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刷快手玩抖音,深度好文解析快手抖音的差异(3/4)

来源:直播联盟 2020-11-17 15:23:26 直播联盟 - zhibo321.com - 直播带货-网红主播-短视频,非盈利知识网站!
导读: 解读刷快手玩抖音,深度好文解析快手抖音的差异(3/4),刷快手玩抖音,深度好文解析快手抖音的差异(3/4)怎么样?刷快手玩抖音,深度好文解析快手抖音的差异(3/4)好不好?请看下面由(直播联盟 - www.zhibo321.com)小编帮你整理刷快手玩抖音,深度好文解析快手抖音的差异(3/4)的详细说明吧。

抖音=10*内容质量 + 1*关系 + 0.1*双向互动

快手= 5*内容质量 + 5*关系 + 1*双向互动

实时和异步,实时人的属性更强。附近和热门,附近人的属性更强。本质是反馈的预期,比如用户爱看某个主播的游戏直播,但他的录播视频我就觉得挺没意思。实时的内容更有吸引力,因为你会有一种,他更有可能给你反馈的直觉,同城和附近也是这个道理。

快手强社区,抖音强内容

社区产品都是被用户定义和推着走的,尤其是为社区打下基础的种子用户,因为新用户会模仿老用户或者被老用户同化。快手早期的核心用户是双击666的东北老铁,抖音最初吸引的用户是城市里跳海草舞的小姐姐。

抖音快手的内容分发,除了交互差异外,另外一个核心差异是种子用户和产品调性带来的人群差异。下沉人群更适合基于地理位置做社交,所以快手的同城频道渗透极高,社交生态也好很多。抖音也在不断测试同城,但是画风感觉更像为了在产品里提供一个全新的内容消费场景,在推荐流外创造一条新的不以效率为主导的feed,让用户有动机去跟那些没有效率的内容做互动。

这个问题引申下去会变成究竟是更加trust data还是更加believe vision的讨论,但不管如何讨论都会显得武断。比如一个产品能不能起, 这是没法完全 trust data 的。

在分发机制和核心用户的双向互动下,快手和抖音出现了橄榄形和金字塔型两种用户结构,形成了强社区型和强媒体型的不同属性,形态虽然相近但人群和市场不同。

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社区因为更关注人,所以重度人群粘度非常高,有非常强的社区氛围和文化。比如为了获得年轻听众的宝石Gem就在粉丝推荐下玩了快手,并从中取材创作了《野狼disco》,还想做快手说唱和搞快手厂牌。

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土到极致就是潮

而媒体能够靠一波波的内容去吸引到不同圈层的人。用户还是爱看好内容的,抖音的网红们后来也都集体参与到了《野狼disco》的狂欢中,有传播能力的内容具备了跨社区打击穿透能力。

这种内容和社区之间的差异,在快手抖音都做直播和电商时,从两家用户的行为模式里可以感受出差别:人格化和长尾兴趣生态带来用户与主播之间更牢固的信任。

去年散打哥直播10小时带货1.6亿元,货都是标品,是什么都卖。可以确认,快手网红带货能力极强,用户对主播认同感非常强,粉丝因为喜欢他的内容进而去购买他推荐的东西。快手里绝大部分带货红人都会在商品视频中露脸,且真人露镜直播占据带货渠道的大头。现在快手的直播带货在从大网红的流量变现到专业红人迁移,腰部带货达人的带货能力上升,但粉丝数量还是能够持续带货的充分条件,还没看到以极少粉丝数带大量货的情况。

抖音带货,不一定突出人,往往更突出货。大部分粉丝在数万量级的电商短视频里,基本不会出现人,而是货物评测+旁白的形式,即使出现人也不会露脸。当然从另一个角度来说,在抖音带货并不一定需要大粉丝流量,带货视频本身做的有爆点,即使小粉丝量级情况下仍然可以带货,依赖推荐完成冷启动。

抖音与快手,推荐还是关注,认人不认货 VS 认货不认人,非常像是今日头条与微信公众平台的内容生态差别。

价值指引:公平还是效率?

“我们并没有作出这样的选择,这是中国社会的形态所决定的。我们把所有的用户抽象当成一个人来看,他相当于一个‘社会平均人’。中国人口中只有百分之七在一线城市,百分之九十三的人口在二三线及以下城市,所以这个‘社会平均人’就落在了二三线城市。”

宿华,2017

去年抖音高速发展时字节跳动曾认为能把快手打回五千万DAU,结果快手没趴下还实现了六千万的DAU增长。但竞争也让快手意识到,比如公司治理能力等一些非产品本身的短板也会让天花板降低。今年快手的关键词是补课和打仗。

程一笑说快手最重要的产品理念和方法论是普惠、简单、不打扰。宿华说快手的用户定位是“社会平均人”,希望快手成为普通人记录和分享生活的阵地。

快手追求的是公平算法,让更多人获得曝光,提升每一个人独特的幸福感,宿华会在快手的算法框架里引入基尼系数,这是一个衡量地区居民收入分配公平程度的指标。“GDPGINI”的分配实验指的就是要做大GDP,要降低基尼系数,意思就是做大蛋糕同时不要做成贫富悬殊的分配。

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