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《野狼Disco》是土嗨還是藝術？

快手和抖音，是在不同的時間窗口不同策略打法下產生的產品，兩家最后對于整個產品的營造和變化是不一樣的。

看似都是短視頻，但里面不論是流量的分發(fā)和離散程度，用戶心智和用戶感受都是不一樣的，這是一種用久了能感受出來但用戶很難形容出來的感受。

都說刷抖音玩快手，為什么一個是刷一個是玩？

快手和抖音到底有什么不一樣？這種不一樣如何形成？

這要回到產品發(fā)展初期來看。

二元結構

抖音早期的崛起，是因為兩種產品有不同的文化背景，其核心差異在于中國的城鄉(xiāng)二元結構。

這是字節(jié)跳動在2018年初選擇抖音替代火山跟快手打的核心市場假設：抖音是在做城市，快手是做下沉市場的。出于同樣的假設，字節(jié)跳動在2018年開始做海外短視頻發(fā)展策略時：存在城鄉(xiāng)二元結構有巨大的農村的市場推火山Vigo，有巨大城市的國家就去推抖音TikTok。

火山是跟快手高度類似的產品，有基本一樣的產品和定位，注定只能拿快手剩下的市場。2018年湖南衛(wèi)視的跨年晚會還是火山冠名，原本希望在城務工人員返鄉(xiāng)的時候把火山帶回去，但實際上是不成立的，他老家里一半人可能已經在玩快手了，火山投放花了很多錢但始終看不到追上快手量級的機會。

到了2018年春節(jié)這個關鍵節(jié)點，機會開始屬于不一樣的抖音，抖音投放突然激增超過火山西瓜總和。抖音的主要工作是幫助頭部的用戶和頭部的潮流做事，同時也制造中心，制造潮流，幫助他們把火燒旺，沒有像快手同階段那樣不運營把流量打散。結果是抖音也享受到了當年快手的增長速度，本質原因是：抖音制造了很多潮流，并且發(fā)動用戶將這些潮流給帶了回去。

但當市場競爭到后期，大家都去滿足晚期大眾使用人群時，在產品功能和市場策略上，已經不需要也做不出差異點了。兩個DAU加起來近6億的短視頻產品的很多策略打法開始趨同。

在今天，抖音大力做直播做社交、快手在主端測試單列大屏模式，兩者相互向對方的差異點蔓延，上一個時間窗口下的核心結論城鄉(xiāng)二元結構不再是驅動產品差異化的主要動力。因為原本快手的用戶就不只是下沉市場，且抖音在不斷做下沉。抖音大部分網紅都在跳《野狼disco》，而歌曲原唱老舅本人就在玩快手。

產品間的差異化還得從產品發(fā)展初期的市場策略去尋找。

我傾向認為，抖音快手最本質的原因還是來自產品模式本身。

媒介看似只是交互差異，但在內容分發(fā)這個邏輯上，單列雙列影響到了本質。

單列效率高，雙列更豐富

快手抖音最根本最核心的不同是產品的展現(xiàn)形式，快手的雙列點選與抖音的沉浸式下拉，兩種不同的展現(xiàn)形式帶來容錯率和內容消費效率上的明顯差異。

快手雙列需要用戶不停地翻找，碰到感興趣的再點進去看。抖音是直接無腦下劃，交互方式比快手更無腦一點，殺時間更爽，用戶一直處于高能狀態(tài)，內容消費效率非常高。

這個交互方式會帶來容錯性問題。

快手的內容是有標題封面的，是用戶自己主動挑選的，用戶即便點錯了心理上責怪平臺的概率會小很多。即雙列模式可以讓用戶在單屏看到更多內容，有更多的流量可以用于小樣測試來發(fā)掘用戶興趣，有粉絲吸附力的人能生長，有利于培養(yǎng)人格化和長尾興趣生態(tài)。

抖音看到的內容都是系統(tǒng)默認推給我的，且用戶在單列全屏模式下是比較挑剔的，對在抖音看到精品內容有心理預期，沒辦法用更大的流量去試錯，只能去推確定性更強的內容。比如抖音的前100個視頻，可能有30個都是重疊的，本質上是共性大于個性，因為單列的寬容度是有極限的。

抖音在2017年7月也在產品里實驗過雙列，當時還放棄了對產品畫風的控制，結果導致那段時間抖音產品數(shù)據(jù)特別差。事后團隊反思為什么快手可以做雙列但抖音不可以？

