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【文/觀察者網(wǎng)專欄作者 濱哥哥】

在中美關(guān)系日趨緊張的時間節(jié)點(diǎn)里，TikTok，這個由字節(jié)跳動開發(fā)的短視頻海外APP在全球被推上輿論的風(fēng)口浪尖。在經(jīng)過一周多的輿論發(fā)酵后，字節(jié)跳動無論是起訴美國政府還是商談交易，都進(jìn)入了法律的范疇里。

引人關(guān)注的是，在目前流出的收購信息中，微軟要求字節(jié)跳動交出TikTok所有源代碼。這對字節(jié)跳動來說意味著什么？如果沒有字節(jié)跳動的算法支持，TikTok還能在短視頻領(lǐng)域保持優(yōu)勢嗎？

TikTok成功出海

在這里，我們先明晰一個概念，TikTok是字節(jié)跳動的抖音海外版，它的用戶及數(shù)據(jù)跟國內(nèi)的抖音是完全割裂開來的，而算法則是由字節(jié)跳動給予賦能，具體我們會在下文提到。

中國互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已經(jīng)有20個年頭了。在這20年里，無論是社交起家的騰訊還是零售發(fā)家的阿里巴巴，每一個做大了的企業(yè)都在積極尋求海外擴(kuò)張的道路。然而，社交與電商交易都不可避免地遭遇各種困難險阻。

與它們不同，字節(jié)跳動旗下的TikTok以迅猛的速度在全球攻城拔寨，甚至連全球社交之王Facebook都望塵莫及，接連出了好幾款仿TikTok的應(yīng)用，但都折戟沉沙。可以說，TikTok的成功，不僅僅是算法上、產(chǎn)品上甚至運(yùn)營上的成功，它本身更是中國移動互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)成功的一個縮影，一個代表。

短視頻的火爆是信息爆炸時代中現(xiàn)代人信息瀏覽的升級體現(xiàn)。隨著手機(jī)通信技術(shù)規(guī)格從第一代一路發(fā)展到第四代，人們的交流媒介也經(jīng)歷了文字、圖片、視頻的三級跳，而這過程中也誕生了無數(shù)的時代巨頭。短視頻就是這股時代發(fā)展浪潮中的杰出代表之一。

短視頻于2016年在國內(nèi)爆發(fā)，彼時快手、美拍、秒拍、小咖秀等行業(yè)先鋒在國內(nèi)率先沖刺。而在國外，同樣做短視頻的創(chuàng)業(yè)公司musical.ly，在2015年的時候就登頂iOS總榜的第一名，2017年被TikTok收購時，其下載量已超過2億次，這也為TikTok的出海成功奠下基礎(chǔ)。

到了2020年的今天，國內(nèi)的短視頻爭霸賽早已結(jié)束，成為抖音和快手的天下，連騰訊接連推出好幾款短視頻應(yīng)用也都石沉大海，如今的微視前途未知。阿里巴巴則早已放棄了社交應(yīng)用圈。

而在國外，TikTok在全球攻城略地，F(xiàn)acebook繼火爆全球的圖片社交應(yīng)用Instragram后，再次雄心勃勃推出同類短視頻應(yīng)用Lasso，與TikTok交戰(zhàn)一年半，最終于上個月關(guān)閉應(yīng)用。在TikTok遭遇美國封殺風(fēng)波后，F(xiàn)acebook重振旗鼓，在本月5日再度推出新短視頻應(yīng)用Reels，再圖霸位。

TikTok的推薦算法

TikTok的成績無疑是十分耀眼的，它的全球MAU（月活躍用戶人數(shù)）已達(dá)8億。這個數(shù)字，YouTube花了6年，Instragram花了7年，F(xiàn)acebook則花了12年。更值得一提的是，TikTok的用戶量還在快速增長。另根據(jù)海外的應(yīng)用統(tǒng)計，人們在TikTok上花費(fèi)的時間為52分鐘，相比之下，用戶在Snapchat、Instagram和Facebook上花費(fèi)的時間僅為26分鐘、29分鐘和37分鐘。

同樣都是根據(jù)用戶喜好而提供內(nèi)容的推薦算法，TikTok/抖音背后的推薦算法簡單地說，就是“以用戶為中心”（User-Centric Design）。用戶越是活躍，推薦的內(nèi)容也就更加精準(zhǔn)。

對于這點(diǎn)，其實(shí)我們都很熟悉。在我們?nèi)粘５氖褂弥校须娚叹W(wǎng)站淘寶京東的相似商品推薦，視頻網(wǎng)站B站、愛奇藝、騰訊視頻、優(yōu)酷上的相關(guān)視頻推薦，甚至是問答網(wǎng)站如知乎上也有相似問題的推薦。

此外，同樣都是推薦算法，在不同的消費(fèi)領(lǐng)域中，其推薦場景是完全不同的。所謂“推薦場景”，與所推薦的內(nèi)容類型、推薦所滿足的用戶需求，都有莫大的關(guān)系。

以同樣都是視頻領(lǐng)域來講，國外的YouTube或國內(nèi)的愛騰優(yōu)（愛奇藝、騰訊視頻、優(yōu)酷）的推薦算法跟短視頻，其背后所面對的用戶需求完全不同。用戶的急速反饋能比前者提供給平臺呈現(xiàn)量級的數(shù)據(jù)差距，也是短視頻推薦算法成功的關(guān)鍵。

YouTube或國內(nèi)的愛騰優(yōu)屬于長視頻領(lǐng)域，其應(yīng)用所需要展示的是視頻的海報、名稱、主演和故事概述，推薦系統(tǒng)必須精準(zhǔn)提供優(yōu)質(zhì)的推薦結(jié)果才能讓客戶駐足觀看。然而用戶的耐心有限，在前面5分鐘內(nèi)挑選不到一部好看的視頻時，往往就關(guān)閉網(wǎng)站/應(yīng)用，結(jié)束了整個決策反饋。這個過程，可能只給平臺反饋不到10條的數(shù)據(jù)，而后續(xù)用戶可能好幾天都不打開這個應(yīng)用。

至于短視頻，用戶瀏覽的目的性并不強(qiáng)，其決策的過程很快，甚至一秒鐘就能將用戶的喜好反饋給系統(tǒng)，加上其時長短，用戶可以在相同的5分鐘內(nèi)給系統(tǒng)二三十甚至更多的反饋數(shù)據(jù)。

可見，短視頻收集用戶喜好的數(shù)據(jù)是前者的上百倍甚至上萬倍不止（用戶會持續(xù)觀看并產(chǎn)生更多的反饋數(shù)據(jù)，而前者用戶早已關(guān)閉），其背后是海量的用戶決策數(shù)據(jù)形成的用戶模型，這個模型比前者要精準(zhǔn)很多。

而在這里，各地用戶的偏好數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的模型其實(shí)是不一樣的。哪怕初期用了一個通用模型，在當(dāng)?shù)卦螅Ａ康漠?dāng)?shù)赜脩魯?shù)據(jù)早已改造完整個模型了，移動互聯(lián)網(wǎng)的迭代非常快。

同理，做電商的淘寶也好，做圖文社交的Facebook也好，其應(yīng)用偏文字、圖片類，信息比較大，用戶喜不喜歡的反饋要先看完文字后再劃開。它們各自所熟悉的推薦算法在短視頻領(lǐng)域里不適用，這背后沒有所謂“誰的推薦算法更強(qiáng)”，只看誰的算法更適合這個場景。