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快手背后的算法逻辑分析,你了解吗?

作者:自媒易 点击: 发布时间:2020-10-15 00:00
快手的产品是围绕社交展开的,它是一个UGC短视频信息流社交产品,使用个性化推荐的技术为用户提供视频内容。在产品的设计上,着重考虑如何让人与人之间、人与内容之间以合适的方式触达对方。为此,想在快手短视频领域占有一席之地,必须坚持以个性化推荐的方式切入。

1、目标用户群定位,差异化竞争

要想让自己立足,就要做差异化竞争,如何差异化需要思考三个点:

第一,目标用户是谁,用户的需求核心;

第二,竞争对手最薄弱的地方;

第三,自己最大的优势。

快手CEO宿华的背景是搜索和推荐算法方面的大牛,这是他们切入短视频领域很好的一个技术优势。产品要想快速形成优势,技术优势是很难超越的一个点。
另外,个性化推荐能有效地让内容生产者和内容消费者之间快速连接,形成强纽带,有助于产品用户量快速上升。

2、人和内容之间更好交互的需要

社交就是一个圈子,个性化推荐最终会让内容的生产者和内容消费者,进入到一个自己创造出来的只属于自己的圈子。

短视频社交的目的当然是为了更好的沉淀用户,提高留存。物以类聚,人以群分,说到底,我们不仅是看视频,而是通过看视频不断的感受自我存在感。个性化推荐从某种角度来说,会让我们找到跟我们相似的人,而这会增加用户留下来的可能性。


3、冷启动的需要

不设分类,不按照一定规则进行排序,去中心化的内容分发形式,其实是快手早期冷启动的需要,也是非常有效的方法。当快手在转型之初,会面临视频内容数量不足和质量不优的双重问题,因此需要一种产品形态,既可以满足冷启动的需要,同时又能让用户持续对产品有兴趣。

在产品策略上,选择去中心化的内容分发形式加个性化推荐,是从产品战略角度出发的,这个在后文会提到。而推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣倾向来预测用户未来的行为和兴趣,因此在没有大量的数据为推荐做先决条件之前,就需要考虑这个冷启动的问题。

4、提供用户最有用信息的需要

如果要做UGC的信息流产品就必然面临着随着时间迁移,数据量越来越多,用户就会面临信息过载的问题。

推荐算法的目的之一,就是从海量的数据中过滤出对自己有用的信息。而快手的三个Tab设计和个性化的推荐方式。某一方面来说,不仅是产品围绕社交设计的需要,更是出于信息过滤的考虑而设计的。

5、内容生产者和消费者之间的良性循环

算法的核心是理解,理解用户、理解内容、理解彼此之间如何交互,再根据理解进行匹配。如前文所说,最终需要着重考虑如何让人和人之间、人和内容之间以合适的方式触达对方。UGC视频数量巨大,从用户的角度而言,推荐系统的目的,就是为了帮助两类用户:

一类是内容消费者,在面对海量信息时,提供更符合消费者喜好的内容,帮助找到自己真正感兴趣的内容,并带给对方惊喜的体验。

另一类就是内容生产者的角度,目的就是能够顺利帮助他们曝光内容,得到广大用户的关注。

从平台的角度来说,作为一个UGC短视频社交平台,最重要的就是用户粘性,也就是需要提高并持续保持住自己的流量,唯一要做的,就是能够让内容生产者和消费者之间形成有效流转的闭环,实现内容消费者和生产者之间的双赢。

个性化推荐的做法,让内容生产者明确自己的商业变现方法,即人人都有机会成为网红,都有机会变现。内容和用户的高度匹配,能够持续不断的吸引更多创作者创造优质内容,从而吸引更多消费者,而良好的用户反馈则反之促进内容生产者的生产,各取所需。

6、平台价值的考虑

短视频的趋势是去中心化的分发方式,过去,编导、编辑主导着内容的分发,但这样会导致其他内容质量不是很高的视频难以曝光,无法获得一定的流量支持。

这样的个性化推荐方式,人工运营的极少干预,真正做到千人千面的同时,还能持续培养一大批拥有规模不大不小的网红,产品持续拥有自我造血能力的同时,也不至于像注重传播属性的平台,虽然打造出了一些大V,但也因此出现了马太效应,且到最后,平台容易被大V裹挟,步入不上不下的尴尬境地。

而快手的这种做法,恰恰使得平台的价值没有被削弱。快手的口号是记录生活,既然是记录生活,自然是展示最真实的生活原貌,因此你看到的视频才会是多元化的、但真实不刻意的。

尽管快手已经过了高速增长期,转而进入成熟期,成熟期的产品更多的要考虑如何挖掘现有流量的价值。尽管目前快手流量大,但未来肯定需要在产品上考虑如何实现更多变现的可能性。