LinkedIn發展初期的15個故事

本文為智金彙編譯。作者是LinkedIn剛初創時招聘的一名工程師,在那工作了兩年(2003-2005),後來轉行成為了 VC。這是他在聽到LinkedIn被微軟收購後分享的15個小故事,目的是想激勵初創公司做大之後不要沾沾自喜,忘記之前的艱難奮鬥。

2003年,我有幸成為LinkedIn最早的那批員工之一。我加入公司時,總共只有十幾個人,而我也是第二個非創始工程師。

6月13日,一起來就看到了微軟要以262億美元現金收購LinkedIn。這則消息真的難以置信,因為我2003年離開微軟加入LinkedIn時,從沒想過有一天那個小小的新創公司會值微軟7%的市值。

收購的消息讓我回想起了LinkedIn早年的情況,我想和大家分享一下在那的兩年裡記憶最深刻的事。

事先聲明:我現在與LinkedIn沒有任何關係。我手上沒有它的股票。本文描述的一些細節可能沒有那麼準確,畢竟已是十年前的事了。

1. A輪

我並沒有參與過LinkedIn的融資,但真實體會了它的A輪融資究竟多麼漫長。 2002年12月,我收到了一個非正式的工作offer,那時我快畢業了。這個offer有一個條件,就是要等LinkedIn成功完成A輪融資,當時預計要花幾週的時間。幾週變成了一個月,然後又過去了幾個月,最後我不得不接受了微軟的offer。

2003年7月,我開始到微軟工作,可卻被分配到了一個倒霉的項目:維護一個有15年歷史的產品。 2003年10月,我在考慮要不要換工作,那時我接到了LinkedIn的電話。他們終於完成了A輪 —— 離我面試完已經過去10個月 —— 想看看我的大學同學中是否有人想找工作。我當時在微軟做得不開心,所以毛遂自薦。兩個禮拜後,我到LinkedIn上班。

到今天為止,我都搞不懂為什麼LinkedIn有那麼強勢的一個CEO和快速增長、已經推廣市場的產品,還花了這麼久才完成了第一輪機構融資。

2. 辦公室

早期的時候,我們非常節儉,每年都會搬辦公室以節省租金。有一年,我們在Palo Alto東部租了一塊便宜的辦公區,但是位置非常偏。附近唯一看得過去的餐館就是Palo Alto機場的咖啡館。這一年,LinkedIn的工程師們幾乎每年都走到機場去吃午餐。

3. 初期變現策略

一開始,LinkedIn的用戶會被推薦給屬於各自相隔2個維度、3個維度或4個維度社交網路的其他用戶。初期的變現計劃是等到我們每年都有幾百個聯繫人請求時,試著向每次添加請求收費5美元。不過很快每日請求數達到並超過了目標值,我們不斷延遲變現計劃實施,因為不想干擾用戶使用網站。最後,我們根本沒採用按請求數收費的模型,而是在2004-2005年推出了付費招聘訊息、廣告和增值會員服務,成為僅有的幾家有明顯現金流的網路公司之一。

4. 銷售招聘訊息遇到的挑戰

大概在2005年推出招聘訊息服務時,我們發現銷售的難度很大。問題在於,那個時候LinkedIn只有1百萬或2百萬全球用戶,對於大部分職位來說無法帶來足夠高的申請。 “噢,你在找波特蘭市的工程師?LinkedIn上有2名工程師在波特蘭市附近,還有7個在俄勒岡其他地方。你想購買招聘服務,定向投放給這9個人嗎?”有時,銷售團隊給一些大公司提供了很好的招聘訊息服務,因為不想讓招聘職位目錄看起來空空如也。 (例如,1000美元就可以發布50則招聘訊息。)

產品特性

5. A/B測試

在數據驅動方面,LinkedIn走在了時代前端。我記得2004年的時候,我被要求為某個功能實現A/B測試。我之前從沒有聽過這個概念,所以我就去問Josh Elman(LinkedIn招聘的首位產品經理,最後成為著名創投Greylock的合夥人)。他的解釋進一步激起了我的興趣,我試著在維基百科上查詢。不過,當時A/B測試還不夠主流,在維基百科中居然沒有解釋,直到2007年才添加進去。

6. A/B測試邀請信息

說到A/B測試,發展初期,團隊爭論的一個焦點就是如何將產品推給新用戶。社交網路在2000年時還是一個非常新的概念,大部分人第一次接觸LinkedIn都是從現有會員的邀請郵件中得知。那麼關鍵問題來了:邀請郵件中應該說些什麼?我們試了多種方式:

一段介紹社交網路的話,再加上一段介紹LinkedIn的話
幾段關於介紹加入LinkedIn好處的話
幾段解釋LinkedIn邀請郵件特殊之處的話,因為這意味著邀請者信任並尊重被邀請人,希望與其保持職業聯繫。
一小句話,大意是:“我想添加你到LinkedIn社交網路”。

出乎意料的是,儘管大家對社交網路和LinkedIn還不熟悉,最後那種邀請郵件輕鬆擊敗了其他方案。這件事情告訴我們,在理解用戶方面,要看數據而不是相信直覺。

7. 工程師優化 vs. 產品經理優化

如果你想查看另一名用戶的資料,LinkedIn會檢查你們之間相隔有多少個社交維度。我們會勾繪出用戶的四度社交網路,如果有其他用戶在其中的話,我們會告訴你們是如何聯繫在一起的。如果對方不在你的網路之中,我們會告訴你沒有權限查看對方的資料。不過也有問題,一些人脈很廣的LinkedIn用戶有很大的社交網路,因此他們在查看其它用戶資料的時候會出現長時間的延遲。這些查詢也佔用了越來越多的伺服器資源。

