抖音与快手用户增长的“破”与“不破”

　　问题，有很多小伙伴加了微信进行交流，也跟快手、抖音的相关的朋友交流了一下，内外都会认为这是一个重要的事情，所以这一期我们继续再做探讨(本来想讲讲电商领域的相关问题的)。

　　圈层的外扩是非常难的事情，并且做得不好容易带来对产品的”原住民“带来伤害，有时候需要慢慢探索。但是今天抖音、快手竞争激励，谁能快速跑马圈地触碰用户对外战局影响深远，更何况腾讯今天对于新的流量入口，虎视眈眈，大家都正在被推着走。快手与抖音在原有圈层穿透、做深，打通原有圈层的各类平行圈层，还必须做到自上而下、自下而上的贯穿。这里面战略上得在围绕圈层穿透想办法，战术上除了引入明星、电影独家播放权、冠名春晚，试图在用户、内容层面拥抱新用户圈层以外，也在尝试留住这些拉进门的新朋友。

　　B站二次元社区到泛内容类社区，拼多多从下往上走，淘宝特价版、京喜都是从上往下走，这些都是破圈，寻求增长点。当然他们由于产品不同，破圈的路径还是有很大差异的，不说电商平台，就拿同样是视频内容领域的B站来说也是差异巨大。2018年，B站COO李旎在AD Talk上介绍B站的用户圈层：“B站目前汇集了7000多个垂直兴趣圈层，传统意义上的二次元内容，其访问量目前占B站总体的30%，而生活、娱乐、时尚等多元化的兴趣圈层已经是B站的内容重头。” Top Up主的分区数据见下图，其实B站破圈依赖于新领域的各种up主，up主作为聚合体，可以很好地承载用户初期需求，构建垂直兴趣圈层；加上B站内容上有更多相对高质量、长期、可二次消费的内容（比如纪录片），单内容承载能力强，生命周期长，天然可以拉高初期新圈层用户粘性；为接下来为这部分用户找到更多感兴趣的内容争取更多时间，提升用户留存。而短视频则在这一块相对更弱，娱乐性强，新圈层用户进来如果在短时间内完成持续刺激，用户容易流失。而老圈层的维护，长短视频的优劣势又刚好反过来。

　　趋势的来源可以是站内外的全局热榜、LBS热榜、热搜Query背后的内容主题分布、内容生产者；当然站外可能需要借助一些爬虫、图像、NLP等技术。比如通过站内的流行趋势或友商最热的内容分析，作为种子可以通过文本和图像匹配等等手段，延展出非常多的候选内容，通过不断地测试推动可以沉淀一套方法论；再比如通过友商平台头部KOL（两个平台10w以上粉丝的KOL在10w以内，抖音在8w左右，快手在6w左右）的变化（排名快速上升的KOL），内容可以捞取到内容变化趋势，如下图:数据来源于【卡思数据】

　　构建本平台内容与竞对内容的匹配映射关系，挖掘竞对数据，最大化竞对数据价值，为应对竞争提供有力数据支持，内容领域可能是主题维度的，而非单内容维度。举几个例子，现在平台上最热搜的词，在竞对的平台上优质内容有哪些，热度如何，热度可以通过提高爬虫频度来做，在一定时间窗口内反复爬（比如今天和明天各爬一次），就可以做增量信息获取了。对于增长较快的内容可以进行监控分析，如下图:数据来源于【卡思数据】。

　　你需要扩DAU了，今天如何操作呢？我们需要先对用户进行划分和分析，根据打动、拉取、留住的不同难易程度对用户排序，背后就是成本和收益的计算和权衡。

　　根据圈层需求在平台是否已有承载内容以及比例、新圈层群体在平台内的占比我们可以做若干切分，比如以下几种情况: 平台几乎没有相关新圈层的内容，没有对应圈层用户；平台有少量相关新圈层的内容，对应少量圈层的用户；平台有大量相关新圈层的内容，新圈层的用户非常少。快手和抖音在目前的发展形态下，可能三种都有，平台上部分KOL也在对方平台，这些KOL服务的部分用户中可能是目标新圈层，从新圈层喜欢内容的绝对量上来说肯定是大的，但是从内容占比和获取流量占比来说可能是少的。

