POST TIME:2018-12-03 21:07
作為最早一批拿到短視頻船票的產(chǎn)品,快手從默默無聞到飽受詬病,再到如今短視頻社交領(lǐng)域的頭牌,其背后一直有一套算法作支撐,本文將帶你更深入的了解這套算法,了解快手火爆背后的終極原因。
快手如今已不是過去阿誰擁有超大用戶量但江湖鮮有其傳說的產(chǎn)品了。取而代之的,是快手幾個讓人印象深刻的數(shù)據(jù):估值超過 100 億,注冊用戶過 6 億,月活躍用戶1. 8 億,DAU7000 萬,每日UGC視頻上傳 1000 萬條。這些數(shù)據(jù)讓它沒有異議地,成為了短視頻社交領(lǐng)域的獨角獸。
按照易不雅觀最新的陳訴, 2017 年 7 月短視頻綜合平臺類App排名中,快手位列第一,MAU達1. 4049 億人,活躍用戶環(huán)比增幅2.68%。而位列第二、第三的土豆視頻和火山小視頻月度活躍用戶均在兩千余萬人。
別的,我發(fā)現(xiàn)快手的產(chǎn)品表示層上幾乎沒有任何改動,架構(gòu)上始終只有三個Tab“關(guān)注”、“發(fā)現(xiàn)”和“同城”。其在App Store上的版本記錄里,每次都只有兩點。
如此驚人的數(shù)據(jù),產(chǎn)品前端卻很簡單,幾乎看不到什么變動,而快手CEO宿華曾經(jīng)提到過,保舉算法對快手產(chǎn)品影響很大,這都引發(fā)了我的好奇:從產(chǎn)品角度來說,到底快手憑什么長期成為短視頻社交領(lǐng)域的頭牌?它又為何選擇個性化保舉算法的打法呢?
不管一款產(chǎn)品如何設(shè)計,最終的目的都是爭奪用戶的時間,提高用戶的粘性,為最終的變現(xiàn)鋪墊。短視頻產(chǎn)品的核心數(shù)據(jù)是點擊率和使用時長,一切都是圍繞著提高這兩者而展開的。而無疑,快手的數(shù)據(jù)已驗證了保舉算法在短視頻領(lǐng)域里的成功。
快手的產(chǎn)品思路是:
1、交互簡單易懂,反過來積極影響算法;
2、組合各種保舉算法,覆蓋用戶差別需求,以達到盡可能保舉的視頻都是用戶想看的;
3、架構(gòu)整體規(guī)劃,用戶使用產(chǎn)品的流程中,全程都影響算法,達到產(chǎn)品的個性化。
個性化保舉的目的在于通過全方位的數(shù)據(jù),精準刻畫出用戶意圖,針對性地給用戶保舉其愿意不雅觀看的視頻,提供極致的產(chǎn)品體驗,提升視頻不雅觀看率,增強用戶黏性。產(chǎn)品的關(guān)鍵點就在于分析用戶的意圖,并將個性化的保舉結(jié)果通過巧妙的產(chǎn)品設(shè)計傳達出來。另一方面,交互也會影響算法,由于交互界面的作用是用來搜集數(shù)據(jù)用的,實現(xiàn)提升保舉精準度的目的,因此交互反過來影響算法。
一、交互影響算法
打開快手app,在沒有登錄的情況下,界面非常簡單,沒有常見的視頻類別,也沒有根據(jù)視頻熱度的兩個維度,即播放量和紅心數(shù)的多少設(shè)置排行榜單,而是以瀑布流的形式展示內(nèi)容。可以看到,優(yōu)先展示的是紅心數(shù)多的視頻,有的紅心數(shù)上萬或上千,少數(shù)紅心百位數(shù)或十位數(shù),但視頻卻并非根據(jù)紅心數(shù)從高到低排序,看起來完全是隨機的。同時考慮視頻的新鮮度,從時效性上優(yōu)先展示的是一天內(nèi)的視頻。
在不雅觀看了幾個視頻再刷新后,會展示更多相類似的視頻。未登錄情況下,用戶只能看視頻,無法進行其他任何操作。
那么,為何不設(shè)置排行榜,且優(yōu)先展示的是紅心數(shù)而非播放量呢?
我想到的原因有兩點:
1、排行榜需要更多運營的投入,同時容易培養(yǎng)大V,會起到主不雅觀引導(dǎo)流量的目的,快手不這么做,,在戰(zhàn)略上是有原因的,具體分析看下文。
2、在我看來,播放量是沒有任何情緒色彩的,而紅心有。紅心這個行為是比播放更核心的用戶行為。從這個角度來說,這也與主流的以播放量為第一考慮要素的方式有區(qū)別,個性化保舉需要的是與用戶本身有關(guān)的信息,而不是其它。
二、保舉方法覆蓋差別需求
組合各種保舉方法,可以覆蓋到用戶的大部分需求。用戶再按照結(jié)果操作,這些顯性和隱性反饋會持續(xù)再反饋給系統(tǒng),系統(tǒng)最終將多種反饋得到的結(jié)果,根據(jù)必然的優(yōu)先級規(guī)則給到用戶,最終達到1+1> 2 的效果。
1、登錄后三種差別保舉Tab,組合差別保舉方式
在登錄后,會發(fā)現(xiàn)有三個Tab:“關(guān)注”、“發(fā)現(xiàn)”和“同城”。
默認Tab是“發(fā)現(xiàn)”,展示邏輯與未登錄時相似;“關(guān)注”Tab里展示所有我之前關(guān)注的創(chuàng)作者的視頻;點擊“同城”,系統(tǒng)直接基于LBS數(shù)據(jù)匹配附近的人發(fā)布的視頻,它強調(diào)的是視頻生產(chǎn)者與不雅觀看者之間的實際距離。
那么,為何是根據(jù)這三個Tab來呢?我想到的邏輯是這樣的:
圍繞用戶核心行為設(shè)計,免于教育用戶的同時更有助于用戶的沉淀;
多種保舉算法重疊,彌補差別算法的缺陷,使保舉結(jié)果更加精準;
持續(xù)維系好內(nèi)容消費者和內(nèi)容生產(chǎn)者的關(guān)系、紐帶。