結論是路徑依賴，抖音的內容是為單列服務的。抖音最初是單列，所以用戶創(chuàng)造內容的方式也都是圍繞單列來的。單列內容沒有封面，看不到標題。且內容節(jié)奏層面，高潮部分往往出現(xiàn)在偏后時間，偏后面抖包袱完播率高推薦效果好。但如果直接把單列內容池換成雙列展現(xiàn)給到用戶，用戶是完全沒有預期的，看到一個很違和的內容會直接關掉APP。

這種交互和容錯性帶來的流量分配差異結果就是快手內容更豐富，短視頻這種創(chuàng)新介質和低門檻強內容特性容得下大部分普通人的生活日常內容。抖音頭部更集中，適合推一些全民性的內容，更易受到網紅、媒體和機構的喜歡。抖音內容性比較強，快手的社區(qū)氛圍和直播比較強，競爭造就了不同的產品。

接得住社會上大部分普通人日常生活記錄的快手有用戶自發(fā)做出“存在即是完美”的快手群像混剪視頻，引得人民網等官媒轉發(fā)稱“人民對美好生活的向往，就是我們的奮斗目標。”但在做明星拓展時還會有品牌認同方面的尷尬，尤其在吸引頭部創(chuàng)作者時候比抖音更難一些，當然這跟快手公平普惠的信仰以及不對大V作過多流量傾斜的分發(fā)策略有關。

上下劃體系的抖音刷起來內容消費效率更高爆發(fā)力更強，一夜之間就能出現(xiàn)在各種社交媒體/報刊雜志/綜藝、車尾貼紙、旅游景點商店的門牌、各大城市商業(yè)區(qū)小姐姐的街拍里，具備很強的跨社區(qū)打擊穿透能力，能夠迅速吸引到不同圈層的人。但缺點也在這里，表演和交流興趣沒那么相容，缺乏人格化的內容很難帶來信任感，而信任是交易的基礎，所以抖音做電商一直很坎坷。

兩家產品也在互相參考?？焓珠_始在主端測試單列上下滑的大屏版，但也是盡可能讓用戶的評論顯示在視頻。抖音首頁推薦開始對關注作者的權重加大了一些，對直播的導流傾向非常明顯。

容錯率是因，投稿率是果

上圖是我2017年講課時畫的PPT，留存和時長是產品最核心的數(shù)據(jù)，但是這兩個指標是多種因素綜合的結果而非可以直接優(yōu)化的對象。短視頻產品的核心指標有三個，投稿率、人均VV、人均關注數(shù)，對于這三個核心指標重要性不同理解帶來產品策略上看重的優(yōu)先級不同，這個最底層的差別是快手跟抖音一切后續(xù)差別的原點。

在用戶認知層面，為什么會有抖音更好看快手有點土的印象差別，是來自于兩個產品對流量分配權的控制態(tài)度不同。

快手更看重生態(tài)，看完一個視頻下面緊接著是評論區(qū)，排序是投稿率＞人均VV＞人均關注數(shù)。抖音更在意效率，看完一個視頻希望你繼續(xù)刷下一個，突破路徑選在人均VV＞投稿率＞人均關注數(shù)。因為排序目標有差別，快手的作者平均粉絲觸達率一直是高于抖音的。

在與兩家產品的算法同學交流后發(fā)現(xiàn)，他們對我運營視角的提法做了一些修正。

做內容消費，本質上跟搜索很像，更多是一個技術活，并不需要特別多的主觀判斷。算法上說白了就是，抖音快手模型依賴的交互數(shù)據(jù)都是看點擊、點贊、完成率、評論率四個核心指標，差異就是：快手用的是從列表頁點擊詳情頁再點出來這個交互訓練模型，抖音用的是刷到一個視頻之后下滑另一個，這兩種交互鼓勵的內容是有差異的，所以算法學到的內容分發(fā)傾向也是有差異的。

即單雙列的交互帶來產品容錯率的不同，容錯率是因，VV、投稿是結果。因為容錯率不同，快手和抖音推薦池的內容召回期也完全不同，快手可以允許更短的召回期，可以在時效更短的內容庫里做更多測試，抖音在時間更久的召回期外還會再加上一個精品召回，所以經常容易在抖音看到時間較早的視頻，也因此有利于頭部內容的繁榮。

因為容錯率不同召回期和選擇不同，快手更多人格化、長尾興趣，抖音更即時性kill time、精品內容庫更強，所以前一種內容在快手上占比更高，后一種內容抖音上占比更高。其他的點贊、評論這些交互模型層面上抖音快手是一模一樣的。因為內容分發(fā)是一個很純粹的數(shù)學物理問題，在現(xiàn)有基礎科學環(huán)境下去求最優(yōu)解，抖音和快手的算法水平之間沒有很大差異。

