为什么 Google 总是在不断地关闭产品呢?

本文探讨了谷歌频繁关闭产品的深层原因,认为其根源在于谷歌侧重于招募人才而非制定明确的产品战略。文章对比了谷歌与微软在产品战略上的差异,并分析了这种战略对产品成功的影响。

【优快云 编者按】Killed by Google 俗称“谷歌坟场”,目前一共有 275 个产品被谷歌判上死刑标签,可对于已经习惯于某些产品的用户来说,着实是非常难过的。本文作者深思了谷歌频繁关闭产品背后的原因,最后把原因归结为:谷歌只有公司产品,没有制定产品战略。你认同吗?
原文链接:链接:https://jackiebavaro.substack.com/p/hot-take-google-has-a-company-strategy
作者 | Jackie Bavaro 译者 | 弯月
出品 | 优快云(ID:优快云news)

当听说 Google Reader 关闭的消息时,我感到万分震惊。我非常喜欢这个产品,就像喜欢微软的 Excel 一样,因为我感觉这两款产品赋予了我超能力。我可以通过 Reader 掌握网上的最新信息,无论发布者的频率有多高都不会错过。

这些年来,许多我喜欢的 Google 产品都关闭了:Wave、Inbox、My Maps、Stadia,数不胜数。人们普遍认为这些产品的关闭损害了 Google 品牌,我感到非常难过。

但是,为什么 Google 总是在不断地关闭产品呢?

因为 Google 只有公司产品,他们没有制定产品战略。

Google 的公司战略

根据我在 Google 的经历以及之后的所见所闻,Google 的公司战略是“招募所有的聪明人”。招募所有的聪明人,然后让他们打造产品。招募所有的聪明人,这样他们就不会为竞争对手效力了。招募所有的聪明人,即使没有重要的工作需要他们去做。

Google 就像一个风险投资家,在有前途的人身上大量投资,即便大多数人失败也无所谓。他们广泛投资,寻找能够带来 100 倍效益的创意。百花齐放,看看哪朵最好看。

为了支持这一公司战略,在 Google 任何人都能够以非常低的代价启动一个新项目。员工可以利用“20% 的工作时间”来从事主要工作之外的项目。启动“ 1% 实验”只需要通过最简单的审核。微型厨房和有趣的活动鼓励各个临时团队聚集在一起开展社交活动。

Google 的公司战略导致产品战略的匮乏。为了说明这一点,我们来比较一下 Google 和微软。

产品战略比较:微软 vs Google

在微软,产品负责人非常清楚产品取得成功的条件。

我在微软工作期间,负责 Office 部门的副总裁是 Steven Sinofsky。他撰写了很长的战略文件,阐明我们在构建什么、为什么以及如何构建。随后,他手下的副总裁也创建了一份战略文档,交待了 Office Server Group 的详细信息。然后,他下面的总经理编写了一份有关 SharePoint 的战略文档。而我当时只负责交付非常有限的一部分产品。

我的工作预先得到了批准。我有足够的空间来规划团队的工作,但每个项目都必须与更广泛的 Office 战略支柱紧密相关。我想构建的所有功能在动手之前,都需要经过“添加/削减”会议的审查。

有了这些前期计划,实际的产品决策和代码审查的工作量要少得多。只有团队中的其他项目经理审查了我的规范,只有我和测试人员(通常是刚毕业的学生)在变更添加到分支之前审查代码。就价值而言,我认为就是为什么微软产品的细节质量常常不过关的原因:并没有哪个特定的项目经理能做出决策,而决策一旦制定,也不会有人会反对。

下面,我们来看看 Google。

在 Google,我从未见过战略文件。每周五我们都会举行全体会议,但没有领导人谈论广泛的愿景。而我的上司也没有设定方向,并要求我遵循。

相反,领导们总是鼓励团队提出自己的想法。创始人会提出一些关于首要产品的想法,并有一些相关团队负责这些想法,但公司的最高级 OKR 并不会凌驾于其他 OKR 之上,而是平级关系。有些人的工作甚至与公司战略的关注点没有任何关系。

在微软,这种项目会被立即停止。但 Google 会给它们一个机会,但也只是机会而已。

这些项目没有经过预先批准,无法保证你的产品最终能启动。Google 并不在意这些产品是否能推出,即便你的团队已经花费了几个月的时间。每个新功能、产品或变更都需要证明自己的价值。

