一年前，當 OpenAI 席卷硅谷時，曾經(jīng)引領(lǐng)互聯(lián)網(wǎng)時代的 Google 卻像在這場新的 AI 大戰(zhàn)里慢了半拍，一時間拿不出能夠定義它自己「ChatGPT Moment」的產(chǎn)品。

但在短短一年里，隨著 Nano Banana、Genie 3、Veo 3 到 Gemini 2.5 的連續(xù)發(fā)布，Google 正從「研究實驗室」走向「AI 產(chǎn)品工廠」。它重新成為了一家真正有可能抵達 AGI 的公司。

Google 的故事從不是某個瞬間的爆發(fā)。正如產(chǎn)品副總裁 Robby Stein 在采訪中所說：「外界總喜歡把巨大動能歸因于一次變革，但在我看來，這都是長期積累的結(jié)果。」

所以不是 Google 一夜轉(zhuǎn)身，而是多年沉淀開始回響。

Robby 曾在 Instagram 推出 Stories、Reels、Close Friends，將日活提升至 5 億，隨后又回到 Google 推進 AI Mode。能在兩款全球級產(chǎn)品中產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性影響的人極少，而支撐他的只有一句話：永不滿足。

在他看來，做產(chǎn)品和創(chuàng)業(yè)一樣：從一支小團隊開始，親手做出一個能真實觸碰的東西，然后自己用它，感受它的力量，才能知道它是否成立。

2025 年 3 月，Google Labs 首次推出 AI Mode。到 10 月，這項能力終于面向全球 200 多個國家和地區(qū)免費開放。自 1997 年問世以來，從最初的藍色鏈接到如今的 AI 回答，Google 搜索的形態(tài)已被重塑。

但 Google 搜索的核心目標從未改變：不是簡單提供信息，而是幫助用戶更快抵達真正需要的答案。早在 2000 年，創(chuàng)始人 Larry Page 就提出：「人工智能將是谷歌的終極版本。如果有終極搜索引擎，它會理解整個網(wǎng)絡上的一切。」

然而當 ChatGPT、Perplexity 等聊天機器人出現(xiàn)后，人們開始質(zhì)疑：既然可以直接得到回答，為什么還需要搜索嗎？

但用戶的好奇從未改變，而外界也往往低估了搜索本身的廣度。一個電話號碼、一件商品價格、一條路線，幾乎所有需求都被濃縮在一個搜索欄里。AI 不僅沒有取代搜索，反而放大了網(wǎng)頁的價值，讓人們有了更多想去問、去探索的理由。這正是 Google 此刻看到的新增長。

經(jīng)歷這一輪轉(zhuǎn)身后，Google 不再需要用一個時刻來定義自己。它正在回到最初的使命：整合全球信息，使人人皆可訪問并從中受益。

本期內(nèi)容來自 Lenny’s Podcast ，以下是真格編譯全文。

- 下一代搜索體驗的三大組件：AI Overviews 提供快速總結(jié)；Google Lens 支持拍照即搜的多模態(tài)查詢；AI Mode 將兩者與 Google 龐大的知識網(wǎng)絡結(jié)合，讓用戶能以對話的方式進行多輪搜索。

- 靈感可以借鑒，但不能照搬：產(chǎn)品經(jīng)理需要從外部新交互和新習慣中獲取靈感，再在自身產(chǎn)品的邏輯和用戶心智上做「再創(chuàng)造」。如 Instagram Stories 借鑒了 Snapchat 的即時內(nèi)容，但加入畫筆、濾鏡、暫停機制等「Instagram 化」的表達方式。

- 老產(chǎn)品的新增長要從本質(zhì)出發(fā)：產(chǎn)品經(jīng)理首先要理解用戶真正想從產(chǎn)品中獲得什么，厘清核心任務，然后跳出「打補丁」的慣性。無論是 Google AI Mode，還是 Instagram Stories 和 Reels，本質(zhì)上都是新的內(nèi)容形式。

- AI 是補充，而不是替代：將新功能融入成熟體系的最好辦法是讓其成為核心體驗的一部分，同時又保持獨立。每引入一個新功能都會帶來新的增長引擎，再通過持續(xù)迭代，讓用戶愿意留下來、愿意推薦給他人。而數(shù)據(jù)則是判斷方向是否正確的指南針。

- 精益團隊不必適用于重大創(chuàng)新：小團隊確實善于快速迭代，但也容易因為投入不足而在關(guān)鍵問題上止步。Instagram 的 Close Friends 就是例子。初創(chuàng)如果資源過少，產(chǎn)品難以達到應有的完成度，可能在中途被淘汰。

AI 重新定義下一代搜索體驗

Lenny：Robby，非常感謝你今天來做客。這真是一個再合適不過的時機了。就在上周，Google Gemini 登上了 App Store 排行榜的第一名，到現(xiàn)在還在 ChatGPT 之前。

我想沒人預料到這一幕。過去大家總是在問：Google 到底在干什么？你們的技術(shù)那么強，為什么在消費端卻遲遲沒有亮眼的產(chǎn)品？為什么是 ChatGPT 和別的公司在引領(lǐng)潮流，而不是 Google？

所以首先，恭喜你。我知道這不是你一個人的功勞，但我相信你一定在其中發(fā)揮了重要作用。

Robby Stein：是的，這是很多人共同努力的結(jié)果。

Lenny：感覺 Google 內(nèi)部好像真的變了，特別是在面向消費者的 AI 產(chǎn)品上。NanoBanana 是這波用戶增長的主要來源嗎？

Robby Stein：大家對 NanoBanana 非常興奮，這點毋庸置疑。但越來越多人也開始意識到，其實 Google 自身的產(chǎn)品組合就能釋放出巨大的能量，有太多令人驚嘆的場景可以實現(xiàn)。

有時候我自己都很意外。在搜索里，我們以為一些功能已經(jīng)很顯眼了，畢竟它們就在最頂端。可我經(jīng)常在 X（原 Twitter）上看到有人說：「我剛發(fā)現(xiàn)了 Google 的這個新 AI 功能！」

這讓我意識到，對我來說非常明顯的東西，對很多用戶來說仍是新發(fā)現(xiàn)。這說明大家才剛剛開始意識到這些工具如今到底有多強大。

Lenny：是的，Google 一直有驚人的技術(shù)儲備，Transformer 架構(gòu)幾乎奠定了整個 AI 創(chuàng)新的基礎(chǔ)。但過去幾年大家一直在問：「Google 到哪去了？為什么沒做出真正驚艷的產(chǎn)品？」這期間是大規(guī)模重組、新領(lǐng)導上任，還是形成了新的理念，才有了今天 Gemini 的熱度？

Robby Stein：我最早在 2007 年加入 Google，2024 年是我第二次回到這里。雖然我不能代表過去十幾年的全部經(jīng)歷發(fā)言，但我現(xiàn)在能明顯感受到公司內(nèi)部多了一種強烈的專注和緊迫感，大家都想盡快推出真正出色的產(chǎn)品。

我們與 Google DeepMind 的同事緊密合作，團隊里既有頂尖工程師，也有多年經(jīng)驗的研究人員。當這些能量匯聚，再加上產(chǎn)品、技術(shù)和研究團隊的緊密配合，推進速度就會顯著加快，成果也隨之爆發(fā)。我不認為這是某個單一事件或個人帶來的結(jié)果。

外界往往喜歡把巨大的動能歸因于一次變革或某個領(lǐng)導者，但在我看來，這是長期積累的結(jié)果。我們每個月都在持續(xù)改進產(chǎn)品和模型，每一天都在變得更好一點。這種持續(xù)的改進最終會到達一個臨界點，讓用戶突然覺得：「這真好用。」然后他們會更頻繁地使用，體驗也越來越好。

過去一段時間里，Google 在投入和聚焦上做了正確的決策，而現(xiàn)在，大家終于看到了這些努力結(jié)出的果實。

Lenny：過去這兩年，看到 ChatGPT、Perplexity 以及一系列 Chatbot 的出現(xiàn)，很多人都在說：「Google 已經(jīng)落伍了。沒人再想看一頁頁搜索結(jié)果、點一個個鏈接了。」既然可以直接得到答案，為什么還要搜索？

但現(xiàn)在看來，事情并沒有像他們預言的那樣發(fā)展。Google 依然運轉(zhuǎn)良好。你能不能談談目前 Google 搜索的整體情況？在這么多競爭對手出現(xiàn)之后，尤其是 ChatGPT 上線以來，你們在數(shù)據(jù)上看到的變化是什么？

Robby Stein：很有意思，人們使用搜索的目的非常廣泛，種類多得令人驚訝。他們可能是想找一個電話號碼、一件商品的價格、一條路線，或者納稅頁面，幾乎所有需求都涵蓋其中。

我覺得外界往往低估了搜索的廣度。從我們的觀察來看，這些最基本的需求并沒有改變。AI 在很多層面上并沒有動搖人們最核心的搜索動機。

相反，我們發(fā)現(xiàn) AI 反而帶來了擴張。換句話說，人們提出的問題變得更多了，也激發(fā)了新的好奇心。AI 不僅沒有削弱搜索，反而讓大家有了更多想去問、去探索的理由。這也是我們目前看到增長的來源之一。

