一个人到底想完成什么？你必须深刻理解这一点，之后才能打造出出色的产品。顺便说一句，你也要回头问：为什么有人不用你的产品？（00:52:57）因此，这会聚焦于提取因果关系的技巧。他在书里其实大量谈到这种访谈，把它称为“审问”：你会这样和用户交谈：“嘿，你为什么用我的产品？你当时在哪里？在床上吗？在工作吗？你当时在做什么？”（00:53:11）“哦，我早晨在和妻子聊天。”（00:53:13）“好，那是什么引发了这件事？”（00:53:15）“嗯，我想我当时在看报纸。”（00:53:16）“好，为什么？”（00:53:17）然后，你会在他们第一次决定使用你产品的那个时刻获得一种“啊哈”的洞见，他称之为“重大雇用”。你取得的那类信息最终会成为最关键的信息，因为那正是导致某人使用你产品的原因。如果你能研究并理解这一点，你就会比仅仅构建听起来很酷的东西走得远得多。因此，第一章是深刻理解人。（00:53:37）第二是分析上的严谨性，以及理解你的问题。你必须理解自己的问题。这和我们谈过的根因分析有点相似：指标在下降，为什么？如果有人不使用你的产品，为什么？你必须真正能够拆解问题，找到真正的根因。比如，他们一路做到最后却退出了；随后你发现真正的问题是什么。我们实际上学到过这一点，Instagram 的 Close Friends 有个故事：它刚发布时在许多方面完全失败了。后来我们看数据，发现人们的列表里只添加一位亲密朋友，因为在许多市场它被误译成了“最好的朋友”。于是人们只放一个人，而那个人看到内容并给你回复的概率为零。这个产品就坏掉了。所以，你必须理解你的问题。（00:54:30）第三是为清晰而非巧妙进行设计。很多人会说：“哦，我们要用设计来做差异化。”我们刚才围绕 Stories 也谈到一点：我们要做一个新版本的东西。但如果某件事已经是标准，人们也理解它，那么顺势采用它会比重新发明它获得大得多的杠杆；你必须非常审慎地判断何时重新发明，何处不该这么做。（00:54:54）关于这一点，Don Norman 的书很棒。当然，《日常事物的设计》是一本重要著作，其中有一章关于门，非常精彩。为什么这么多年后，你走到一扇门前，仍会因为门的设计而不知道该拉还是该推？因为如果你想在玻璃门两面都做漂亮、对称的把手，那种设计并没有向你传达任何信息。（00:55:20）还有很多类似情况。我经常看到我们本可以使用通用图标，却设计了新图标，好像：“如果我们用一个有点像相机、但主要看起来像 AI 的相机，再加上一些点，让它和另一个产品建立联系，会不会很酷？”而你会想：人们只会觉得那是相机。就放一个相机图标进去。也许可以加一点小变化，但这才是让人们使用产品的方法。如果你做好那三件事，我觉得通常就能做得很好。（00:55:49）抱歉，第四点更像是尾声：保持谦逊。持续不断地质疑自己，倾听别人，倾听用户，并愿意承认自己可能错了。
我喜欢这些。就第三点而言，我觉得 AI Mode 这个名字本身就是清晰性的绝佳例子。这是什么？这就是 AI Mode。
我们在内部讨论过。如果你在标签页里看到它，大家都会知道，看到它就会明白它是什么。我们当然也可以叫它某个随意的名字，但那又是什么呢？那样你就是在和自己作对。
如果我来总结这三点，也就是你会写进这本书、用来帮助人们打造更成功产品的内容：第一，深刻理解你要为人们解决的问题。他们雇用你完成的任务是什么？我喜欢这个说法，是小写的 jobs to be done，不是每个人都在谈的那套严谨、完整的体系——
完全是。肯定是小写。
好。这只是问：人们为什么雇用你的产品为他们解决问题？他们在解决什么问题？也就是说，先弄清他们遇到的问题，然后通过数据非常深入地理解这个问题，以及你是否正在解决它。接着就是保持非常简单。本质上，是清晰优先于巧妙。
完全正确。还有，要保持谦逊。
还要保持谦逊。对，好，这很重要。有没有一个我们尚未谈到的例子，能展示这套方法如何实际运作：很好，我们发现了这个问题；我们如何判断这就是解决方案，以及我们是否成功；然后又用一种非常简单的方式来解决它？
