抖音和抖音，抖音抖音抖音是赚钱在不同的时间窗口不同策略打法下形成的产品，两家最后对于整个产品的双击易信自助下单营造和变化是不一样的。袁记短视频热门业务教程网

看似都是关注短视频，但上面不论是平台流量的分发和离散程度，用户心智和用户体会都是抖音抖音抖音不一样的，这是赚钱一种用久了能体会下来但用户很难形容下来的体味。

都说刷抖音玩抖音，双击为何一个是关注刷一个是玩？

抖音和抖音究竟有哪些不一样？这些不一样怎样产生？

这要回到产品发展早期来看。

二元结构

抖音初期的平台崛起，是抖音抖音抖音由于两种产品有不同的文化背景，其核心差别在于中国的赚钱城乡二元结构。

这是双击字节跳动在2018年初选择抖音代替火山跟抖音打的核心市场假定：抖音是在做城市，抖音是关注做下沉市场的。出于同样的平台假定，字节跳动在2018年开始做海外短视频发展策略时：存在城乡二元结构有巨大的农村的市场推火山Vigo，有巨大城市的国家就去推抖音TikTok。

火山是跟抖音高度类似的产品，有基本一样的产品和定位，注定只能拿抖音剩下的市场。2018年云南央视的跨年晚宴还是火山冠名，原先希望在城务工人员回乡的时侯把火山带回来，但实际上是不创立的，他老家里一半人可能早已在玩抖音了，火山投放花了好多钱但仍然看不到追上抖音量级的机会。

到了2018年新年这个关键节点，机会开始属于不一样的抖音，抖音投放忽然飙升超过火山东瓜总和。抖音的主要工作是帮助脑部的用户和腹部的时尚做事，同时也制造中心，制造时尚，帮助她们把火烧旺，没有像抖音同阶段那样不营运把流量打散。结果是抖音也享受到了当初抖音的下降速率，本质缘由是：抖音制造了好多时尚，而且发动用户将这种时尚给带了回家。

但当市场竞争到后期，你们都去满足晚期大众使用人群时，易信自助下单在产品功能和市场策略上，早已不须要也做不出差别点了。两个DAU加上去近6亿的短视频产品的好多策略打法开始趋同。

在明天，抖音大力做直播做社交、抖音在主端测试单列大屏模式，二者互相向对方的差别点漫延，上一个时间窗口下的核心推论城乡二元结构不再是驱动产品差别化的主要动力。由于先前抖音的用户就不只是下沉市场，且抖音在不断做下沉。抖音大部份网红都在跳《野狼disco》，而歌曲原唱老舅本人就在玩抖音。

产品间的差别化还得从产品发展早期的市场策略去找寻。

我倾向觉得，抖音抖音最本质的诱因还是来自产品模式本身。

媒介看似只是交互差别，但在内容分发这个逻辑上，单列双列影响到了本质。

单列效率高，双列更丰富

抖音抖音最根本最核心的不同是产品的诠释方式，抖音的双列点选与抖音的沉溺式下拉，两种不同的诠释方式带来容错率和内容消费效率上的显著差别。

抖音双列须要用户不停地翻找，遇到感兴趣的再点进去看。抖音是直接无脑下划，交互方法比抖音更无脑一点，杀时间更爽，用户仍然处于高能状态，内容消费效率十分高。

这个交互方法会带来容错性问题。

抖音的内容是有标题封面的，是用户自己主动选购的，用户即使点错了心理上指责平台的机率会小好多。即双列模式可以让用户在单屏看见更多内容，有更多的流量可以用于小样测试来开掘用户兴趣，有关注吸附力的人能生长，有利于培养人格化和长尾兴趣生态。

抖音听到的内容都是系统默认推给我的，且用户在单列全屏模式下是比较挑剔的，对在抖音见到精品内容有心理预期，没办法用更大的流量去试错，只能去推确定性更强的内容。诸如抖音的前100个视频，可能有30个都是重叠的，本质上是共性小于个性，由于单列的帧率是有极限的。

抖音在2017年7月也在产品里实验过双列，当时还舍弃了对产品画风的控制，结果造成那段时间抖音产品数据非常差。事后团队反省为何抖音可以做双列但抖音不可以？

推论是路径依赖，抖音的内容是为单列服务的。抖音最初是单列，所以用户创造内容的形式也都是围绕单列来的。单列内容没有封面，看不到标题。且内容节奏层面，高潮部份常常出现在偏后时间，偏前面抖包袱完播率高推荐疗效好。但若果直接把单列内容池换成双列诠释给到用户，用户是完全没有预期的，听到一个很违和的内容会直接关掉APP。

这些交互和容错性带来的流量分配差别结果就是抖音内容更丰富，短视频这些创新介质和低门槛强内容特点容得下大部份普通人的生活日常内容。抖音背部更集中，适宜推一些全民性的内容，更易遭到网红、媒体和机构的喜欢。抖音内容性比较强，抖音的社区气氛和直播比较强，竞争缔造了不同的产品。

