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(dǎo)流、百萬英雄直播答題、聯(lián)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(duì)于今日頭條來說，抖音已成最大增量——相當(dāng)于微信之于騰訊、天貓之于阿里。據(jù)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(gè)估值抖音貢獻(xiàn)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(yù)算，直奔日活1億的目標(biāo)。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(gè)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(jī)結(jié)合等方式來管理內(nèi)容可以克服，這將考驗(yàn)團(tuán)隊(duì)價(jià)值觀落地能力；另一些問題則要從抖音本身的產(chǎn)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(jīng)的同行如小咖秀等音樂短視頻社區(qū)同樣曾經(jīng)紅極一時(shí)。抖音如何才能成為短視頻界的常青樹？我認(rèn)為，要從這幾個(gè)問題說起。

抖音面臨的三個(gè)挑戰(zhàn)

1、“無限下滑”的首頁機(jī)制，不利于建立社交關(guān)系。

短視頻App目前首頁設(shè)計(jì)可分為兩類：一類是抖音式，首頁只有一個(gè)視頻，下滑就是下一個(gè)，目前只有抖音和微視采取這類設(shè)計(jì)。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(huì)呈現(xiàn)多個(gè)內(nèi)容，這兩種設(shè)計(jì)體現(xiàn)出內(nèi)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(duì)算法十分自信，才能實(shí)現(xiàn)“一擊即中”，讓用戶日刷300條。不過，在其算法邏輯中熱門內(nèi)容會(huì)得到更多推薦，長尾內(nèi)容卻很難得到有效分發(fā)。所以我們會(huì)發(fā)現(xiàn)抖音上的內(nèi)容越來越類型化，甚至有新媒體運(yùn)營總結(jié)出了抖音火爆內(nèi)容的15個(gè)模式：如甩碗、撩妹撩小哥哥、死不要臉、勵(lì)志哭窮等等——我每天刷抖音偶爾也會(huì)看到模式相仿的內(nèi)容。

這個(gè)分發(fā)邏輯也會(huì)引發(fā)頂部效應(yīng)，限制長尾內(nèi)容分發(fā)：部分內(nèi)容確實(shí)很容易火爆，點(diǎn)贊動(dòng)輒數(shù)十萬，然而能夠火爆的內(nèi)容是少數(shù)。這距離抖音要實(shí)現(xiàn)讓人人可以“記錄美好生活”的UGC平臺(tái)還有很遠(yuǎn)的距離，因?yàn)閁GC中會(huì)有大量長尾、冷門內(nèi)容需要被分發(fā)。

而作為UGC平臺(tái)的快手、美拍等平臺(tái)則更側(cè)重“算法+關(guān)注”結(jié)合的分發(fā)模式，其用戶獲得內(nèi)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(qiáng)的主動(dòng)搜索、發(fā)現(xiàn)欲望。其內(nèi)容獲取行為是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)式，供需關(guān)系更加有針對(duì)性，用戶間更容易建立聯(lián)系、形成互動(dòng)，真正的社區(qū)氛圍也由此產(chǎn)生——基于短視頻內(nèi)容實(shí)現(xiàn)人與人的連接，是短視頻的重要價(jià)值之一。

2、高度中心化的模式，需要向垂直化過度。

現(xiàn)在的抖音有點(diǎn)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(yùn)營的重點(diǎn)。2013年，微博的運(yùn)營重點(diǎn)從頭部大V轉(zhuǎn)向垂直領(lǐng)域大V，根據(jù)微博副總裁曹增輝介紹，下沉運(yùn)營這一步“拯救”了微博，因?yàn)椤霸谀且郧埃⒉╅喿x量排名靠前的領(lǐng)域只有明星、媒體、社會(huì)時(shí)政。其他領(lǐng)域不能說是零，但也接近。中小V為微博貢獻(xiàn)了大量的內(nèi)容，卻沒有形成品牌?！比缃瘢⒉┯?5個(gè)重點(diǎn)垂直領(lǐng)域每一個(gè)垂直領(lǐng)域都有自己的大V（垂V），MCN（機(jī)構(gòu)）和商業(yè)模式，整個(gè)平臺(tái)欣欣向榮，有了我們現(xiàn)在看到的二次崛起。

