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2017深圳網(wǎng)站建設(shè)。關(guān)于快手火爆背后的算法邏輯分析,看這一篇就夠了

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發(fā)表時(shí)間:2017-10-19 18:09作者:領(lǐng)創(chuàng)互聯(lián)-傳媒事業(yè)部

企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)專家-領(lǐng)創(chuàng)互聯(lián)是深圳第一高端網(wǎng)站建設(shè)品牌,6年網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)為客戶提供速成模版網(wǎng)站,企業(yè)定制網(wǎng)站,網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷推廣,移動(dòng)手機(jī)APP,SEO優(yōu)化等網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品服務(wù)。

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導(dǎo)讀:作為最早一批拿到短視頻船票的產(chǎn)品,快手從默默無(wú)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(guò)去那個(gè)擁有超大用戶量但江湖鮮有其傳說(shuō)的產(chǎn)品了。取而代之的,是快手幾個(gè)讓人印象深刻的數(shù)據(jù):估值超過(guò) 100 億,注冊(cè)用戶過(guò) 6 億,月活躍用戶1. 8 億,DAU7000 萬(wàn),每日UGC視頻上傳 1000 萬(wàn)條。這些數(shù)據(jù)讓它沒(méi)有異議地,成為了短視頻社交領(lǐng)域的獨(dú)角獸。

  根據(jù)易觀最新的報(bào)告, 2017 年 7 月短視頻綜合平臺(tái)類App排名中,快手位列第一,MAU達(dá)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(wàn)人。

  另外,我發(fā)現(xiàn)快手的產(chǎn)品表現(xiàn)層上幾乎沒(méi)有任何改動(dòng),架構(gòu)上始終只有三個(gè)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(diǎn)。



  如此驚人的數(shù)據(jù),產(chǎn)品前端卻很簡(jiǎn)單,幾乎看不到什么變動(dòng),而快手CEO宿華曾經(jīng)提到過(guò),推薦算法對(duì)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(lái)說(shuō),到底快手憑什么長(zhǎng)期成為短視頻社交領(lǐng)域的頭牌?它又為何選擇個(gè)性化推薦算法的打法呢?

  不管一款產(chǎn)品如何設(shè)計(jì),最終的目的都是爭(zhēng)奪用戶的時(shí)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(diǎn)擊率和使用時(shí)長(zhǎng),一切都是圍繞著提高這兩者而展開(kāi)的。而無(wú)疑,快手的數(shù)據(jù)已驗(yàn)證了推薦算法在短視頻領(lǐng)域里的成功。

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  快手的產(chǎn)品思路是:

  1、交互簡(jiǎn)單易懂,反過(guò)來(lái)積極影響算法;

  2、組合各種推薦算法,覆蓋用戶不同需求,以達(dá)到盡可能推薦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(dá)到產(chǎn)品的個(gè)性化。

  個(gè)性化推薦的目的在于通過(guò)全方位的數(shù)據(jù),精準(zhǔn)刻畫(huà)出用戶意圖,針對(duì)性地給用戶推薦其愿意觀看的視頻,提供極致的產(chǎn)品體驗(yàn),提升視頻觀看率,增強(qiáng)用戶黏性。產(chǎn)品的關(guān)鍵點(diǎn)就在于分析用戶的意圖,并將個(gè)性化的推薦結(jié)果通過(guò)巧妙的產(chǎn)品設(shè)計(jì)傳達(dá)出來(lái)。另一方面,交互也會(huì)影響算法,由于交互界面的作用是用來(lái)搜集數(shù)據(jù)用的,實(shí)現(xiàn)提升推薦精準(zhǔn)度的目的,因此交互反過(guò)來(lái)影響算法。

  一、交互影響算法

  打開(kāi)快手app,在沒(méi)有登錄的情況下,界面非常簡(jiǎn)單,沒(méi)有常見(jiàn)的視頻類別,也沒(méi)有按照視頻熱度的兩個(gè)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??梢钥吹剑瑑?yōu)先展示的是紅心數(shù)多的視頻,有的紅心數(shù)上萬(wàn)或上千,少數(shù)紅心百位數(shù)或十位數(shù),但視頻卻并非按照紅心數(shù)從高到低排序,看起來(lái)完全是隨機(jī)的。同時(shí)考慮視頻的新鮮度,從時(shí)效性上優(yōu)先展示的是一天內(nèi)的視頻。