所以我認為 Google 搜索的形態(tài)并沒有發(fā)生根本變化。我們沒有看到所謂的衰退，反而進入了一個擴張的階段。

現(xiàn)在用戶可以拍一張照片來直接提問。Google Lens 是增長最快的產(chǎn)品之一，視覺搜索的使用量同比增長了 70%，每天有數(shù)十億次搜索。你可以拍下自己的鞋子，問「我在哪能買到這雙鞋？」；拍下作業(yè)題，說「我在第二題卡住了，能幫我嗎？」；甚至拍下書架，說「基于這些書，你還推薦我看什么？」

現(xiàn)在，AI 已經(jīng)能幫你完成這一切。這正是我們看到增長空間依然巨大的原因，也解釋了為什么我們對此如此興奮。

Lenny：所以你們并沒有看到所謂「搜索已死」的跡象。與此同時，你們最近上線了 AI Mode，我覺得外界對它的關(guān)注還遠遠不夠。它可以通過 google.com/ai 進入，對吧？

我在準備這次采訪時一直在用這個功能，真的太驚艷了。我問它：「關(guān)于產(chǎn)品和增長，最好的 newsletter 是哪一份？」它的回答非常聰明：Lenny’s Newsletter。

Robby Stein：一擊即中。

Lenny：而且我注意到，你打開 AI Mode 時，首頁上會出現(xiàn)一些個性化的提問建議，比如「幫我轉(zhuǎn)行做產(chǎn)品經(jīng)理」。我當時心想：它怎么知道我最近在關(guān)注這個？后來才看到說明，它其實是根據(jù)我的 Google 使用行為生成的推薦。

所以能不能聊聊 AI Mode？它到底能做什么？有哪些功能已經(jīng)很強大但大家還沒真正意識到？

Robby Stein：我想可以從三個核心部分來理解我們所謂的 AI 搜索，也就是「下一代搜索體驗」。

第一部分是 AI Overviews（2024 年推出的 AI 摘要）。這就是你在 Google 頁面頂部看到的那段由 AI 生成的快速總結(jié)。很多人已經(jīng)用過了，這部分的增長非常快。用戶只需要像平常一樣輸入問題，Google 就會自動生成一個由 AI 整理的答案，非常實用。

第二部分是多模態(tài)搜索，也就是視覺搜索和 Google Lens。這方面現(xiàn)在增長也很快。用戶只要打開 Google App 的相機，就能通過拍照來獲取搜索結(jié)果，查資料就像在和世界打視頻電話一樣。

第三部分就是 AI Mode。它把前兩者整合在一起，打造出一個端到端、真正前沿的搜索體驗。用戶可以像和人交談一樣與 Google 互動，進行多輪對話。它專為搜索而生，能調(diào)用 Google 內(nèi)部龐大的知識網(wǎng)絡。

舉個例子，Google Shopping Graph（購物圖譜）里有超過 500 億個商品數(shù)據(jù)，商家每小時會實時更新 20 億次價格；Google Maps（地圖）有 2.5 億個地點；還有金融數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁內(nèi)容，以及整個互聯(lián)網(wǎng)的上下文。AI Mode 能理解并調(diào)用這些信息，幫你在獲取背景知識的同時更深入地探索。我們把這些內(nèi)容都注入一個「能與 Google 對話的大腦」里。你可以問它任何問題，它會基于這些數(shù)據(jù)盡可能給出高質(zhì)量、可靠的回答。

當你在 AI Overviews 里看到 AI 的回答后，可以直接提出追問，它就會自動進入 AI Mode。同樣地，使用 Google Lens 拍照搜索時也會跳轉(zhuǎn)到 AI Mode，讓你繼續(xù)提問或進一步了解。我們希望通過這種方式把 AI Mode 自然地融入 Google 搜索的核心體驗之中。

Lenny：我猜現(xiàn)在很多人還在觀察大家怎么用這些功能。但你們對這些組建有什么展望？未來是否會一直保持「頂部是 AI Overviews、旁邊是 AI Mode、再加上多模態(tài)體驗」的結(jié)構(gòu)？還是目標讓它們最終完全融合？

Robby Stein：我認為未來它們確實會越來越緊密地結(jié)合在一起。AI Mode 就代表了這種趨勢。

不過我更把 AI 看作是對核心搜索產(chǎn)品的延展，而不是替代。理想狀態(tài)下，用戶根本不用去想「我該在哪個入口提問」，只需要「去 Google 就行」。

你現(xiàn)在在搜索框里輸入問題時，AI Mode 的部分能力其實已經(jīng)融入了 AI Overviews。比如你可以輸入一個長達五句的復雜問題，AI 會在頂部生成摘要，然后你可以進一步點擊進入 AI Mode，展開更深入的對話。這就是它們之間的銜接方式。

同樣的邏輯也適用于拍照搜索。比如你拍下一株植物，問「這是什么植物？」；或者拍下一雙鞋，問「我在哪能買到？」系統(tǒng)會先生成一個 AI 概覽，再引導你進入 AI Mode 繼續(xù)追問。

用戶無需思考這些模式切換，整個過程都會變得自然連貫。但這對我們來說仍是一個全新的探索。所以我們先從一個明確的入口開始，比如 google.com/ai，讓大家能方便地使用、反饋體驗，為后續(xù)的整合打下基礎(chǔ)。

Lenny：我最近請到了 Brian Balfour（Reforge 創(chuàng)始人兼 CEO）來做客，他提到一句讓我印象深刻的話，是 Alex Rampell（a16z 合伙人）說的：創(chuàng)業(yè)是一場「在巨頭追上你之前，先搶到分發(fā)渠道」的游戲。

你剛才講的讓我立刻想到這句話。之前大家都有時間去跑通自己的分發(fā)路徑，而現(xiàn)在，Google 要入場了。

Robby Stein：我們發(fā)現(xiàn)，用戶早就在 Google 上問這些問題了，他們希望 Google 能直接給出答案，比如要做復雜計算，或者拍下一道化學多選題去解答。這些使用場景本來就在發(fā)生，而現(xiàn)在我們可以用 AI 去處理越來越多這樣的復雜需求。我們希望這能成為一個更自然的入口。

接下來我們的任務，是讓這些新功能更容易被使用。畢竟用戶已經(jīng)習慣用「關(guān)鍵詞」的方式搜索，我們內(nèi)部稱之為 keyword ease。但現(xiàn)在，Google 已經(jīng)可以直接理解自然語言。這是一個巨大的轉(zhuǎn)變。

我們也看到越來越多人在提更長、更復雜的問題。就像不只是輸入「約會地點」，而是說：「我已經(jīng)去過這四家餐廳了，想再找個可以戶外用餐的地方，我朋友對一些食物過敏。」這些都可以直接輸入 Google。我們很期待讓這種體驗變得更輕松、更自然。

Lenny：很有意思，讓我想到以前的 Ask Jeeves（上世紀 90 年代最大的搜索引擎之一）。那時候的理念就是「像和人說話一樣提問」，系統(tǒng)就能給出好答案。后來大家轉(zhuǎn)向 Google，要自己學會「怎么輸入 Google 喜歡的關(guān)鍵詞」。而現(xiàn)在好像又回到了起點：你直接問，他就能回答。

Robby Stein：是啊，Ask Jeeves 當年挺超前的。他們做的事跟我們現(xiàn)在回過頭做的事情有異曲同工之妙。

Lenny：你怎么看最近出現(xiàn)的 AEO、GEO，這些 SEO 的進化版？我猜你可能會說「別糾結(jié)，只要專注于創(chuàng)造高質(zhì)量內(nèi)容就行」。但現(xiàn)在確實有一整套新的技巧專門研究怎么讓內(nèi)容出現(xiàn)在AI 的回答里。你怎么看？

Robby Stein：當然可以聊聊這背后的原理。理解這些機制反而能幫大家創(chuàng)作出更好的內(nèi)容。

當我們的 AI 構(gòu)建回答時，它會進行一個叫 Query Fan-out（查詢發(fā)散） 的過程。模型會把 Google 搜索當作工具，去執(zhí)行更多的查詢。比如你問一款鞋，它可能在后臺自動擴展出幾十個相關(guān)搜索。同時它還會訪問數(shù)據(jù)后端，如果需要實時信息，就會發(fā)出請求。

所以本質(zhì)上，它確實在搜索，只是搜索的不是人，而是 AI。每次搜索都對應著具體內(nèi)容。如果你的網(wǎng)頁在某個搜索結(jié)果中非常有幫助，AI 就更可能引用它。

你可以去看看 Google 的「搜索體驗評測指南」（Search Quality Raters Guidelines）。這是一份經(jīng)過多年打磨的文檔，定義了什么是優(yōu)質(zhì)信息。比如你的內(nèi)容是否真正滿足了用戶意圖？是否提供了來源？是否為原創(chuàng)？如果只是重復網(wǎng)絡上已經(jīng)被轉(zhuǎn)發(fā)了 500 次的內(nèi)容，那就不太行。

