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編輯導(dǎo)語(yǔ)：如今算法在很多類型軟件都存在，比如最常見(jiàn)的短視頻平臺(tái)、電商平臺(tái)，根據(jù)你的喜好等方面進(jìn)行推薦，但是長(zhǎng)視頻領(lǐng)域卻一直沒(méi)有被算法占領(lǐng)；本文作者分享了關(guān)于長(zhǎng)視頻沒(méi)有強(qiáng)算法推薦的思考，我們一起來(lái)看一下。

當(dāng)算法推薦在圖文、短視頻領(lǐng)域大殺四方、所向無(wú)敵時(shí)，我們?cè)?jīng)一度以為在內(nèi)容分發(fā)領(lǐng)域，算法就是無(wú)敵的、是降維打擊。

但是奇怪的是——現(xiàn)在算法在長(zhǎng)視頻領(lǐng)域依然沒(méi)有取得主導(dǎo)權(quán)。

這里主導(dǎo)權(quán)指的是算法分發(fā)占據(jù)內(nèi)容消費(fèi)的主要比例，比如說(shuō)抖音的用戶時(shí)長(zhǎng)中，算法分發(fā)占據(jù)超過(guò)80%的比例，所以我們可以說(shuō)抖音是強(qiáng)推薦算法的產(chǎn)品。

算法沒(méi)有在長(zhǎng)視頻領(lǐng)域取得主導(dǎo)權(quán)最直觀的表現(xiàn)是，以愛(ài)奇藝、騰訊視頻和優(yōu)酷為代表的傳統(tǒng)長(zhǎng)視頻網(wǎng)站，內(nèi)容消費(fèi)主要來(lái)自內(nèi)容運(yùn)營(yíng)陣地和導(dǎo)航搜索，新崛起的芒果視頻、歡喜傳媒也依然如此；就算將視角切到海外，備受吹捧、說(shuō)算法驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)飛（Netflix）內(nèi)容的主要消費(fèi)也是這樣。

而從另一個(gè)角度來(lái)看，則是算法集大成者字節(jié)跳動(dòng)依然沒(méi)有大規(guī)模進(jìn)入長(zhǎng)視頻領(lǐng)域；字節(jié)跳動(dòng)過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間一直踐行著張一鳴那張戰(zhàn)略PPT——只要在信息分發(fā)領(lǐng)域，字節(jié)都要用算法來(lái)重新做一遍。然而直到今天，字節(jié)仍然沒(méi)有大規(guī)模做長(zhǎng)視頻。

為什么長(zhǎng)視頻沒(méi)有強(qiáng)推薦的產(chǎn)品？

如果要找一個(gè)正確的維度去看待這件事的話，那么考慮的點(diǎn)主要有兩個(gè)：

• 長(zhǎng)視頻與算法的匹配度；
• 商業(yè)上ROI是否可行；

01

算法要起作用有兩個(gè)關(guān)鍵的條件，第一個(gè)是算法模型，第二個(gè)則是數(shù)據(jù)。

算法模型是發(fā)動(dòng)機(jī)，數(shù)據(jù)是原料，只有給發(fā)動(dòng)機(jī)投放原料，推薦系統(tǒng)才能轟隆隆的運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)。

這里的數(shù)據(jù)是什么？

用戶的行為數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)是用戶和系統(tǒng)的交互數(shù)據(jù)，尤其是用戶與平臺(tái)內(nèi)容的交互數(shù)據(jù)；比如說(shuō)，抖音的推薦系統(tǒng)，關(guān)鍵數(shù)據(jù)是用戶看視頻的完播率、點(diǎn)贊、評(píng)論等；愛(ài)奇藝則可能是用戶看視頻的點(diǎn)擊、評(píng)分、評(píng)論等。