  在觀看了幾個(gè)視頻再刷新后,會(huì)展示更多相類似的視頻。未登錄情況下,用戶只能看視頻,無(wú)法進(jìn)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(diǎn):

  1、排行榜需要更多運(yùn)營(yíng)的投入,同時(shí)容易培養(yǎng)大V,會(huì)起到主觀引導(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(lái),播放量是沒(méi)有任何情緒色彩的,而紅心有。紅心這個(gè)行為是比播放更核心的用戶行為。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō),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(gè)性化推薦需要的是與用戶自己有關(guān)的信息,而不是其它。

  二、推薦方法覆蓋不同需求

  組合各種推薦方法,可以覆蓋到用戶的大部分需求。用戶再根據(jù)結(jié)果操作,這些顯性和隱性反饋會(huì)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,按照一定的優(yōu)先級(jí)規(guī)則給到用戶,最終達(dá)到1+1> 2 的效果。

  1、登錄后三種不同推薦Tab,組合不同推薦方式

  在登錄后,會(huì)發(fā)現(xiàn)有三個(gè)Tab:“關(guān)注”、“發(fā)現(xiàn)”和“同城”。

  默認(rèn)Tab是“發(fā)現(xiàn)”,展示邏輯與未登錄時(shí)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(diǎn)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(qiáng)調(diào)的是視頻生產(chǎn)者與觀看者之間的實(shí)際距離。



  那么,為何是按照這三個(gè)Tab來(lái)呢?我想到的邏輯是這樣的:

  圍繞用戶核心行為設(shè)計(jì),免于教育用戶的同時(shí)更有助于用戶的沉淀;

  多種推薦算法重疊,彌補(bǔ)不同算法的缺陷,使推薦結(jié)果更加精準(zhǔn);

  持續(xù)維系好內(nèi)容消費(fèi)者和內(nèi)容生產(chǎn)者的關(guān)系、紐帶。

  首先從產(chǎn)品設(shè)計(jì)角度來(lái)說(shuō),好的產(chǎn)品不需要去特意引導(dǎo)用戶,能簡(jiǎn)單盡量簡(jiǎn)單??焓值挠脩粜枨缶褪强匆曨l,產(chǎn)品在設(shè)計(jì)時(shí)需要思考如何讓用戶更高效地看到自己愿意看的視頻就好。加功能容易,但能克制不讓功能繁雜卻很難,這是做產(chǎn)品的初心,快手一直保持著。

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  另一方面,這樣做也與目前短視頻常用的推薦算法有關(guān)。“發(fā)現(xiàn)”這個(gè)Tab,就是短視頻常用的推薦方法:協(xié)同推薦系統(tǒng)和內(nèi)容過(guò)濾系統(tǒng)這兩種推薦方法結(jié)合的結(jié)果。

  協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)就是通過(guò)用戶歷史觀看視頻的行為,分析用戶興趣給出推薦。但協(xié)同過(guò)濾算法有個(gè)缺點(diǎn)就是不能冷啟動(dòng),因此需要混合別的算法,比如內(nèi)容過(guò)濾系統(tǒng)。內(nèi)容過(guò)濾系統(tǒng),給用戶推薦他們之前喜歡的視頻內(nèi)容相似的其他視頻。

  在體驗(yàn)的過(guò)程中我觀察到,在我進(jìn)行了觀看、喜歡和關(guān)注幾個(gè)創(chuàng)作者后,快手給我推薦的類似視頻變多了。系統(tǒng)會(huì)搜集用戶的顯性行為,并進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。最重要的幾個(gè)顯性行為包括了:點(diǎn)愛(ài)心、評(píng)論、觀看視頻長(zhǎng)度、減少某類視頻。

  在“關(guān)注”這個(gè)Tab下,根據(jù)時(shí)間維度隨機(jī)展示了此前關(guān)注的創(chuàng)作者的視頻。從用戶的主要需求“看視頻”這個(gè)角度來(lái)看,只用時(shí)間維度也是合理的,因?yàn)樵陉P(guān)注這個(gè)欄目中,用戶的喜好已經(jīng)很明確,不需要其他的東西來(lái)干擾用戶決策。從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō),“關(guān)注”欄目的播放量,也是生產(chǎn)者視頻未來(lái)持續(xù)曝光的一個(gè)入口。往更深了說(shuō),“關(guān)注”提供了一個(gè)讓內(nèi)容消費(fèi)者和內(nèi)容生產(chǎn)者能持續(xù)交流的紐帶。



