TikTok 做對(duì)了什么?成為全世界的香餑餑

技術(shù)編輯:芒果果丨發(fā)自 思否編輯部
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日活躍用戶 5000 萬,月活躍用戶超 1 億。這是 TikTok 在美國的用戶數(shù)據(jù),而且它的全球下載量已經(jīng)超過 20 億了,在全球 155 個(gè)市場有 8 億月活用戶,位列全球第七。
據(jù)統(tǒng)計(jì),美國人口總數(shù)約為 3.28 億,也就是說美國有三分之一的人正在使用 TikTok 。
一個(gè)還沒上市的短視頻平臺(tái)為什么能在全球有 20 億的下載量?
在短視頻平臺(tái)這件事上,字節(jié)跳動(dòng)做對(duì)了什么?
TikTok 的算法是不可復(fù)制的嗎?

成就 TikTok 的推薦算法是啥?
工具越來越智能的同時(shí),人做選擇的過程也變得越來越被動(dòng),這也是計(jì)算機(jī)普及時(shí)代為什么電視還沒被淘汰的原因之一。
看電視的時(shí)候,用戶是在電視臺(tái)提供的內(nèi)容中進(jìn)行選擇,選一個(gè)自己最感興趣的內(nèi)容繼續(xù)播放,而計(jì)算機(jī)需要用戶主動(dòng)進(jìn)行搜索。對(duì)于為了放松,不想“動(dòng)腦子”的用戶來說不喜歡就劃過,喜歡就停留的過程更簡單。
個(gè)性化推薦的概念早在 1995 年就已經(jīng)出現(xiàn)了,推薦算法的研究起源于 20 世紀(jì) 90 年代,當(dāng)時(shí)美國明尼蘇達(dá)大學(xué)? GroupLens 研究小組想要制作一個(gè)電影推薦系統(tǒng)。他們讓用戶對(duì)自己看過的電影進(jìn)行評(píng)分,然后對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析,進(jìn)而預(yù)測用戶可能感興趣的電影,這個(gè)系統(tǒng)成功的將網(wǎng)站的銷售額提高了 35%。
自此之后個(gè)性化推薦的應(yīng)用也越來越廣泛,當(dāng)然算法的技術(shù)也在逐漸智能化。以前我們安裝一個(gè)新的 App 時(shí)需要勾選幾個(gè)感興趣的內(nèi)容,現(xiàn)在連這一步都省了,算法會(huì)為你精準(zhǔn)推送感興趣的內(nèi)容。

推薦算法大致可以分為五大類:基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦、基于規(guī)則的推薦、基于效用的推薦和基于知識(shí)的推薦。
基于內(nèi)容的推薦更多的是在內(nèi)容本身做好分類和標(biāo)簽,用戶的特征并不明確,但它的好處在于更便于理解,推薦的結(jié)果也更加直觀。
基于協(xié)同過濾的推薦算法則是更注重用戶的分類,為同一類用戶推薦他們可能共同感興趣的內(nèi)容。
基于規(guī)則的推薦關(guān)鍵是發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)性,以電商為例,當(dāng)你搜索了某一商品后會(huì)出現(xiàn)“猜你喜歡”的商品內(nèi)容,這就是系統(tǒng)根據(jù)關(guān)聯(lián)性為你推薦的商品。
基于效用的推薦則可以更可靠的分析用戶資料模型,抓緊用戶的需求偏好。
基于知識(shí)的推薦需要根據(jù)用戶資料進(jìn)行推理,不是建立在用戶的偏好基礎(chǔ)上的,好處就在于它可以把用戶需求映射到產(chǎn)品上。
這幾種方法各有優(yōu)缺點(diǎn),不同平臺(tái)會(huì)選擇不同的方式最為自己的推薦算法為用戶提供服務(wù),把不同的算法結(jié)合起來進(jìn)行組合推薦的方式也開始被越來越多的使用。
嶄露頭角的秘密武器
自 2012 年成立以來,字節(jié)跳動(dòng)就一直把算法推薦的模式應(yīng)用在不同的產(chǎn)品當(dāng)中,例如新聞聚合平臺(tái)今日頭條。作為字節(jié)跳動(dòng)最火爆的產(chǎn)品之一抖音的海外版,TikTok 自然也沿用了一貫的算法推薦模式。
進(jìn)軍海外市場后,字節(jié)跳動(dòng)針對(duì)不同市場進(jìn)行了本土化的運(yùn)營。2017 年,還全資收購了美國本土知名的短視頻社交平臺(tái) Musical.ly與現(xiàn)有的 TikTok 產(chǎn)品進(jìn)行了合并。有了數(shù)千萬美國用戶的基礎(chǔ),TikTok 也就有了進(jìn)行算法推薦的基礎(chǔ),跳過了冷啟動(dòng)的階段。
其實(shí)字節(jié)跳動(dòng)并不是短視頻的第一批入局者,但是它是率先將短視頻和推薦算法結(jié)合起來的企業(yè)之一。結(jié)合短視頻自身“短”的優(yōu)勢(shì),短視頻平臺(tái)開始迅速爆發(fā)。

