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第1章 谷歌都要学习的事（第3页）

的课程。

好的行为设计是一个科学的过程，其目的并不是去追求纯粹的真理，有时奉承一下市场营销部门也不见得是件坏事。

跟我一起默念：我们注重结果，我们注重结果，我们注重结果。

一直说到你相信这句话为止。

预试验的结果很快就出来了：从定性上看，学生们和老师们都对搜索抱有极大热情；从定量上看，QPS值升高了，虽然上涨幅度不明显，但它起码在朝着正确的方向发展。

这就是在进行小规模测试前所需要的检验，在接下来的测试中，我们选择的地区范围会扩大，课程计划也会由专业的课程设计者设计。

（很庆幸我们没有将预算投入增强好奇心的广告！

）此外，我们得到了工程师团队的全力支持，他们提供强大的技术解决方案。

好的测试能显示研究是否具有价值（果汁是否值得我们去挤）。

事实上，找到能在一定程度上改变行为的干预措施并不难，难的是确定哪些措施值得一试。

比如，工程师想开发一个每台电脑都必须安装的桌面客户端。

这会让主管全区计算机的管理员被激怒，并诅咒必应办公楼里的每一个人。

这种情况我们就不要再试了。

IT（互联网技术）部门主要负责影响力最小的阻碍因素，这个部门经常人手不足，而且员工都超负荷工作。

于是我想出了一个简单的解决方案：直接告诉我们IP地址范围并给予我们权限，这就是IT部门参与我们项目的方式。

为扩大试验范围，我乘坐飞机前往较大的地区，说服人们优先考虑参与我们的项目。

但还存在一个问题，对于飞机到不了的较小地区，我不确定是否有人愿意加入，哪怕是以简化的形式加入也行，他们的意愿对整个测试来说非常重要。

同时，市场营销部也在试图想办法让家长们参与进来，最后我们推出了一个名字叫BoxTops的项目，这个项目让家长把微软的奖励积分捐给学校，学校可以用积分兑换笔记本电脑，不过这个项目在一年后就被撤销了。

我们之所以需要进行小规模测试，是因为有可能预试验开展得很顺利，但是小规模测试的结果显示我们在预试验中所选的并不是一个强大的促进因素。

不要期望你永远是正确的，偶尔犯几个小错误是难免的，只要不是太大的错误就没关系。

好在验证结果显示，我们所选的因素起了作用。

各个地区都参与了进来，最初的新闻报道也是正面的，获得的数据既显著又积极：学生在学校的搜索次数上涨了40%，在家的搜索次数也出人意料地上涨了15%。

我们从而得以进行大规模试验：在必应学校版首次发布的当天，10个最大地区中的7个承诺加入我们的平台（我想可能是我的阿拉斯加航空的终身飞行旅客身份及来往于各个地区的游说起了作用），另外，在发布当天参与进来的学生人数就有700万。

分析团队持续进行监控，确保QPS稳定增长，然后整个干预设计过程进入2.0阶段，即对新版本必应进行新一轮的干预设计。

你知道这一行为变化有多大吗？要知道，那时搜索引擎对市场份额的争夺很激烈，哪怕10%的变化都可喜可贺，值得昭告天下了！

我们仅仅通过一次简单的行为改变设计和一些课程计划就让搜索次数上涨了40%，原因在于我们一开始就知道要达成的目标，并把营销晾在一边，逆向设计了干预措施。

再见，亲爱的！

（自从施瓦辛格成为州长后人们就很少听到这句话了。

不用谢我！

）

事实上，这件事做得太成功了，连谷歌都不得不向我们学习。

六个月后，谷歌也停止了数千万美元的广告投入，关闭了针对学校的广告。

这就是行业的本质和行为变化：当你消除了阻碍因素并取得成功时，其他人就会试图快速跟进，但他们对你验证各种因素、实现行为改变的过程一无所知，这将是他们走向成功的一个巨大障碍。

就这样，必应在学校中获得了成功，这算是一个圆满的结局。

从分析问题到小规模测试花费了将近一年的时间，但是这个过程的核心阶段，即从分析问题到预试验，只用了8周。

这是个很典型的案例，用大概1周进行可能性分析，用2周进行验证并找出促进因素和阻碍因素，用1周进行干预设计和选择，用2周进行预试验并使之运行，再用2周对之前的定量数据和定性数据进行验证。

现在你对干预设计过程已经有了一定的了解了。

你可以合上书休息一会儿。

你如果不想休息，可以接着往下读，对于接下来的内容，我们将从分析可能性和如何对其进行验证开始介绍。