這些最佳實踐仍然適用。因為 AI 說到底也是在研究，是在找信息、判斷信息。決定內(nèi)容是否優(yōu)質(zhì)的核心信號依然成立。遵循這些原則，你的內(nèi)容就更有可能被納入 AI 的回答中。

我唯一想補充的是：想想人們用 AI 是為了什么。

現(xiàn)在是一個擴張的時刻。用戶提的問題比過去多得多，尤其是在「建議」「操作指南」「復雜決策」這些領(lǐng)域。如果我是內(nèi)容創(chuàng)作者，我會思考：人們在哪些場景下會用 AI？我的內(nèi)容又怎樣才能真正滿足那類需求？我覺得這才是最實用、也最具體的思路。

Lenny：你剛才提到搜索那部分我特別感興趣。人們在用 Google AI 搜索時就像同時在搜索上千個網(wǎng)頁。這是不是意味著，它和市面上其他聊天機器人在底層機制上完全不同？畢竟很多模型在回答時并不會主動去檢索那么多實時的網(wǎng)頁內(nèi)容。

Robby Stein：是的，這是我們專門為自家 AI 開發(fā)的一項能力。它不僅具備模型本身的參數(shù)記憶、思考和推理能力，我們還特地為「信息任務」做了特別設計，讓它在滿足信息需求這件事上做到最好。

所以它不只是能查信息，還能判斷正誤、做自我核查，這些能力都被嵌入了模型之中。Google AI 擁有對 Google 搜索體系的獨特訪問權(quán)限，這意味著它能利用我們在識別垃圾內(nèi)容、權(quán)威來源、以及高質(zhì)量信息方面積累的所有經(jīng)驗。我們會在最終呈現(xiàn)的答案里附上引用來源，讓用戶能自己去驗證。這就是我們在設計時最核心的理念：透明、可靠、可溯源。

Lenny：你在不少 AI 產(chǎn)品上有實戰(zhàn)經(jīng)驗，不只是 Google，還有 Artifact（AI 驅(qū)動的個性化新聞 App）和 Instagram。從你的角度看，有哪些關(guān)于 AI 產(chǎn)品的經(jīng)驗是外界可能不太理解的？有什么讓你在開發(fā)過程中真正感到意外的發(fā)現(xiàn)？

Robby Stein：過去一兩周我有個挺強烈的感受：AI 的交互界面正在變得人性化。

以前要讓 AI 完成一個復雜任務，得費很大勁，你得像念咒語一樣輸入提示詞，要寫得極其精準。大家都有各種提示工程技巧，比如「假裝你是某位教練」或「以專家身份回答」。

技術(shù)角度講，過去如果想讓模型使用某個外部工具，還得經(jīng)過后訓練（post-training），基于基礎(chǔ)模型重新導入數(shù)據(jù)、更新權(quán)重，這個過程既慢又重。

但現(xiàn)在的變化非常明顯。你只要用自然語言，就能讓 AI 理解復雜的上下文，幾乎像下達任務一樣直接。比如你可以說：「我是一個初創(chuàng)公司，這是我們的內(nèi)部數(shù)據(jù)、API 和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。遇到相關(guān)問題時，請?zhí)貏e留意這些 URL 的調(diào)用方式是否正確。」

現(xiàn)在的 AI 能真正理解這些內(nèi)容，自動調(diào)整策略。它會在遇到復雜問題時分配更多推理預算，必要時還會主動調(diào)用外部工具、執(zhí)行代碼、連接到指定 API。這是非常新的能力，也意味著 AI 的使用門檻正在大幅降低。越來越多的人不再需要微調(diào)或特殊訓練，就能直接用這些模型創(chuàng)造出令人驚艷的東西。

Lenny：這讓我想到我最近采訪的另一位嘉賓 Nikhyl Singhal。他之前在 Google 負責 Google Meet，專門研究如何讓產(chǎn)品更「令人愉悅」。她提到，Google Meet 之所以能后來居上，甚至讓人覺得有點「碾壓」 Zoom，不是因為團隊想做出最強的視頻會議軟件，而是因為他們的目標是「讓會議像面對面一樣自然」。這和你剛才說的理念很像，AI 的終極目標就是讓人感覺像在和一個人交流。

Robby Stein：沒錯。

永遠不滿現(xiàn)狀，不懈改進

Lenny：我們來聊聊你的職業(yè)經(jīng)歷吧。在采訪前我問過你，有沒有什么理念是你特別想在這次對話里分享的，可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理或創(chuàng)業(yè)者打造更好的產(chǎn)品。你提到「embodying relentless improvement」，把「不懈改進」變成一種身體力行的狀態(tài)。能不能講講這是什么意思？為什么對你來說如此重要？

Robby Stein：當然。我認為一個優(yōu)秀的產(chǎn)品人通常具備兩種特質(zhì)。第一是執(zhí)著，一種朝著可能的方向持續(xù)投入、永不松懈的能量。第二是改進，無論事情做到多好，都要想辦法讓它更好，永遠不滿足于現(xiàn)狀。

這個理念源自一個挺有意思的經(jīng)歷。當時我還在 Instagram，第一次參加全員大會。主持人做了個破冰小游戲，讓大家用一個詞形容自己。我一時間沒想好，就給我太太發(fā)短信問她：「你用一個詞形容我，會是什么？」她立刻回了一個詞：「dissatisfied」（不滿足）。

我在后臺看了笑出來，一開始還有點被打擊到，心想：「就不能是溫柔、體貼之類的嗎？」過了幾秒鐘，我看到她的輸入框又亮起來，接著發(fā)來一大段話。

她說：「這不是因為你不快樂，而是因為你希望世界變得更好。你之所以不滿足，是出于一種深層的動力。當你看到世界哪里不夠理想，你就會想去推動它前進。」

那句話讓我印象極深。后來我發(fā)現(xiàn)，無論是那些失敗的項目，還是如今有數(shù)十億用戶的成功產(chǎn)品，真正的差別往往就在這種精神上。一個好的產(chǎn)品人，往往是自己作品最嚴苛的批評者，也是那個對現(xiàn)狀最不滿意的人。

成功當然有運氣的成分，但能做出真正好產(chǎn)品的團隊都有一個共同點：他們相信「只要再多走兩步，我們就能到達那個點」。這種信念在積累到某個時刻會形成一個臨界點，讓產(chǎn)品真正跨越鴻溝，變得對用戶有價值。

還有一個我一直記得的故事。十年前 Tony Fadell 在 TED 上做過一個演講，叫《Look broader, look closer, think younger》。他說，隨著我們長大，逐漸會習慣成人世界的一切。我們開始接受那些不合理的存在，對缺陷視而不見，攤攤手說「唉，世界就是這樣」。但如果你拒絕這種慣性，去不斷追問「為什么」，那種不滿足本身就能成為創(chuàng)新的起點。

他講了個買水果的故事。有一次他去超市買桃，發(fā)現(xiàn)每個桃子上都有個小貼紙。回家后你拿起水果想吃，用手指摳那個貼紙，結(jié)果指甲戳破果肉，果汁流出來。你把貼紙扔進垃圾桶，結(jié)果沒扔進去，又彎腰去撿，再扔一次。他用了十分鐘講這個細節(jié)，最后問：「為什么貼紙要貼在這里？有沒有更好的做法？」

這就是他想傳遞的心態(tài)：不要接受「本來如此」，要去問「為什么這樣」和「能不能更好」。我覺得最出色的產(chǎn)品人都是這樣思考的。

Lenny：我想你參與過的那些產(chǎn)品里，肯定也有不少這樣的例子。有沒有哪個具體項目能體現(xiàn)這種心態(tài)且最終結(jié)果也很好？

Robby Stein：一個很典型的例子是我們在做 AI Mode 的時候。我們發(fā)現(xiàn)，當用戶提出復雜問題時，AI Overviews 往往答不上來，甚至很多時候干脆不出現(xiàn)。

于是我們團隊坐下討論：為什么不能讓它對所有問題都能用？為什么不直接讓 AI 去做？以前我們總說「那不是優(yōu)先級」，但那段時間我們注意到，很多人搜索時會在問題后面加上「AI」，希望系統(tǒng)能用 AI 的方式幫他們完成任務。

那一刻我們意識到，用戶已經(jīng)在期待 Google 能做到更多，而我們在讓他們失望。正是這種為用戶感到「不滿足」的情緒促使我們從頭搭建一個全新的系統(tǒng)。這過程很難，但我們都清楚，那是必須去做的事。

Lenny：假設我們把產(chǎn)品經(jīng)理分成兩類：一類是「專注打磨體驗，讓產(chǎn)品更好」的人；另一類是「數(shù)據(jù)驅(qū)動、目標導向、完成 KPI」的人。你怎么看兩者的關(guān)系？

Robby Stein：我從不把這兩者看成對立面。它們必須結(jié)合在一起。我的思考通常從一個問題或愿景出發(fā)。

絕大多數(shù)偉大的公司和產(chǎn)品最初都源于一個問題。在不斷追問的過程中，人們才發(fā)現(xiàn)新的可能性。當一個創(chuàng)業(yè)者提出「如果我們換一種做法會怎樣」時，真正的創(chuàng)新就從那一刻開始。