同樣是講究數(shù)據(jù)驅動和A/Btest的兩家Data+AI公司，但在機器學習之上，還有一層變量是創(chuàng)始團隊的價值觀，最終導致相去甚遠的分發(fā)機制?？焓值膭?chuàng)始團隊希望提升每一個人的幸福感，沒有分別心，讓更多人被人看到，在推薦算法之上就還有一層公平普惠的價值指引。宿華說快手一直在做的就是一場GDP＋基尼系數(shù)的分配式實驗，創(chuàng)始團隊會定下一些不準任何人改動的標準，決定各項指標對整個系統(tǒng)生態(tài)的貢獻與價值。意思就是快手會將流量像普通人傾斜，不鼓勵頭部，將流量打散往腰部尾部分發(fā)。

而抖音沒有選擇分散流量這條路，而是順著字節(jié)跳動積淀下來的內容分發(fā)和推薦算法道路，大力出奇跡，將流量集中起來引爆話題制造中心。結果就是現(xiàn)在市場感受到的快手強社區(qū)抖音強內容。

兩個產品的算法排序公式，權重差異可做類似表達：

抖音=10*內容質量 + 1*關系 + 0.1*雙向互動 

快手= 5*內容質量  + 5*關系 + 1*雙向互動

實時和異步，實時人的屬性更強。附近和熱門，附近人的屬性更強。本質是反饋的預期，比如用戶愛看某個主播的游戲直播，但他的錄播視頻我就覺得挺沒意思。實時的內容更有吸引力，因為你會有一種，他更有可能給你反饋的直覺，同城和附近也是這個道理。

快手強社區(qū)，抖音強內容

社區(qū)產品都是被用戶定義和推著走的，尤其是為社區(qū)打下基礎的種子用戶，因為新用戶會模仿老用戶或者被老用戶同化?？焓衷缙诘暮诵挠脩羰请p擊666的東北老鐵，抖音最初吸引的用戶是城市里跳海草舞的小姐姐。

抖音快手的內容分發(fā)，除了交互差異外，另外一個核心差異是種子用戶和產品調性帶來的人群差異。下沉人群更適合基于地理位置做社交，所以快手的同城頻道滲透極高，社交生態(tài)也好很多。抖音也在不斷測試同城，但是畫風感覺更像為了在產品里提供一個全新的內容消費場景，在推薦流外創(chuàng)造一條新的不以效率為主導的feed，讓用戶有動機去跟那些沒有效率的內容做互動。

這個問題引申下去會變成究竟是更加trust data還是更加believe vision的討論，但不管如何討論都會顯得武斷。比如一個產品能不能起, 這是沒法完全 trust data 的。

在分發(fā)機制和核心用戶的雙向互動下，快手和抖音出現(xiàn)了橄欖形和金字塔型兩種用戶結構，形成了強社區(qū)型和強媒體型的不同屬性，形態(tài)雖然相近但人群和市場不同。

社區(qū)因為更關注人，所以重度人群粘度非常高，有非常強的社區(qū)氛圍和文化。比如為了獲得年輕聽眾的寶石Gem就在粉絲推薦下玩了快手，并從中取材創(chuàng)作了《野狼disco》，還想做快手說唱和搞快手廠牌。

土到極致就是潮

而媒體能夠靠一波波的內容去吸引到不同圈層的人。用戶還是愛看好內容的，抖音的網紅們后來也都集體參與到了《野狼disco》的狂歡中，有傳播能力的內容具備了跨社區(qū)打擊穿透能力。

這種內容和社區(qū)之間的差異，在快手抖音都做直播和電商時，從兩家用戶的行為模式里可以感受出差別：人格化和長尾興趣生態(tài)帶來用戶與主播之間更牢固的信任。

去年散打哥直播10小時帶貨1.6億元，貨都是標品，是什么都賣?？梢源_認，快手網紅帶貨能力極強，用戶對主播認同感非常強，粉絲因為喜歡他的內容進而去購買他推薦的東西。快手里絕大部分帶貨紅人都會在商品視頻中露臉，且真人露鏡直播占據(jù)帶貨渠道的大頭。現(xiàn)在快手的直播帶貨在從大網紅的流量變現(xiàn)到專業(yè)紅人遷移，腰部帶貨達人的帶貨能力上升，但粉絲數(shù)量還是能夠持續(xù)帶貨的充分條件，還沒看到以極少粉絲數(shù)帶大量貨的情況。

抖音帶貨，不一定突出人，往往更突出貨。大部分粉絲在數(shù)萬量級的電商短視頻里，基本不會出現(xiàn)人，而是貨物評測+旁白的形式，即使出現(xiàn)人也不會露臉。當然從另一個角度來說，在抖音帶貨并不一定需要大粉絲流量，帶貨視頻本身做的有爆點，即使小粉絲量級情況下仍然可以帶貨，依賴推薦完成冷啟動。