坦白说，我可以再讲一个来自 Instagram 时期的 Close Friends 例子，它非常有意思。Close Friends 花了两三年才真正做成，我觉得人们会觉得它最初彻底失败了。这是一款让你添加一个私密名单，然后发布一条故事，只有名单中的人能看到的产品。它是一个非常私密、排他的空间，所以你可以更安心地分享更多内容。
哦，绿色圆圈。
对，绿色圆圈。它是 Stories 最受欢迎的功能之一，至少在我还在那里时是这样，表现非常好，但它最初完全失败了。我觉得我们发现的是，你确实在这里运用了许多这些方法。第一，我们起初把它当作一个整体系统问题来思考，你可以为任何内容添加 Close Friends 帖子：可以是动态帖子或 Stories 帖子，也有亲密朋友主页。你可以看到，如果 Lenny 去 Robby 的页面，我们是 Close Friends，你会觉得：“哦，你也能在我的主页上看到我额外分享的东西。”（00:58:18）我们发布了它，以为会很棒。这就是保持谦逊的部分：它并不棒，问题很多，极其令人困惑。你会先看到一张非常漂亮的照片，紧接着在动态里又看到某人想和朋友分享的模糊、非常脆弱的瞬间；考虑到人们使用动态的原因，这种内容显得很不合时宜、很奇怪。它还有一个小小的绿色标记，但令人困惑的是：那个有绿色标记，Stories 却没有；你打开故事后，故事里面又有绿色标记，人们完全搞不懂。（00:58:49）列表也有另一个问题，你会想：“好，这个列表不管用，因为它被误译了，人们不理解。”我记得它最初好像叫 Favorites（收藏），这会鼓励人们只在里面放两个人。但它的运作方式引出了这个框架：深刻理解人。人们想用它做什么？（00:59:10）他们想分享一件脆弱的事，说：“嘿，我很孤单。嘿，怎么了？有人醒着吗？”它非常像一个朋友群体的场景。（00:59:18）如果列表里只有两个人，我们要完成的任务其实是让你和朋友建立联系。如果你收不到私信回复，产品就坏了。所以我们真正要做的是让你获得私信、获得连接、获得自己与 Close Friends 相连的感觉。这才是任务。（00:59:33）Clayton Christensen 在书里谈的都适用于这里：有功能性任务，也有情感性任务。人们通常大幅低估情感性任务。它既是情感上的需求，也是功能上的需求，所以产品坏掉了，对吧？人们甚至不知道那是一条亲密朋友故事，他们只看到一个小头像，因为必须点进去才看得到内容。于是人们停止使用它。（00:59:56）我们经历了多轮修订，不断简化、更新，逐项修改：好，去掉这个，去掉这个，改这里的名称。然后我们发现，对那些在列表中加入 20 到 30 个人的用户，它效果非常好。因为你在列表里放 30 个人后，其中两人会通过私信回复你，循环就闭合了，你会感到与他们相连。这就是成功的体验。所以我们围绕这一点设计整个系统，而且它只在 Stories 中运作。我们研究数据，尝试理解它在哪儿有效、在哪儿失败，随后把名字改为 Close Friends，让它不再像 Favorites。这样就不是放三个人，而是 20 个人。（01:00:34）在列表中，我们建立了列表构建器，依据一位工程师做出的很酷算法推荐一组人。我们还更新了设计，把绿色圆环放在故事外侧，这是为清晰而设计。我们之前耍了点小聪明，当时好像想的是：“哦，这是一个秘密故事之类的，打开才能看到。”（01:00:56）这对人们一点也不清晰。因此我们把绿色圆环放在外面，让用户在故事栏里看到它时会想：“哦，那个小绿东西是什么？”（01:01:04）然后他们点开，会想：“哦，这是一条专门给我的私密故事。”这套系统起作用了，表现极其出色；这就是我们从彻底失败走到非常成功的过程。
这是个很棒的例子。你说这个过程花了两三年？
对，花了很长时间。那其实是我们做过周期最长的项目之一。之所以这样做，是因为我们问人们以理解他们：“你为什么不发故事？什么阻碍了你这么做？”（01:01:32）每个人都会说某种类似的话：“我的前任在上面。我的老师在上面。哦，还有一个有点爱评判人的朋友在上面。”（01:01:39）共同点就是受众问题。有人会介意谁在看他们。因此，我们有信心如此用力、如此长期地投入其中，因为我们知道那是产品的一个核心问题。
这也和 Finsta、Rinsta 的趋势有关吗？