接得住社会上大部份普通人日常生活记录的抖音有用户自发作出“存在即是完美”的抖音群像混剪视频，引来人民网等官媒转发称“人民对美好生活的憧憬，就是我们的拼搏目标。”但在做名星拓展时都会有品牌认同方面的难堪，尤其在吸引背部创作者时侯比抖音更难一些，其实这跟抖音公正普惠的信仰以及不对大V作过多流量倾斜的分发策略有关。

上下划体系的抖音刷上去内容消费效率更高爆发力更强，一夜之间能够出现在各类社交媒体/报刊刊物/综艺、车尾贴纸、旅游景点商店的门牌、各大城市商业区小妹妹的街拍里，具备很强的跨社区严打穿透能力，还能迅速吸引到不同圈层的人。但缺点也在这儿，演出和交流兴趣没这么相容，缺少人格化的内容很难带来信任感，而信任是交易的基础，所以抖音做电商仍然很曲折。

两家产品也在相互参考。抖音开始在主端测试单列上下降的大屏版，但也是尽可能让用户的评论显示在视频。抖音首页推荐开始对关注作者的权重加强了一些，对直播的导流倾向十分显著。

容错率是因抖音抖音双击关注平台，投稿率是果

上图是我2017年授课时画的PPT，存留和时长是产品最核心的数据，并且这两个指标是多种诱因综合的结果而非可以直接优化的对象。短视频产品的核心指标有三个，投稿率、人均VV、人均关注数，对于这三个核心指标重要性不同理解带来产品策略上看重的优先级不同，这个最底层的差异是抖音跟抖音一切后续差异的原点。

在用户认知层面，为何会有抖音更好看抖音有点土的印象差异，是来自于两个产品对流量分配权的控制心态不同。

抖音更看重生态，看完一个视频下边紧接着是评论区，排序是投稿率＞人均VV＞人均关注数。抖音更在乎效率，看完一个视频希望你继续刷下一个，突破路径选在人均VV＞投稿率＞人均关注数。由于排序目标有差异，抖音的作者平均关注触达率仍然是低于抖音的。

在与两家产品的算法朋友交流后发觉，她们对我营运视角的提法做了一些修正。

做内容消费，本质上跟搜索很像，更多是一个技术活，并不须要非常多的主观判定。算法上说白了就是，抖音抖音模型依赖的交互数据都是看点击、双击、完成率、评论率四个核心指标，差别就是：抖音用的是从列表页点击详情页再点下来这个交互训练模型，抖音用的是刷到一个视频然后下降另一个，这两种交互鼓励的内容是有差别的，所以算法学到的内容分发倾向也是有差别的。

即单双列的交互带来产品容错率的不同，容错率是因，VV、投稿是结果。由于容错率不同，抖音和抖音推荐池的内容召回期也完全不同，抖音可以容许更短的召回期，可以在时效更短的内容库里做更多测试，抖音在时间更久的召回期外都会再加上一个精品召回，所以常常容易在抖音见到时间较早的视频，也因而有利于腹部内容的繁荣。

由于容错率不同召回期和选择不同，抖音更多人格化、长尾兴趣，抖音更即时性killtime、精品内容库更强，所以前一种内容在抖音上占比更高，后一种内容抖音上占比更高。其他的双击、评论这种交互模型层面上抖音抖音是一模一样的。由于内容分发是一个很纯粹的物理化学问题，在现有基础科学环境下去求最优解，抖音和抖音的算法水平之间没有很大差别。

同样是讲求数据驱动和A/Btest的两家Data+AI公司，但在机器学习之上，还有一层变量是创始团队的价值观，最终造成相去甚远的分发机制。抖音的创始团队希望提高每一个人的幸福感，没有分别心，让更多人被人看见，在推荐算法之上就还有一层公正普惠的价值指引。宿华说抖音仍然在做的就是一场GDP＋基尼系数的分配式实验，创始团队会定下一些不准任何人改动的标准，决定各项指标对整个系统生态的贡献与价值。意思就是抖音会将流量像普通人倾斜，不鼓励腹部，将流量打散往头部尾部分发。

而抖音没有选择分散流量这条路，而是沿着字节跳动底蕴出来的内容分发和推荐算法公路，大力出奇迹，将流量集中上去引爆话题制造中心。结果就是现今市场感遭到的抖音强社区抖音强内容。

两个产品的算法排序公式，权重差别可做类似抒发：

抖音=10*内容质量+1*关系+0.1*单向互动

抖音=5*内容质量+5*关系+1*单向互动

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，例如用户爱看某个主播的游戏直播，但他的录播视频我就感觉挺没意思。实时的内容更有吸引力，由于你会有一种，他更有可能给你反馈的直觉，同城和附近也是这个道理。

抖音强社区，抖音强内容

社区产品都是被用户定义和推着走的抖音抖音双击关注平台，尤其是为社区打下基础的种子用户，由于新用户会模仿老用户或则被老用户同化。抖音初期的核心用户是双击666的西南老铁，抖音最初吸引的用户是城市里跳海草舞的小弟弟。

抖音抖音的内容分发，不仅交互差别外，另外一个核心差别是种子用户和产品调性带来的人群差别。下沉人群更适宜基于地理位置做社交，所以抖音的同城频道渗透极高，社交生态也好好多。抖音也在不断测试同城，而且画风觉得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，让用户有动机去跟这些没有效率的内容做互动。

