本文作者侯启英，三门课程第四期3.3项目学生，产品经理。
三课笔记：
作为首批获得短视频门票的产品，快手从默默无闻到饱受诟病，如今已成为短视频社交领域的顶级品牌。背后一直有一套算法。本文将介绍你对这个算法有更深入的了解，了解快手受欢迎的最终原因。
快手它不再是曾经拥有庞大用户而少有传奇的产品。取而代之的是快手几个令人印象深刻的数字：估值过百亿，注册用户过6亿，月活跃用户1.8亿，DAU 7000万，日UGC视频上传1000万。这些数据使其在短视频社交领域毫无异议地成为独角兽。
根据易观最新报告，2017年7月，在短视频综合平台应用排行榜中，快手位居第一，MAU达到1.4049亿人，活跃用户月增——月2.68%。 二、排名第三的土豆视频和火山视频月活跃用户均超过2000万。
另外，我发现快手的产品展现层几乎没有什么变化，结构中始终只有“关注”、“发现”和“同城”三个Tab。在App Store的版本记录中，每次只有两个点。
有了这么惊人的数据，产品的前端很简单，几乎看不出有什么变化，快手CEO苏华曾提到推荐算法对产品的影响很大快手产品，这一切都引起了我的好奇：从产品上看，为什么快手能够长期成为短视频社交领域的顶级品牌？为什么选择个性化推荐算法？
无论一个产品如何设计，最终目的都是为了争夺用户的时间，提高用户的粘性，为最终的变现做铺垫。短视频产品的核心数据是点击率和使用时长，一切都围绕着这两者的提升。毫无疑问，快手的数据已经验证了推荐算法在短视频领域的成功。
快手产品思路是：
1、交互简单易懂，进而对算法产生积极影响；
2、结合多种推荐算法，覆盖用户的不同需求，让推荐的视频尽可能地是用户想看的；
3、架构的整体规划，在使用产品的过程中，用户的整个过程都会影响到算法来实现产品的个性化。
个性化推荐的目的是通过全方位的数据准确描述用户的意图，有针对性地推荐用户愿意观看的视频，从而提供极致的产品体验，增加视频收视率，增强用户粘性。产品的关键在于通过巧妙的产品设计分析用户的意图并传达个性化的推荐结果。另一方面，交互也会影响算法。由于交互界面的作用是收集数据，达到提高推荐准确率的目的，所以交互会反过来影响算法。
一、交互影响算法
打开快手app，无需登录，界面很简单，没有常见的视频分类，也没有根据视频热度的两个维度进行设置，即播放量和心脏排行榜的数量，但在瀑布中呈现内容。可以看到，红心数量多的视频最先显示，有的有几万或上万的红心，有的有数百或几十颗红心，但视频并没有按照心数排序从高到低。是随机的。同时考虑视频的新鲜度，在时效上优先展示一天内的视频。
观看几个视频后刷新以显示更多类似视频。不登录，用户只能观看视频，不能进行任何其他操作。
那么为什么不用播放量而不是播放量来设置优先级排行榜呢？
我想到了两个原因：
1、排名需要更多的运营投入，容易培养大V，达到主观引导流量的目的。 快手不这样做是有战略原因的。分析见下文。
2、在我看来，播放量 没有任何情感色彩，而心灵却有。红心的行为是比玩游戏更核心的用户行为。从这个角度来看，这也不同于主流的以播放量为首要考虑因素的方式。个性化推荐需要与用户本人相关的信息，而不是其他人。
二、满足不同需求的推荐方法
结合各种推荐的方法可以满足用户的大部分需求。用户根据结果进行操作，这些显式和隐式的反馈会不断反馈给系统。系统最终会按照一定的优先级规则将各种反馈得到的结果给用户，最终达到1+1>2的效果。
1、登录后三个不同的推荐标签，结合不同的推荐方式
登录后，您会看到三个标签：“关注”、“发现”和“同城”。
默认选项卡为“发现”，显示逻辑与未登录时类似； “关注”标签显示了我之前关注的所有创作者的视频；点击“同城”，系统根据LBS数据视频直接匹配附近人发布的视频，强调视频制作者与观看者的物理距离。
那么，为什么要关注这三个标签呢？我想到的逻辑是这样的：
