接得住社会上大部分普通人日常生活记录的快手有用户自发做出“存在即是完美”的快手群像混剪视频,引得人民网等官媒转发称“人民对美好生活的向往,就是我们的奋斗目标。”但在做明星拓展时还会有品牌认同方面的尴尬,尤其在吸引头部创作者时候比抖音更难一些,当然这跟快手公平普惠的信仰以及不对大V作过多流量倾斜的分发策略有关。
上下划体系的抖音刷起来内容消费效率更高爆发力更强,一夜之间就能出现在各种社交媒体/报刊杂志/综艺、车尾贴纸、旅游景点商店的门牌、各大城市商业区小姐姐的街拍里,具备很强的跨社区打击穿透能力,能够迅速吸引到不同圈层的人。但缺点也在这里,表演和交流兴趣没那么相容,缺乏人格化的内容很难带来信任感,而信任是交易的基础,所以抖音做电商一直很坎坷。
两家产品也在互相参考。快手开始在主端测试单列上下滑的大屏版,但也是尽可能让用户的评论显示在视频。抖音首页推荐开始对关注作者的权重加大了一些,对直播的导流倾向非常明显。
容错率是因,投稿率是果
上图是我2017年讲课时画的PPT,留存和时长是产品最核心的数据,但是这两个指标是多种因素综合的结果而非可以直接优化的对象。短视频产品的核心指标有三个,投稿率、人均VV、人均关注数,对于这三个核心指标重要性不同理解带来产品策略上看重的优先级不同,这个最底层的差别是快手跟抖音一切后续差别的原点。
在用户认知层面,为什么会有抖音更好看快手有点土的印象差别,是来自于两个产品对流量分配权的控制态度不同。
快手更看重生态,看完一个视频下面紧接着是评论区,排序是投稿率人均VV人均关注数。抖音更在意效率,看完一个视频希望你继续刷下一个,突破路径选在人均VV投稿率人均关注数。因为排序目标有差别,快手的作者平均粉丝触达率一直是高于抖音的。
在与两家产品的算法同学交流后发现,他们对我运营视角的提法做了一些修正。
做内容消费,本质上跟搜索很像,更多是一个技术活,并不需要特别多的主观判断。算法上说白了就是,抖音快手模型依赖的交互数据都是看点击、点赞、完成率、评论率四个核心指标,差异就是:快手用的是从列表页点击详情页再点出来这个交互训练模型,抖音用的是刷到一个视频之后下滑另一个,这两种交互鼓励的内容是有差异的,所以算法学到的内容分发倾向也是有差异的。
即单双列的交互带来产品容错率的不同,容错率是因,VV、投稿是结果。因为容错率不同,快手和抖音推荐池的内容召回期也完全不同,快手可以允许更短的召回期,可以在时效更短的内容库里做更多测试,抖音在时间更久的召回期外还会再加上一个精品召回,所以经常容易在抖音看到时间较早的视频,也因此有利于头部内容的繁荣。
因为容错率不同召回期和选择不同,快手更多人格化、长尾兴趣,抖音更即时性kill time、精品内容库更强,所以前一种内容在快手上占比更高,后一种内容抖音上占比更高。其他的点赞、评论这些交互模型层面上抖音快手是一模一样的。因为内容分发是一个很纯粹的数学物理问题,在现有基础科学环境下去求最优解,抖音和快手的算法水平之间没有很大差异。
同样是讲究数据驱动和A/Btest的两家Data+AI公司,但在机器学习之上,还有一层变量是创始团队的价值观,最终导致相去甚远的分发机制。快手的创始团队希望提升每一个人的幸福感,没有分别心,让更多人被人看到,在推荐算法之上就还有一层公平普惠的价值指引。宿华说快手一直在做的就是一场GDP基尼系数的分配式实验,创始团队会定下一些不准任何人改动的标准,决定各项指标对整个系统生态的贡献与价值。意思就是快手会将流量像普通人倾斜,不鼓励头部,将流量打散往腰部尾部分发。
而抖音没有选择分散流量这条路,而是顺着字节跳动积淀下来的内容分发和推荐算法道路,大力出奇迹,将流量集中起来引爆话题制造中心。结果就是现在市场感受到的快手强社区抖音强内容。
两个产品的算法排序公式,权重差异可做类似表达:
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