長(zhǎng)視頻和短視頻的數(shù)據(jù)量級(jí)是不一樣的。

短視頻時(shí)長(zhǎng)極短，一般15秒/1分鐘內(nèi)，用戶消費(fèi)成本極低，非常適合各個(gè)場(chǎng)景消費(fèi)，尤其是那些碎片化的場(chǎng)景，所以隨時(shí)隨地都可以消費(fèi)；而長(zhǎng)視頻時(shí)長(zhǎng)很長(zhǎng)，往往一個(gè)小時(shí)以上，用戶消費(fèi)成本高，時(shí)間彈性要求高。

這造成什么呢？

首先是短視頻比長(zhǎng)視頻的用戶更加下沉，應(yīng)用場(chǎng)景更多。

上廁所5分鐘、通勤30分鐘和休息2小時(shí)等都可以刷短視頻。

但是看長(zhǎng)視頻則首先要衡量一下這段時(shí)間窗口適不適合，長(zhǎng)視頻需要比較長(zhǎng)的時(shí)間窗口；長(zhǎng)視頻網(wǎng)站現(xiàn)在都會(huì)在用戶看完視頻后，用算法推薦內(nèi)容給用戶繼續(xù)觀看，但是用戶要點(diǎn)開(kāi)這些內(nèi)容還需要先衡量一下自己的時(shí)間窗口是否合適。

數(shù)據(jù)的反應(yīng)最直接，發(fā)展了這么多年的愛(ài)優(yōu)騰日活只有一億多，而抖音日活突破了6億，快手3億，且短視頻兩大豪強(qiáng)的日活還在不斷增長(zhǎng)。

接著就是，相同時(shí)長(zhǎng)內(nèi)，用戶消費(fèi)的視頻數(shù)量和交互數(shù)量不在一個(gè)量級(jí)。

抖音一條短視頻，用戶消費(fèi)完成只要15秒，愛(ài)奇藝一部電影，用戶消費(fèi)完成需要90分鐘；同樣的90分鐘，抖音用戶不知道刷了多少個(gè)短視頻，跟系統(tǒng)發(fā)生了多少交互，而愛(ài)奇藝用戶可能才剛看完一部電影。

更大量的用戶、更碎片化的消費(fèi)場(chǎng)景、更短輕快的內(nèi)容單元、更高頻的交互，所以短視頻能收集到的交互數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)長(zhǎng)視頻，兩者甚至都不在一個(gè)量級(jí)。

如果沒(méi)有這么多的數(shù)據(jù)作為算法的燃料，算法便很難很好的運(yùn)轉(zhuǎn)；所以，算法在長(zhǎng)視頻中能夠發(fā)揮的作用就相對(duì)比較弱。

但相對(duì)短視頻弱并不代表就不準(zhǔn)，有時(shí)候長(zhǎng)視頻平臺(tái)推薦給我們看的視頻也是蠻準(zhǔn)的，所以真正決定長(zhǎng)視頻主要消費(fèi)模式的因素其實(shí)是供給。

02

長(zhǎng)視頻的供給和短視頻的供給不是一個(gè)數(shù)量級(jí)的。

中國(guó)大陸一年只能產(chǎn)出幾百上千部影視劇和綜藝，但短視頻平臺(tái)一年卻能產(chǎn)出幾十億甚至上百億條短視頻，兩者根本不在一個(gè)數(shù)量級(jí)。

供給決定了長(zhǎng)視頻是中心化的消費(fèi)，而短視頻則是去中心化的消費(fèi)。

短視頻過(guò)于龐大的供給，只能靠算法去匹配，算法的必要性就強(qiáng)。

而長(zhǎng)視頻因?yàn)橛耙晞【湍敲炊?，頭部的就更少了，所以是中心化的消費(fèi)，算法的必要性就弱。

另外，長(zhǎng)短視頻的消費(fèi)決策模型也是不一樣的，短視頻可以完全依賴系統(tǒng)，長(zhǎng)視頻則更加依賴外部。

短視頻因?yàn)闀r(shí)長(zhǎng)極短、消費(fèi)成本極低，且面臨的場(chǎng)景是極度碎片化的kill time，這個(gè)時(shí)候，選擇本身就是成本；我們甚至不想要選擇看什么內(nèi)容，系統(tǒng)直接推薦給我們就行了，是內(nèi)容找人。