作为应用产品经理,我很喜欢这种方式。我认为,对于非常聪明且有抱负的人来说,Google 的环境比微软更好,因为在 Google 你有一定的空间能够让自己的想法变成现实。而在微软,一切都是自上而下的。我们构建的产品已由领导们决定,所以为了让别人听到我的想法,我必须逆流而上。

回忆往昔,虽然我感觉自己在逆流而上,但我为之奋斗的目标(支持Firefox、Wikis等)都实现了。虽然我与工程师也会私下交流,还得到了实习生的帮助,但没有人为此不满。Google 的优势在于,公司文件支持推动新想法,但这需要付出代价。

Google 公司战略的代价

虽然 Google 的公司战略很好,但我认为这是以牺牲员工和用户为代价的,尤其会牺牲掉中型产品。

我在 Google 工作了两年后,挪威办事处的两名工程师来见我。在过去的几个月里,他们一直在努力改进挪威很流行的一种特定类型的查询。他们需要我的帮助来启动这个功能。

当时我就意识到这个想法是有缺陷的。他们的改进不但无法呈现更好的搜索结果,而且还不公平地提升了一些网站的排名。我与他们的小组领导进行了交流,他们也同意我的看法。很可惜,这两位工程师白白浪费了很多时间。

此外,最终我发现,我才是告诉他们这个坏消息的最佳人选。我很震惊。我以前从未听说过这两位工程师或他们团队中任何人的消息。虽然这个项目早就启动了(我认为甚至进行了 A/B 测试),但从来没有从最终负责批准的人那里得到任何反馈。几个月后,整个挪威办事处都被关闭了。

我在 Google 工作期间,Google Plus 刚刚启动。一些应用产品经理说服了公司领导层,让他们相信我们需要成为 Facebook 的竞争对手。负责 Google Plus 的副总裁多次主持了周五的全体会议,我们都对他们正在构建的产品感到兴奋。对于我和其他许多人来说,很明显,Facebook 的用户根本没有理由离开 Facebook,选择其他应用。有人问了一个直接的问题,但副总裁转移话题,并大谈特谈通过圈子分组好友是多么容易——这根本不是用户换产品的理由。

似乎 Google 没有制定正确的产品战略的流程或经验。“谁是我们的潜在用户,如何才能赢得这些用户?”这些都是产品战略的基本问题。也许有人在执行审查中提出了这个问题,但最终并不会成为该项目启动的障碍。Google Plus 从未启动,最终被关闭。

我认为,缺乏产品战略是 Google 许多产品如此“短命”的深层原因。例如Google Wave、Google Inbox 或 Stadia,这些项目没有一个深入的、结构化的、经过充分审查的计划来说明这些产品如何才能取得成功,以及为什么这些产品很重要。只不过是公司里的一些头脑聪明、雄心勃勃的人带头启动了这些项目。如果某个产品未能取得巨大成功,Google 就会及时“止血”,并开始下一个新项目。

如果 Google 从一开始就不太相信他们需要这个产品,那么后续停止迭代和投资也就不足为奇了。对于大多数其他公司来说,如果某个产品缺乏说服力和监管,就不可能投入大量资金。其他公司要求产品必须取得成功,所以为了产品能够成功,他们会更加努力,也会更加谨慎。

结束语

虽然 Google Reader 的寿命很短,但仍然间接导致 Bloglines 破产。虽然 Google Inbox 关闭了,但仍然打败了 Mailbox。我很想念这些产品。

一般,我不会发表如此尖锐的批评,但我在此分享我的想法,是因为我个人的主要价值观之一是,每个人付出的时间和努力都很宝贵。

我很喜欢 Asana,因为如果人们减少在工作上花费的时间,就可以花更多的时间做自己喜欢做的事情,这个世界也会变得更美好。

我关心产品战略,因为如果人们减少在失败项目上花费的时间,就可以花更多的时间做能为这个世界带来不同的工作,这个世界也会变得更美好。

我希望,选择进入 Google 工作的人能够擦亮眼睛。虽然我依旧认为 Google 是一个很不错的工作场所,但前提是你可以接受你为产品付出的努力会被白白浪费掉的风险。

文中分享的观点仅代表个人的看法,希望各位在评论中多加指正!

本文为优快云编译整理,未经授权,禁止转载!

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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