但創(chuàng)造需要判斷和驗證，也就是指標。比如你上線了一個新產(chǎn)品，用戶喜歡嗎？留存情況怎樣？第 7 天、第 30 天、第 90 天還在用的人有多少？留存曲線是趨于平穩(wěn)，還是持續(xù)下滑？如果掉到零，就說明產(chǎn)品沒能留下用戶；如果穩(wěn)定，那就是個信號，說明值得繼續(xù)優(yōu)化。然后你要讓更多人愿意用、愿意推薦，增長才能自然發(fā)生。

接下來要問的是，這個產(chǎn)品的天花板在哪？它是小眾產(chǎn)品，還是能成長為大規(guī)模產(chǎn)品？幾乎沒有哪個產(chǎn)品一開始就能做大。哪怕那些看起來一夜爆紅的案例，起步時也只是幾百個忠實用戶。

所以我認為數(shù)據(jù)導向是必要的。你得知道自己是否走在正確的方向上。對于成熟產(chǎn)品來說，指標更像飛行儀表盤。如果你的核心數(shù)據(jù)一周下降了 5%，你得立刻問：發(fā)生了什么？是哪個地區(qū)？哪個設備？哪個用戶群？找到原因之后才能理解問題、修復它，讓系統(tǒng)回到正軌。

這就像開飛機。儀表盤能告訴你「發(fā)生了什么」，但永遠不會告訴你「該怎么做」。真正的改進，永遠要靠人自己去思考、判斷、行動。

Lenny：我特別喜歡你剛才那一段，簡直是一堂關(guān)于「如何確定優(yōu)先級」的產(chǎn)品大師課。說到那些后來做得很大的產(chǎn)品，你當年在 Instagram 負責并推出了 Stories，是相當傳奇的一次發(fā)布。但它也引來了很大爭議，因為它基本上是把 Snapchat 的核心功能搬到了 Instagram 上，對 Snapchat 的沖擊不小。你們當時內(nèi)部是怎么討論、怎么決定要這么做的？現(xiàn)在回頭看又有什么新的體會？

Robby Stein：我覺得那次發(fā)布帶來了幾個非常重要的經(jīng)驗教訓。那之后，我們又推出了 Reels、私信功能更新，還有信息流排序（feed ranking）。2016-2021 年是 Instagram 產(chǎn)品爆發(fā)的階段，我們做了很多全新的東西。

這些項目給了我們一個深刻教訓：你必須真正理解用戶為什么使用你的產(chǎn)品。當外部出現(xiàn)一種全新的內(nèi)容形式或體驗方式時，你得判斷這對我們是不是一個生死攸關(guān)的問題？它對我們意味著什么？

不是每一個偉大的創(chuàng)意都要由你自己發(fā)明。你得學會從世界中學習，從外部新的交互形式、新的使用習慣中吸收靈感，這樣你的產(chǎn)品才能持續(xù)為用戶提供最好的體驗。

說回 Stories，當時我們重新審視 Instagram 的核心：它的本質(zhì)是分享生活、與他人建立連接。

那有沒有一種方式能讓這種分享更輕松？比如不需要點贊的壓力，比如短暫、閱后即焚的內(nèi)容形式，再比如移動端全屏展示的沉浸體驗，這些都是很棒的產(chǎn)品形態(tài)。我們也真心佩服 Snapchat 發(fā)明出了這種形式。

所以我們并沒有把它看作威脅，也沒想著復制 Snapchat 的定時銷毀功能。其實在更早之前，我們也試過讓 Instagram 的 feed 變短、自動消失，但事實證明不行。因為當你試圖讓用戶心中已經(jīng)固定的產(chǎn)品邏輯去適配一個全新的使用方式時，結(jié)果通常不會好。

我們需要做一個全新的東西，但它又得自然融入 Instagram 的核心體驗。關(guān)鍵問題：怎樣讓它成為「Instagram 獨有」？我們能在此基礎(chǔ)上延展出什么？

于是我們在很多細節(jié)上做了「Instagram 化」的改造，比如加入了霓虹畫筆和更多濾鏡，這些都是 Instagram 用戶喜歡的元素。

還有一個觀察也很關(guān)鍵：用戶一般都希望用手機主攝拍照，再上傳到 Instagram，因為那樣畫質(zhì)更好、更清晰，是一種留存記憶的方式。而當時的 Snapchat 不允許上傳，只能用它自帶相機拍。我們就想為什么不讓用戶直接上傳？這就是我們對用戶「不滿足」的回應。

再比如，當時 Snapchat 的故事是無法暫停的，會自動播放完，因為那是它追求的即時體驗。但很多用戶覺得那太快、太不受控，于是我們加了個小功能，按住屏幕即可暫停。這看似微小的改動卻成了現(xiàn)在所有人都習以為常的交互方式。

正是這些細微但符合 Instagram 用戶邏輯的設計，讓 Stories 真正成為了 Instagram 的一部分，而不是簡單的復制。事實證明，這一切都非常奏效。后來團隊里有人說，感覺 Stories 補上了 Instagram 頂部那一塊空白，好像原本產(chǎn)品里缺了點什么，而 Stories 讓它變得完整了。

Lenny：我記當時 Instagram 因為這事被不少創(chuàng)業(yè)者批評，說你們偷了 Snapchat 的點子。你們內(nèi)部是怎么面對這種輿論的？

Robby Stein：我們當時更關(guān)注的是用戶本身。如果不推出這樣的功能，反而無法讓用戶更輕松地分享生活中的片刻。歸根結(jié)底，我們只是想讓分享更自然、更無負擔。

就像當年 Facebook 發(fā)明了 feed 信息流，但后來幾乎所有社交產(chǎn)品都有了自己的 feed：LinkedIn、Twitter、TikTok 都在用。這些內(nèi)容形式最終會成為整個行業(yè)的「基本結(jié)構(gòu)單元」。

如果你拒絕采用這種新形式，固守原樣，實際上反而在剝奪用戶獲得更好體驗的機會。我們只是希望 Instagram 能提供最適合它使用場景的產(chǎn)品。事實證明，人們在不同平臺上的使用方式確實不一樣。后來像 WhatsApp、Messenger 等應用都引入了類似功能，但每個平臺的使用語境和文化都不同，這本身也是一件非常有趣的事。

AI 是補充，不是替代

讓新功能成為增長引擎

Lenny：你先后加入過 Instagram 和 Google 這兩個已經(jīng)非常成功的產(chǎn)品團隊。在 Instagram，你帶來了具有變革性的增長與優(yōu)化；在 Google，你也在推動著類似的突破。能在成熟產(chǎn)品上做到這一點的人其實不多。

很多人都很好奇：如果一個產(chǎn)品已經(jīng)存在多年，怎么才能讓它重新增長、煥發(fā)活力？當你進入一個現(xiàn)有產(chǎn)品后，如何判斷增長機會在哪里，又該怎樣讓它出現(xiàn)那種「冰球桿式」的爆發(fā)（hockey stick growth）？這幾乎是所有產(chǎn)品人的夢吧。

Robby Stein：首先要永遠保持謙遜。能在影響數(shù)億人的產(chǎn)品上工作，本身就是一件令人敬畏的事。我常拿產(chǎn)品工作比作打高爾夫：你隨時都有可能打偏。一旦覺得自己打得不錯，往往就要出錯了，因為世界變化太快。你必須始終做用戶的服務者，不斷從他們身上學習。

所以當我進入一個產(chǎn)品時，第一件事就是去理解：用戶為什么用它？它的增長點在哪里？ 在一個大型成熟的系統(tǒng)里，總有一些部分還在快速增長，一些趨于穩(wěn)定，還有一些已經(jīng)開始衰退。

以 Instagram 為例，用戶的分享方式這些年發(fā)生了巨大的變化：從公開、面向所有人的動態(tài)，逐漸轉(zhuǎn)向更輕量、更私密的分享，比如 Stories 和私信。這種變化必須被捕捉，因為世界每年、甚至每個月都在變，人也在變。

第一步就是搞清楚：人們真正想從這個產(chǎn)品里得到什么？它的核心任務是什么？我常用一個方法叫 JTBD（Jobs-to-be-Done，待辦任務）。

我很喜歡 Clayton Christensen 的那本《Competing Against Luck》（與運氣競爭），他說我們要做「因果關(guān)系的學生」——為什么人們會用這個產(chǎn)品？他們想通過它完成什么？他們真正想實現(xiàn)的目標是什么？

這種思考方式往往會引出下一階段的重大機會，也能讓你跳出只用現(xiàn)有工具「打補丁」的慣性。就像在 Instagram，如果我們只在想「如何讓一張方形照片發(fā)揮更大作用」，那做的永遠只是增量優(yōu)化；但如果回到根本去問「用戶真正想通過 Instagram 實現(xiàn)什么」，才可能帶來質(zhì)的突破。

