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Jun 6, 2025 09:36 AM
1. 张一鸣产品定律——用户使用产品的收益大于操作成本是产品成功的必要条件
作者认为：｢用户使用产品的收益大于操作成本是产品成功的必要条件｣，过于简化产品成功要素，忽略创新和特定市场，并以此为核心解释了用户选择兴趣和蒙层新手引导的失败，还拉出失败的锤子手机案例来佐证。
许多颠覆性创新产品，在其生命周期初期，往往伴随着较高的用户学习曲线。初期的时候如果不做一些蒙层和新手引导，那么绝对是没法降低学习成本的，难道当前的各种游戏的新手引导都是错的么？例如 royal match 游戏的新道具或者活动引导，例如 chatgpt 工具推出 O 3 功能还不是要有一个 tips 引导。
2. 信息获取的问题，只能靠推荐来解决
张一鸣的看法，认为用户主动选择兴趣的模式是不可行的，低估用户主动性与信息多样性需求。如果这样的话，那么当前就不会有任何的 RSS 订阅了，都推荐就行了。那么 medium，substack 这些都不会存在了。直接进入推荐的信息茧房就行了？
推荐系统无疑是解决信息过载、提升分发效率的利器，但声称其为 ｢唯一｣ 解决方案，则未能充分认识到用户行为的多样性、信息获取的场景差异以及推荐算法的内在局限。我个人就非常喜欢通过 RSS 订阅，偶尔会查看一些其他信息流，来更新我的订阅。这就不是唯一了~
所以还是有许多用户具备强烈的主动探索欲望，尤其是在学习、研究或深度兴趣领域。这部分人更倾向于通过精确搜索、订阅特定信源、浏览分类体系或关注专家来构建个性化的信息网络。完全依赖推荐，可能剥夺用户对信息源头的掌控权，甚至阻碍新知识的发现。
3. 字节对数据和AB测试的过度推崇，认为不能感觉它好就是好是唯一评判标准
文章作者多次强调字节 ｢看数据不看感觉｣ 的风气，并以AB测试为例，论证了其在产品决策中的核心地位。
数据驱动和 AB 测试在产品优化中具有不可替代的价值，但不是唯一和最高标准，这样可能导致对用户体验的片面理解，并限制颠覆性创新的可能性。我们做游戏设计的时候如果仅仅看数据统计相关的核心设计，肯定是无法感受到真正用户当下的使用情绪和感觉的。数据是玩法完全捕捉用户为什么充值，为什么离开。因为它还涉及到了用户行为背后的深层动机、情感反应，缺失这些则无法把控到用户的真实痛点和潜在需求，更不会有深刻的洞察。
再有，在创新行业，是没有历史数据参考的，那么去看哪些数据，还不是看产品经理的洞察力、对市场趋势的预判、小规模的探索性测试和用户访谈等。过度依赖 AB 测试可能导致产品停留在局部最优，而难以实现全局最优。
4. 过度抽象是走捷径
文章引用张一鸣的观点，批评过度抽象是走捷径，认为 ｢方法论其实没有那么有用｣ 强调要具体而非抽象，混淆抽象与模式识别、理论构建。将抽象一概而论为走捷径或无用，是对思维工具和知识体系构建的误解。高质量的抽象是理解复杂问题、构建通用解决方案和推动理论进步的关键。
抽象是认知效率的体现：抽象思维并非简单化，而是从具体现象中提炼共性、建立模型，从而提高认知效率和问题解决能力。｢用户使用产品的收益大于操作成本｣ 本身就是一个高度抽象的定律，你怎么能说它没用，用自己的矛刺自己的盾？如果完全排斥抽象，每次遇到新问题都从零开始，肯定会极大降低工作效率和知识积累。
方法论没用的话，那么用户中心设计、精益创业，这些都不要使用了。｢信息获取问题只能靠推荐解决｣ 这个也不要使用了，因为这也是一种高度抽象的方法论。从具体实践中提炼抽象规律，再用抽象规律指导新的具体实践。否则，产品经理陷入细节泥潭，难以看到问题的全貌和深层结构。
5. 乔布斯所说一切都归结为品味，强调的是个人直觉
文章引用乔布斯的名言 ｢到最后，一切都归结为品味｣
乔布斯所强调的 ｢品味｣ 并非纯粹的个人直觉或天赋，而是一种通过长期积累、系统学习和深度思考才能培养出的综合能力，它融合了审美、用户洞察、技术理解和商业判断。否则就对乔布斯不够理解了，品味源于深度学习与实践，在互联网行业，所谓的 ｢好品味｣ 需要培养和洞察，是经过过很多事情和实践之后得到的一些感受与经验，而不能说个人直觉。
对行业发展趋势、用户心理、设计原则、技术可行性以及商业模式的深刻理解和长期实践的内化。它要求产品经理不断学习、观察、分析成功与失败案例，并在实践中不断迭代优化。跨学科知识融合的产物，例如对艺术、心理学、社会学、工程学的理解。乔布斯的好品味也是建立在对极简主义、用户体验以及技术创新的深刻理解之上的。这样才能感受到：决定不做的事，和决定要做的事，同等自豪。这样才能做到：识别事物的本质，抵制诱惑，并做出艰难的决策