抖音要向短視頻前輩美拍、快手學習什么？

2018年抖音火了。從春節(jié)期間開始集中爆發(fā)，通過今日頭條慣用的母體導流、百萬英雄直播答題、聯合12位明星發(fā)紅包、渠道買量等重重手段收獲了4200萬新增用戶，并連續(xù)16天霸占中國App Store單日下載量第一名。

而對于今日頭條來說，抖音已成最大增量——相當于微信之于騰訊、天貓之于阿里。據說今日頭條正以500億美元估值尋求融資，比去年的100億美元翻了五倍，這個估值抖音貢獻了很大部分。有消息稱今日頭條今年已劃撥給抖音20億營銷預算，直奔日活1億的目標。特別是在改變slogan為“記錄美好生活”后，抖音要做短視頻版微博的野心已是圖窮匕見。

然而，抖音面臨的問題同樣不容忽視，一個是大家都面臨的行業(yè)監(jiān)管的問題，理論上來說，通過人機結合等方式來管理內容可以克服，這將考驗團隊價值觀落地能力；另一些問題則要從抖音本身的產品邏輯說起。App一夜刷屏多日霸榜后悄無聲息的不勝枚舉，抖音曾經的同行如小咖秀等音樂短視頻社區(qū)同樣曾經紅極一時。抖音如何才能成為短視頻界的常青樹？我認為，要從這幾個問題說起。

抖音面臨的三個挑戰(zhàn)

1、“無限下滑”的首頁機制，不利于建立社交關系。

短視頻App目前首頁設計可分為兩類：一類是抖音式，首頁只有一個視頻，下滑就是下一個，目前只有抖音和微視采取這類設計。第二類是列表式，有的是一列（如秒拍），有的是兩列（如美拍、快手），總之首頁會呈現多個內容，這兩種設計體現出內容分發(fā)邏輯的不同。

抖音是極度依賴算法的分發(fā)模式，而且對算法十分自信，才能實現“一擊即中”，讓用戶日刷300條。不過，在其算法邏輯中熱門內容會得到更多推薦，長尾內容卻很難得到有效分發(fā)。所以我們會發(fā)現抖音上的內容越來越類型化，甚至有新媒體運營總結出了抖音火爆內容的15個模式：如甩碗、撩妹撩小哥哥、死不要臉、勵志哭窮等等——我每天刷抖音偶爾也會看到模式相仿的內容。

這個分發(fā)邏輯也會引發(fā)頂部效應，限制長尾內容分發(fā)：部分內容確實很容易火爆，點贊動輒數十萬，然而能夠火爆的內容是少數。這距離抖音要實現讓人人可以“記錄美好生活”的UGC平臺還有很遠的距離，因為UGC中會有大量長尾、冷門內容需要被分發(fā)。

而作為UGC平臺的快手、美拍等平臺則更側重“算法+關注”結合的分發(fā)模式，其用戶獲得內容的方式并不依賴于熱門推薦，甚至不只是依賴于推薦，而是有很強的主動搜索、發(fā)現欲望。其內容獲取行為是點對點式，供需關系更加有針對性，用戶間更容易建立聯系、形成互動，真正的社區(qū)氛圍也由此產生——基于短視頻內容實現人與人的連接，是短視頻的重要價值之一。

2、高度中心化的模式，需要向垂直化過度。

現在的抖音有點像2013年的微博。

2013年前，微博主要是靠大V在支撐，明星名人是微博運營的重點。2013年，微博的運營重點從頭部大V轉向垂直領域大V，根據微博副總裁曹增輝介紹，下沉運營這一步“拯救”了微博，因為“在那以前，微博閱讀量排名靠前的領域只有明星、媒體、社會時政。其他領域不能說是零，但也接近。中小V為微博貢獻了大量的內容，卻沒有形成品牌?！比缃?，微博有55個重點垂直領域每一個垂直領域都有自己的大V（垂V），MCN（機構）和商業(yè)模式，整個平臺欣欣向榮，有了我們現在看到的二次崛起。