但是長(zhǎng)視頻不一樣，視頻時(shí)長(zhǎng)很長(zhǎng)、消費(fèi)成本高，選擇本身就是必要的；因?yàn)橄M(fèi)成本高，對(duì)于時(shí)間的損失厭惡風(fēng)險(xiǎn)就高。

一條短視頻，因?yàn)闀r(shí)長(zhǎng)極短，看完就算不合適，用戶對(duì)時(shí)間的損失厭惡心理也不會(huì)太高。

但是長(zhǎng)視頻的時(shí)長(zhǎng)很長(zhǎng)，要判斷適不適合、好不好看，就算不用看完全部，往往也需要付出比較長(zhǎng)的時(shí)間， 所以，損失厭惡風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)非常高。

所以長(zhǎng)視頻的消費(fèi)決策就比短視頻重的多，消費(fèi)長(zhǎng)視頻除了考慮合適的場(chǎng)景之外，還要選擇看哪個(gè)影視劇/綜藝，所以往往是人找內(nèi)容。

所以就算現(xiàn)在是信息流時(shí)代，長(zhǎng)視頻依然保持著傳統(tǒng)貨架型的消費(fèi)方式：最新最火的內(nèi)容放在首頁(yè)曝光度最高的輪播欄；用戶依賴類目導(dǎo)航去查找合適的內(nèi)容，比如說(shuō)按照類型、熱度和評(píng)分來(lái)選擇電影；還有非常大一部分消費(fèi)來(lái)自于搜索，搜索非常重要。

搜索對(duì)應(yīng)的就是站外決策，比如說(shuō)，在微博、抖音等平臺(tái)種草了某部電視劇，根據(jù)豆瓣評(píng)分來(lái)選擇觀看的電影，最近同事們常常聊起的那個(gè)綜藝等。

然而，因?yàn)槊磕戤a(chǎn)出的頭部電影、電視劇和綜藝太少，如果火了，傳播到社交媒體和其它短視頻平臺(tái)影響用戶的消費(fèi)決策，內(nèi)容平臺(tái)也會(huì)將它們放在輪播欄，所以有時(shí)候就算是站外決策；但是也不需要搜索就能直接找到內(nèi)容，背后其實(shí)就是因?yàn)?strong>頭部?jī)?nèi)容供給的稀缺。

另外還有一個(gè)非常重要的點(diǎn)也會(huì)決定算法匹配必要性的強(qiáng)弱，就是用戶在單次使用產(chǎn)品中，消費(fèi)的內(nèi)容單元的數(shù)量。

同樣是90分鐘的時(shí)間窗口，短視頻不知道刷了多少個(gè)，而長(zhǎng)視頻卻可能只夠看一部。

用戶在單次使用產(chǎn)品中消費(fèi)的長(zhǎng)視頻數(shù)量過(guò)少，算法匹配的必要性就弱。

03

最后，我們要說(shuō)一下商業(yè)可行性的問(wèn)題。

長(zhǎng)視頻的成本主要是內(nèi)容采購(gòu)/制作成本，而收入也基本上是靠這些內(nèi)容來(lái)創(chuàng)收的，比如提供更多獨(dú)家好內(nèi)容和免視頻播放廣告等增值服務(wù)來(lái)收取會(huì)員費(fèi)，在長(zhǎng)視頻中插入廣告等。

算法對(duì)于長(zhǎng)視頻的收入幫助有限。

算法是怎么賺錢的？

通過(guò)掌握流量分發(fā)權(quán)來(lái)插入廣告進(jìn)而賺錢，但是用戶一般在一個(gè)合適的時(shí)間窗口看的長(zhǎng)視頻非常有限（甚至大多數(shù)時(shí)候只看一兩部），且有可能會(huì)目的明確的沖著某部電影/電視劇/綜藝去了，這個(gè)時(shí)候，流量分發(fā)就沒(méi)那么重要了。

