算法推薦 網絡視頻的下一步玩法
          2016-09-02 18:23 來源:網易
             

            


               “刺猬老師”是個中國女孩,英語碩士、資深教師。2016年4月,她在某個知名視頻平臺上建立了一個視頻自媒體頻道——“刺猬老師教英語”。在接近2周的時間里,陸續上傳了28個英語教學視頻。在視頻中,她精心準備PPT課件,故事與圖片穿插其中,通過畫外音形式給讀者講授課程,同時介紹西方文化與習俗。然而,與她的期望形成鮮明對比的是流量的慘淡。這個自媒體頻道完全無人問津,視頻訂閱者為0,單個視頻播放數,最高是5,最低是0。此后,“刺猬老師教英語”再也沒有在這個視頻平臺上更新過。

           

              意大利女孩“Cutiejulie”在某種意義上可以算是“刺猬老師”在歐洲的“同行”,她會說中文,有個中文名字叫“金紫曦”。她通過YouTube上的“cutiejulie”自頻道,用中文講述中國人對西方的好奇與疑問,還會涉及一些跨文化交流方面的話題探討。金紫曦在YouTube上擁有5405位訂閱者,從2015年4月建立賬號以來,獲得了總計超過28萬的視頻點擊量,最熱門的視頻能達到10萬的瀏覽量。

           

              為什么會有如此大的差距呢,主要是國內視頻網站與YouTube在視頻流量分配機制上的不同。國內主流的視頻平臺,目前主要靠人工編輯進行內容推薦。為保證整體流量的最大化,平臺必須追求用戶流量最大化,而不是滿足個性化需求,頭條推薦的全是最紅最熱的內容。不同用戶登錄視頻APP首頁,看到的內容幾乎完全一樣。不難想象,像“刺猬老師”這樣生產垂直內容,并且毫無背景背書的內容生產者,幾乎不可能登上這個平臺的有效推薦位置。而YouTube則走的是一條完全不同的道路,通過記錄和分析注冊用戶的瀏覽習慣,用機器算法從它巨大的視頻內容庫中挖掘出對用戶最有吸引力的內容推薦給每一個用戶,可謂“千人千面”。

           

          從實踐來看,人工推薦,對頭部內容(指有巨大傳播性、通常占據媒體頭部要害位置的內容)更有利,編輯會對這部分內容作突出處理;機器算法,對長尾內容更有利,它會為小眾內容找到目標受眾。

           

              其實,中國的視頻網站在十幾年前剛剛起步時,大都宣稱采取YouTube模式,以UGC(用戶產生內容)模式為主。2010年后,普遍將戰略重心轉向了PGC(專業人士產生內容)和自產自銷的大“IP”。但值得注意的是,最近一年,中國視頻界“算法派”隱隱有崛起之勢。國內在內容算法推薦方面風頭正盛的今日頭條,也開始介入到視頻領域。其旗下的自媒體平臺“頭條號”從2015年5月起允許上傳視頻。如果從那時算起,“頭條號”成為一個視頻平臺已經有超過1年的時間。今日頭條內部資源正在加速向新興的視頻業務板塊傾斜。對于像“刺猬老師”那樣在市場輿論的推動下,懷抱著巨大野心,希望通過視頻把自己打造成“網紅”的大小視頻生產者們,這是一個極其重要的信號。

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