而在短視頻領域，率先完成垂直化搭建的是美拍，它建立起了16個垂直內容頻道，如美妝類、寶寶類，據美拍團隊在公開分享中介紹，在這些頻道下的細分興趣領域有300多個?？梢杂^察到的是，美拍在針對不同領域進行內容運營，功能定制和變現嘗試。比如美拍今年押注的“舞蹈”領域，美拍就為此推出“舞蹈跟拍器”功能，這是以功能引導普通用戶向垂類用戶遷移的手法。另一方面，近期關注到新聞，美拍通過和WOD、Arena等世界性舞蹈比賽合作，把這個領域具有權威影響力的人都拉到了美拍，在垂類大V的影響力，這個垂直領域的人群有了領袖，就可以迅速聚攏。

美拍團隊曾分享過這樣一個簡單的邏輯：單個垂直興趣領域的用戶量可能是幾千萬的規(guī)模，但是當眾多興趣垂類都在美拍聚集的時候，這個用戶容量是無限的。因此，當抖音等主打泛娛樂的短視頻走過了粗放式的大躍進增長后，精耕細作的垂類運營是值得考慮的方向。

3、“一夜爆紅”的網紅如何可持續(xù)商業(yè)化？

微博、美拍在內容創(chuàng)作者的支持上，比抖音走得更遠。確實有網紅在抖音上一夜爆紅，然而如何幫助他們一直紅下去？如何將人氣轉化為商業(yè)價值？是抖音——也是今日頭條要補的課。

今日頭條和抖音對于大V更像是放養(yǎng)——我給你水草豐沛的草原，其他的就要靠你自己了。你只要有一定的內容創(chuàng)作力，可以得到分發(fā)和粉絲，然而卻很難得到更多的支持，這一點跟微信公眾號的玩法相似，就是除了基礎設施外，不進行更多運營或者商業(yè)化支持。

反觀微博、美拍等玩家卻很注重對創(chuàng)作者的專業(yè)支持。微博在商業(yè)化上提供微任務廣告平臺，與多家MCN合作，每年的V影響力峰會都會宣布創(chuàng)作者通過微博轉了多少錢；美拍與50多家國內MCN機構達成合作，提供流量扶持，甚至把優(yōu)質達人輸送給MCN機構，可以看到，喵大仙、劉陽等從美拍成長起來的達人，已經成立自己的公司或者MCN機構，成為了短視頻行業(yè)更重要的參與者。而在幫助達人賺錢這件事情上，美拍推出短視頻營銷平臺“美拍M計劃”，上線打通達人的電商銷售渠道“邊看邊買”。

商業(yè)化、電商渠道搭建，這些方向抖音目前已在跟進，憑借著抖音的流量優(yōu)勢，這些業(yè)務的開展并不難。不過，雖然我們經?？梢月牭矫襟w分析多少人在抖音一夜成名，又做成了一筆價格多高的廣告，但是暫時還沒有像喵大仙、劉陽這類能夠公司化運營的案例，抖音還需要在達人商業(yè)化上提供更多工具和運營支持。

內容行業(yè)的三個抉擇

抖音面臨的三個抉擇，有一些也是整個短視頻行業(yè)甚至內容行業(yè)都面臨的選擇。在算法是否應該價值觀等老生常談的話題下，內容行業(yè)在今天面臨著三個選擇：

1、算法VS編輯

清明節(jié)假期，快手啟動了3000人的內容審核員的招聘，在明確了算法應該有價值觀這個答案后，快手用行動來給算法賦予更多價值觀。而在快手前面，今日頭條已經大規(guī)模招募類似崗位人員，美拍也已啟動人機結合的內容審核機制。

