算法|为什么长视频没有强算法推荐的产品视频|产品|推荐|爱奇艺|抖音

编者按：本文来自微信公众号“顶尖产品思维”（ID:dingjianchanpinsiwei），作者：狼和哈士奇，36氪经授权发布。
当算法推荐在图文、短视频领域大杀四方、所向无敌时，我们曾经一度以为在内容分发领域，算法就是无敌的、是降维打击。
但是奇怪的是，现在算法在长视频领域依然没有取得主导权。
这里主导权指的是算法分发占据内容消费的主要比例，比如说抖音的用户时长中，算法分发占据超过80%的比例，所以我们可以说抖音是强推荐算法的产品。
算法没有在长视频领域取得主导权最直观的表现是，以爱奇艺、腾讯视频和优酷为代表的传统长视频网站，内容消费主要来自内容运营阵地和导航搜索，新崛起的芒果视频、欢喜传媒也依然如此，就算将视角切到海外，备受吹捧、说算法驱动的网飞（Netflix）内容的主要消费也是这样。
而从另一个角度来看，则是算法集大成者字节跳动依然没有大规模进入长视频领域。字节跳动过去很长一段时间一直践行着张一鸣那张战略PPT——只要在信息分发领域，字节都要用算法来重新做一遍。然而直到今天，字节仍然没有大规模做长视频。
为什么长视频没有强推荐的产品？
如果要找一个正确的维度去看待这件事的话，那么考虑的点主要有两个：
长视频与算法的匹配度
商业上ROI是否可行
01 算法要起作用有两个关键的条件，第一个是算法模型，第二个则是数据。
算法模型是发动机，数据是原料，只有给发动机投放原料，推荐系统才能轰隆隆的运转起来。
这里的数据是什么？
用户的行为数据，准确来说是用户和系统的交互数据，尤其是用户与平台内容的交互数据。比如说，抖音的推荐系统，关键数据是用户看视频的完播率、点赞、评论等。爱奇艺则可能是用户看视频的点击、评分、评论等。
长视频和短视频的数据量级是不一样的。
短视频时长极短，一般15秒/1分钟内，用户消费成本极低，非常适合各个场景消费，尤其是那些碎片化的场景，所以随时随地都可以消费；而长视频时长很长，往往一个小时以上，用户消费成本高，时间弹性要求高。
【 算法|为什么长视频没有强算法推荐的产品】这造成什么呢？
首先是短视频比长视频的用户更加下沉，应用场景更多。
上厕所5分钟、通勤30分钟和休息2小时等都可以刷短视频；
但是看长视频则首先要衡量一下这段时间窗口适不适合，长视频需要比较长的时间窗口。长视频网站现在都会在用户看完视频后，用算法推荐内容给用户继续观看，但是用户要点开这些内容还需要先衡量一下自己的时间窗口是否合适。
数据的反应最直接，发展了这么多年的爱优腾日活只有一亿多，而抖音日活突破了6亿，快手3亿，且短视频两大豪强的日活还在不断增长。
接着就是，相同时长内，用户消费的视频数量和交互数量不在一个量级。
抖音一条短视频，用户消费完成只要15秒，爱奇艺一部电影，用户消费完成需要90分钟。同样的90分钟，抖音用户不知道刷了多少个短视频，跟系统发生了多少交互，而爱奇艺用户可能才刚看完一部电影。
更大量的用户、更碎片化的消费场景、更短轻快的内容单元、更高频的交互，所以短视频能收集到的交互数据远远超过长视频，两者甚至都不在一个量级。
如果没有这么多的数据作为算法的燃料，算法便很难很好的运转。所以，算法在长视频中能够发挥的作用就相对比较弱。
但相对短视频弱并不代表就不准，有时候长视频平台推荐给我们看的视频也是蛮准的，所以真正决定长视频主要消费模式的因素其实是供给。
02 长视频的供给和短视频的供给不是一个数量级的。
中国大陆一年只能产出几百上千部影视剧和综艺，但短视频平台一年却能产出几十亿甚至上百亿条短视频，两者根本不在一个数量级。
供给决定了长视频是中心化的消费，而短视频则是去中心化的消费。
短视频过于庞大的供给，只能靠算法去匹配，算法的必要性就强。
而长视频因为影视剧就那么多，头部的就更少了，所以是中心化的消费，算法的必要性就弱。
另外，长短视频的消费决策模型也是不一样的，短视频可以完全依赖系统，长视频则更加依赖外部。
短视频因为时长极短、消费成本极低，且面临的场景是极度碎片化的kill time，这个时候，选择本身就是成本，我们甚至不想要选择看什么内容，系统直接推荐给我们就行了，是内容找人。