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

美拍團(tuán)隊(duì)曾分享過這樣一個(gè)簡單的邏輯：單個(gè)垂直興趣領(lǐng)域的用戶量可能是幾千萬的規(guī)模，但是當(dāng)眾多興趣垂類都在美拍聚集的時(shí)候，這個(gè)用戶容量是無限的。因此，當(dāng)抖音等主打泛娛樂的短視頻走過了粗放式的大躍進(jìn)增長后，精耕細(xì)作的垂類運(yùn)營是值得考慮的方向。

3、“一夜爆紅”的網(wǎng)紅如何可持續(xù)商業(yè)化？

微博、美拍在內(nèi)容創(chuàng)作者的支持上，比抖音走得更遠(yuǎn)。確實(shí)有網(wǎng)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(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值？是抖音——也是今日頭條要補(bǔ)的課。

今日頭條和抖音對(duì)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(nèi)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(diǎn)跟微信公眾號(hào)的玩法相似，就是除了基礎(chǔ)設(shè)施外，不進(jìn)行更多運(yùn)營或者商業(yè)化支持。

反觀微博、美拍等玩家卻很注重對(duì)創(chuàng)作者的專業(yè)支持。微博在商業(yè)化上提供微任務(wù)廣告平臺(tái)，與多家MCN合作，每年的V影響力峰會(huì)都會(huì)宣布創(chuàng)作者通過微博轉(zhuǎn)了多少錢；美拍與50多家國內(nèi)MCN機(jī)構(gòu)達(dá)成合作，提供流量扶持，甚至把優(yōu)質(zhì)達(dá)人輸送給MCN機(jī)構(gòu)，可以看到，喵大仙、劉陽等從美拍成長起來的達(dá)人，已經(jīng)成立自己的公司或者M(jìn)CN機(jī)構(gòu)，成為了短視頻行業(yè)更重要的參與者。而在幫助達(dá)人賺錢這件事情上，美拍推出短視頻營銷平臺(tái)“美拍M計(jì)劃”，上線打通達(dá)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(jìn)，憑借著抖音的流量優(yōu)勢，這些業(yè)務(wù)的開展并不難。不過，雖然我們經(jīng)?？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(jià)格多高的廣告，但是暫時(shí)還沒有像喵大仙、劉陽這類能夠公司化運(yùn)營的案例，抖音還需要在達(dá)人商業(yè)化上提供更多工具和運(yùn)營支持。

內(nèi)容行業(yè)的三個(gè)抉擇

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

1、算法VS編輯

清明節(jié)假期，快手啟動(dòng)了3000人的內(nèi)容審核員的招聘，在明確了算法應(yīng)該有價(jià)值觀這個(gè)答案后，快手用行動(dòng)來給算法賦予更多價(jià)值觀。而在快手前面，今日頭條已經(jīng)大規(guī)模招募類似崗位人員，美拍也已啟動(dòng)人機(jī)結(jié)合的內(nèi)容審核機(jī)制。

在是否應(yīng)該只依靠算法這個(gè)問題上，整個(gè)內(nèi)容行業(yè)都已經(jīng)達(dá)成共識(shí)：不只是內(nèi)容審核環(huán)節(jié)，內(nèi)容分發(fā)和運(yùn)營上也要采取算法+編輯結(jié)合的模式。算法缺乏價(jià)值觀，內(nèi)容平臺(tái)又有媒體屬性，必須要有總編輯這樣的職位才能承擔(dān)應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的社會(huì)責(zé)任。曾經(jīng)機(jī)房里的算法想要取代寫字樓里的編輯，然而未來內(nèi)容平臺(tái)的內(nèi)容相關(guān)員工恐怕不會(huì)少于傳統(tǒng)編輯——只不過不再負(fù)責(zé)內(nèi)容創(chuàng)作，而是負(fù)責(zé)讓算法有價(jià)值觀，負(fù)責(zé)內(nèi)容的運(yùn)營、分發(fā)和審核。