抖音與快手，推薦還是關注，認人不認貨 VS 認貨不認人，非常像是今日頭條與微信公眾平臺的內容生態(tài)差別。

價值指引：公平還是效率？

“我們并沒有作出這樣的選擇，這是中國社會的形態(tài)所決定的。我們把所有的用戶抽象當成一個人來看，他相當于一個‘社會平均人’。中國人口中只有百分之七在一線城市，百分之九十三的人口在二三線及以下城市，所以這個‘社會平均人’就落在了二三線城市?！?/p>

宿華，2017

去年抖音高速發(fā)展時字節(jié)跳動曾認為能把快手打回五千萬DAU，結果快手沒趴下還實現(xiàn)了六千萬的DAU增長。但競爭也讓快手意識到，比如公司治理能力等一些非產品本身的短板也會讓天花板降低。今年快手的關鍵詞是補課和打仗。

程一笑說快手最重要的產品理念和方法論是普惠、簡單、不打擾。宿華說快手的用戶定位是“社會平均人”，希望快手成為普通人記錄和分享生活的陣地。

快手追求的是公平算法，讓更多人獲得曝光，提升每一個人獨特的幸福感，宿華會在快手的算法框架里引入基尼系數(shù)，這是一個衡量地區(qū)居民收入分配公平程度的指標?！癎DP＋GINI”的分配實驗指的就是要做大GDP，要降低基尼系數(shù)，意思就是做大蛋糕同時不要做成貧富懸殊的分配。

張楠在8月份也提出了個抖音版的普惠概念，叫“信息普惠”，要加速信息的更快流動和連接，跟字節(jié)跳動要在全球范圍內提供先進的移動互聯(lián)網信息分發(fā)服務的公司愿景契合?！岸兑羝鋵嵤且粋€工具，它是一個幫助用戶傳遞信息的工具。短視頻和抖音帶來的，是視頻創(chuàng)作、分發(fā)門檻的大幅度降低，是信息的更快流動和連接，是一種信息普惠的價值。”

快手講算法的公平普惠，是面向以創(chuàng)作者為主的使用者來說的，讓一個普通人的視頻也能有人看，更關注作者側的指標。抖音講的信息普惠，是從普通用戶消費者角度出發(fā)，讓高熱的視頻盡量多，要讓用戶在做內容消費時候覺得非常爽得到滿足。

因為用戶每天花在產品的時間是既定的，所以每天流量的總量是一定的，差別就是看兩家怎么去調整去分配這個流量。要么把流量都放在那些高熱的視頻上面，要么把流量放在那些冷啟動的視頻上面，這個決定跟創(chuàng)始人想要去做什么樣的產品有關?？焓质窍Ｍ胀ㄓ脩裟茉谶@個平臺上面展示自己的生活，抖音是希望用戶能夠在抖音感受到美好的生活。

推薦就是在讓你躺著不動的情況下，信息獲取效率最大化，或者說用戶滿足最大化，很容易讓人上癮。像短視頻的算法推薦，本質上都是“視頻-用戶”的協(xié)同過濾，協(xié)同過濾就是跟你相似的人喜歡的東西也差不多。如果用戶看短視頻的主要訴求是看好看內容殺時間，那這種訴求必然會導致內容的中心化，機器學習本身也是比較中心化的，往往都是高熱的東西占據(jù)絕大部分。

抖音是看你喜歡好的就繼續(xù)推，制造中心和引爆流行，推薦算法只是忠實地放大用戶訴求?？焓质乔爸米隽艘惶坠椒峙涞闹敢糁祁^部加隨機流量，將流量打散希望降低貧富差距。

生活化和人格化的前提是更多的自我暴露、露拙，視頻有不完美的地方，才顯得真實，而沉浸式下來的內容消費是難以忍受不完美的。

當模型對用戶價值預估相等的情況下，轉發(fā) <  偶然場景  <  刻意表演  <  真實表達?？焓窒嘈诺氖牵鹤髡呦扔趦热荩鎸嵪扔诒硌?。因為表演的本質上意味著創(chuàng)作者在取悅于受眾，也難以建立信任關系，是取悅，而共情和真實地表達自我，才能建立起平等與信任。

單列和雙列沒有對錯，這種UI差異本質上是一種取舍。你要單列，就是要優(yōu)質內容和頭部內容。你要雙列，就是要更大的個性化和多樣化。

為了長期的社區(qū)價值，要做個體和個體的差異性，快手還是應該堅持雙列。

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