作者丨裴培高博文焦杉
来源丨互联网与娱乐怪盗团（ID：TMTphantom）
毫无疑惑，抖音和快手是短视频行业的双寡头——前者自诩DAU早已突破3亿，前者则计划在2020年元旦达到3亿DAU。它们在短视频领域各自拥有不可撼动的基本牌，2018-19年都成功地挺进了直播，又都在尝试电商带货乃至自有电商平台。
这两个平台在"战略上有高度类似之处，然而用户画像和调性依然有很大区别——从Slogan就看得下来，抖音是“发现更美好的生活”，快手是“看见每一种生活”。
抖音VS快手，号称“两个世界的交锋”。问题在于：它们的用户画像和调性为何会有如此大的差异？本怪盗团的答案是：由于它们对信息流的处理方式不一样；由于它们的算法驱动诱因不一样；由于它们对创作者的心态有区别。
抖音和快手的营运思路，谈不上绝对的“孰优孰劣”；我们应当清晰地认识到它们的差异，能够更好地认识短视频这条赛道，乃至整个内容赛道，乃至整个互联网。
坦白说，我们对“谁将博得短视频大战”这个问题不感兴趣。我们只对事实感兴趣，当我们认识到事实以后，自然就能打通整套逻辑，也才能判定局势的发展方向了。并且，“两个世界的交锋”很可能最终没有胜负——不是所有战争都分得出胜负的。
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信息流的江湖双璧：
社交关注与算法推荐
信息流有“社交关注流”与“算法推荐流”之分，两者可谓“江湖双璧”，得其二可独步天下。这两种信息流互相补充，交叉渗透，但又不会互相代替。
推荐流与社交流不同，平台拥有对信息流的绝对分发权，拥有100%的信息流广告分发权益；与此同时，用户对社交流广告的容忍度更低，这也是为何头条/抖音的广告变现能力强于陌陌同学圈/快手的诱因之一。
时至今日，纯粹的推荐流和社交流早已不多见了——例如，B站首页既有算法推荐的第一屏，也有基于关注的第三屏；知乎首页分为关注、推荐、热榜三栏，其中第一栏是社交流，后两栏是推荐流。不过，任何内容平台在“社交关注”和“算法推荐”之间，就会有所抉择，偏向于其中某一边。
快手首页的三栏自转型社区后几乎没变过，第一栏是关注；第二栏是发觉（原先称作热门）；第三栏是同城。
这似乎没有哪些稀奇的，抖音也有关注，近日也加了“同城”栏。但是快手中“关注”、“发现”和“同城”，分发比列约为2：2：1，兼具“社交与算法”。
好多人不理解作为技术，算法间有哪些差别、有哪些壁垒？算法也是有价值观的，而快手的价值观就是“公平普惠”，即保证每位用户的内容都被展示，每位平凡人的生活都被尊重。相比之下，抖音则给以创作者一个“爆红”的机会，而且大部份机会最终被少数人拿去了。
对于普通创作者来说，在抖音和快手成名的“期望利润”可能是相同的——前者是一个很小的成功机率减去一个很大的成功利润，前者则是一个适当的成功机率减去一个适当的成功利润。究竟选择哪一个？那就是创作者自己判定的事情了。
社交分发：
“瀑布流+公正算法”助力社交，
半熟人视频同学圈初成
抖音先做推荐后做关注，然而迄今仍以推荐为主流，关注链不太重要。快手直接将推荐当成关注的启动器，在“推荐”和“关注”二者之间寻求协同效应。
从流量机制上看，抖音更关注“推荐”，快手更倾向“关注”。同一个用户在快手上的点赞量/播放量的残差是显著大于抖音的。以“王祖蓝”为例，其短视频在快手上的点赞量大部份分布在二十万到五十万之间，而抖音上少则几万，多至上千万。
快手的“关注”关系保证稳定的流量（主要对于中长尾创作者；而腹部创作者短视频被限流，主要是通过直播变现私域流量），抖音的“推荐”则是“爆款为王”。所以，李佳琦、薇娅等超级带货主播会选择抖音为天猫之外的主战场，而快手上则存在着千千万万个中头部带货主播。
