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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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那個(gè)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(gè)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(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人。

　　另外，我發(fā)現(xiàn)快手的產(chǎn)品表現(xiàn)層上幾乎沒有任何改動，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)品前端卻很簡單，幾乎看不到什么變動，而快手CEO宿華曾經(jīng)提到過，推薦算法對快手產(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(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，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(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、交互簡單易懂，反過來積極影響算法;

　　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全方位的數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)刻畫出用戶意圖，針對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)果通過巧妙的產(chǎn)品設(shè)計(jì)傳達(dá)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(shí)現(xiàn)提升推薦精準(zhǔn)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?，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)，但視頻卻并非按照紅心數(shù)從高到低排序，看起來完全是隨機(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(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)營的投入，同時(shí)容易培養(yǎng)大V，會起到主觀引導(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，播放量是沒有任何情緒色彩的，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(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)角度來說，好的產(chǎn)品不需要去特意引導(dǎo)用戶，能簡單盡量簡單。快手的用戶需求就是看視頻，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)?！鞍l(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)容過濾系統(tǒng)這兩種推薦方法結(jié)合的結(jié)果。

　　協(xié)同過濾系統(tǒng)就是通過用戶歷史觀看視頻的行為，分析用戶興趣給出推薦。但協(xié)同過濾算法有個(gè)缺點(diǎn)就是不能冷啟動，因此需要混合別的算法，比如內(nèi)容過濾系統(tǒng)。內(nèi)容過濾系統(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)會搜集用戶的顯性行為，并進(jìn)行優(yōu)先級排序。最重要的幾個(gè)顯性行為包括了：點(diǎn)愛心、評論、觀看視頻長度、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干擾用戶決策。從另一個(gè)角度來說，“關(guān)注”欄目的播放量，也是生產(chǎn)者視頻未來持續(xù)曝光的一個(gè)入口。往更深了說，“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)布后會進(jìn)行內(nèi)容的識別和判斷，然后以某些方法來劃分視頻，比如計(jì)算某些視頻的相似度。通過視頻的標(biāo)題或描述、發(fā)布位置、評論等抽取某些關(guān)鍵詞或給視頻打標(biāo)簽，再根據(jù)某些模型計(jì)算視頻相似度來進(jìn)行推薦。目前看快手沒有讓用戶自己打標(biāo)簽，而完全交由機(jī)器來執(zhí)行。

　　那么，“同城”這個(gè)Tab，即是通過用戶發(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)近來排序，優(yōu)先排序近的。但這個(gè)欄目中，會優(yōu)先展示買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，還可以通過搜索來找自己想看的視頻。

　　點(diǎn)擊頁面左上角的小圖標(biāo)，進(jìn)入到個(gè)人中心頁面，在搜索框中輸入某個(gè)關(guān)鍵詞，會列出昵稱中和個(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。

　　除了以上說的兩種主要的推薦算法，還有一種叫社會化過濾系統(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)者角度來說，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，新的問題來了，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，差異化競爭

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

　　目標(biāo)用戶是誰，用戶的需求核心;

　　競爭對手最薄弱的地方;

　　自己最大的優(yōu)勢。

　　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。產(chǎn)品要想快速形成優(yōu)勢，技術(shù)優(yōu)勢是很難超越的一個(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?？吹搅硕桃曨l領(lǐng)域未來的趨勢。

　　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，說到底，我們不僅是看視頻，而是通過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說，會讓我們找到跟我們相似的人，而這會增加用戶留下來的可能性。

　　3、冷啟動的需要

　　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)是快手早期冷啟動的需要，也是非常有效的方法。當(dāng)快手在轉(zhuǎn)型之初，會面臨視頻內(nèi)容數(shù)量不足和質(zhì)量不優(yōu)的雙重問題，因此需要一種產(chǎn)品形態(tài)，既可以滿足冷啟動的需要，同時(shí)又能讓用戶持續(xù)對產(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預(yù)測用戶未來的行為和興趣，因此在沒有大量的數(shù)據(jù)為推薦做先決條件之前，就需要考慮這個(gè)冷啟動的問題。

　　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)量越來越多，用戶就會面臨信息過載的問題。推薦算法的目的之一，就是從海量的數(shù)據(jù)中過濾出對自己有用的信息。而快手的三個(gè)Tab的設(shè)計(jì)和個(gè)性化的推薦方式，某一方面來說，不僅是產(chǎn)品圍繞社交設(shè)計(jì)的需要，更是出于信息過濾的考慮而設(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，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。

　　從平臺的角度來說，作為一個(gè)UGC短視頻社交平臺，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)會成為網(wǎng)紅，都有機(jī)會變現(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、平臺價(jià)值的考慮

　　短視頻的趨勢是去中心化的分發(fā)方式，過去，編導(dǎo)、編輯主導(dǎo)著內(nèi)容的分發(fā)，但這樣會導(dǎo)致其他內(nèi)容質(zhì)量不是很高的視頻難以曝光，無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，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，恰恰使得平臺的價(jià)值沒有被削弱，這讓我想起了宿華說的，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是多元化的、但真實(shí)不刻意的。

　　四、寫在最后

　　其實(shí)到了如今，快手早已過了高速增長期，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)，不管快手會如何出手，短視頻領(lǐng)域的競爭只會越來越激烈。我想，向海外擴(kuò)張和對當(dāng)前內(nèi)容價(jià)值的深挖，或許都是快手必然會做的。

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