視頻號從社交推薦向機器推薦妥協了嗎
編輯導語:微信視頻號自從上線以后,就在不斷的進行更新迭代,其中視頻頁面也從半屏模式轉化為全屏,除了這些以外,更有對于社交性質的加強;本文作者分享了關于視頻號的思考,我們一起來了解一下。
不知道大家有沒有注意到過,視頻號通過最近幾個月版本的瘋狂迭代,已經開始從最開始的半屏視圖全面且徹底的擁抱沉浸式的全屏交互體驗(無論關注、朋友亦或推薦 Tab):
左側新版本全屏體驗,右側老版本半屏體驗
雖然只是交互方式上體驗的改變,但這背后卻透漏出另一個明顯的信號:視頻號將從社交算法推薦開始逐漸向機器算法推薦妥協。
為什么我會得出這個結論,下面我簡單說三點:
一、被視頻號徹底拋棄的半屏視圖
依稀記得,在視頻號剛開始上線時,不太清楚大家是何體驗,反正我初次打開和使用視頻號最大的困惑來自于它的影像內容可視化區域:半屏方形(比例 3:4 樣子),如下圖:
首先作為內容消費者的用戶,就觀看體驗來講非常不習慣,因為無論抖音、快手都是豎屏全屏體驗的。
其次,作為內容創作者來講的話,每次當我嘗試發作品時(無論是選擇相冊中的還是新建拍攝的),在編輯頁面中必須選擇可視化區域,這就更加令人困惑了,為毛非要介樣?必須裁剪畫面呢?
尤其是有些朋友是豎屏錄制完成后,要實現全平臺(抖音、快手、視頻號等)分發,但到了視頻號上就必須得裁剪一部分畫面,這就更尷尬了。
如下圖:
我之前還嘗試詢問過關于方形視圖這個問題:
- John 回復說:是不是有國際化的考慮?比如國外 instagram 就是方形的;
- Justin 回復說:視頻號作為子功能,還是希望避免用戶沉浸刷視頻而耽擱主社交功能;
坦白來講,我也沒太想明白,視頻號的 PM 當時是如何做這個決策的,不過通過對比,視頻號的半屏模式的確與 instagram 過于相似了,如下圖:
但同樣就可視視圖比例來講,我們不妨來看下比較有代表性的一個 case,為什么快手是雙列,而抖音采用單列?
有分析認為快手當年被抖音全面超越,恰恰是因為成也雙列,敗也雙列。
而這背后的邏輯或思考其實是:誰才是大多數?
在快手的雙列視圖模式下,對于算法和內容的匹配不是特別的高,平臺想用人腦的智能來代替 AI算法的不足,同時雙列的設計更傾向于內容創作者,重視人與人之間的連接,社交、社區的屬性更強一些。
而抖音自始至終都采用單列全屏沉浸式的交互體驗,通過算法推薦優質內容,也更多的側重于內容消費者。
所以對于用戶來講,在抖音看到優質內容的概率更大一些,而快手更適合長尾內容的分發。
根據目前的結果來看,內容消費者即普通用戶才是大多數,抖音從一開始就篤定內容消費者是大多數,這個邏輯與拼多多崛起有點類似,拼多多從微信使勁洗用戶,當用戶量和規模大起來之后,商家才開始紛紛入駐,最終繁榮了整個生態(也就在前幾天拼多多的活躍買家用戶數竟然超過淘寶了)。
我們再回到剛才的問題上,豎屏全屏沉浸體驗第一次出現是在今年年初視頻號的改版上,不過當時還只有一個【推薦 Tab 】頁面改版了,而這可以被視為視頻號改版全屏模式的一次重要試探。
我猜測通過回收的數據或許也佐證了全屏的沉浸視圖相較半屏視圖,數據表現更加積極,坦白來講,全屏體驗也確實更加適用于用戶在移動端的視頻內容消費場景。
所以說,現在的結果就是:
視頻號已經開始敞開雙手全面擁抱全屏沉浸式的交互體驗,甚至包括直播入口全屏化,已經和抖音別無二致了,如下圖:
不過雖說視頻號官方是改了,但截至目前依然有許多視頻因為全屏改版還沒來的及替換引導文案,如下圖:
另外我還發現了,視頻號助手后臺還保留著有半屏模式的預覽,如圖:
關于全屏、半屏模式的嘗試,事實上不僅僅發生在視頻號,甚至連 B 站都已經開始在全屏化了,B 站的部分視頻,在移動端已經是全屏沉浸式的體驗,如下圖:
二、視頻號的社交推薦算法
在年初的微信公開課上,大神張小龍也表示,視頻號的社交推薦是關鍵,事實上視頻號的推薦算法和流量分發機制也是這樣設計的。
視頻號與抖音對比完全是另一套算法推薦邏輯,它不是純的自然流量推薦,而是疊加了社交推薦算法邏輯。
我年初在聊聊視頻號的算法邏輯那篇文章當中,深度分析了視頻號的算法與抖音內容為王的推薦算法之間的差異。
簡單來講,你進入視頻號第一屏看到的并不是你自己的喜好,也不是根據你自己的用戶畫像或行為標簽來的,而是根據你的微信好友來的,這意味著你的微信好友都在看什么,決定了你打開視頻號就看到的是什么內容。
記得在今年年初的微信公開課上,大神張小龍曾坦言,視頻號大盤數據數據是:【朋友】的頁面 VV 是【推薦】的 2 倍,雖說符合視頻號主打社交推薦算法的邏輯,但可能并不符合張小龍對未來視頻號的預判(后面會講預判是什么)。
導致這個數據表現的原因有兩個,第一個是默認的頁面跳轉邏輯,我們都知道,視頻號有三個Tab,關注、朋友(默認)、推薦,當我們每次進入視頻號時,默認都是朋友 Tab,無論是正常進入還是有消息提醒時(場景包括關注人的發視頻提醒、好友贊過的提醒、本人視頻號的消息提醒)。
第二個原因是,當我們進入視頻號后,大部分用戶都很少會主動選擇橫向切 Tab,很難講這是用戶由于長期使用抖音、快手養成的習慣,只習慣停留在【默認】的【推薦】頁面,很少有主動切換 Tab 的需求,因為平臺默認推薦的爆款內容已經夠用戶消費了。
所以用戶在視頻號里的行為依然更習慣直接上下滑動瀏覽視頻,而不是通過橫向切 Tab 的方式。
類似于上面講的,快手雙列,抖音單列背后的邏輯是:誰才是大多數,有社交算法加持的視頻號的背后邏輯假設更像是:你和你的朋友們臭味相同。
但事實上并非如此,不得不承認,我個人在朋友 Tab 頁面所看到的長尾內容更多一些(類似于快手),而非爆款內容。
一個正常的微信用戶,微信上的通訊錄好友一定是復雜多態的,無論認知還是水平甚至價值觀,參差不齊,尤其是在一些非常垂直細分的行業,所謂隔行如隔山;比如你加一個搞微商割韭菜的好友(沒有別的意思,只是舉例),他天天點贊的那類視頻事實上對我來說雖不能算是純垃圾內容,但一定是劣質內容,我也不得不在視頻里手動屏蔽他。
同樣大多數朋友的點贊內容能真正得到我深表認同的內容占比也不超過 50%(要么價值觀不符,要么一些本地化內容完全與我無關啊。他喜歡這個視頻?Get 不到點,額,貌似遠在貴州也和我沒太大關系),即使是朝夕相處的同事們。
而且,有相當多的時候會連續刷 5 條出來同一個朋友點贊的視頻內容,大部分都還是長尾內容。
我也不得不承認,現在視頻號社交算法推薦下的內容真的遠比不上抖音的內容為王、爆款為王下的算法推薦的內容對于我的吸引力。
三、機器算法推薦下的內容為王
