抖音&快手竞品剖析报告目录
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竞品算法剖析
3.7.1抖音算法
图3-8
如图3-8为抖音的推荐算法逻辑结构框图（此图基于网路总结描述进行勾画引用）。抖音的算法机制采用中心化的算法逻辑，大体可为：1、视频特点辨识；2、推荐步入中级流量池；3、推荐步入二级流量池；4、多级流量推荐。其中每级流量池具备抖音自身的初审与推荐机制快手热门算法，按照不同的指标赋于不同的热度权重。可见，抖音更尊崇热度至上。
如图3-9为抖音（上海微播视界科技有限公司）的推荐相关专利汇总图。如图所示快手热门算法，抖音的推荐相关专利里特别注重于“兴趣点”的描述。当我们回溯到上文中描述到的抖音相关交互设计及界面设计，抖音的视频观看界面有特别多的元素，即“兴趣点”。此设置可引起用户在发布视频的时侯更重视输入相关元素进行视频说明、突出主题及更大程度吻合推荐热度。为此，抖音可更大程度地获取用户自主输入的“兴趣点”。同时，相比常见的物体描述并伴随更能传递感性情绪的推荐机制，抖音能更容易引入感性的、个性化的话题描述，并能从中更智能化地进行兴趣点评析。
图3-9
图3-10
如图3-10为字节跳动（上海字节跳动科技有限公司）的视频推荐相关专利汇总图。在基于视频的推荐方面，其协同过滤、内容推荐及混和推荐算法均有所应用，整体上基于用户的历史行为信息、基于精细化的内容分类方式及训练模型进行视频推荐。在算法支持方面，字节跳动的算法体系为抖音的快速发展堪称打下非常牢靠的根基。
结合图3-9、图3-10，可见抖音在字节跳动的推荐算法基础下有着其针对抖音这一产品设置相应的算法推荐。基于抖音的产品设计，较多元素在观看界面出现并可导致相关的触发风波，继而又反馈到发布者乐意在录制过程中插入“兴趣点”，抖音系统从发布者处即可获得较多的“兴趣点”。相当于，发布者在此处通过自主输入参与到抖音的推荐系统中。同时，用户针对不同的社会风波是有着个性化的文字叙述的，因此该类型的“兴趣点”（话题）可以愈发富于情绪、富于感性、富于传播力地抒发下来。当该类型的“兴趣点”（话题）叙述得富于感染力、更能传递风波主旨则又在算法推荐系统中得到高权重的推荐，这么一来相关话题可得到推荐，并能表现得愈发鲜活。通过流量扶植和手动加权，可把大量资源分配给KOL（名星、大V和网红），使视频呈现愈发优质。因而，抖音在字节跳动强悍的算法体系又有着其针对自身产品特性的设计，因而令特性愈发鲜明、推荐愈发确切、传播更广、视频整体质量更好。其传递出的背后价值观是：让用户听到喜欢的、精彩的、美好的。
另外，因为抖音愈发推崇热度，并非常倾向于推荐用户观看热爱观看的视频，其实更容易塑造热卖，更能造成脑部高潮。但过度推崇热度，会造成本不是非常喜欢观看的视频循环播放，更可导致用户厌烦。如笔者早前抖音里“杨坤评论刘德华不是一个歌手”高频率循环播放。又如早前汪涵、杜海涛所代言的借贷APP出现问题，笔者抖音里则仍然推送关于借贷APP的广告。这种型的话题不同于“疫情鼓舞”、“全国人代会”等彰显主曲调的话题。单纯依据热度而进行全民推送或则说广大用户量推送并高频率循环播放容易招致用户厌烦。另一方面，抖音非常倾向于推荐用户观看热爱观看的视频，久而久之，抖音里推送的内容将千篇一律，容易招致审美疲劳。因此，抖音的推荐算法体系里须要更为注重多维度的热度视频内容初审及推送量初审，也须要挖掘或则引导用户挖掘更可能喜爱的内容、拓宽内容广阔性。
3.7.2快手算法
图3-11
如图3-11为快手的推荐算法逻辑结构框图（此图基于网路总结描述进行勾画引用）。快手的算法机制采用去中心化的算法逻辑，更大程度地赋于用户进行主动交互因而获取更多的数据反馈从而实现内容推荐。同时，通过多种算法的组合推荐及优化、不同模块赋于不同的权重进行推荐。诸如，快手的“发现”里即有多种分类栏目供用户主动去筛选，在大瀑布式展示中有许多的作品须要用户进行点击筛选。基于用户的交互去获取更多的数据以进行内容推荐。同时，构建更普惠的机制，不推崇极至流量。在“关注”里更注重时效性（发布时间）而不是热度，同时相应设定热度阀值并降低曝光机会，为此高热度和旧视频会得到相应的传播消弱。可见，快手更尊崇流量普分、多样化抒发。
如图3-12为快手（上海达佳互联信息技术有限公司）的视频推荐相关专利汇总图。如图所示，快手的推荐相关专利有相关学习模型、推荐优化专利及适应自身产品业务逻辑的专利。因产品设计不同，与抖音相比，快手在基于视频的排序推荐方面有其独立算法。另外，在正负反馈方面也与抖音不同，可见快手需通过用户进行负反馈操作以获取用户喜好。在产品逻辑方面，快手须要用户在不同模块里通过更多的交互参与来获取数据以进行内容推荐。在此种推荐算法下，用户能培养更多参与交互的用户习惯，也能更好地开启社交互动。内容分发推荐上也更依赖社交关系，快手系统可更丰富地描画用户的常年兴趣画像，也可呈现更多样化的产品。其背后传递出的价值观是记录生活、每个人自由发声、看见每一种生活。同时，相比抖音，其推荐算法设计及交互设计天然地更能规避意识形态压力。
图3-12