从用户体验的角度，抖音无疑是更“赏心悦目”的。打开抖音直接步入播放模式，借助上下滑动来更换视频，这些懒人交互提高了用户的粘性，消弱用户改变的意愿，“附近蓝筹股”、“关注蓝筹股”的使用机率急剧增加，用户注意力黏在腹部用户的优质内容上（抖音算法决定推荐内容更优质，无需用户更多操作），中心化减缓。
（“大屏模式”更适宜抖音）
反过来，快手的三个交互方法都是“瀑布流”（推荐可以改为大屏模式，需自动设定），但是因为算法机制，快手表现的内容优质密度没有抖音这么大，须要用户进行选购，这也就是为何“关注”、“同城”使用频度如此高的诱因。
这么看来，“滚动播放”更适宜抖音，“瀑布流”更适宜快手，而“瀑布流”+“公平的算法推荐”共同打造了其“社交属性”的空间。
（“瀑布流模式”更适宜抖音）
快手创始人宿华总结，从2018年开始，快手变革成为半熟人半陌生人共存的社区，平台里早已沉淀了大量的社交关系。
母校、家乡、同行应当算是中国最广泛的半熟人圈子，校友、老乡、同行带有天然的亲切感。快手的半熟人社交关系究竟是如何的存在？基于地域/职业/……的视频同学圈。
我们选定一个职业——卡车司机（长期在路上，团结互助），一个地域——宝鸡（东北地区，快手渗透率高），找到两个粉丝数在2000左右的普通用户，对其评论信息中的用户属性简单剖析。快手上会有好多基于职业、地域的群，对于普通用户来说大部份互动都来自于同行或则老乡，半熟人半陌生人社交关系初现。
（基于职业的半熟人社交——卡车司机）
（基于地域的半熟人社交——宝鸡青年）
算法：
抖音热卖逻辑，用户体验为先；
快手公正原则，以创作者为主
作为快手、抖音的核心竞争力——推荐算法，其始终都封存于黑盒之中，真正深谙其算法规则的，其内部也寥寥可数。
外部关于抖音、快手算法的论断，不仅公司管理层的零星介绍，大部份都是猜想，但是这种推论接近真相的距离可能早已很近。（两者算法条例也时刻存在调整）在平常用抖音、快手的时侯会发觉一些有趣的现象，接出来我们就从算法的角度加以解释。
【抖音算法机制】
多重初审：多重初审是抖音算法筛选视频的第一道门槛。
智能机器初审会依照提早设置好的人工智能模型辨识上传的视频画面和关键词，其二：初审作品、文案是否违法，假如疑似存在，会被机器拦截提示人工注意；其一：通过抽取视频中画面、关键帧，与抖音大数据库中已存在海量作品匹配消重，内容重复的作品进行低流量推荐，或则降权推荐（仅粉丝、自己可见）。
这也就是引导用户“求新、求异、求第一”的根本缘由。接出来会步入人工初审环节，主要集中在视频标题、封面截图和视频关键帧。
叠加推荐：通过多重初审的作品，会被分配到一个初始流量池（约200-300在线用户），对于抖音新号、大V一视同仁。
抖音菜鸟可能会好奇：为何粉丝量差不多，系统给他人的推荐更多？为何粉丝量的帐号，获得推荐更多？这主要是因为“账号初始权重”、“初始流量池用户反馈”（点赞率、评论率、转发率、完播率和关注比列等）、“账号已有粉丝反馈”、“外部真实帐号激活”。
1）权重：持续创作的帐号系统给与的权重更高；2）精准：持续更新垂直作品，系统推荐池匹配的时侯，会给与更精准、具有相同属性标签的用户；3）粉丝数：存量的活跃用户才能将发布作品的转评赞拉到一个比较高的水平。
整体看，抖音上的内容创作者是强者恒强的状态，但新品的作用又不可忽略，具有强媒体属性。
后期引爆：抖音上会有个很有意思的现象，有的内容当日甚至整月都数据平平，忽然有三天就火了。
