如此惊人的数据,产品前端却很简单,几乎看不到什么变动,而快手CEO宿华曾经提到过,推荐算法对快手产品影响很大,这都引发了我的好奇:产品角度来说,到底快手凭什么长期成为短视频社交领域的头牌?它又为何选择个性化推荐算法的打法?
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不管一款产品如何设计,最终的目的都是争夺用户的时间,提高用户的粘性,为最终的变现铺垫。短视频产品的核心数据是点击率和使用时长,一切都是围绕着提高这两者而展开的。而无疑,快手的数据已验证了推荐算法在短视频领域里的成功。
快手的产品思路是:
1、交互简单易懂,反过来积极影响算法
2、组合各种推荐算法,覆盖用户不同需求,以达到尽可能推荐的视频都是用户想看的
3、架构整体规划,用户使用产品的流程中,全程都影响算法,达到完全产品个性化
个性化推荐的目的在于,通过全方位的数据,精准刻画出用户意图,针对性地给用户推荐其愿意观看的视频,提供极致的产品体验,提升视频观看率,增强用户黏性。产品的关键点就在于分析用户的意图,并将个性化的推荐结果通过巧妙的产品设计传达出来。另一方面,交互也会影响算法。由于交互界面的作用是用来搜集数据用的,实现提升推荐精准度的目的,因此交互反过来影响算法。
一、交互影响算法
1、前端没有分类和传统热度排行,以红心数多少按照某些规则进行推荐
打开快手app,在没有登录的情况下,界面非常简单,没有常见的视频类别,也没有按照视频热度的两个维度,即播放量和红心数的多少设置排行榜单,而是以瀑布流的形式展示内容。可以看到,优先展示的是红心数多的视频,有红心数上万的或上千,少数红心百位数或十位数的,但并非按照红心数从高到低排序,看起来完全是随机的。同时考虑视频的新鲜度,从时效性上优先展示的是一天内的视频。
在我观看了几个视频后再刷新,会展示更多相类似的视频。未登录情况下,用户只能看视频,无法进行其他任何操作。
那么,为何不设置排行榜,且优先展示的是红心数而并非播放量呢?
我想到的原因有两点:
1、排行榜需要更多运营的投入,同时容易培养大V,会起到主观引导流量的目的,快手不这么做,在战略上是有原因的,具体分析看下文。
2、在我看来,播放量是没有任何情绪色彩的,而红心有。红心这个行为是比播放更核心的