同樣在 Google，當我們注意到搜索體驗中某個環(huán)節(jié)需要調(diào)整時，就需要反過來問：人們到底想向 Google 提什么問題？他們心中理想的「得到答案」的過程應該是什么樣的？

這樣的思考能讓你回到最基本的原則，從「第一性原理」出發(fā)。然后你就會意識到，也許我們需要一種新的形式，一種新的體驗方式。

從這個意義上講，無論是 Google 的 AI 搜索，還是 Instagram 的 Stories、Reels，本質(zhì)上都是新的內(nèi)容形式，代表了用戶對世界的新期待。

當你把這些新形式引入產(chǎn)品，它們不是替代，而是補充。就像 Stories 并沒有取代 Instagram 的動態(tài)，而是擴展了它的邊界。AI 在搜索中的作用，也是一種類似的擴展。

接下來要思考的是：怎樣把新東西融入一個龐大、成熟的產(chǎn)品體系？我發(fā)現(xiàn)最好的做法是讓新功能成為它的互補部分。既是核心體驗的一環(huán)，又清晰地被定義為一個獨立存在。

當你有一個信息流，里面是一格格帶圖片的內(nèi)容，人們會自然地期待每一格都是可以互動的。所以如果你在其中一格加上一個小鐘表圖標，讓它第二天就會消失、不能被點贊，或者與其他格子的行為方式不同，那體驗會很糟糕。

新產(chǎn)品必須謹慎添加，要做到既連貫，又不同。Stories 就是這樣的例子。它延續(xù)了 Instagram 的美學風格，能訪問相冊、能分享到 DM，邏輯上融入體系，但底層機制又完全不同。

同樣地，如今的 Google AI 搜索是一種沉浸式全屏體驗，你可以和它進行連續(xù)對話。在這種使用場景下，人們會有一套既定的期待，而你需要讓產(chǎn)品體驗契合這些期待。

但你也要不斷學習，去摸索如何讓這些新產(chǎn)品在你的體系中更好地運作。永遠不要直接照搬別人的成功經(jīng)驗。你必須讓它為你的用戶、你的場景、你的產(chǎn)品目標服務。

很多人失敗的原因就在于，他們以為某個成功機制可以直接套到另一個系統(tǒng)上。但不同產(chǎn)品的用戶結(jié)構(gòu)、心理預期、文化語境往往完全不同。你必須尊重這種差異，從中學習，而不是盲目移植。我在 Instagram 和 Google 都經(jīng)歷過這樣的過程，這大概就是我認為最有效的方法論。

Lenny：我很喜歡這個話題。這讓我想到一個常見的問題：到底是繼續(xù)優(yōu)化已有的成功產(chǎn)品，還是大膽押注全新的方向？你很多次大膽押注了新事物，有沒有形成什么經(jīng)驗法則？比如在 Google 這樣一個龐大的體系里，資源會怎么分配？

Robby Stein：我覺得這里面理性、系統(tǒng)性的分析思維特別重要，因為我們的目標是為世界創(chuàng)造價值，而價值是可以被衡量的。

你可以從增長曲線看出用戶使用是否在增加。新產(chǎn)品通常會高速增長，但到了一定階段就會趨于成熟。在一個產(chǎn)品體系里，不同功能的生命周期也各不相同。有的在快速成長，有的已趨穩(wěn)定，還有的開始下滑。

當你發(fā)現(xiàn)某個功能進入邊際收益遞減階段，也就是無論投入多少人力，產(chǎn)出提升都有限時，就要讓團隊重新評估它的投資回報。

當增長趨近于零時，說明市場或用戶預期發(fā)生了根本變化。可能是外部環(huán)境變了，也可能市場飽和，或者用戶習慣轉(zhuǎn)移。那時你就該去尋找新的增長引擎。

當你找到一個新的事物時，它就會創(chuàng)造出一個新的增長引擎。接下來你把資源投入其中，不斷優(yōu)化，每次迭代都能帶來 4%、10%、甚至 20% 的增長。只要它依然有潛力和價值，你就能從數(shù)據(jù)里看到增長趨勢。

指標（instrumentation）是判斷你是否走在正確方向上的指南針。如果你沒有量化的目標，不知道自己在追求什么，就很難判斷你做的事情是否有意義。你可能覺得「我讓產(chǎn)品變好了」，但有沒有人真的在用？有沒有人因此受益？

如果沒有，那只是自我感覺良好。最終，能否真正改善人們的生活才是衡量產(chǎn)品好壞的標準。

Lenny：所以本質(zhì)上是在跟蹤每個產(chǎn)品的 S 曲線，看它是不是已經(jīng)進入平臺期，是否該把重點轉(zhuǎn)向新的方向。

Robby Stein：沒錯。

Lenny：我們接著來聊聊 AI Mode 的故事吧。它是怎么誕生的？你們經(jīng)歷了哪些階段？怎么讓它一步步成為 Google 搜索體驗中重要的一部分？你們又是如何判斷它值得下注、逐步落地的？

Robby Stein：最早可以追溯到我們推出 AI Overviews 的時候，那是第一次把生成式 AI 引入搜索。我們注意到，很多人其實已經(jīng)在用自然語言提問。他們不只是輸入關(guān)鍵詞，而是直接在搜索框里打出完整的問題。

于是我們在想，要怎樣才能提供更有幫助的上下文、更深入的延伸鏈接，并讓 AI 的回答方式仍然符合 Google 的風格？那是我們第一次讓模型真正參與到搜索中。

隨著功能的建設，我們發(fā)現(xiàn)用戶希望能更直接地與 AI 互動，能追問、能延伸。要實現(xiàn)這種多輪對話，就需要一種全新的交互模式。

但要把這些能力硬塞進原有搜索體驗其實非常困難。于是我們組建了一個很小的團隊，幾位技術(shù)負責人、幾個設計師，加起來也就 5-10 個人，開始從零嘗試。

當時我們的想法是：如果把頁面完全清空，就像新建一個空白文檔，你可以直接輸入問題、連續(xù)追問，會怎么樣？

這個新頁面背后連接的仍然是那套支持搜索頂部體驗的 AI 系統(tǒng)，但我們在此基礎(chǔ)上大幅增強了它的能力。它不僅能搜索，能推理，還能保持多輪對話的上下文。你和它的交流是連續(xù)、有記憶的，這讓它變得獨特。于是我們決定快速做出一個 demo。

Lenny：這個團隊是什么時候成立的？

Robby Stein：大概是去年的夏天。

Lenny：也就是說差不多一年前。

Robby Stein：對，我們從那時起就埋頭在這個方向。最初版本很粗糙，但偶爾會出現(xiàn)一些讓人驚艷的瞬間。這有點像打高爾夫，你偶爾擊出一桿完美的球，那種擊中的感覺會讓你興奮不已。

我記得有一次，我在為女兒規(guī)劃出行體驗時，用它搜索。它不僅找到了有用的公園信息，還附上了細節(jié)鏈接、Google Maps 路線圖等實用數(shù)據(jù)，甚至知道哪些地方可以步行抵達。

那一刻我被震撼到了。它找到的信息之豐富、整合之自然，遠超我的預期。

那次體驗讓我們更有信心繼續(xù)推進。當然，這樣的產(chǎn)品決策離不開整個組織內(nèi)很多人的支持和協(xié)作。就像創(chuàng)業(yè)一樣，最初是一支小團隊親手做出一個可感知的東西，然后你親自去用，感受到它的潛力，才知道它能成。于是我們繼續(xù)迭代，打造出了第一個在 Google Labs 上線的版本。

那次體驗讓我們更有信心繼續(xù)推進。這樣的產(chǎn)品決策離不開整個組織很多人的支持與協(xié)作。但就像創(chuàng)業(yè)一樣，最初都是一支小團隊，親手做出一個可感知的東西，然后你自己去用，感受到它的潛力，才知道它能成。

于是我們繼續(xù)迭代，打造出了第一個在 Google Labs 上線的版本。

Lenny：所以第一個關(guān)鍵節(jié)點就是「它真的能用了」。

Robby Stein：沒錯。在上線 Labs 之前，我們先讓大約 500 名用戶組成的 Trusted Tester Group 參與內(nèi)測，里面不少是親友。我們的思路其實很像創(chuàng)業(yè)公司。你需要有人愿意告訴你真話，告訴你「它糟透了」，因為早期的版本通常確實糟透了。

我有個朋友就是典型代表。他又愛又恨，一邊說體驗很棒，一邊不停給我發(fā)截圖抱怨：「這里崩了」「這邏輯不對」。我們就這樣不斷打磨。后來產(chǎn)品終于順暢了，測試者的反饋也越來越積極。于是我們把它帶入 Labs 階段，讓更多用戶可以自行體驗。

接下來，我們用真實的查詢數(shù)據(jù)繼續(xù)優(yōu)化。大規(guī)模的數(shù)據(jù)讓我們看清用戶怎么用它，從而不斷微調(diào)改進。然后我們在 Google I/O 上正式面向美國用戶推出。現(xiàn)在，我們正在逐步擴展到全球各個國家和語言版本，讓更多人都能使用。