首先，从产品设计的角度来说，一个好的产品不需要专门去引导用户，可以越简单越好。 快手的用户需求是看视频。在设计产品时，需要考虑如何让用户更高效地观看自己想看的视频。增加功能很容易，但很难克制复杂的功能。这是做产品的初衷，快手一直坚持。
另一方面，这样做也与目前短视频常用的推荐算法有关。 “发现”标签是短视频常用的推荐方式：协同推荐系统和内容过滤系统两种推荐方式结合的结果。
协同过滤系统分析用户的兴趣，并根据用户的历史视频观看行为进行推荐。但是协同过滤算法的缺点是不能冷启动，所以需要和其他算法混合使用，比如内容过滤系统。一种内容过滤系统，可向用户推荐与他们之前喜欢的视频内容相似的其他视频。
在我的体验中，我观察到，在观看、喜欢和关注了几位创作者之后，快手 向我推荐了更多类似的视频。系统收集并优先考虑用户的显式行为。最重要的露骨行为包括：点心、评论、观看视频长度以及减少某些类型的视频。
在“关注”标签下，之前关注的创作者的视频会根据时间维度随机显示。从用户“看视频”的主要需求来看，只使用时间维度是合理的，因为在这个栏目中，用户的喜好已经很明确了，不需要其他东西来干扰用户的决策-制造。从另一个角度来看，“关注”栏目中的播放量也是未来制作人视频持续曝光的一个入口。更深入地讲，“关注”提供了一个链接，让内容消费者和内容生产者可以持续交流。
内容推荐系统的核心是计算两个视频之间的内容相似度。
从界面可以看出，用户录完视频，输入一段描述文字后，就可以发布了。系统会在用户发布后对内容进行识别和判断，然后按照一定的方式对视频进行划分，比如计算某些视频的相似度。通过视频的标题或描述、发布地点、评论等，提取一定的关键词或标签视频，然后根据一定的模型计算视频相似度进行推荐。目前快手不允许用户给自己贴标签，而是完全由机器执行。
然后，发布时根据用户所在位置推荐“同城”标签。目前主要是按照距离排序，优先级是最近的。但是在这个栏目中，购买了今日头条并且当前是直播的用户会被优先展示。一是增加内容生产者的曝光可能性，二是增加用户的社交关系链，为用户落户提供更多可能。
三、个性化的产品需求
除了以上三个标签，你还可以搜索找到你想看的视频。
点击页面左上角小图标进入个人中心页面，在搜索框中输入某个关键字，将列出昵称和个人介绍中包含该关键字的用户，并将列出关注该用户的用户数。排序。
“标签”栏是快手商业化的一种手段，这里不做讨论。
除了上面提到的两种主要推荐算法外，还有一个社交过滤系统，根据用户在社交网络中的朋友进行推荐。这种设计也体现在快手中。比如登录时，可以用微博或者微信登录，快手可以抓取用户在微博上的数据，分析用户的喜好。更好地了解用户。此外，您还可以导入手机通讯录，以便关注手机通讯录的好友，根据您之前关注的人向您推荐另一批用户。
这里我猜有一个默认逻辑，就是我关注的人也可能是我感兴趣的人，也有可能两个创作者的内容相似。
以上都是从内容消费者的角度出发。从内容生产者的角度来看，想要让产品活下去，视频曝光是最重要的。我认为它涉及更深的权重。策略，目的是能够平衡新老内容创作者。
那么，一个新的问题出现了，为什么快手以个性化推荐的方式切入短视频领域，而不是其他方式？根据以上经验，我们可以得出一个结论，快手的产品是以社交网络为中心的。是一款利用个性化推荐技术为用户提供视频内容的UGC短视频Feed社交产品。在产品设计上，注重人与人之间、人与内容之间如何以合适的方式达到彼此。那么，反过来说这个设计的原因，你就可以理解为什么快手坚持切入个性化推荐的短视频领域了。
1、目标用户群定位，差异化竞争
要想站稳脚跟，就必须进行差异化竞争，但是如何差异化自己需要思考三点：
秒拍利用微博拥有粉丝的明星资源。美拍这群人主要是年轻女性。精准定位成为了他们的优势，但也成为了弱点——城市边缘人群和三线城市的二线用户。
另一方面，快手CEO苏华有搜索和推荐算法的背景，这对他们切入短视频领域是一个很好的技术优势。产品要想快速形成优势，技术优势是一个难以超越的点。
