火山引擎 DataTester 背后，抖音的名字原来是 AB 测试来的

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抖音的名字是怎么来的？

在字节跳动火山引擎技术开放日上，字节跳动副总裁杨震原曾透露过“抖音”名字的来历。

杨震原当时在现场笑着讲，“抖音”的名字不是传闻中找大师算出来的，而是综合了 A/B 测试和人为判断的结果。当时，“抖音”这个名字在 A/B 测试结果中排名并不是第一，而是第二。但综合人为判断，产品组的同学们还是觉得“抖音”这个名字更符合产品认知，更能体现产品形态，所以最终选了它。

杨震原介绍，当年做短视频产品时，有很多候选名字和不同的产品 demo。团队同学把这些 demo 产品起成不同的名字、用不同的 LOGO，以同样的预算、同样的位置，在应用市场商店做了 A/B 测试，看哪个在下载数据上是表现最好的。这个 A/B 测试的方法能测出用户对这个名字的关心程度、吸引力程度、下载转化率等。

最终，"抖音"排名第二，但由于它更符合产品的需要，被最终选为产品名称。所以，杨震原说，在字节，A/B 测试的过程，有时不完全看它的结论，但它会给你带来很多不同视角的认知，这就是经验带来的偏差。A/B 测试可以纠正这些偏差。

这个过程，一定程度上也反应了火山引擎 A/B 测试产品——DataTester 的特点。所谓 A/B 测试，本质上是一种分离式分组实验，简单讲就是为同一个目标的达成制定两种方案——A 方案和 B 方案，然后记录、追踪用户使用情况和数据，看看哪一个方案更优，然后实验结果可以辅助业务更好决策。

当然，A/B 测试这项工具并不是万能的，也存在很多应用局限，比如独立性、置信度、长短期等问题。因而需要综合非 A/B 测试数据、经验判断来进行综合决策。

一直以来，DataTester 都是字节跳动一项非常基础的工具。字节跳动在产品命名、交互设计，比如改一个字体、一个弹窗、界面大小，都会做 A/B 测试；。包括推荐算法、广告优化、用户增长、市场活动等方面，也都在用 A/B 测试。字节跳动现在每天大概新增 1500 个 A/B 测试实验，服务了 400 多项业务，累计已经做了 70 万次实验。

DataTester 现在已通过火山引擎，开始对外开放给更多企业客户，让更多外部用户可以使用这个增长利器。基于字节跳动的成长理念，以 A/B 测试延伸开来的火山引擎，对外提供的整套的解决方案，中小企业也能借助字节跳动的技术力量拥抱最新的产品趋势，融入字节跳动的各种方法论，打造更加优秀的产品。

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