Lenny：太令人驚訝了，從一個想法到引入 AI 驅(qū)動的搜索體驗，Google 只花了一年。過去沒人會想到 Google 能這么快。這說明你們的運作方式已經(jīng)變了。是什么讓這種轉(zhuǎn)變發(fā)生的？只是高層拍板嗎？還是有別的因素？

Robby Stein：組織的變化往往發(fā)生在你能明確感受到「這是關(guān)鍵時刻」的時候。當人們希望通過 Google 獲取信息，但我們發(fā)現(xiàn)自己無法回答某些問題，而與此同時，有一種新技術(shù)可以做到，那種落差會帶來強烈的緊迫感。

當然，現(xiàn)在整個市場都在高速迭代、瘋狂創(chuàng)新。對我們來說，這是一個既興奮又充滿活力的時期，大家都在全力投入、快速建設，去抓住一個時代的窗口。

我相信，未來一兩年推出的產(chǎn)品將決定人們之后許多年如何使用下一代工具。我覺得自己有責任讓用戶體驗到最好的、由 AI 驅(qū)動的 Google；把 Google 對世界的全部知識與信息調(diào)動起來，用 AI 的方式讓知識變得更易獲取、更有用。

這正是我們?nèi)缃駶M懷激情的原因。

Lenny：你說得太好了。人們確實正在形成新的使用習慣。很難相信，在這么短的時間內(nèi)已經(jīng)有這么多人習慣了用 ChatGPT。我猜 Google 內(nèi)部也會緊張，擔心用戶的習慣從「搜索 Google」變成了「搜索 ChatGPT」。

但現(xiàn)在 Gemini 已經(jīng)是全球第一大 AI 產(chǎn)品了。在前 15 個熱門應用里 Google 占了 5 個。AI Mode 和 ChatGPT、Claude、Perplexity 是直接的競對嗎？還是目標其實不同？

Robby Stein：我認為 AI Mode 的定位是讓用戶能向搜索提出任何問題。它一開始的設計就是圍繞「信息」展開，在人們來到 Google 尋找答案時，提供真正有用、信息豐富的回應。

比如你在計劃一次旅行、想買點東西，或在做研究、查資料，這些場景的核心都是獲取信息。這正是我們最關(guān)注的部分。

它的重點不是創(chuàng)造性輸出。當然，它也能幫你做一些創(chuàng)意類的事，比如重寫文章、潤色內(nèi)容，但這不是它的核心。我們不專注于生產(chǎn)力工具或那種「上傳 excel 自動生成圖表」的功能。我們更在意人們?yōu)槭裁磥?Google。

我們要做的是一個為搜索而生的 AI，讓你能在 Google 上問任何問題，并即時獲得豐富的信息、上下文和相關(guān)鏈接，還能追溯來源。用戶希望看到這些，我們也始終堅持這一點。

這也讓它不同于 ChatGPT 一類的 chatbot。ChatGPT 更像一個對話伙伴，你可能會對它說：「嗨，你今天怎么樣？」而我們的產(chǎn)品雖然也支持多輪對話，但多數(shù)人使用它是為了學習、理解、獲取知識。所以我們始終把產(chǎn)品的重心放在「信息」上。

《如何打造優(yōu)秀產(chǎn)品》

Lenny：你參與過那么多優(yōu)秀的產(chǎn)品，也待過很多不同的公司。如果要你總結(jié)出 2-3 個核心的產(chǎn)品哲學，你覺得會是什么？

Robby Stein：如果哪天我真要寫一本叫《如何打造優(yōu)秀產(chǎn)品》的書，大概會有三個章節(jié)。

第一個，是深入理解人。我們之前聊過「Jobs-to-be-Done」理論和 Clayton Christensen 那本我特別喜歡的《Competing Against Luck》。它核心觀點是：你要像個學生一樣去研究為什么一個人「雇用」某個產(chǎn)品來完成任務。

別只想著「用戶在使用你的產(chǎn)品」，而是「他們雇傭你來幫他們做某件事」。哈佛商學院教授 Theodore Levitt 說過一句特別有名的話：「人們想要的不是四分之一英寸的鉆頭，而是四分之一英寸的洞。」

所以關(guān)鍵問題是：他們真正想完成的工作是什么？你必須深刻理解這一點才能做出好產(chǎn)品。反過來說，當人們不再使用你的產(chǎn)品時，也要重新問這個問題。Christensen 在書里提到一種稱為「審訊」的訪談法。你要一層層追問用戶：「你為什么用我的產(chǎn)品？當時你在哪？是在床上、在上班、還是和誰在一起？」

比如用戶說：「我早上在和我太太聊天。」那你就繼續(xù)問：「是什么引發(fā)的？」「我在看報紙。」「那你為什么看報紙？」就這樣一直問下去，直到你抓到那個關(guān)鍵瞬間——他們第一次決定「雇用」你產(chǎn)品的那一刻。

這個「big hire」的信息非常關(guān)鍵，因為它揭示了使用行為背后的因果邏輯。理解這種因果，而不是盲目堆砌功能，才是真正離成功更近的一步。

第二個，是用分析的嚴謹性去理解問題。你得真正搞清楚問題是什么，這就像我們常說的「根本原因分析」（root cause analysis）：為什么指標下降？為什么用戶流失？要不斷往下拆，直到找到問題的源頭。

就像 Instagram 一開始推出 Close Friends 功能時徹底失敗了。上線后我們發(fā)現(xiàn)，幾乎每個人的列表里都只加了一個人。后來才發(fā)現(xiàn)，在不少地方「Close Friends」被錯誤翻譯成了「Best Friend」。大家只添加了一個最好的朋友，結(jié)果對方都沒有看到或回復，功能自然形同虛設。所以你得真正理解問題，不只是看表面數(shù)據(jù)。

第三個，是為清晰而設計，而非聰明。很多團隊喜歡用「聰明」來做差異化設計，想搞點新花樣。但如果某種設計已經(jīng)成為標準，人們天然理解它的用法，那么順勢而為往往更有效。要非常慎重地判斷，哪些地方該重塑，哪些不該。

我特別喜歡 Don Norman 的經(jīng)典著作《The Design of Everyday Things》（設計心理學）里有一章講「門」。他問：為什么這么多年過去了，我們走到門前還是不知道該推還是該拉？因為設計師追求對稱美，在玻璃門兩側(cè)都裝了漂亮的把手，卻沒有提供任何操作信息。

我見過很多類似的情況。比如我們?yōu)閳D標重新設計形狀，有人提議做一個「像相機又有點 AI 風格」的新圖標，還要加幾個點連到別的產(chǎn)品，聽起來很酷。但其實用戶只需要一個簡單的「相機」圖標，能認出來、能理解、能用。你可以在細節(jié)上做微調(diào)，但請記住：清晰勝于聰明。

做到這三點，你通常就能做出好產(chǎn)品。這本書還有一個「尾聲」：保持謙遜（Be humble）。不斷質(zhì)疑自己，傾聽他人，傾聽用戶，永遠保持被推翻的開放心態(tài)。

Lenny：我很喜歡這些原則。尤其是第三點，AI Mode 這個名字本身就是清晰的典范。它到底是什么？很簡單，就是 AI 模式。

Robby Stein：沒錯。我們內(nèi)部其實討論過命名問題。如果你在標簽頁里看到 AI Mode，就能立刻明白它是什么。當然，我們也可以隨便起一個的名字，但那樣只會讓人摸不著頭腦，最后反倒是在跟自己較勁。

Lenny：有沒有一個我們還沒提到的案例能完整展示這個過程？從發(fā)現(xiàn)問題、確定方案，到最后用一種極簡的方式落地。

Robby Stein：我想再講講當年在 Instagram 的經(jīng)歷，Close Friends 就是個典型的例子。它一開始完全是個失敗的產(chǎn)品，花了兩三年才真正運轉(zhuǎn)起來。這個功能的初衷是讓用戶能創(chuàng)建一個「密友列表」，只把 Story 發(fā)給這些人。一個更小圈子的私人空間會讓分享變得輕松自在。

Lenny：就是那個綠色圓圈。

Robby Stein：對，現(xiàn)在它已經(jīng)是 Stories 里最受歡迎的功能之一，但最初完全行不通。我們一開始把它設計成了一個完整系統(tǒng)，用戶可以把不論是 Feed 還是 Stoy 的任何內(nèi)容都發(fā)成「密友內(nèi)容」，甚至在個人主頁上還會有「密友檔案」。比如 Lenny 打開我的頁面就能看到額外的動態(tài)。

我們覺得這想法很好就上線了，結(jié)果慘敗。這是不謙虛的代價。用戶完全搞不清楚發(fā)生了什么。動態(tài)里原本都是高質(zhì)量照片，突然混進一張模糊、私密的圖讓人很困惑，也不符合大家刷 Feed 的習慣。

更糟的是，動態(tài)里的綠標和 Story 里的不一樣：有的在圖片上，有的在 Story 里，界面一片混亂。名字也出問題了。我們把列表叫「Favorites」（最愛），結(jié)果用戶只加了兩三個好友。