主要是两方面缘由：其三，抖音会重新挖掘数据库里的“优质老内容”，给与更多的爆光，垂直内容通过系统匹配给更精准的用户；其一，假如创作者的某款作品获得大量爆光，海量用户步入其个人主页翻看之前的作品，致使个别作品获得足够的关注（转评赞），系统会重新将其倒入推荐池，因而产生多点开花。
流量触顶：通常持续高推荐持续时间不会超过一周，一方面，热卖内容推给了所有相关标签的人群后，其他非精准标签人群反馈疗效差，所以停止推荐；另一方面，抖音会考验内容创作者的持续产出能力，不希望其迅速火上去。
（抖音算法机制示意图）
【快手算法机制】
热度权重：快手特有的算法机制，在视频早期随着热度提升，爆光机会也会提升，“热度权重”起到了“择优去劣”的作用，并且当视频热度达到一定阀值后，爆光机会将不断增加。“热度权重”会起到“择新去旧”的作用。实际上是为了给用户平等的展示机会。
创作者导向：短视频的用户主要分成两类：一类是看视频的用户，一类是内容创作者。抖音是“用户导向”，而快手则是“创作者导向”。
在抖音“高热度不断提升爆光机会”，背部创作者集中大量用户注意力，这些中心化让普通创作者、草根创作者望而兴叹（类似于微博）。
快手则设置了爆光度上限（快手会将腹部内容流量限制在30%左右，70%流量分配给中长尾内容），这也彰显了快手的本意——“每个用户都有展示自我的空间”。其实这也造成快手涨粉速率十分慢，很难靠单一新品内容驱动大量粉丝，快手大V抵达百万粉丝平均须要854天。
基尼系数：快手提出了“GDP+基尼系数”的分配方法实验。基尼系数（Ginicoefficient）是国际上通用的，用以评判一个国家或地区市民收入差别的常用指标。基尼指数（GiniIndex）介于0-1之间，基尼系数越大，表示不平等程度越高。
落实到快手的实际营运中，她们将经济学中的“基尼系数”引入社区生态的调控中，作为一个严格落地的量化指标，保证在社区不断发展的同时，通过公允调节注意力分配资源，防止内容背部效应出现，将注意力资源更多分配到普通人。
每位内容产品的算法核心都是按照用户数据和内容标签估算两者的匹配程度，理论大体一致。但不同产品的设计理念和价值观存在着不同，进一步在量化指标的设定、算法规则上略有差别。
抖音从产品角度出发，以“用户体验”为先，通过“匹配消重”、“初始流量池营运”、“重新挖掘内容库”等形式，将最适宜、最优质的内容推给用户，最终结果就是“爆款”和中心化。
快手则是遵守“公平普惠”原则，以“创作者”为主，通过“头部流量调控”等手段，保证每位普通用户的内容都被展示，最终结果就是强悍的社区生态（发过视频的用户在粘性、时长等维度都明显低于普通用户）。
“用户体验导向好还是内容生态导向好”这本身就是个悖论，其实我们不该期盼抖音与快手“你死我活”的斗争，难为知已难为敌。
用户画像：
抖音与快手日渐相像，
并且仍有各自的基本盘
快手、抖音用户画像逐渐趋同，对于两个TOP10的APP实属正常。快手在中老年人群渗透加速，城际分布与抖音相像，但在西南、西北等地受欢迎程度极高，创作者仍以年青用户为主，符合“年轻用户抒发和被认同”的新时代需求。
抖音、快手各保持着相当比列的独占用户，但两者互相渗透趋势减缓。截止2019年6月，抖音、快手、B站月活用户数分别达4.86亿、3.41亿、0.98亿，其中抖音和快手去重之和接近6亿，基本囊括全部短视频行业。
考虑到独占百分比（只使用目标APP用户规模/目标APP月活），2019年6月，抖音用户独占率约37.6%（18年同期接近50%），快手用户独占率约32.7%（18年同期略超40%），两者用户的接壤面积越来越大。
