DAU 是四股水汇成的一条河

6 亿 DAU，是三个 App 加起来的

先说一个我觉得挺有意思的数字游戏。2020 年 9 月，抖音宣布 DAU 6 亿。这个数字当时满天飞。但你要是去看界面新闻的拆解¹，会发现这 6 亿是抖音主站、抖音极速版、抖音火山版三个 App 加起来的，而且不去重。同一个人早上刷主站晚上刷极速版，算两个。有分析认为真实去重的日活，和 6 亿差了 1 亿以上。

我不是说抖音造假，它就是这么定义的，也说了是加总。我想说的是，DAU 这个数，你不拆开看，它什么也告诉不了你。

今天的 DAU 里，谁是新来的、谁一直在、谁走了又回来

回到第 3 课结尾那个问题。2018 年春节之后四个月，抖音从 3000 万涨到 1 亿，这 7000 万是谁。

你想想看，一个产品的 DAU 从 8 万涨到 10 万，多出来的 2 万，可能是广告买来的新客，可能是老用户留存变好了，也可能就是一个热点把一批早就不用的人叫回来看了一眼。这三种涨法，数字上一模一样，质量上差得远。买来的新客明天可能就走了。老用户留存变好是最扎实的。热点叫回来的，热点一过就又走了。

所以当产品开始大规模增长以后，管理层问的就不再是DAU 涨没涨，而是究竟为什么涨。DAU 这条河，开始被拆成几股水。字节自己的增长团队是怎么拆的呢。火山引擎有篇讲抖音增长分析的文章²，里面的公式是，总活跃用户 = 新增用户 + 新客留存 + 老客留存。

结果指标负责报警，驱动指标负责告诉你火从哪里烧起来。

DAU 是结果指标，它涨了跌了都只是报警器响了。你得去看底下那几股水，才知道该去哪里灭火，或者该往哪里加柴。下面这个你自己试一下，同样让 DAU 涨，两种涨法在曲线上长得完全不一样。

漏水桶这个意象，我们从第 3 课一路用到现在。拉新是往桶里倒水，留存决定桶有多高，召回是把溢出去的水舀一点回来。真正决定水位的，永远是桶。

Duolingo 把这件事算成了一个模型

说到这个，我得把上一课埋的那个钩子收回来。Duolingo 前几年增长停滞，团队做了一件挺硬核的事。³他们把所有用户按最近的活跃情况分成七个互斥的状态，每天每个人只能在一个桶里。前四个桶加起来就是 DAU。

然后他们做了一件更关键的事，敏感性分析。假设每个桶之间的转移率都能提高 2%，三年以后，哪一个对 DAU 影响最大？答案是当前用户留存率，就是今天活跃的人明天还活跃的比例。它对 DAU 的影响是第二名指标的 5 倍。为什么差这么多？因为当前用户每天回来都还是当前用户，这个桶是自己往自己里面灌水的，复利。他们后来花四年把这个留存率提高了 21%，换算成他们最好的那批用户的日流失率降了 40% 以上，DAU 涨了 4.5 倍。

你看，这和抖音 2017 年先补留存再大投放是同一个道理，只不过 Duolingo 把它算成了一个模型。

进水和出水要一起看

顺手再掏一个。红杉有篇挺老的文章叫 Measuring Product Health⁴，里面有个指标叫 quick ratio。

这个比值的好处是它逼你同时看进水和出水，不让你只盯着 DAU 那个总数高兴。

回到抖音 2018 年那 7000 万。我没有抖音的拆解数据，没人有。但从公开复盘的顺序你可以推一下，那四个月是春节投放激增的四个月，所以新增这股水一定很猛。而因为 2017 年底 30 日留存已经拉到 20% 以上，这些新增里有相当一部分会沉淀成留存活跃。这就是为什么那 7000 万是实的，和靠一次活动冲上去的 DAU 不一样。这是推断，你知道就好。

下一课讲一个新问题。人已经够多了，两个产品每天都有 100 万人来，为什么还要比谁的总时长长？