后來我們意識到，產(chǎn)品得回到最根本的問題：人們?yōu)槭裁葱枰@個功能？

其實人們想表達的是一種更脆弱的情緒，是「我有點孤單」「有人在嗎？」這是一種朋友間的連接，而不是展示。但如果你只加了兩個人，而那兩個人又沒回應，這個功能就失效了。

產(chǎn)品真正的任務是讓用戶感到連接。正如 Clayton Christensen 說的，產(chǎn)品的「工作」不僅有功能層面（utility job），還有情感層面（emotional job）。很多人忽視了后者，而 Close Friends 恰恰是滿足情感需求的。

問題在于，Close Friends 一開始的體驗是割裂的。因為必須點進頭像才能看到綠圈，很多人甚至不知道那是密友 Story，于是干脆不用。我們后來不斷修改：刪掉多余功能、改名字、簡化界面。最后發(fā)現(xiàn)，當用戶的密友列表達到 20-30 人時，使用率最高。

因為這個規(guī)模剛好能產(chǎn)生「反饋閉環(huán)」——發(fā)出 Story 后，常常能收到兩三條私信回復。那種被回應、被連接的感覺正是產(chǎn)品的核心目標。于是我們圍繞這個場景重建系統(tǒng)，并限定它只在 Stories 中使用。

通過數(shù)據(jù)分析，我們終于找到了問題和關(guān)鍵。于是改名為 Close Friends，弱化「最愛」帶來的排他感；再做一個推薦算法，幫用戶更容易建立密友列表；最后，把綠色圓圈從 Story 里挪到外面。

我們原以為藏在 Story 里更酷，像個秘密，但結(jié)果沒人看得懂。后來放到外面，用戶一眼就明白：「哦，這個綠圈是給我的專屬 Story」，自然就會點進去。這個版本一上線就收到很多好評。

Lenny：太棒了。整個過程花了兩三年？

Robby Stein：是的，這是我們周期最長的項目之一。之所以堅持，是因為當我們問用戶「為什么不發(fā) Story？」時，幾乎每個人都給出類似的回答：「我前任在看」 「我老師在看」 「有個愛評頭論足的朋友也在看。」

這些回答里有一個共性：受眾問題。人們不是沒內(nèi)容發(fā)，而是不喜歡那些在看的人。這讓我們確信，這就是產(chǎn)品的核心障礙，也值得長期投入。

Lenny：這是不是也和當時流行的「Finsta」和「Rinsta」趨勢有關(guān)？

注：Finsta（fake Instagram）指私人小號，只讓親密好友看到，更私密、真實、隨性；Rinsta（real Instagram）則是主要的、公開的主賬號。

Robby Stein：有關(guān)系，這確實給了我們不少啟發(fā)。那時候幾乎每個人都有個「Finsta」，甚至還有「Binsta」。

Lenny：Binsta 是什么意思？

Robby Stein：意思是「Best friend Instagram」。用戶把關(guān)系分層，從 20 個好友的 Finsta 到只發(fā)給伴侶的小號。這名字是我隨口編的，但我肯定現(xiàn)實中真的有人這么做。我們當時就意識到，人們在試圖自己改造 Instagram，他們想要一個更小、更私密的空間。那我們就干脆幫他們正式做一個。

Lenny：你們當時怎么測試的這個功能？

Robby Stein：我們會先在幾個國家測試。我們有一個「試點國家包」，會選幾個市場推出測試版，再結(jié)合用戶研究推出。我記得 Close Friends 最早是在澳大利亞上線的。

Lenny：所以澳大利亞是首批？

Robby Stein：對，算比較早的一個，但每次選擇的國家都不一樣。

真正的重大創(chuàng)新需要大量資源

Lenny：你對「精益團隊」（Lean team）這個概念有自己獨到的看法。現(xiàn)在很多公司都在強調(diào)小團隊、低資源、甚至不擴招，但你認為真正的重大創(chuàng)新往往需要大量資源。能談談你的經(jīng)驗嗎？

Robby Stein：這要看你在做什么。歷史上確實有一些小團隊創(chuàng)造巨大影響的例子。但現(xiàn)在業(yè)界形成了一種「精益崇拜」：講究規(guī)模小、快速試錯、不斷前進。

在某種程度上，這確實能培養(yǎng)團隊的信念感。但如果你想做一個能服務海量用戶、甚至建立在技術(shù)突破之上的產(chǎn)品，我反而更常看到的是小團隊過早放棄，或者投入不足。

當然，不同領(lǐng)域差別很大。做一個數(shù)字工具類 App 自然和做機器人公司完全不同。但即便是做軟件，想解決那些真正技術(shù)難題也得面對現(xiàn)實：底層模型的誕生往往意味著多年投入、上百人協(xié)作，以及巨額資源的支撐。

回看那些對世界產(chǎn)生深遠影響的產(chǎn)品或公司，尤其是大公司內(nèi)部的創(chuàng)新項目，問題往往是太精益了。因為團隊太小、資源太少，產(chǎn)品永遠達不到理想水準，最后死在流程里。Close Friends 就是個例子。當時團隊很小、很靈活，但迭代周期太短，如果放在創(chuàng)業(yè)公司早就撐不下去了。在大公司里還能多試幾次，但初創(chuàng)沒這個空間。

所以我認為，關(guān)鍵是要從第一性原理出發(fā)去想：要讓這個產(chǎn)品真正成型，需要多大的團隊？需要怎樣的組合？而不是盲目奉行那種「我們就兩個人干，直到它自然起飛、找到 PMF」的信條。現(xiàn)實里，情況往往不是這樣。

Lenny：這確實和 X 上流行的觀點完全相反。那你有沒有什么經(jīng)驗法則？團隊該保持小規(guī)模多久？我知道這不是能照搬的公式，但聽起來你的建議是：先用小團隊驗證概念，比如一個設計師、一個產(chǎn)品經(jīng)理、一個工程師。那什么時候才是適合擴大的時機？

Robby Stein：我覺得有兩個關(guān)鍵的里程碑。一個是內(nèi)在的信念，看你自己是否真的相信這件事；另一個是外部的驗證，像是來自用戶的反饋。你可能會邀請 20 個朋友來試用，但我在創(chuàng)業(yè)時很快發(fā)現(xiàn)，他們不會因為「你是朋友」就每天用你的產(chǎn)品。過了 30 天、60 天、90 天，如果他們還在用，那就說明你的產(chǎn)品確實對他們有價值。你會開始收到各種反饋，看到人們真的在享受使用的過程。

然后會有那么一刻，你意識到：這可能還不是一個能對外競爭的產(chǎn)品，因為如果現(xiàn)在上線，它還會有各種問題、不夠完善。接下來，你就該投入更多，把它打磨成最佳版本，或者至少是一個足夠好的版本再正式推出。你最終要做的是「對的產(chǎn)品」，而不是「最快上線的產(chǎn)品」。而這只有在和對的團隊一起時才能做到。

AI 是終極的好奇心引擎

Lenny：在你的工作或生活中，有沒有發(fā)現(xiàn)一些特別有趣的 AI 用法能給大家一點啟發(fā)？

Robby Stein：我覺得當下最酷的一個趨勢是 AI 正在重塑人們獲取視覺靈感的方式。這也是我現(xiàn)在在做的一個項目。AI 最初成長于文字世界，比如聊天。長期以來，如果你問它「怎么重新布置書架」，它只能用語言回答你，因為那是它唯一熟悉的表達方式。

但現(xiàn)在 AI 正在被解放。它開始能在多模態(tài)中幫助人類。這在 Google Lens 的圖像搜索、圖像理解等功能爆發(fā)式增長中體現(xiàn)得很明顯。我們正在內(nèi)部測試一些功能，也在 Google I/O（谷歌年度開發(fā)者大會）上預告過，希望能讓 AI 在「啟發(fā)型」場景中發(fā)揮更大作用，比如靈感激發(fā)、購物輔助等，而不僅僅是完成「工具型」任務，像寫代碼、解數(shù)學題或做作業(yè)。

我對這些新方向特別興奮。你可以把任務交給 AI，它會幫你激發(fā)靈感，而不是只執(zhí)行命令。我們很快會有更多進展可以分享，但我可以先透露一點：我們在 I/O 上提到過一個「視覺版 AI Mode」正在逐步上線。

你可以問它：「給我一個中世紀現(xiàn)代風格、暗色主題的精致辦公室設計。」它就會自動生成一組啟發(fā)性的視覺靈感圖。然后你還能和它多輪互動，比如說：「我想要更明亮一點的風格，更柔和、奶油色調(diào)、更偏加州海岸風。」它就能理解你的需求，重新生成結(jié)果。它不僅能看懂圖像，還能像文字聊天一樣與你來回對話。這將是未來 AI 世界一個驚人的突破。

Lenny：我聽出來了，把 NanoBanana 和 AI Mode 結(jié)合在一起簡直是成功的配方。

Robby Stein：這其實和 NanoBanana 還不太一樣。NanoBanana 更像是一個圖像編輯器，而我們現(xiàn)在做的更接近 AI 靈感生成或 AI 圖像搜索。重點是幫你在網(wǎng)絡上找到圖像，并能用自然語言和視覺結(jié)果互動。這和「幫我修這張照片」那類工具不太一樣。當然，把 AI 用于「拍下你的客廳照片并改造」這種應用也很有趣，未來它肯定也會幫上忙。

