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在Airbnb建立初期，它借助Craiglist（分类信息网站）的API（应用程序编程接口）漏洞完成了自动化同步功能——当Airbnb更新房源信息时，会同步房源信息到Craiglist上。用户在Craiglist上看到Airbnb同步的房源信息后，又会被引导到Airbnb上预订房源。这是第一个故事。
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刚推出用户推荐计划时，Airbnb采用“朋友照片=100美元”的设计界面吸引用户（见图2–14），其转化效果一般。
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随后他们通过A/B测试得出“送好友25美元去旅行”的转化效果要远远好于“邀请好友，获得25美元”的转化效果的结论。
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图2–14 Airbnb的初期用户推荐计划
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我曾经与朋友开玩笑说：“如果在中国做这个测试，那么‘邀请好友，获得25美元’的文案可能会大获成功。”
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结果，当Airbnb的中文官网上线后，我看到了这样的文案（见图2–15）。
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图2–15 Airbnb中文官网的用户推荐计划
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值得庆幸的是，它并不是为中国区特意撰写的文案，其他国家和地区的Airbnb官网也出现了相同的文案（见图2–16）。
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当然，这或许是Airbnb再次做了A/B测试也未可知。
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但我希望大家思考一个问题：通过用户邀请进入的新用户和自然关注进入的新用户，他们对产品的预期和最终行为的差异究竟会如何体现？
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之所以要思考这个问题，是因为它是用户裂变中需要我们仔细思考并具体完成策略设计与执行的关键问题。
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通常，我们在考虑用户裂变时的思考路径是这样的。
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• 如何让用户完成裂变动作？
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• 每个用户会带来多少新用户？
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• 如何让新用户完成转化或者直接留存并减少损耗？
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图2–16 其他国家和地区的用户推荐计划
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对于第一步的疑问——如何让用户完成裂变动作，其实有一个公式：
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B = MAT
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翻译后：
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Behavior = Motivation×Ability×Trigger
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