  內(nèi)容推薦系統(tǒng)的核心,是計(jì)算兩個(gè)視頻在內(nèi)容上的相似度。

  從界面上可以發(fā)現(xiàn),用戶錄制好視頻,輸入一段描述性文字即可發(fā)布。系統(tǒng)在用戶發(fā)布后會(huì)進(jìn)行內(nèi)容的識(shí)別和判斷,然后以某些方法來(lái)劃分視頻,比如計(jì)算某些視頻的相似度。通過(guò)視頻的標(biāo)題或描述、發(fā)布位置、評(píng)論等抽取某些關(guān)鍵詞或給視頻打標(biāo)簽,再根據(jù)某些模型計(jì)算視頻相似度來(lái)進(jìn)行推薦。目前看快手沒(méi)有讓用戶自己打標(biāo)簽,而完全交由機(jī)器來(lái)執(zhí)行。

  那么,“同城”這個(gè)Tab,即是通過(guò)用戶發(fā)布時(shí)的位置,進(jìn)行推薦的。目前看,主要是根據(jù)距離的遠(yuǎn)近來(lái)排序,優(yōu)先排序近的。但這個(gè)欄目中,會(huì)優(yōu)先展示買(mǎi)了頭條和正在直播的用戶。作用其一,是提高內(nèi)容生產(chǎn)者的曝光可能性,其二,增加用戶的社交關(guān)系鏈,為用戶的沉淀提供更多可能。

  三、產(chǎn)品的個(gè)性化需求

  除了以上的三個(gè)Tab,還可以通過(guò)搜索來(lái)找自己想看的視頻。

  點(diǎn)擊頁(yè)面左上角的小圖標(biāo),進(jìn)入到個(gè)人中心頁(yè)面,在搜索框中輸入某個(gè)關(guān)鍵詞,會(huì)列出昵稱中和個(gè)人介紹中含有該關(guān)鍵詞的用戶,并按照關(guān)注用戶的多少進(jìn)行排序。



  “標(biāo)簽”一列,是快手商業(yè)化變現(xiàn)的一種手段,這里不談。

  除了以上說(shuō)的兩種主要的推薦算法,還有一種叫社會(huì)化過(guò)濾系統(tǒng),根據(jù)用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的好友做推薦。在快手上也體現(xiàn)出了這點(diǎn)的設(shè)計(jì),比如登錄時(shí),可以用微博或微信登錄,快手可以抓取用戶在微博上的數(shù)據(jù),分析用戶的喜好,有利于更了解用戶。另外也可以導(dǎo)入手機(jī)通訊錄,從而關(guān)注手機(jī)通訊錄的好友,同時(shí)會(huì)根據(jù)你之前關(guān)注的人推薦另一批用戶給你。

  這里我猜測(cè)有個(gè)默認(rèn)的邏輯,即我關(guān)注的人關(guān)注的人可能也是我感興趣的人,同時(shí)還有一種可能性,這兩個(gè)創(chuàng)作者的內(nèi)容有相似。

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  以上說(shuō)的都是從內(nèi)容消費(fèi)者角度看到的,從內(nèi)容生產(chǎn)者角度來(lái)說(shuō),要想讓產(chǎn)品持續(xù)有生命力,讓視頻曝光就是最關(guān)鍵的,我想這里涉及到了更深入的權(quán)重策略,目的就是能夠平衡好新老內(nèi)容創(chuàng)造者。

  那么,新的問(wèn)題來(lái)了,為何快手是以個(gè)性化推薦的方式切入到短視頻領(lǐng)域,而不是其他的方式?從上面的體驗(yàn),我們可以得出一個(gè)結(jié)論,快手的產(chǎn)品是圍繞社交展開(kāi)的,它是一個(gè)UGC短視頻信息流社交產(chǎn)品,使用個(gè)性化推薦的技術(shù)為用戶提供視頻內(nèi)容。在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)上,著重考慮如何讓人和人之間、人和內(nèi)容之間以合適的方式觸達(dá)對(duì)方。那么,反推這樣設(shè)計(jì)的緣由,你就能明白為什么快手要堅(jiān)持以個(gè)性化推薦的方式切入到短視頻領(lǐng)域了。