　　可分发内容量目前新圈层需求量，首先做好内容挖掘和匹配，逐步拉取用户

　　可分发内容量目前新圈层需求量，首先做好领域KOL引入，内容生产&引导

　　可分发内容量≈目前新圈层需求量，内容生产&引导的同时，并且精准匹配，并时常判断是否用力有偏，回归到上2种情形，因为短视频的生命周期短，需要一个长期的内容生产机制。

　　举个快手的例子，平台上每日内容生产量在1500万条左右，如果要打与抖音有交集的某些圈层用户，比如一二线用户，多多少少内容池中还是存在着符合用户偏好的内容，要做的是识别出平台上沉默的优质内容，并且精准地分发给这些用户。在上面介绍的外部数据模块上，可以结合对新圈层用户的定位，定向捞取热榜数据（比如同城、定向KOL），然后通过文本、图像的匹配技术，快速在现有池子中捞取，若内容量过少，可通过挖坟的手段捞取历史内容。

　　首先通过上述这部分未被挖掘但概率有较大可能可以满足新圈层用户的内容，关联出平台内已存在的用户，他们是新圈层用户中耐受能力强的一部分。这部分用户往往是突破口，这部分用户背后的标签可以是第一步可以做扩量的方向。通过这些标签可以做一期的营销、站外买量，与标签背后典型意见领袖合作等方式。

　　从战略上定位想要打的人群（与友商对比是一种方式，比如下图2个平台的画像数据），初期构建内容体系，更准确的是构建待进入圈层与内容的映射关系，这些内容可能是平台内，也可能是平台外的。平台内容挖出来汇成一个池子，平台外友商内容则需要快速跟进。若通过外部数据及技术无法明确洞察需求内容点，属于本行业未开发的圈层（或者是大家都没有很好体验的人群），内外都没有可以依据的，这时候可能是持续的探索与数据反馈来做调整。

　　上述资料来源:方正证券研究所《抖音vs快手深度复盘与前瞻》-快手与抖音的用户画像买量、与明星合作、大型节目推广前一定要先做内容冷启动，很多内容平台都会做的创作者扶持计划，生产内容给激励。这中间不是做了就好了，内容生产者需要你帮助他做好内容承接、做好精准匹配。这里可以举个不容易的例子，新圈层内容的公平破圈之路。电商里面你在淘宝上买东西的时候，搜索出裤子，出来2个其它基本一致，但是一个销量2w，一个销量10的商品（还便宜一点），你会买哪个？其实他们可能都是某个品牌的专营店，货都是一样的，你会买哪一个？内容领域也是一样，你在刷抖音、快手的时候，看到200万点赞和200点赞的视频，可能内容是一样的，或者200点赞的更好，你是不是可能看都不看那个200的直接划过？（所以电商里面也会存在一个问题，对于销量少的新商品（比老商品性价比高），在不公平的环境下，如何突破爆款老内容的包围，这个是一个tradeoff，你可以把影响公平竞争的信息隐藏，但是这些信息又往往是用户决策的依据）。

　　新圈层内容破圈时，平台往往没有足够的数据支撑精确匹配，再加上这部分内容往往很新，这些内容在分发过程中，往往吃亏不少，流量效率可能远小于其量大以后的情况。想要新内容（与平台原有内容差异化的内容）破圈，在这种情况下往往短期内会拉低转化或者核心指标，因为匹配效率和公平竞争环境问题。这部分内容起来后也需要维持在小圈子内做分发，不然会带来内容承载效率的下降，最终因为KPI的原因（创新需要忘记kpi、需要牺牲一定的短期利益），这部分辛苦做起来的内容逐步边缘化。何解呢？初期就尽量top down的思考整个问题，尽量从三个角度都建立一套评估指标。并在各种产品、算法、业务迭代中如观察或者甚至融入这些指标，只要指标设立的是正确相对全面的，那么跑起来后就是健康的。当然这不仅仅是个技术活，也是个艺术活，不是纯技术范畴的事情。

　　以数据驱动的方式构建智能全流程用户运营体系，从初期新圈层预估数据出发，借助需求评估体系扩展价值内容/KOL池，通过标签、人群算法数据体系连接用户与内容，实现供给与需求侧打通。

　　有了内容，广告投放、事件营销、明星入驻等操作都可以拉新，但这中间需要兼顾运营效率和算法效率；在用户与内容关联度，用户与明星，用户与事件关联度上做好尽量精确计算；收拾好铺子，开门迎客。新客可以分已有少量群体、和无类似群体2种，前者可以用上面种子用户的方式；如果没有或者数据上不足以支撑延展，可以考虑群体渗透。其方法论是顺流而下:单、少标签做延展，可以保证内容用户关联度的连续性，比如自然的方式是通过年龄、职业逐步渗透，40-50群体渗透到35-40群体，再渗透到30-35群体...