2、算法VS社交

不論是Facebook還是Twitter，其時(shí)間線最初都是基于Follow即關(guān)注關(guān)系，邏輯是“我關(guān)注的人的興趣就是我的興趣”，整個(gè)內(nèi)容的傳播路徑都是基于粉絲，與算法沒半點(diǎn)關(guān)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(gè)性化內(nèi)容，內(nèi)容能走多遠(yuǎn)主要是算法決定。

然而只依賴算法的缺陷十分明顯，會(huì)有所謂“信息繭房”效應(yīng)，就是算法根據(jù)你此前的行為，推薦越來越精準(zhǔn)，但也會(huì)讓你看到的內(nèi)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(duì)科技視頻有興趣。破除的方式有三個(gè)，給你推薦大家都要關(guān)注的內(nèi)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(nèi)容；引入關(guān)注關(guān)系，讓你關(guān)注的人給你推薦更多內(nèi)容，你就有機(jī)會(huì)接觸更廣泛的興趣領(lǐng)域，這也可以幫助長尾內(nèi)容實(shí)現(xiàn)分發(fā)。

微博在關(guān)注外引入發(fā)現(xiàn)流；今日頭條在算法外引入社交啟動(dòng)“千人百萬粉”計(jì)劃，不惜打破流量平衡，在給一些金V賬號(hào)強(qiáng)勢導(dǎo)入數(shù)十萬粉絲；美拍在首頁采取雙Feed列設(shè)計(jì)融合推薦和關(guān)注，都是在算法與關(guān)注間尋求平衡。

不過，算法與關(guān)注結(jié)合的關(guān)鍵是，分發(fā)層面要兩者兼顧，前段時(shí)間今日頭條下架了頭條指數(shù)，表示要引導(dǎo)內(nèi)容創(chuàng)作者關(guān)注粉絲這個(gè)核心指標(biāo)。對(duì)于算法類內(nèi)容平臺(tái)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(shù)據(jù)證明。

3、中心化VS去中心化

想要做現(xiàn)代世界的清明上河圖的快手強(qiáng)調(diào)弱運(yùn)營，比如盡量不推送消息，不扶持所謂大V，內(nèi)容如何分發(fā)以算法為準(zhǔn)，算法不會(huì)對(duì)任何內(nèi)容傾斜。是否應(yīng)用算法，與是否中心化，其實(shí)沒有本質(zhì)聯(lián)系?？焓钟杏盟惴ǚ职l(fā)，然而決定算法分發(fā)邏輯的價(jià)值觀就是強(qiáng)調(diào)對(duì)內(nèi)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(huì)偏向于頂部熱門內(nèi)容；現(xiàn)在，微博也在通過熱門話題運(yùn)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(nèi)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(tái)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(nèi)容，有中心化的一面。

那么整個(gè)內(nèi)容平臺(tái)，應(yīng)該是中心化還是去中心化？我認(rèn)為沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，或者說這個(gè)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(yàn)、商業(yè)價(jià)值，它只是因，不是果，去中心化的微信現(xiàn)在馬太效應(yīng)明顯長尾內(nèi)容已很難得到分發(fā)機(jī)會(huì)。內(nèi)容平臺(tái)不應(yīng)該過度關(guān)注強(qiáng)調(diào)是否中心化。

此前，大家都認(rèn)為算法技術(shù)的成熟，給內(nèi)容分發(fā)帶來了全新的可能性——去中心化創(chuàng)作釋放了個(gè)體，給用戶更豐富和個(gè)性的內(nèi)容選擇，形成了龐大的注意力經(jīng)濟(jì)。然而現(xiàn)在看來基于算法的內(nèi)容分發(fā)，跟傳統(tǒng)的基于編輯的中心化式媒體平臺(tái)有著千絲萬縷的聯(lián)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(nèi)容平臺(tái)們還是要多向老前輩們?nèi)∪〗?jīng)。

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