  1、目標(biāo)用戶群定位,差異化競(jìng)爭(zhēng)

  要想讓自己立足,就要做差異化競(jìng)爭(zhēng),但如何差異化需要思考三個(gè)點(diǎn):

  目標(biāo)用戶是誰(shuí),用戶的需求核心;

  競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手最薄弱的地方;

  自己最大的優(yōu)勢(shì)。

  秒拍借助微博擁有粉絲效應(yīng)的明星資源,美拍的群體主要是年輕女性,定位精準(zhǔn)成為了他們的優(yōu)點(diǎn),但也同樣變成了弱點(diǎn)——無(wú)法發(fā)力城市的邊緣人群和二三線城市的用戶。

  另一方面,快手CEO宿華的背景就是搜索和推薦算法方面的大牛,這是他們切入短視頻領(lǐng)域很好的一個(gè)技術(shù)優(yōu)勢(shì)。產(chǎn)品要想快速形成優(yōu)勢(shì),技術(shù)優(yōu)勢(shì)是很難超越的一個(gè)點(diǎn)。

  另外,個(gè)性化推薦能有效地讓內(nèi)容生產(chǎn)者和內(nèi)容消費(fèi)者之間快速連接,形成強(qiáng)紐帶。有助于產(chǎn)品用戶量快速上升。

  當(dāng)然,上面這些點(diǎn)還不足以佐證快手轉(zhuǎn)型短視頻領(lǐng)域的原因。我個(gè)人更愿意相信,這是創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的戰(zhàn)略眼光。看到了短視頻領(lǐng)域未來(lái)的趨勢(shì)。

  2、人和內(nèi)容之間更好交互的需要

  社交就是一個(gè)圈子,個(gè)性化推薦最終會(huì)讓內(nèi)容的生產(chǎn)者和內(nèi)容消費(fèi)者進(jìn)入到一個(gè)自己創(chuàng)造出來(lái)的只屬于自己的圈子。短視頻社交的目的當(dāng)然也是為了更好的沉淀用戶,提高留存。物以類聚,人以群分,說(shuō)到底,我們不僅是看視頻,而是通過(guò)看視頻不斷的感受自我存在感。個(gè)性化推薦從某種角度來(lái)說(shuō),會(huì)讓我們找到跟我們相似的人,而這會(huì)增加用戶留下來(lái)的可能性。

  3、冷啟動(dòng)的需要

  不設(shè)分類,不按照一定規(guī)則進(jìn)行排序,去中心化的內(nèi)容分發(fā)形式,其實(shí)是快手早期冷啟動(dòng)的需要,也是非常有效的方法。當(dāng)快手在轉(zhuǎn)型之初,會(huì)面臨視頻內(nèi)容數(shù)量不足和質(zhì)量不優(yōu)的雙重問(wèn)題,因此需要一種產(chǎn)品形態(tài),既可以滿足冷啟動(dòng)的需要,同時(shí)又能讓用戶持續(xù)對(duì)產(chǎn)品有興趣。

  在產(chǎn)品策略上,選擇去中心化的內(nèi)容分發(fā)形式加個(gè)性化推薦,是從產(chǎn)品戰(zhàn)略角度出發(fā)的,這個(gè)在后文會(huì)提到。而推薦系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史行為和興趣傾向來(lái)預(yù)測(cè)用戶未來(lái)的行為和興趣,因此在沒(méi)有大量的數(shù)據(jù)為推薦做先決條件之前,就需要考慮這個(gè)冷啟動(dòng)的問(wèn)題。

  4、提供用戶最有用信息的需要

  如果要做UGC的信息流產(chǎn)品就必然面臨著隨著時(shí)間遷移,數(shù)據(jù)量越來(lái)越多,用戶就會(huì)面臨信息過(guò)載的問(wèn)題。推薦算法的目的之一,就是從海量的數(shù)據(jù)中過(guò)濾出對(duì)自己有用的信息。而快手的三個(gè)Tab的設(shè)計(jì)和個(gè)性化的推薦方式,某一方面來(lái)說(shuō),不僅是產(chǎn)品圍繞社交設(shè)計(jì)的需要,更是出于信息過(guò)濾的考慮而設(shè)計(jì)的。