先拿抖音來舉例子,有數據顯示,用戶 69% 的時間停留在推薦頁面,而非關注頁面,這意味著用戶更多消費場景關注的是——內容。
很多時候用戶壓根就不 care 作者是誰,甚至也不需要關心他是誰,盡情享受內容帶來的快感就好。
據有關人士透漏,在抖音上博主新發布的視頻,也只會推送給3-5% 比例的粉絲,甚至還有個未經證實的爆炸消息來源表示,抖音甚至在未來會取消關注頁面,這將直接消滅用戶在賬號/作者之間的選擇與跳轉。
這都證明【爆款內容】才是短視頻平臺的一切之核心。
再回到視頻號,除了我們上面提到的全屏交互體驗給用戶提供了沉浸式內容消費體驗外,我注意到視頻號第三個Tab 名稱,也從剛開始的【熱門】改成了現在的【推薦】:
顧名思義啊,熱門之于用戶只是熱門的視頻,可能并沒有完全與用戶自身的喜好、行為、用戶畫像做深度 match,但推薦就不一樣了,簡單理解就和抖音推薦算法邏輯是一樣的:你喜歡什么,愛看什么,想看什么,完全甚至超出你的想象,讓你根本停不下來。
另一方面,視頻號在入口上,也在大做文章逐漸開始主推算法推薦,我們都知道,目前視頻號入口會有消息提醒的幾種場景是:
關注的人發視頻、有朋友贊、有朋友贊我贊過的視頻、我的視頻號有新消息提醒,如下圖。
除了當有關注的人發視頻后有消息提醒,用戶進入之后跳轉到【關注】外,其它場景均是進入【朋友】Tab。
如果你有留意的話,最近機器算法推薦已經開始介入了,比如下面這條新聞:
首先入口會推送新聞標題并消息強提醒:奧運會基本確定閉門舉辦:
當我點擊之后,直接跳轉至【推薦】Tab 頁面的對應視頻。
不僅如此,現在我通過【發現】-【直播和附近】的入口進入后,第一個原來【朋友在看】的 Tab 也已經更新為【推薦】。
很顯然這不僅僅是文案上的變更,足以窺見視頻號背后的打法上的主動求變。
我還記得在今年年初的公開課上,張小龍表示預判視頻號的關注: 朋友: 推薦 VV 比會是 1 : 2 : 10。
他說“關注是最少的,是 1,朋友贊的,很累,但不得不看,不想錯過,是 2,機器推薦,很適合人性,很舒服,是10?!?/p>
所以你看,小龍先生對視頻號的未來期待也是機器算法推薦才是主導,疊加的社交推薦因子對于內容推薦的影響在未來也會越來越弱。
驚不驚喜?意不意外?刺不刺激?
另一方面,從業務層面講,機器推薦的方式更易于平臺側進行流量的分發或精準投放爆款視頻,這不是與抖音的套路如出一轍嗎?
內容為王、爆款為王,這意味將來沒有用戶會關心內容創作者是誰,用戶也無需知道是誰,雖然聽起來扎心,但事實證明,人性如此(真相都是如此丑陋)。
所以,視頻號從半屏視圖全量切換至全屏沉浸式體驗視圖,雖然只是看上去的交互方式和體驗的改變,但背后的邏輯其實是:視頻號從社交推薦開始向算法推薦妥協。
最后,我有一個疑問,如果我添加對方為微信好友時,選擇了“僅聊天”,那么我在視頻號里的行為,比如點贊,會出現在他的視頻號里嗎?
反之亦然。
#專欄作家#
孟大偉,微信公眾號:孟大偉,人人都是產品經理專欄作家。前百度高級產品經理,從用戶需求(在一大堆很酷的設想中砍掉當中的絕大一部分)到產品定義(有價值且符合公司戰略發展),從產品原型到視覺設計,從交互到動效。
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加油加油很棒,感覺學到了東西!
多謝,可以關注下我啊老鐵