在是否應該只依靠算法這個問題上，整個內容行業(yè)都已經達成共識：不只是內容審核環(huán)節(jié)，內容分發(fā)和運營上也要采取算法+編輯結合的模式。算法缺乏價值觀，內容平臺又有媒體屬性，必須要有總編輯這樣的職位才能承擔應當承擔的社會責任。曾經機房里的算法想要取代寫字樓里的編輯，然而未來內容平臺的內容相關員工恐怕不會少于傳統(tǒng)編輯——只不過不再負責內容創(chuàng)作，而是負責讓算法有價值觀，負責內容的運營、分發(fā)和審核。

2、算法VS社交

不論是Facebook還是Twitter，其時間線最初都是基于Follow即關注關系，邏輯是“我關注的人的興趣就是我的興趣”，整個內容的傳播路徑都是基于粉絲，與算法沒半點關系。到如今微信朋友圈仍舊是這樣的分發(fā)邏輯。而算法分發(fā)的邏輯則是“算法懂你的興趣”，給你千人千面的個性化內容，內容能走多遠主要是算法決定。

然而只依賴算法的缺陷十分明顯，會有所謂“信息繭房”效應，就是算法根據你此前的行為，推薦越來越精準，但也會讓你看到的內容面越來越狹窄，比如你老看科技視頻就不斷給你推科技視頻，但你可能不只是對科技視頻有興趣。破除的方式有三個，給你推薦大家都要關注的內容，如熱門新聞；算法猜測你的興趣，給你推薦一些你“可能感興趣”的內容；引入關注關系，讓你關注的人給你推薦更多內容，你就有機會接觸更廣泛的興趣領域，這也可以幫助長尾內容實現分發(fā)。

微博在關注外引入發(fā)現流；今日頭條在算法外引入社交啟動“千人百萬粉”計劃，不惜打破流量平衡，在給一些金V賬號強勢導入數十萬粉絲；美拍在首頁采取雙Feed列設計融合推薦和關注，都是在算法與關注間尋求平衡。

不過，算法與關注結合的關鍵是，分發(fā)層面要兩者兼顧，前段時間今日頭條下架了頭條指數，表示要引導內容創(chuàng)作者關注粉絲這個核心指標。對于算法類內容平臺而言，是否有粉絲就有分發(fā)？目前還看不清楚，這需要大家用數據證明。

3、中心化VS去中心化

想要做現代世界的清明上河圖的快手強調弱運營，比如盡量不推送消息，不扶持所謂大V，內容如何分發(fā)以算法為準，算法不會對任何內容傾斜。是否應用算法，與是否中心化，其實沒有本質聯系?？焓钟杏盟惴ǚ职l(fā)，然而決定算法分發(fā)邏輯的價值觀就是強調對內容的一視同仁；微信沒有用算法卻是去中心化的分發(fā)；抖音也用算法分發(fā)，然而其算法本身就會偏向于頂部熱門內容；現在，微博也在通過熱門話題運營等方式，一改往日去中心化的分發(fā)模式。

不只是分發(fā)層面，內容創(chuàng)作上也有中心化和去中心化的兩種模式——比如UGC、PGC平臺都是去中心化的，依托第三方創(chuàng)作者，不過愛奇藝卻有自制內容，有中心化的一面。

那么整個內容平臺，應該是中心化還是去中心化？我認為沒有標準答案，或者說這個并不重要——去中心化不一定是好的，中心化不一定是不好的。去中心化的目的是要提高分發(fā)/創(chuàng)作效率、用戶體驗、商業(yè)價值，它只是因，不是果，去中心化的微信現在馬太效應明顯長尾內容已很難得到分發(fā)機會。內容平臺不應該過度關注強調是否中心化。

此前，大家都認為算法技術的成熟，給內容分發(fā)帶來了全新的可能性——去中心化創(chuàng)作釋放了個體，給用戶更豐富和個性的內容選擇，形成了龐大的注意力經濟。然而現在看來基于算法的內容分發(fā)，跟傳統(tǒng)的基于編輯的中心化式媒體平臺有著千絲萬縷的聯系，算法不可能取代人，信息流不可能取代社交流，去中心化與否不重要，基于算法的內容平臺們還是要多向老前輩們取取經。

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