确实有关。我觉得那影响了我们。每个人都有一个 Finsta，还有 Binsta。
Binsta 是什么？
Best friend Insta，最好的朋友 Instagram。
明白了。
不同层级的人，从 20 个 Finsta 一直细分到你的伴侣、Pinsta，基本就是这样。这个说法是我编的，不知道是否真实，但我敢肯定 somewhere 总有人这么说过。我们当时想：“哇，人们显然正在想办法绕过 Instagram 的现有机制，创造私密的小群体场景，那我们就应该直接做一个产品。”
你们实际怎样做测试？是向一定比例用户推出吗？还是在新西兰之类的地方上线？
对，完全是，我们在其他几个国家推出过。
好。
明白。我们选了一组国家进行尝试，然后做研究。我觉得就这个功能而言，澳大利亚是最早的国家之一。
好，我正想问能否透露国家。所以是澳大利亚。
我觉得它是较早的一批之一，对，但每次发布产品，选择地点的理由会稍有不同。
哦，有意思。所以并不总是澳大利亚先拿到所有新东西。
不，尽管有时确实如此。澳大利亚和加拿大会得到很多新东西，只是因为团队更容易看到他们的反馈。
对，他们说英语。
对，正是。
太好了。好，我换个方向，谈谈你一个比较反常的观点。现在很多人在谈精益团队、小团队、资源有限，甚至完全不招人。你的观点正相反：要实现真正重大的突破，实际上需要很多资源。谈谈你在这方面的经验。
对，我觉得显然这取决于你想造什么，也确实有小团队做出巨大影响的产品的著名例子。但我觉得现在有一种崇拜精益、拼搏、快速、迅速抛弃产品、持续向前的文化。我觉得这在建立内部信心的层面有一定道理，但要构建一个能为很多人服务、建立在技术突破基础上的产品，很多时候我看到团队放弃得太早，或对产品投入不足。当然，领域也很重要。如果你在做一个单一的、用一个相对直接的数字应用完成某件事的产品，和创建一家机器人公司就会不同。你构建的东西确实会改变答案。（01:04:02）但即使是软件，对于真正困难的技术问题，想想团队构建一个基础模型需要多少时间和努力，需要多少年、数百数百人才能完成。再想想那些对人们产生过巨大影响的大公司。特别是在大公司内部，我看到的一件事是，它有时过于拼搏，永远积累不到足够动能。产品在内部从未变得足够好，最后就悄然死亡。相反，如果你投入更多人，当然要小心别太早投入太多人；但我看到更常见的相反问题是，人们把团队维持得过小、过久，结果要么花很久才达到预期的状态。（01:04:46）我提过的 Close Friends 就是一个小团队。它花那么久的一个原因是，我们一直让团队保持那么小、那么拼搏。那个循环周期很短，以创业公司的节奏来看，你可能早就死掉了。所以在大公司里或许可以这么做，但作为创业公司，我不知道你是否有这样的余裕。因此，我认为你需要思考的是：我需要怎样的团队，才能打造出一个出色的版本？应当从第一性原理出发认真思考，而不是盲从“好，我们就两个人一直干到这东西获得逃逸速度、达到市场契合”的想法，因为那不总是真的。
这显然和我们在 Twitter 上看到的叙事相反。关于如何判断团队该保持多小、保持多久，你能分享什么经验法则吗？我知道不会有第一步、第二步、第三步这种流程，但我听到的是：先从小团队开始验证概念，可能是一名设计师、一名产品经理和一名工程师。什么时候你觉得应该扩大规模？
对，我觉得主要是在你达到确信的时刻。我认为有两个重要里程碑。一个是内部确信：对你自己来说，你信不信它？你会因为一些外部验证而相信它，例如你的朋友在使用它，你让 20 个朋友用它。顺便说，我做创业公司时很快发现，如果你让 20 个朋友使用某个东西，他们不会给你那么多面子。30 天、60 天、90 天之后，他们不会因为是你朋友就每天使用你的产品；除非你做的东西对他们有用。他们会给你这些反馈，而你看到人们真的喜欢它。你会达到那个时刻。（01:06:17）但我觉得，那还不是一个能在外部获胜的产品，因为如果你把它发布出去，它是坏的，效果不够好。然后你需要投入足够资源，做出最好的版本，或者尽你所能做出最好的版本，把它推向市场并发布。我觉得你最终想构建正确的产品，这才是心态；而只有合适的团队，才能真正做到这一点。