最終,我設計出了一種演算法,可以讓查找速度變快200倍。我對該演算法很自豪。幾週以後,產品團隊認為相距四個維度的人之間關係太疏遠了,網站應該限制在智慧查看三個或更少維度網路內的用戶。我的優化方法瞬間變得有些可有可無了。當時我受到了一點打擊,不過產品的決策是完全正確的。

8. 產品遠見

在產品方面,雷德·霍夫曼有著極強的天賦,可以看透未來的趨勢。我記得2004年還是2005年的一次公司內部談話上,雷德談到LinkedIn的目標是成為Resume 2.0。他相信有一天,大家會各自發送LinkedIn主頁的鏈接,而不是簡歷。當時這聽上去是個瘋狂的預言,現在這已經成真。

9. 產品細節

2003年我進入公司時,很想給大家留個好印象。當時智慧手機還沒有流行,所以我每天帶著一個小型的奧林巴斯錄音機,錄下每個我能想到的想法。幾個禮拜之後,我找到LinkedIn的聯合創始人之一Allen BLue,問他是否有時間聽聽我的那些想法。他欣然同意,幾天后我跟他提出了50或60個產品功能建議。

這次和Allen的談話讓我難忘,因為Allen之前幾乎已經考慮過我提出的所有想法,而且他耐心地跟我解釋哪些想法不可行,哪些已經計劃在近期實施,哪些會在較遠的未來實現。 Allen對產品路線圖的思考非常深、非常全面,給我留下了深刻的印象。事實上,因為現在我成為了一名VC,我已經把這點變成了一個盡職調查測試:有時候我會向創始人提出一些不是那麼顯而易見的產品想法,目的只是要了解他們之前是否已經考慮過。

市場規模和併購

10. 這家公司能做多大(用戶規模)?

2002年參加面試的時候,我曾和雷德聊了半個小時。我問他覺得LinkedIn能夠做多大。他回答說,預計世界上每個白領都會註冊網站,即有2.5-3億用戶。我當時差點笑出來了。那個時候,不僅社交網路還不存在,而且即使是最大的網站雅虎也沒有那麼多的用戶。 3億用戶看上去簡直太樂觀了,但最終又證明了雷德的遠見。今天,LinkedIn用戶數已經超過4億。

11. 這家公司能做多大(公司規模)?

2007年還是2008年的時候,早期員工都得到了將期權賣回給公司的機會。我記得和幾個校友商量是否賣出,最後我們集體決定公司還有增長3倍或5倍的可能。這個上漲空間最終接近100倍。

2011年,LinkedIn首次公開發行,許多早期員工——包括我在內——都盡快出售了手中的股份,擔心公司的估值過高,不可持續。可是接下來幾年,公司股價又繼續上漲了3-4倍。

所有這些教會了我一個道理:即使你的某個投資翻了100倍,你仍然有可能最後只能收穫5倍或12倍或34倍的收益,因為很難預測投資標的是否遭遇了瓶頸,是否會繼續增長下去。到達某個節點後,你會過於擔心可能出現的下滑。

12. Monster公司會收購LinkedIn嗎?

我記得還在公司的時候,讀到過一條新聞,說有人問Monster.com的高階主管(甚至可能是CEO)Monster是否會收購LinkedIn。當時,Monster是線上招聘市場上的巨頭。這位高階主管的回答是,LinkedIn那時還不值得收購,但如果其最終成功,Monster可能會買不起。這則預言現在也成真,今天LinkedIn的規模約為Monster的100倍。

技術細節

13. 首台推薦伺服器

開發LinkedIn時,雲計算還沒成氣候。許多早期的推薦服務,其實起源於公司唯一的數據科學家在桌上型電腦上的試驗。不斷的試驗,最終變成了完整的功能,那個桌上型電腦不斷生成大量的推薦,被上傳至生產伺服器。這一規格的脆弱性既好笑又充滿驚險。

14. 走在邊緣

我們將所有用戶的關係圖全部存在記憶體中,這樣可以非常快速地判斷兩個用戶是否在彼此的社交網路中。但是也有問題,我們不斷地逼近可用記憶體數量的限制。我們的伺服器一開始有8GB的記憶體,關係圖數據庫就佔據了5GB,後來增加到6GB、7GB,搞得技術團隊非常緊張。還好,很快就有16GB的伺服器出現,可以支撐幾個月了。可是慢慢地,關係圖數據庫開始接近16GB,讓我們直冒冷汗,幸虧後來使用了一個更高容量的伺服器模型。我還記得當時重寫像BitSets、HashSets這樣的Java核心數據結構——那是程式設計師完全不該重寫的數據結構——目的就是為了節約5-10%的記憶體。

15. 超級人脈王

LinkedIn剛上線時,每個人的主頁上都會顯示自己有多少個聯繫人。可不知道怎麼回事,有一小部分用戶決定比拼誰的聯繫人最多。還有少數人甚至將主頁頭條更新為這樣:“Bob Smith,有一萬八千名聯繫人,排名第四”。這給伺服器帶來了巨大的壓力,因為網站需要針對每個用戶擁有的聯繫人做一個小計算,雖然時間只有幾毫秒,但是乘以18000時就意味著頁面要花幾分鐘才能加載。

在技術層面,我們開始內部生成假的“超級人脈王”的主頁,這樣就能使用大量數據對網頁的每個頁面進行性能測試。在產品層面,我們沒有繼續顯示每個人的準確聯繫人數量,而是在用戶的聯繫人超過五百之後,就只顯示為“500+”。這個UI上的小改動降低了比拼聯繫人數量的動機,至今網站上仍保留了這一變動。

本文譯者為EarlGrey,營運有個人網站“編程派”,和同名微信公眾帳號(微信ID:codingpy)

出處:虎嗅網

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