信息傳遞碎片化時(shí)代,用戶需要的是“短”和“快”,一則 15 秒到 90 秒的視頻包含的內(nèi)容是比較單一的,用戶可以在滑動(dòng)的一兩秒之內(nèi)對(duì)自己的喜好迅速做出判斷,縮短了時(shí)間成本。
這種短,也讓算法給視頻內(nèi)容貼標(biāo)簽變得更加容易,十幾秒的內(nèi)容包含的信息不會(huì)很復(fù)雜,標(biāo)簽也可以更細(xì)化更精準(zhǔn),比如“寵物”這個(gè)標(biāo)簽,可以細(xì)化到具體是貓還是狗,是狗的話是大型犬還是小型犬,甚至更多不同分類。當(dāng)一個(gè)精準(zhǔn)到“一只白色的拉布拉多睡覺”這樣的視頻推送到對(duì)應(yīng)用戶的屏幕上時(shí),推薦算法的目的就達(dá)到了。
TikTok 推薦算法在將分類內(nèi)容推送給不同用戶后,通過加權(quán)多種推薦技術(shù)結(jié)果,根據(jù)實(shí)際情況采取不同的算法技術(shù),這種算法可能包括了收集用戶信息、對(duì)用戶進(jìn)行畫像、做用戶分類、針對(duì)性推薦內(nèi)容等幾十甚至幾百個(gè)繁瑣的步驟。
對(duì)不同的用戶進(jìn)行畫像分析的同時(shí),算法模型也在不斷進(jìn)行訓(xùn)練,模型的推薦精度也會(huì)越來越高。
相比于一部電影或電視劇,短視頻獲得反饋的過程被極大的縮短了,兩秒判斷一個(gè)視頻,短時(shí)間內(nèi) TikTok 就可以獲得其他產(chǎn)品幾十倍的反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。
雖然? TikTok 的算法不是獨(dú)一無二的,但用戶不會(huì)花時(shí)間去等待一個(gè)新算法的開發(fā),已有的 TikTok 就是在沒有可以直接替代產(chǎn)品的情況下用戶的最佳選擇。
不是 TikTok 的算法有什么特別之處別人無法復(fù)制,而是這個(gè)系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了良好的運(yùn)轉(zhuǎn)。而且它還出伏發(fā)展期,相對(duì)于 Facebook、YouTube 等成熟的同類產(chǎn)品而言,它還在上升期,沒有顯露出明顯的弊端。
“傻瓜”操作迅速流行
TikTok 的全球下載量已經(jīng)超過了 20 億,除了算法,TikTok 本身的操作也很簡單,沒有很高的使用門檻,所謂的剪輯也都是可以一鍵完成的,這也是一個(gè)大眾化平臺(tái)必須具備的特點(diǎn)。
從內(nèi)容制作的角度來講,15 秒到 90 秒的視頻從拍攝到剪輯難度都不是很高,普通人的參與度也很高,工作和生活的間隙就可以完成拍攝,付出的成本相對(duì)較低。
從觀看的角度來講,一個(gè)幾十秒的視頻可以在等車、上廁所、乘電梯的空隙填補(bǔ)時(shí)間,還可以隨時(shí)停下,不需要用戶花費(fèi)太多時(shí)間和精力。
與其他視頻播放平臺(tái)相比,TikTok 的視頻內(nèi)容可能還沒有它們一則廣告的時(shí)間長,而且滑動(dòng)就出現(xiàn)內(nèi)容的模式也和看電視換臺(tái)類似,都是在被動(dòng)的進(jìn)行選擇,更符合現(xiàn)代快節(jié)奏生活放松的需求。
禁令日期臨近,?TikTok 究竟何去何從
字節(jié)跳動(dòng)通過推薦算法成功打造了今日頭條、抖音等產(chǎn)品,在給用戶提供內(nèi)容服務(wù)的同時(shí),也給視頻博主提供了收入來源的平臺(tái)。如果在國內(nèi)政策不允許,或者字節(jié)跳動(dòng)無法與特朗普的禁令達(dá)成一致,又或者交易金額無法令雙方滿意,這次收購泡湯了,那對(duì)于美國用戶來說也不僅僅是失去了一個(gè)短視頻觀看平臺(tái),也關(guān)系著很多人的生計(jì)問題,無論他們是一款上傳短視頻內(nèi)容獲利還是給 TikTok 打工。

對(duì)美國企業(yè)來說,特朗普強(qiáng)迫 TikTok 出售無疑是一個(gè)好消息,分析師在給投資者的報(bào)告中說:“我們認(rèn)為微軟收購 TikTok 對(duì)于投資者來說就像圣誕節(jié)的早晨一樣,這是十年難得的機(jī)會(huì),幾年后,如果以正確的方式經(jīng)營,TikTok 的市值將達(dá)到 2000 億美元。”
特朗普給出的限制時(shí)間馬上就要到期了,這筆收購還沒有確切的消息傳出,外媒透露特朗普將把限制期限延期到 11 月美國大選結(jié)束后。如果倒是局勢(shì)發(fā)生變化,TikTok 有沒有可能重新進(jìn)入美國市場呢?