我想带我们进入节目里的一个固定环节，我叫它 AI Corner。
好。
在工作或生活中，你发现 AI 有什么用法特别有趣、特别有帮助，也许能启发其他人？
我认为最酷的趋势之一，是 AI 如何影响人们的多模态、视觉和灵感需求。我们还处在早期，我也正在把这作为一个项目来做。现在，如果你想想 AI 至今很大程度上做了什么，它诞生并成长于文本模态，也就是聊天。因此很长一段时间里，如果你让它帮忙想想怎样重新装饰身后的书架更酷，它会用文字描述给你，因为它所知道的就是文字。但 AI 正越来越能够在一切可能的模态中提供帮助。（01:07:29）随着 Google Lens、图片搜索和图像功能的爆发式使用，以及这种深度理解，我们已经大量看到这一点。我现在在内部开始使用的一些能力，以及我们很期待后续推出、在 I/O 上已经宣布会更多构建的能力，是 AI 如何帮助获得灵感，如何帮助购物，如何真正帮助你完成更多属于“灵感需求”这一类的事，而不是代码、数学、作业这类核心实用任务。（01:08:04）我很期待即将到来的能力：你可以让它处理富有灵感的任务，它开始做出非常引人入胜的东西，这是我正在看到的。希望我们很快能分享更多。但我能分享的一点是，AI Mode 有一个视觉版本，我们在 I/O 上基本谈过，可以参考那些主题演讲；它正在逐步推出。
很神秘。
这样一来，你就能问它：一个带深色主题、漂亮的中世纪现代风办公室设计是什么样？它能生成一个有启发性的图片板，你还可以与之多轮对话。你可以接着说：“实际上，我想要更明亮的主题、更奶油色一点、更有加州和海滨氛围。”它会理解并完成这些调整；它会真正看见图片，能够像处理文字那样跟着你继续迭代。这会非常酷。所以我认为，它会是 AI 很快将出现的更令人兴奋的新能力之一。
我听到的是：把 Nano Banana 整合进 AI Mode。这是成功配方。
嗯，它和 Nano Banana 有点不同，因为 Nano Banana 是图像编辑器。这更像是帮你在网页上找到图片，所以更像 AI 灵感、AI 图片搜索，并让你能用自然语言与实际上是视觉形式的回答继续交流。因此我觉得它和“编辑这张照片，让它变成这样”会有些不同。不过，最终让用户拍一张客厅照片、再让 AI 提供帮助，也可能是一个有意思的想法。
Pinterest 有麻烦了，感觉这正是人们使用 Pinterest 的原因：这里有各种灵感。现在 AI 可以把这些都做了。顺便问一句，Nano Banana 这个名字从何而来？
我其实忘了。哪里应该有个故事，但坦白说我现在不记得了。不过我想这个团队来自一群很拼、很有趣的人，他们在构建这个产品，想为人们取一个有趣的名字——
对，感觉这正是事情开始奏效的部分原因。出现了更多乐趣、惊喜和随机疯狂的东西。
确实如此。现在感觉有点像我第一次在 Google 工作时：有那么多东西，还有这种有趣的好奇心，大家想尝试、想发布，希望这能持续下去。
对，感觉 Veo 3 如果有个古怪的名字会更成功。我喜欢这和你关于清晰性的建议相反。我不知道 Nano Banana 是什么，但它成功了。
对，这是另一回事。没有建议能在所有情况下都正确，对吧？但对，Nano Banana。
Robby，你还有什么想分享的吗？在进入非常令人兴奋的闪电问答之前，有没有想留给听众的最后一点智慧？
这个概念是：保持好奇。我把“体现一切”看作本质上就是好奇。想知道为什么每件事会是现在这样：为什么有人做某事？为什么有人和我意见不同？为什么这可能没用？真正具备这种强烈好奇心、会追根究底直到弄清楚的人，我觉得会从中受益。这就是我唯一想留下的想法。
我想顺着这个话题问下去，因为过去几个月“好奇心”可能是节目中最流行的词。每当我问人们，随着 AI 兴起，他们在教孩子什么、拥抱什么时，它总会出现。有什么能帮助你吗？只是你天生擅长、天生好奇，并觉得“这很有价值”吗？你能分享什么，帮助你或身边的人真正体现并做到好奇？