据悉，在Questmobile的另一份报告中提到，2018年8月超过五成的B站用户也刷抖音，恐怕两者的重合率持续上升。B站悄悄上线轻视频，快手、抖音陆续开出10分钟视频权限，存量用户角逐渐趋激烈。
左图：MAU（亿）；下图：独占用户比列；资料来源QM
抖音从男性用户为主过渡到逐渐均衡，快手男女比列较为适中；快手进一步脱离“Z世代”标签，中老年群体渗透率加速。
截止2019年6月，抖音、快手和B站男女用户比列基本于联通互联网分布趋同，占比约53%：47%，其中抖音一年来变化较为显著，2018年10月时男性用户仍为55%，明显少于女性用户。
年纪分布里面，抖音快手同样较为相像，25岁以下用户方面B站抢占38.5%，快手29.1%、抖音28.4%。
19年上半年，快手在中老年群体渗透率显著加速，其中Z世代比列从41.2%增长至36.5%（快手营销平台数据与行业中QM数据存在一定差别，仅作时间跨径对比），在30-44岁用户占比提升较为显著，共提高15.7%，从“年轻”到“普世”。
短视频App用户性别及年纪分布；资料来源QM
快手在中老年群体加速渗透；资料来源快手营销平台
快手、抖音在不同线城市分布亦较为趋同，快手在西南、西北地区根基仍较为深厚。
在一二线城市，抖音仅比快手高3.1pct的占比，差别极其微小；下沉市场（三线及以下）快手占比55.9%，尤其是农村地区快手相比抖音的优势更为显著，也更为下沉。
相比之下，B站用户仍主要为一线城市（2016年时占比56%），尤其是北部沿海，但近些年来三四线城市用户显著降低，19Q1中54%的新增用户来自于下沉市场。
在西南、西北地区，快手受欢迎程度极为显著，其中云南、宁夏、甘肃东南三地用户占比仅8%，但其TGI指数（该地区快手用户数占比/该地区联通互联网用户数占比*100）都在400以上；山西、黑龙江、吉林西南三地用户占比仅11%，但其TGI指数都接近200，可以看下来快手基本成为南方地区的“标配”。
快手在西南、西北渗透率显著较高；资料来源快手营销平台
男性用户更喜欢创作，年青用户拍摄欲望更强，趋势上快手较抖音更为显著。短视频满足“用户平等的抒发自己和被别人认同的需求”，这些需求在“衣食无忧、不现实”的年青用户中更为普遍，这就是全球范围内UGC崛起和蓬勃发展的根本缘由。
从快手、抖音的内容创作者画像误差（创作者特点占比-用户特点占比），在本身30岁以下用户占比在60%左右情况下，年青创作者占比要高8-10%左右；据悉，男性用户的创作占比也要比女性高，快手内容创作者中男性占比达53%。
左图：抖音创作者画像；下图：快手创作者画像；资料来源QM
“最了解你的人，常常是你的敌军”。抖音的快速崛起，并没有引起快手的势微，对于两者来说，她们都在改变（内容、流量、算法）甚至“趋同”，而且表现出“越战越勇”的气魄。
抖音拥有大量MCN，快手在逐渐深化；抖音有好多品牌广告，快手则少了好多；抖音在一二线城市根深叶茂，快手则在低线城市静水流深。
这一切的差异，可以归结到两家的slogan，“记录美好生活”是抖音，“记录世界记录你”是快手。两者选择不同的路：“以用户为核心”还是“以创作者为导向”，有人喜欢“看”，有人喜欢“拍”，有人喜欢“潮”，有人喜欢“真”，其实这就并不是一场“你死我活的斗争”。
经过几年的发展，快手和抖音都早已将“基本盘”占领完毕，从垂直应用上升为全民应用，互相渗透、相互融合。“南抖音北快手”、“女抖音男快手”等刻板的印象都飞快地过错，在PGC和OGC方面，快手也在奋起直追。
在互联网独角兽中，快手的气魄和反应速率均居前，虽然抖音在产品营运和商业化方面略胜一筹，但在总体的战略和执行力上，并不一定比快手有显著的优势。还是那句俗话：“难为知已难为敌”。