Lenny：那 Pinterest 可要頭疼了，這聽起來就是人們用 Pinterest 的原因：獲取靈感。現(xiàn)在 AI 直接把這事全干了。話說 NanoBanana 這個名字是怎么來的？

Robby Stein：說實話我都忘了，好像背后有個小故事。這是個特別有創(chuàng)意、也很有趣的團隊，他們想找個輕松卻有點荒誕的名字，于是就有了 NanoBanana。

Lenny：我覺得這正是現(xiàn)在這些產(chǎn)品開始奏效的原因之一。它們有趣，有驚喜，甚至還有點瘋狂。

Robby Stein：完全同意。現(xiàn)在的 Google 讓我想起我第一次在那工作時的感覺：各種點子層出不窮，大家充滿好奇心，敢想敢試。我希望這種能量能一直保持下去。

Lenny：也許 V3 要是起個怪點的名字反而更容易成功。這和你之前說的「清晰命名」原則完全相反。我完全不知道 NanoBanana 是啥，但它就是奏效。

Robby Stein：是啊，這也說明沒有哪條建議是四海皆準的。NanoBanana 就是最好的例子。

Lenny：有沒有最后一句話想留給大家的？

Robby Stein：我想說的只有一句：保持好奇。

這幾乎能概括一切。去理解事物為什么是這樣，去想別人為什么那樣做，為什么他們的想法和你不同，為什么某件事沒起作用。那些真正充滿好奇心的人會一直追問下去，直到弄明白為止。我覺得這種心態(tài)能讓人受益一生。

Lenny：最近幾個月，「好奇心」幾乎成了我們節(jié)目里出現(xiàn)頻率最高的詞。我常問嘉賓：在 AI 時代，你會教孩子什么、又希望他們擁抱什么？「好奇心」總會被提到。你覺得好奇心是天生的嗎？有沒有什么方法能幫助你、或者讓別人真正學會保持好奇？

Robby Stein：我覺得 AI 本身就是終極的好奇心引擎。現(xiàn)在你可以問任何問題，立刻獲得信息。但我發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)人其實低估了自己能學到的東西。

好奇也需要方法。就像你要主動去研究自己想了解的東西，知道這個領(lǐng)域的知識分支在哪里。我常常會去讀一些網(wǎng)上可以免費下載的舊論文或 PDF，哪怕是幾十年前的統(tǒng)計學資料。我覺得很多人忽視了這種老派但扎實的學習方式，而 AI 可以幫你去發(fā)現(xiàn)這些內(nèi)容。

我現(xiàn)在就常用 Google AI 來幫我挖掘有趣的論文、資料和閱讀材料。我相信，這種「AI + 原始資料」的結(jié)合是未來最值得期待的學習方式。

Lenny：我想問你一個我最近經(jīng)常問 AI 從業(yè)者的問題。在 AI 越來越深入生活的當下，你有沒有想過要怎么幫孩子去學習、去適應這種變化？

Robby Stein：我現(xiàn)在做的最重要的一件事就是讓他們盡早接觸實時的 AI，讓他們能直接和 AI 說話。我家孩子還很小，但他們已經(jīng)越來越多地在用語音互動的 AI 工具。

我們這周剛剛從實驗室正式推出了 Search Live。開車時你就能直接和 AI 對話，像我剛才提到的那樣，所有你能在 Google 上做的事，現(xiàn)在都能通過語音完成。

我發(fā)現(xiàn)這種方式對孩子特別自然。他們每天放學回家都會問我：「我可以和 Google 聊一會兒嗎？」我會說：「你想問什么？」他們就會打開 Google App 上那個 Live 按鈕，開始聊天。

他們會問動物、問歷史、問學校里剛學的東西。這種學習方式對他們來說是天生的、下意識的。他們從小就成了真正意義上的「AI 原住民」。

Lenny：當家長真是越來越輕松了。孩子一有問題，你就說：「去問 AI 吧。」但我覺得這是好事。這個功能是在 Google App 里？要怎么用？

Robby Stein：對，就是在 Google App 里。主頁上有一個 Live 按鈕，點進去就是實時 AI Mode，全屏體驗。它會提示你「開始說話」。

Lenny：我會在節(jié)目筆記里附上一個我特別喜歡的項目鏈接，是 Eric Antonow 做的。他演示了怎么把一個小音箱嵌進毛絨玩具里，再連接到 Google Live 或 ChatGPT 的語音模式。

你可以把這個玩偶放在肩膀上，用磁鐵固定，孩子就能和這個鸚鵡聊天。甚至能設成「用海盜口音說話」，特別可愛。整個過程大概 15 分鐘，用美工刀剪一剪、縫上就行。我給我侄子做了一個，他拿著這只鸚鵡滿屋尋寶藏。

Robby Stein：太可愛了，我一定要試試看。

Lenny：你最常推薦給別人的兩三本書是什么？

Robby Stein：一定是我剛才提到的兩本：Clayton Christensen 的《Competing Against Luck》和 Don Norman 的《The Design of Everyday Things》。如果是小說，我特別喜歡 David Koepp 寫的《Aurora》。這是一本講太陽電磁脈沖導致全球停電的科幻小說，輕松又有趣，是我在海邊度假時的完美讀物。Netflix 原本要改編成劇，后來沒成，我還挺遺憾的。

Lenny：我也有一本類似的最愛叫《Hail Mary》（挽救計劃），正在改編成電影。

Robby Stein：哦，我剛好讀到一半。劇情越來越離奇，但我很好奇后面會怎么樣。

Lenny：最近有什么電影或劇是你特別喜歡的嗎？

Robby Stein：我很喜歡《The Bear》（熊家餐館），真的是神劇，還有《沙丘》和《Top Gun》（壯志凌云）。

Lenny：有沒有最近發(fā)現(xiàn)的、你特別喜歡的產(chǎn)品？不能是 AI Mode。

Robby Stein：我最近迷上一個叫 Purple Pillow 的枕頭。我已經(jīng)在工作里安利了無數(shù)次，我們甚至開了個枕頭討論群，大家互相分享買的枕頭。它里面用了一種蜂窩狀聚合物的新技術(shù)，既能支撐頭，又透氣不悶。真的特別棒，我強烈推薦。

Lenny：無論工作還是生活，你有沒有一句特別喜歡的人生格言？

Robby Stein：我想應該是「保持好奇」。我當初甚至差點把公司起名叫 Curious。我覺得這是人生最重要的品質(zhì)之一。無論是理解世界、人、孩子，還是家庭，你都要不斷去了解更多、去提問、去探索，不要覺得自己知道一切。

Lenny：我喜歡這個答案。你當年創(chuàng)辦過一家公司 Stamped，后來被 Yahoo 收購。我聽說當時你把 Justin Bieber 都請上了去，能講講這個故事嗎？

Robby Stein：這故事有點瘋狂。我 25 歲那年剛從 Google 出來，和幾個朋友一起在紐約創(chuàng)辦了 Stamped。那時我們完全是新人，真不知道自己在干什么。

Stamped 的想法是「給你喜歡的東西蓋個章」，同時看到朋友推薦的東西。就像一個 Twitter 信息流，但全是你信任的人分享的書、餐館、電影、產(chǎn)品，甚至枕頭。我真的會給 Purple Pillow 蓋個印。

冷啟動當然是最大難題。于是我們決定去找一些有影響力的人加入，比如廚師、作家、音樂人。我和聯(lián)合創(chuàng)始人直接找到了 Justin Bieber 經(jīng)紀人 Scooter Braun 的聯(lián)系方式，發(fā)了封郵件。結(jié)果他回了：「我明天在 LA，你方便嗎？」

就一句話，我們立刻買了機票飛過去，給他演示產(chǎn)品。他覺得很酷，愿意幫忙。后來我們又見了 Justin 本人給他演示，還拍了點短視頻。那段經(jīng)歷真的又緊張又開心。

Justin 會用 App 給喜歡的東西蓋印，比如一首歌、一個地方。粉絲看到后就會想：「哦，Justin 喜歡這個」，于是也去下載。

雖然整個過程很臨時，但我從那學到一個經(jīng)驗：立刻行動，比長時間思考更有用。

在創(chuàng)業(yè)這件事上，速度、執(zhí)行力、和那股「現(xiàn)在就去做」的勁兒往往才是關(guān)鍵。

Lenny：感謝你分享這么好的故事。如果大家想聯(lián)系你，了解你在做的事，要去哪里找你？

Robby Stein：最直接的地方是 X，@rmstein。無論是 Google 產(chǎn)品、AI，還是任何體驗，歡迎告訴我你的想法、感受、困惑。我一直覺得傾聽用戶是最重要的事。

Lenny：那你得準備好迎接一波關(guān)于搜索體驗的反饋了。

Robby Stein：沒錯，請盡管來。

編譯｜Menmen
編輯｜Cindy