嗯，AI 显然是终极好奇心引擎，酷的地方就在于，你现在可以问任何事并得到信息。我发现人们很欣赏自己能了解任何想了解的事情有多少。但我也觉得，这很大程度上还取决于研究你想了解的内容，并知道那个领域的知识分支在哪里。很多时候，如果我想学习某个统计学问题，我会读网上免费的旧论文和 PDF，我觉得人们低估了这些。还有这种模拟的、老派的优质学习，而 AI 可以帮你发现它们。我尤其用 Google 的 AI 帮我发现这些很酷的链接和阅读材料，但我觉得这是一种有趣的混合：不只是 AI，而是更多地回到原始来源。我提到的这些书也是如此。我觉得最终要真正弄清事情，需要这些东西的组合。
真的去读那件事，而不只是读那件事的摘要。
对。
我来问一个一直在问那些处在 AI 前沿人士的问题。你有孩子；随着 AI 出现并成为世界的重要部分，你有没有在思考、并倾向于帮助他们学习和发展的什么？
我有年纪较小的孩子，所以我主要做的是让他们更多地使用可以直接交谈的实时 AI。很有意思的是，我们这周刚刚把 Search Live 从 Labs 推出。你可以在实时 AI 场景中和搜索交谈，也就是对话式语音。开车时开启语音，你可以就我谈过的那些 Google 知识直接交谈，像正常对话一样用声音和它说话。我发现这对孩子来说极其易用。（01:13:31）我听到我的孩子们回家就说：“我能和 Google 说件事吗？”（01:13:34）“你需要什么？你想说什么？”（01:13:36）然后他们打开我的应用，点一下实时按钮，就开始和它说话。他们想了解动物，想了解某些历史内容，在学校学到什么后，就用这种方式了解。以这种方式学习如此自然，我觉得这比我做的任何其他事都更能帮助他们成为 AI 原生的一代。
现在当孩子有问题时，做父母的生活会容易得过头：“去和 AI 说吧。”但我觉得这不坏。所以这是在 Google 搜索应用内？有一个 Live，怎么使用？
对，完全正确。你打开 Google 应用，也就是你提到的 App Store 里的应用之一。打开 Google 后，首页上有一个 Live 按钮。点它，就进入可以直接交谈的 AI Mode 实时版本。这是一个全屏体验，它会说“开始说话”。
我会在节目笔记中链接一个 Eric Antonow 做的项目，我很喜欢它。它基本上展示了如何把一个小扬声器装进一个小毛绒玩具，把扬声器接到 Google Live、ChatGPT 或你喜欢的任何语音模式。你把它放在肩膀上，用一个小磁铁固定；比如孩子可以和这只鹦鹉交谈，你可以告诉它“用海盗声音说话”，于是他们就在和自己的海盗说话。
哦，真有趣。好可爱。
只要 15 分钟。你可以拿一把 X-Acto 美工刀，把它缝好、塞进去，很有趣。我给侄子做了一个，他正和这只鹦鹉一起找宝藏。
太可爱了，我一定会去看看。
Robby，说到这里，我们进入非常令人兴奋的闪电问答。我有五个问题。准备好了吗？
好，我准备好了。
你最常向别人推荐的两三本书是什么？
肯定是我在这里提过的两本：Clayton Christensen 的《与运气竞争》和 Don Norman 的《日常事物的设计》。小说方面，我也很喜欢 David Koepp 写的《Aurora》。它讲的是太阳电磁脉冲造成的影响，是一部纯粹为了好玩而读的小说。它是非常有趣的海滩读物，显然原本要拍成 Netflix 剧集，后来没有成功。我不知道，看到它夭折很遗憾，但它真是本很有趣的书。
有一本同类题材的书我很喜欢，他们正在把它拍成电影，叫《Hail Mary》。
哦，我现在正读到一半。
好，太棒了。
对。
想到一块去了。
对。
对，他们正在拍电影。怎么样？
我读到一半。到我现在读的地方，它开始变得很离奇了，但我很期待看看会怎么发展。
会更离奇。尤其结局很离奇。
哦，真的吗？好。
做好准备。
好。
最近你很喜欢的一部电影或电视剧是什么？
我喜欢《熊家餐馆》，我觉得那绝对是一部很棒的剧。当然还有《沙丘》。还有新版《壮志凌云》现在也不算新了，但我觉得新版《壮志凌云》非常好玩、非常棒。
你最近发现过一款特别喜欢的产品吗？不能是 AI Mode。
我要说一款非数字产品。
完美。
我特别喜欢最近买的一个新枕头，叫 Purple Pillow，一直向办公室的每个人推荐。我们现在有了枕头聊天，这真是个事。大家会讨论我们买什么枕头。它很酷，里面有一种新的蜂窝状聚合物技术，所以能支撑你，而且有小微孔，因此不会变热。真的很酷。我是忠实粉丝，强烈推荐 Purple Pillow。
