張小龍點點頭說道：“這麼想也有道理，對了，從抖音那邊挖人了沒？”

老吳苦笑著搖頭說道：“挖了幾個，但也不是抖音的核心成員，整個頭條系內部，涉及到大資料演算法的技術人員，都有著競業協議以及豐厚的股權獎勵，甚至上滬市的房子及戶口。

雖然抖音現在還沒有分股，但按照以前頭條其他公司的發展歷史來看，後續股票分紅也是肯定會有的，特別是最近抖音的成績越來越好，這種情況下，想挖他們過來，很難。”

“大資料這一塊，整個藤迅也比不了頭條，還真是麻煩啊。”張小龍皺眉說道。

藤迅旗下，也有大量的使用者以及內容，在競爭對手頭條透過大資料崛起後，藤迅自然也花費了大力氣進行大資料分析的研發。

雖說頭條在這條賽道上走的早一點，但藤迅擁有更多的人力，更多的資金，按理說追上應該不難，但實際上，卻永遠也跟不上。

追根究底，大資料最核心的關鍵，不光是演算法或者技術人員，而是無數使用者的喜好資料，使用者越多，積累的資料越多，反向服務能力越強，就越吸引使用者，這樣又能獲得更多的使用者，形成良性迴圈，而後來者則很難打破這個迴圈，因為想打破，那就必須獲得更多的使用者，但沒有精準推薦的情況下，上億的使用者為什麼會去選擇你？

曾經的新聞領域就是這種情況，現如今的短影片也是如此。

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