  5、內(nèi)容生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間的良性循環(huán)

  算法的核心是理解,理解用戶、理解內(nèi)容、理解彼此之間如何交互,再根據(jù)理解進(jìn)行匹配。如前文所說(shuō),最終需要著重考慮如何讓人和人之間、人和內(nèi)容之間以合適的方式觸達(dá)對(duì)方。UGC視頻數(shù)量巨大,從用戶的角度而言,推薦系統(tǒng)的目的,就是為了幫助兩類用戶:

  一類是內(nèi)容消費(fèi)者,在面對(duì)海量信息時(shí),提供更符合消費(fèi)者喜好的內(nèi)容,幫助找到自己真正感興趣的內(nèi)容,并帶給對(duì)方驚喜的體驗(yàn)。

  另一類就是內(nèi)容生產(chǎn)者的角度,目的就是能夠順利幫助他們曝光內(nèi)容,得到廣大用戶的關(guān)注。

  從平臺(tái)的角度來(lái)說(shuō),作為一個(gè)UGC短視頻社交平臺(tái),最重要的就是用戶粘性,也就是需要提高并持續(xù)保持住自己的流量,唯一要做的,就是能夠讓內(nèi)容生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間形成有效流轉(zhuǎn)的閉環(huán),實(shí)現(xiàn)內(nèi)容消費(fèi)者和生產(chǎn)者之間的雙贏。

  個(gè)性化推薦的做法,讓內(nèi)容生產(chǎn)者明確自己的商業(yè)變現(xiàn)方法,即人人都有機(jī)會(huì)成為網(wǎng)紅,都有機(jī)會(huì)變現(xiàn)。內(nèi)容和用戶的高度匹配,能夠持續(xù)不斷的吸引更多創(chuàng)作者創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,從而吸引更多消費(fèi)者,而良好的用戶反饋則反之促進(jìn)內(nèi)容生產(chǎn)者的生產(chǎn),各取所需。

  6、平臺(tái)價(jià)值的考慮

  短視頻的趨勢(shì)是去中心化的分發(fā)方式,過(guò)去,編導(dǎo)、編輯主導(dǎo)著內(nèi)容的分發(fā),但這樣會(huì)導(dǎo)致其他內(nèi)容質(zhì)量不是很高的視頻難以曝光,無(wú)法獲得一定的流量支持。這樣的個(gè)性化推薦方式,人工運(yùn)營(yíng)的極少干預(yù),真正做到千人千面的同時(shí),還能持續(xù)培養(yǎng)一大批擁有規(guī)模不大不小的網(wǎng)紅,產(chǎn)品持續(xù)擁有自我造血能力的同時(shí),也不至于像注重傳播屬性的平臺(tái),雖然打造出了一些大V,但也因此出現(xiàn)了馬太效應(yīng),且到最后,平臺(tái)容易被大V裹挾,步入不上不下的尷尬境地。

  而快手的這種做法,恰恰使得平臺(tái)的價(jià)值沒(méi)有被削弱,這讓我想起了宿華說(shuō)的,做產(chǎn)品就是希望用戶不要感知快手的存在,而是感知這個(gè)世界的存在。快手的口號(hào)是記錄生活,既然是記錄生活,自然是展示最真實(shí)的生活原貌,因此你看到的視頻才會(huì)是多元化的、但真實(shí)不刻意的。

  四、寫(xiě)在最后

  其實(shí)到了如今,快手早已過(guò)了高速增長(zhǎng)期,轉(zhuǎn)而進(jìn)入了成熟期。成熟期的產(chǎn)品不約而同都需要考慮如何挖掘現(xiàn)有流量的價(jià)值。盡管目前快手流量大,但未來(lái)肯定需要在產(chǎn)品上考慮如何實(shí)現(xiàn)更多變現(xiàn)的可能,那么當(dāng)前的算法就會(huì)制約它的發(fā)展,除非其在產(chǎn)品形態(tài)和模式上有更多創(chuàng)新。

  幾年內(nèi),不管快手會(huì)如何出手,短視頻領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)只會(huì)越來(lái)越激烈。我想,向海外擴(kuò)張和對(duì)當(dāng)前內(nèi)容價(jià)值的深挖,或許都是快手必然會(huì)做的。

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