今天說說產(chǎn)品相關(guān)的東西。因為實際需要，也是興趣使然，我稍微仔細研究了下這個東西，確實很有意思。
自媒體時代，很多人都想借著流量做點什么，但是這條路是真的難。尤其是抖音，考驗的是面向算法和內(nèi)容兩方面的運營能力。
兩種模式對比
我記得特別清楚，第一次發(fā)抖音的時候，拍的是一個桂林漓江的景色，剛發(fā)出沒多久其播放量就開始猛漲，我興奮不已?？墒窃趲讉€小時之后，播放量穩(wěn)穩(wěn)地停在了604這個數(shù)字上，就好像這個視頻從抖音上下架了一樣。
接下來的日子里，除了一段描述我本人考研狀元(考研數(shù)學145分)的視頻稍微火了一下(播放量19w)，其他所有的視頻播放量，其平均值基本都500左右。
后來我做了調(diào)研，并且找到做類似產(chǎn)品的同學聊了聊，發(fā)現(xiàn)這和推薦的機制，以及推薦算法是有很大關(guān)系的。
我們把“為什么播放量均值總是停在500左右”留在后面解答。
同時為了引出推抖音的推薦機制，我決定還是以微信公眾號這件自媒體產(chǎn)品做個類比來詳細說明(之所以這么類比，是因為最近在做公眾號，所以比較熟悉)。
顯而易見，同樣是面向自媒體的產(chǎn)品，騰訊微信公眾號與抖音，除了在媒體形式上存在差異(文字和短視頻)，還有一個重要的區(qū)別，那就是搜索與推薦的區(qū)別。
這么說也不本質(zhì)。如果更本質(zhì)一點，應該是主動與被動的區(qū)別。
就這么一個交互上的不同，背后是差異化十分顯著的產(chǎn)品邏輯。
如果我們想關(guān)注一個公眾號，需要用戶主動去搜索或者掃其二維碼。當我們想推廣一篇文章的時候，也需要一些用戶主動地分享到朋友圈中。在這個生態(tài)圈中，所有的活動都需要用戶主動去參與?？梢哉f，沒有主動性，悶死牢籠中，永無出頭之日。所以公眾號類自媒體特別依賴朋友圈，其實勉強解釋一下也覺得合理，你的圈子基本說明了你的“畫像”。
而抖音的玩法就很不一樣了，這是一款由算法深度參與且落地的產(chǎn)品。和一般的推薦機制相似，需要對用戶進行畫像。雖然你可能非常熟悉，但我還是要描述一下基本過程。
當我們注冊了抖音之后，在不斷滑動屏幕的同時，一些視頻會被動地推薦到我們的眼前。如果你在瀏覽過程中留下了一些“痕跡”，那么這些“痕跡”將會形成針對你本人的畫像，這個畫像就是你本人的描述。
有哪些東西算是你的“痕跡”？我總結(jié)至少有以下幾點：
點贊
轉(zhuǎn)發(fā)
停留時長
評論
關(guān)注
發(fā)表的視頻類型
其他隱性的肯定還有，但是上面的幾點基本能夠刻畫出你本人的喜好了。和一般的機器學習或者深度學習算法性質(zhì)相同，數(shù)據(jù)量越大，訓練的結(jié)果就越好，你的畫像刻畫的就越準確。
當每個人都有了自己的畫像之后，視頻開始按照和每個用戶畫像的匹配度進行分發(fā)，也包括你發(fā)的視頻。
目前視頻推薦還是需要一些tag作為輔助信息的，它由用戶主動標記。在抖音上，tag以“話題”為名暴露給用戶，比如下圖中紅框標出的部分。(抖音可以互關(guān)一波哈)
“話題”對推薦具有十分重要的導向。雖然一些例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的算法模型可以直接分析視頻，但整個計算過程既耗時又耗資源，不一定全量使用這種方法。另一方面，tag由視頻作者創(chuàng)建，他幾乎是最了解視頻內(nèi)容的人，所以這個信息也相對可靠。
因此，要想推廣一個視頻，tag要認真甄選。
抖音的“闖關(guān)模式”
現(xiàn)在我們回答開頭提出的問題——為什么是500這個數(shù)字？
這是刻意指定的規(guī)則，我稱之為“闖關(guān)”模式，而且很多外部競品也在效仿這個方式。具體是這樣的，請看下圖。
上圖中所謂的摘除視頻，確確實實是從推薦系統(tǒng)中摘除了，幾乎不會有被動曝光的機會。但據(jù)說還有“挖墳”功能，意思大概是即使被摘除的視頻，也可能因為某些條件被觸發(fā)而復活推薦。
所以，播放量總維持在500的原因是——第一關(guān)沒過，且視頻被推薦系統(tǒng)摘除。
到底有多少關(guān)卡？據(jù)不可靠消息，關(guān)卡大概一共有這么幾個。
第一關(guān)：流量300-500
第二關(guān)：流量3000
第三關(guān)：流量1.2~1.5萬
第四關(guān)：流量10~12萬
第五關(guān)：流量40~60萬，開始介入人工審核
第六關(guān)：流量200~300萬，伴隨人工審核
第七關(guān)：流量700~1100萬，伴隨人工審核
第八關(guān)：流量3000萬級
