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  • 短视频运营如何克服用户审美疲劳?

    日期:2019-12-19 作者:

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    头部短视频平台如快手、头条用户日活量破亿,海量UGC信息流输出,如果平台没有强大算法机制针对每个用户不同的属性匹配的话,即使短视频的时长再短,用户根本刷不过来,所以,算法就是短视频的生产力。通过算法向用户推荐内容,平台无须招那么多编辑进行“内容运营”。


    如果一个人看某短视频内容觉得low,可能是个人的品味差异,如果不同群体的人都指责平台low,那一定是算法有问题。从“技术没有价值观”争论到某权威官媒三次评点算法推荐,到底算法是否有原罪,“信息茧房”又是如何影响用户体验的?需要分情况探讨:


    对待新用户,平台在没有抓取到用户任何数据情况下,一般是由用户根据“推荐”漫无目的点击,在算法还没识别用户之前,其分发效率还不如秒拍等社交推荐方式。在快手之中,甚至没有“搜索”功能,依靠用户在“发现”栏目去找,这样分发机制很容易鼓励用户为吸引流量而发布大量猎奇内容。

    对待活跃用户,平台对用户感兴趣内容的相关性推荐过于密集让人“吃不消”,比如某用户看美女视频,系统默认用户喜欢这样风格的美女天天推荐,有些头条用户表示自从下载了头条,身体一天不如一天,这不是“茧房”而是“温柔乡”。在抖音之中有很多提供给用户模仿音乐和舞蹈模板,如果用户点过一次,接下来很多短视频全是相同的配乐,堪比洗脑循环;所以,即使有效的算法机制,也无力解决用户的“审美疲劳”。

    用户在某一段时间内关注某一个信息不代表其一直感兴趣,比如一个新媒体热点刷屏,或许只是出于“围观”点击;比如我在某宝买机械键盘,系统天天推给我机械键盘,这是白白浪费流量位。另外,用户兴趣标签本身并不一定代表其态度和价值倾向,哪天我出于好奇点击了残障人士表演,要是算法天天给我推荐残疾人视频,那我很快就有心理阴影了。

    所以,现在很多短视频平台的算法推荐还做不到场景化洞察,谁能在技术上突破,就有可能用户不一样的新体验。


    快视频的分发机制既不是用户去找(搜索机制)、跟人(社交机制)、PUSH(推荐机制),而是强化用户情绪感知和自由探索,在克服“审美疲劳”问题上,如果用户探索某一类话题的数据在减弱,系统会复位再探索幅度更广的其他领域,从而让用户活跃在快视频平台中,或许能给当前被算法绑架的短视频平台带来些许改变。


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