當(dāng)然，算法還是可以起到一定效果的，比如說(shuō)長(zhǎng)視頻中插入的廣告可以通過(guò)算法來(lái)提供更加精準(zhǔn)的匹配；但這往往只適用于效果廣告，對(duì)于品牌廣告的作用很弱，而影視綜的品牌廣告占據(jù)非常大的比重。

另外，長(zhǎng)視頻的會(huì)員免廣告就直接把很大一部分廣告收入給打沒(méi)了，而算法賺錢則依賴于廣告。

長(zhǎng)視頻平臺(tái)要賺錢就是要靠那些視頻本身，而不是流量的分發(fā)權(quán)；無(wú)論是在長(zhǎng)視頻中插入廣告，還是會(huì)員免廣告、看獨(dú)家內(nèi)容，根本上都依賴于那些長(zhǎng)視頻的吸引力。

所以長(zhǎng)視頻平臺(tái)都要拼命的提供好內(nèi)容，不僅去采買版權(quán)，還要自制；因?yàn)閲?guó)內(nèi)殘酷的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，內(nèi)容采購(gòu)/自制成本居高不下，但是會(huì)員價(jià)又升不上去，會(huì)員人數(shù)也到達(dá)瓶頸，廣告又與會(huì)員沖突，所以才會(huì)出現(xiàn)“超前點(diǎn)播”這種冒犯會(huì)員權(quán)益的無(wú)奈之舉。

字節(jié)跳動(dòng)之所以沒(méi)有大規(guī)模進(jìn)入長(zhǎng)視頻領(lǐng)域，很可能就是因?yàn)闆](méi)有想好怎么解決這些問(wèn)題；同時(shí)，自己的算法優(yōu)勢(shì)在這個(gè)領(lǐng)域似乎也沒(méi)多大用處，砸錢購(gòu)版權(quán)或者自制內(nèi)容這種重資產(chǎn)模式也不是字節(jié)擅長(zhǎng)的，那么何必要進(jìn)去呢？

除了內(nèi)容領(lǐng)域之外，現(xiàn)在字節(jié)的版圖拓張的非常大，包括汽車、教育等跟內(nèi)容無(wú)關(guān)的領(lǐng)域都進(jìn)去了；但同屬于內(nèi)容的長(zhǎng)視頻就是不進(jìn)去，或許就是因?yàn)檫@些原因。

04

算法對(duì)于長(zhǎng)視頻肯定是有幫助的，網(wǎng)飛、愛(ài)優(yōu)騰等都有算法推薦，這個(gè)算法推薦能夠增加一定的消費(fèi)規(guī)模，但是無(wú)法起到像短視頻信息流那樣的革命性作用。

之所以作用有限，是因?yàn)?strong>算法匹配在長(zhǎng)視頻中的必要性較弱，技術(shù)能夠發(fā)揮的威力也弱，同時(shí)商業(yè)上助益也不大，所以至今仍然沒(méi)有一款強(qiáng)推薦的長(zhǎng)視頻產(chǎn)品。

長(zhǎng)視頻其實(shí)并非是個(gè)好生意，國(guó)內(nèi)愛(ài)優(yōu)騰長(zhǎng)年虧損，國(guó)外網(wǎng)飛也無(wú)法幸免，而且這種局面目前仍然無(wú)法看到盡頭。

#專欄作家#

狼和哈士奇，微信公眾號(hào)：頂尖產(chǎn)品思維，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。產(chǎn)品經(jīng)理、互聯(lián)網(wǎng)深度觀察者，善于深入剖析互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和行業(yè)分析，同時(shí)精通各個(gè)產(chǎn)品方法論。

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