趋势洞察 4月前 206 阅读 0 评论

内容平台和社区平台感觉很像,区别到底是什么?

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AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

每天刷小红书和抖音,看似都在“滑手机”,其实是在两条截然不同的轨道:一边像带着关键词逛市集,一边像瘫在沙发看大戏。本文用一张“信息密度-质量坐标系”,把社区与内容平台从供给形态、用户心智到产品形态彻底拆给你看——为什么小红书必须是双列、抖音只能是单列,为什么抖音永远吞不掉小红书,以及“社区感”到底是一种怎样可被设计的幻觉。

社区平台和内容平台往往看着很像,有什么区别呢:拿小红书和抖音说明。

小红书偏社区,其内容的两个重要特征:

一是低信息密度(字数限制的图文形式内容-笔记,短视频等都属于低信息密度,反例是知乎长文),低信息密度内容娱乐性更强;高密度的长文费脑且优质的高密度长文非常稀缺,这会导致用户筛选优质长文的效率及其低,于是,消费侧会将大量用户拒之门外。

二是中低质量水平,主观感觉大概30-70分。正因为内容形态简单,质量水平中低,所以创作群体及其庞大,供给丰富。这也导致了其内容颗粒度及其细。同时,也会导致相对高质量的内容反而得不到好的数据反馈,因为大盘用户平均水平和大盘内容质量水平对应。比如在小红书发布基础或中等水平的内容时,数据表现一般还不错,但发布有一定深度的内容时数据往往很惨。可以这么理解:假设大盘某个方向下的向用户平均水平以P5、P6为主,一条P7+或P8水平的内容大概率不能引起共鸣。这就是所谓用户能力决定了用户行为,用户行为导致了平台的内容偏好,比如你把小红书的内容搬到微信上发表大概率会水土不服。

小红书上供给的丰富度和细颗粒度以及低信息密度带来的消费端高效的检索效率(低信息密度便于用户快速识别内容中的关键信息),导致消费端非常活跃,从而给笔记带来很强的实用价值,尤其这些内容都来自于真实生活,使其实用价值和商业价值很高。最终带来的是广泛的供给带来广泛的需求,广泛的需求促进广泛的供给,飞轮正循环。

所以,小红书的用户普遍会带着“找/发现”内容的潜意识心态在使用产品,心里带着“关键词”在使用产品,这属于“搜索”心智。百度,知乎都属于这类。正因为这样,不同用户带着不同关键词,形成了许多无形的边边框框,这就朝社区演进了。

反之,抖音属于强娱乐属性的内容平台,用户心智是被动的消费内容,用户不是来“找”内容,而是来娱乐消遣的,心里不太会带着“找”的预期。

所以,小红书为什么是双列信息流而抖音是单列,因为小红书内容颗粒度太细,个性化较强,单列沉浸式流的重点是推荐算法,算法很难捕捉到这么细颗粒度,只好让用户自己去找。双列容错性更高,对内容质量要求相对也就更低些,正好也符合小红书内容中低质量的特点(因为双列内容是用户自己主动寻找后点击观看的,所以即使对内容不满意,也相对会优先认为是自己没找好,而不是平台没推好,当然只是相对单列来讲。因为单列时用户完全处于被动接受状态,推的不好用户肯定首先会觉得是平台的问题,这种问题单人单次去看好像没什么,但用人群和高频消费的视角去看,问题就太大了)

而抖音的单列形态,正好符合用户的娱乐心智(心智可理解为用户带着什么样的预期来使用产品),既然是娱乐,那就是被动,我都带着娱乐的预期来见你了,你还让我动脑子吗?我又不是来学知识的。所以对推荐的准确性要求就非常高了。所以为什么说抖音的推荐算法这么强,甚至是它的核心技术。

小红书的双排流更容易形成社区,用户的使用路径:

  • 1刷流寻找内容,点击一个内容查看
  • 2搜索框输入关键词,查看内容以上,都带着“找”的心里,是一个筛选做决策的逻辑,所以,心里潜意识的会带着某个方向的关键词来的,一旦找到一个自己觉得不错的内容,会想着要不要去关注这个创作者。也就是说用户其实是在找内容背后的创作者(人),以便于以后更方便的查找这类内容。用户对创作者这个人的兴趣要大于当前单条笔记内容,是一个链接人与人的社区的逻辑,使流量具有一定的信任属性。同时因为社区逻辑,使整个平台感觉有很多无形的边边框框,这也限制的其用户规模不可能像抖音那样大。

抖音单排流和其强大的推荐算法决定它是一个内容平台,人与人的关系感非常弱。用户完全带着娱乐的心智来的,心里没有所谓的关键词,被动的消费内容,当看到好内容时因为内容更多的是娱乐属性(小红书内容偏实用属性),关注创作者的动机就相对没那么强,所以用户的注意力在内容上而不是在创作这条内容的人上。导致整个平台以内容为中心,就没有社区平台那种无形的边边框框,理论上能容纳所有人,所以用户规模非常大。所以抖音这么大规模的流量,想要吞噬小红书的业务从产品逻辑上来看我觉得是不可能的,因为抖音用户的主线心智是娱乐,小红书是做决策的实用心智,完全不同。一个平台容纳不了两条主线心智。

往往我们也称类似抖音这种内容平台为内容社区,这种社区的核心是提供以内容为主的娱乐价值,而小红书那种社区的核心是满足同圈层用户的认同感。所以,往往大家谈论社区时,或许谈的都不是一个东西。

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!