過關(guān)門檻是什么？是根據(jù)用戶留下“痕跡”的統(tǒng)計指標設定的閾值。一般來說，這些指標的權(quán)重從高到低排列如下：
完播率 > 點贊率 > 評論率 > 轉(zhuǎn)發(fā)率 > 關(guān)注率
而且比較可怕的是，這個周期非常短暫，短暫到你幾乎沒反應過來的時候，這陣風就已經(jīng)過了。從視頻產(chǎn)生開始，到第八關(guān)可能只經(jīng)過一周左右。
長尾和冷啟動
看到這你也別泄氣，這太正常不過了。和大部分推薦場景一樣，用戶整體服從一個極端長尾的分布。
這就是“旱的旱死，澇的澇死”分布。
不僅是算法領(lǐng)域，在任何時候幾乎都存在這種分布。當這種分布已經(jīng)形成，并處于極端的兩極分化，它的形態(tài)就不再容易改變了。
一般情況下，推薦系統(tǒng)會優(yōu)先推薦大眾認為好的內(nèi)容，它一旦被推薦，就會收到更多的流量，只能越來越好，因此進入良性循環(huán)。這對于長期穩(wěn)定處在這個體系中的所有用戶來說，其實沒有什么不公平。
但對于新進場的用戶卻十分不公平，因為新用戶得不到被推薦的機會，這就是臭名昭著的“冷啟動”問題。具體來說，推薦系統(tǒng)并沒有見過它的任何數(shù)據(jù)，所以不可能做出其進入大流量場的決策。但從理論上講，他確實可能具有優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的潛力，如果一味的按照舊的標準進行推薦，那么該用戶將活活被推薦系統(tǒng)悶死。
對于推薦場景來說，冷啟動問題十分臭名昭著。新的血液進不去，整個系統(tǒng)可能永遠處于一個停止不前的狀態(tài)，推薦的機制也會因為數(shù)據(jù)分布的極度“穩(wěn)定”而變得十分單一。不僅如此，還可能會出現(xiàn)大批用戶因為得不到利益而選擇退場的情況。短視頻如此，電商也如此，只要是推薦領(lǐng)域，冷啟動問題都是必須要緩解的。
所以像短視頻推薦這種產(chǎn)品，一般對新入場的用戶都有扶新機制。扶新機制會給予新用戶一定時間內(nèi)特殊的照顧。其實對于舊人新發(fā)的視頻，可能也存在這樣的機制。但無論怎么樣，這個分布已經(jīng)形成，就無法解決的很干凈。
至于到目前為止，“闖關(guān)”模式有沒有被改進甚至換掉，我也不是很清楚，但從實驗上看，即使有差異，也應該和上面的框架不會相差太多。
“闖關(guān)”對平臺的好處
再回過頭來看這個機制對平臺的好處。
一個是減少垃圾信息的傳播，提高流量資源的使用效率。如果不設立這種闖關(guān)模式，流量資源會被分散在質(zhì)量良莠不齊的廣大以*絲為主的群體中。這就有點像用錢投資，相當于錢沒有投到利潤最大化的資源上。
另一個好處是刻意制造了稀缺性。這一點很重要，因為它讓所有用戶都看到了高位用戶所得到的豐厚利益，從而隱形的給廣大*絲用戶畫了個餅——只要你能火，你就能發(fā)財。所以，花錢推廣的功能就順理成章的成為了抖音的一個重要的變現(xiàn)功能點，你可以花錢推流量，也可以推粉絲。這個功能點，似乎只有平民用戶才會用得到。所以，從收入變現(xiàn)上來講，抖音上所有的用戶都是有金錢價值的用戶。
結(jié)語
目前，短視頻領(lǐng)域還在處于上升期，優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容總有機會被展示，至少它的想象空間仍然是十分巨大的。相對于做公眾號，在抖音上除了提供優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容，還需要做足面向算法的運營工作。
你可能有想法去拍抖音，去做各種形式的自媒體。但你會很猶豫，因為你覺得現(xiàn)在進場會比較晚，并且抖音的短周期十分碰運氣，優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容又對核心競爭力有碾壓式的要求，還會遇到冷啟動問題，所以你覺得不如不做。
但是，種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現(xiàn)在。
而且，運氣也需要實力的積累。
文章來源：豆芽吧
原文鏈接：https://www.douyaba.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=300940&extra=page%3D1%26filter%3Dauthor%26orderby%3Ddateline
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