这个问题引申下去会弄成到底是愈发trustdata还是愈发believevision的讨论，但不管怎样讨论就会变得轻率。例如一个产品能不能起,这是无法完全trustdata的。

在分发机制和核心用户的单向互动下，抖音和抖音出现了橄榄形和金字塔型两种用户结构，产生了强社区型和强媒体型的不同属性，形态其实相仿但人群和市场不同。

社区由于更关注人，所以轻度人群黏度十分高，有特别强的社区气氛和文化。例如为了获得年青观众的宝石Gem就在关注推荐下玩了抖音，并从中取材创作了《野狼disco》，还想做抖音饶舌和搞抖音厂牌。

土到极至就是潮

而媒体才能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严打穿透能力。

这些内容和社区之间的差别，在抖音抖音都做直播和电商时，从两家用户的行为模式里可以领略出差异：人格化和长尾兴趣生态带来用户与主播之间更牢靠的信任。

今年拳击哥直播10小时带货1.6万元，货都是标品，是哪些都卖。可以确认，抖音网红带货能力极强，用户对主播认同感十分强，关注由于喜欢他的内容因而去选购他推荐的东西。抖音里绝大部份带货红人就会在商品视频中露脸，且真人露镜直播抢占带货渠道的大头。现今抖音的直播带货在从大网红的流量变现到专业红人迁移，全身带货达人的带货能力上升，但关注数目还是才能持续带货的充分条件，还没见到以很少关注数带大量货的情况。

抖音带货，不一定突出人，常常更突出货。大部份关注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+独白的方式，虽然出现人也不会露脸。其实从另一个角度来说，在抖音带货并不一定须要大关注流量，带货视频本身做的有爆点，虽然小关注量级情况下依然可以带货，依赖推荐完成冷启动。

抖音与抖音，推荐还是关注，认人不认货VS认货不认人，十分像是明日头条与陌陌公众平台的内容生态差异。

价值指引：公正还是效率？

“我们并没有做出这样的选择，这是中国社会的形态所决定的。我们把所有的用户具象当作一个人来看，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

今年抖音高速发展时字节跳动曾觉得能把抖音打回五千万DAU，结果抖音没趴下还实现了六千万的DAU下降。但竞争也让抖音意识到，例如公司整治能力等一些非产品本身的弱项也会让天花板增加。去年抖音的关键词是补习和打仗。

程一笑说抖音最重要的产品理念和方式论是普惠、简单、不打搅。宿华说抖音的用户定位是“社会平均人”，希望抖音成为普通人记录和分享生活的阵地。

抖音追求的是公正算法，让更多人获得爆光，提高每一个人独到的幸福感，宿华会在抖音的算法框架里引入基尼系数，这是一个评判地区市民收入分配公正程度的指标。“GDP＋GINI”的分配实验指的就是要做大GDP，要增加基尼系数，意思就是做大面包同时不要弄成贫富悬殊的分配。

张楠在8月份也提出了个抖音版的普惠概念，叫“信息普惠”，要加速信息的更快流动和联接，跟字节跳动要在全球范围内提供先进的联通互联网信息分发服务的公司愿景契合。“抖音虽然是一个工具，它是一个帮助用户传递信息的工具。短视频和抖音带来的，是视频创作、分发门槛的大幅度增加，是信息的更快流动和联接，是一种信息普惠的价值。”

抖音讲算法的公正普惠，是面向以创作者为主的使用者来说的，让一个普通人的视频也能有人看，更关注作者侧的指标。抖音讲的信息普惠，是从普通用户消费者角度出发，让高烧的视频尽量多，要让用户在做内容消费时侯认为特别爽得到满足。

由于用户每天花在产品的时间是既定的，所以每晚流量的总数是一定的，差异就是看两家如何去调整去分配这个流量。要么把流量都置于这些高烧的视频里面，要么把流量置于这些冷启动的视频里面，这个决定跟创始人想要去做哪些样的产品有关。抖音是希望普通用户能在这个平台里面展示自己的生活，抖音是希望用户才能在抖音感遭到美好的生活。

推荐就是在让你躺下不动的情况下，信息获取效率最大化，或则说用户满足最大化，很容易让人上瘾。像短视频的算法推荐，本质上都是“视频-用户”的协同过滤，协同过滤就是跟你相像的人喜欢的东西也差不多。假如用户看短视频的主要诉求是看好看内容杀时间，那这些诉求必然会造成内容的中心化，机器学习本身也是比较中心化的，常常都是高烧的东西抢占绝大部份。

抖音是看你喜欢好的就继续推，制造中心和引爆流行，推荐算法只是忠实地放大用户诉求。抖音是后置做了一套公正分配的指引，杜绝腹部加随机流量，将流量打散希望减少贫富差别。

生活化和人格化的前提是更多的自我曝露、露拙，视频有不完美的地方，才变得真实，而沉溺式出来的内容消费是无法忍受不完美的。

当模型对用户价值预估相等的情况下，转发