我从没听说过这个，很期待。我最近买了一个牛油果枕头，主打低毒性。
哦，那个也不错。我也听说过它们很好。
好，我得加入这个枕头话题。顺便说，“枕边谈话”是个好名字。
你也喜欢枕头。太好了。
非常喜欢。
我喜欢床上用品。
不，我只是在开玩笑。
对，很好。
但我确实升级了我的枕头。这不是 Mr. Pillow，那个什么人，对吧？有个很有争议的枕头商人。好。
不是。
好，Purple Pillow。我会去问 AI Mode。
对，你应该问。
这个。
绝对。
下一个问题。你有什么在人生中会反复回归的、最喜欢的人生格言吗？
就是“保持好奇”。我觉得我差点把一家公司命名为 Curious。我就是觉得这是件很棒的事。如果人生中只有一件事，那就是在完成事情、理解世界、理解人、理解孩子和家人的时候，你始终想知道得更多，质疑自己之外的事情，而不要觉得自己有所有答案。我觉得这非常重要。
我喜欢这个。最后一个问题。说到创业公司，你以前创办了一家叫 Stamped 的公司，后来被 Yahoo 收购。我听说有个故事：你把 Justin Bieber 拉到了你的应用上，这对应用的成功是个大事，也是一个很大的转折点。你能讲讲吗？
对，这是个疯狂的故事。先简单交代背景：当时我 25 岁，刚在 Google 的纽约办公室当过个人贡献者产品经理，和一些 Google 朋友一起创办这家公司。所以非常早期，而且某种程度上也许是件好事，我完全不知道自己在做什么。Stamped 的概念基本上是：给你最喜欢的东西盖上自己的印章，从朋友和信任的人那里获得推荐。你可以把它想成一个 Twitter 信息流，但内容全是人们认为很酷的东西。
比如哪些产品？
书、餐厅、食物。对，产品。
也许包括枕头。
枕头可以在上面。我完全会给这个枕头盖章，然后你就能发现它。冷启动问题之一显然是，你想要一群已经在使用它的人，其中可以有一些品味引领者。我们有不少厨师，也有文学界人士。然后我们想找一些音乐人、艺术家和有影响力的人。（01:19:00）我和联合创始人基本上拿到了 Justin 经纪人 Scooter Braun 的联系方式，然后发了一封邮件。我们说：“嘿，我们在纽约，明天会在洛杉矶。”我想我们是这么说的，细节我记不清了，但大概是说明天。
而你们明天并不会在洛杉矶。
不，不会。
好。
“你碰巧会在那里吗？”（01:19:19）他只回了一句类似的话：“某个时间到这个酒店和我吃早餐。”（01:19:25）我们就说：“哦，好。”（01:19:28）我们真的立刻去了机场。我记得基本上直接赶到机场，飞往洛杉矶和他见面。我们完整推介了项目，展示产品；然后他说：“好，我觉得这会非常酷。我们可以参与，也许你们可以让我当顾问。”（01:19:44）后来我们回去和 Justin 见面，向他展示产品，甚至和他拍了一些小片段。真的很有趣，是个很开心的时刻。显然，他会用它给自己最喜欢的东西盖章。于是人们会看：“哦，Justin 喜欢这首歌，或者喜欢这些东西。”然后发这些内容。（01:20:02）这是让很多人试用并了解我们在做什么的方法之一。那是一个格外拼搏的时刻，但我觉得它体现了一个好教训：现在就去做，拼一点，马上行动。强烈的紧迫感通常胜过长时间思考；至少在那件事上，确实如此。
难以置信的故事，谢谢分享。可以学到很多。最后两个问题：如果大家想联系你、更多了解你的工作，可以在哪里找到你？听众又能怎样帮到你？
对，我觉得 X 上的 @rmstein 可能是最好的单一渠道。至于怎样帮忙，给我反馈。给我发私信，提到我，联系我，让我知道 Google 产品的问题、AI 总体的问题，或者任何事情。正如我之前说的，你必须始终倾听人们，理解他们的体验，所以把想法和反馈发给我。这是最好的帮助方式。
哇，你马上就会收到一大波关于搜索体验的反馈。
没问题。对，请尽管发。
“Robby，为什么这个链接排第二？为什么我的网站不在最前面？”我只能想象人们会抱怨什么。Robby，非常感谢你来到节目。
谢谢，聊得很愉快。
很愉快。大家再见。
保重。
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