此外，个性化推荐可以有效快速连接内容生产者和内容消费者，形成牢固的纽带。为产品用户数量的快速增长做出贡献。
当然，以上几点不足以证明快手短视频领域转型的原因。我个人更愿意相信这是创始团队的战略眼光。我看到了短视频领域的未来趋势。
2、人与内容之间需要更好的交互
社交是一个圈子，个性化推荐最终会让内容生产者和内容消费者进入一个自己创造的、只属于自己的圈子。短视频社交的目的当然是为了更好地沉淀用户，提高留存率。事物聚集在一起，人们被分组。归根结底，我们不仅仅是看视频，而是通过看视频不断地感受自我存在感。在某种程度上，个性化推荐让我们能够找到与我们相似的人，从而增加用户留下来的可能性。
3、需要冷启动
没有按照一定的规则进行分类和排序。去中心化的内容分发形式其实是快手早冷启动的需要，也是一种非常有效的方法。当快手转型之初，会面临视频内容不足和质量差的双重问题，所以需要一种既能满足冷启动需求，又能让用户持续关注的产品形态。对产品感兴趣。
在产品策略方面，去中心化内容分发和个性化推荐的选择是从产品策略的角度出发的，后面会提到。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，在有大量数据作为推荐的前提之前，需要考虑这个冷启动问题。
4、需要为用户提供最有用的信息
如果你想做一个UGC信息流产品，随着时间的推移，随着数据量的迁移，你不可避免地会面临信息过载的问题。推荐算法的目的之一是从海量数据中过滤掉有用的信息。 快手的三个标签的设计和个性化推荐方式，在一定意义上不仅是围绕社交设计的需要，也是为了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，理解他们如何交互，然后根据理解进行匹配。如前所述，最终需要关注人与人之间、人与内容之间如何以合适的方式达到彼此。 UGC 视频的数量巨大。从用户的角度来看，推荐系统的目的是帮助两类用户：
从平台的角度来看，作为UGC短视频社交平台，最重要的是用户粘性，也就是需要提升和维持自身的流量。唯一要做的就是让内容生产者和消费者形成内容消费者之间有效流通的闭环，内容消费者和生产者之间形成双赢的局面。
个性化推荐的实践让内容生产者明确了自己的商业变现方式，即每个人都有机会成为网红，有机会变现。内容与用户的高度匹配可以不断吸引更多的创作者创作出优质的内容，从而吸引更多的消费者，而良好的用户反馈又促进了内容制作者的生产，他们得到了他们所需要的。
6、平台价值考虑
短视频的趋势是去中心化的分发方式。过去，导演和剪辑师主导了内容的分发，但这会导致其他低质量内容的视频难以曝光，无法获得一定的流量支持。这种个性化的推荐方法几乎不需要人工干预。在真正做到千人千面的同时，还能继续培养出一大批中小规模的网红。产品在继续具备自造血能力的同时，也不像是一个专注于传播属性的平台。虽然创造了一些大V，但也有马太效应。最后平台很容易被大V胁迫，陷入尴尬境地。
而快手的这种做法只是让平台的价值不被削弱，这让我想起了苏华所说的，做产品就是希望用户不会感知到快手@的存在>，而是感知这个世界的存在。 快手的口号是记录生活。既然是记录生活，自然是要展现最真实的生活，所以你看到的视频会多样化，但又真实又无心。
四、写在最后
其实到现在，快手已经过了高速成长期，进入了成熟期。成熟的产品都需要考虑如何挖掘现有流量的价值。虽然现在的快手流量很大，但肯定要考虑未来如何在产品上实现更多变现的可能性，所以目前的算法会制约它的发展，除非在产品形态和模式上有更多的创新。
几年之内，无论快手做什么，短视频领域的竞争只会愈演愈烈。我认为，向海外扩张，深入挖掘当前内容的价值，可能是快手必然会做的事情。
本文作者侯启英，三门课程第四期3.3项目学生，产品经理。