　　抖音《囧妈》、罗永浩、蔡徐坤等、快手春晚红包、周杰伦、《新闻联播》等，2家平台都在拉拢意见领袖或圈外平台入驻，花了钱，但是复盘这些引流买量多多少少也出现了若干引流效率低的情况；比如周杰伦入驻快手以后，“周同学”的账号内容少，更新不多，事件引流的大量用户出现了留存显著低于平台平均的情况。这里有几个点可以用数据和算法来盘活当时的引流，每次新圈层的试探是宝贵财富，未来都是可以用来做新圈层的二次冷启动。

　　数据化度量:用数据来筛选话题人物的进驻，不是有流量的明星就行，数据化度量KOL、明星，这块的工作可以参考优酷北斗星（原名鱼脑）-泛内容AI平台的建设（如下图-来自优酷牧己老师的分享），详细内容可参见文末其它文章推荐中的5:

　　别用全局热门承载新用户:推全局热门就是打脸，需要内容热度的分群化，这个不简单，以推荐系统举例，你需要在召回、排序、多样性等等维度做好各项工作，这个我在前面的文章多次讲到，推荐系统模块之间串联，需要时刻度量模块效果，不然容易丢失效果。很多推荐算法工程师觉得这个很简单，不就是加尽量多用户的特征到模型就行吗？不是的，大家可以自己细想，有机会再探讨。花钱测试内容、生产者效率，新内容筛选与测试:你可能已经通过一些技术和外部数据，对新圈层所面向内容有了一定积累，每次破圈引流就是这些内容的练兵场，别浪费花钱买来的筛子。

　　花钱买新圈层用户偏好(花钱买数据):通过平台已有内容来识别出用户偏好，数据就是财富，每次用户触达可以帮助你构建起更立体的用户，更多对新圈层用户的洞察。

　　高流失标签:特定营销事件过后，新进的用户群体中高流失用户，我们可以挖掘其背后的标签。比如周杰伦入驻快手后，引流的用户平台内有限交互是啥，完播率较高，高完成度的内容消费是啥，这部分内容背后同类型的内容在平台供给如何，这些内容背后的共性可以通过文本和图像来挖掘。

　　如果通过拉新以及用户在平台的沉淀，定位了高流失用户，也定位了其偏好内容形态，那就做内容呗，如果内容做得好了那就再次触达，上门再把当时没服务好的老朋友迎回来。 优质内容筛选和匹配做得好，就可以通过push做二次触达，做老用户召回。

　　这里再分享一个点，多找到一些根本性的指标，通过拆解和回溯，可以帮你找到当时服务老用户时做得不好的地方，干掉不好的大概率就可以往上走，可以参考前文中小红书的例子或如果前文BadCase如何溯源文章，详细内容可参见文末其它文章推荐中的1和4。如何找到问题突破口，回溯问题原因，并着手解决。

　　内容一定要做好区隔，特别是在群体差异巨大的情况下，如果快手和抖音要覆盖更多的用户，今天平台上必然出现兴趣偏好差异非常大的群体，所以这时候流量分发要有区分。这里面对推荐系统、算法效率、业务建模的要求非常高，需要类似做一个钟表，错误会累积，虽然这可能只是细微的错误。健康的系统需要分群进行AB结果分析，并且核心指标中需要考量原始用户族群是否得到保护，不同形态的用户群是否被抑制了。如果你是单产品，那这个问题的解，你需要多花时间，当然也有产品矩阵的打法，比如字节产品矩阵中的抖音和西瓜，根据长短视频来做区分，因为用户需求可能就不一样了。

　　不论是老用户还是新用户，如何在尽可能短的时间内，让用户找到他想要的内容，这是一以贯之的问题，怎么做，今天不做细节介绍，详细内容可参见文末其它文章推荐中的3。

作者：admin

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