刺猬老師的28個短視頻和1個零蛋
“刺猬老師”是個中國女孩，英語碩士、資深教師。2016年4月，也許是受到視頻網紅papi醬成功融資的影響，她決定進軍短視頻網紅界，她在在某個知名視頻平臺上建立了一個視頻自媒體頻道——“刺猬老師教英語”。
刺猬老師有備而來，在接近2周的時間里，陸續上傳了28個英語教學視頻。在視頻中，她精心準備PPT課件，故事與圖片穿插其中，通過畫外音形式給讀者講授課程，同時介紹西方文化與習俗。
然而，與她的期望形成鮮明對比的是流量的慘淡。這個自媒體頻道完全無人問津，視頻訂閱者為0，單個視頻播放數，最高是5，最低是0。
2016年4月16日后，“刺猬老師教英語”再也沒有在這個視頻平臺上更新過。
意大利女孩“Cutiejulie”在某種意義上可以算是“刺猬老師”在歐洲的“同行”，她會說中文，有個中文名字叫“金紫曦”。她通過YouTube上的“cutiejulie”自頻道，用中文講述中國人對西方的好奇與疑問，還會涉及一些跨文化交流方面的話題探討。
你可能會覺得，像金紫曦這樣的YouTube自頻道非常小眾，畢竟能聽懂中文的YouTube用戶，恐怕要比想學英文的中國人少得多。
然而，Cutiejulie在YouTube上的收獲卻足以讓刺猬老師仰望。她擁有5405位訂閱者。從2015年4月建立賬號以來，獲得了總計超過28萬的視頻點擊量，最熱門的視頻能達到10萬的瀏覽量。
如果刺猬老師知道的話，她應該會很羨慕Cutiejulie。不過，更值得她羨慕的，YouTube上分配視頻流量的機制。
差異背后的秘密
打開YouTube 的APP，下圖中，左側是不用帳戶登錄的樣子，右側是用個人帳戶登錄后呈現出來的內容。
可以看出，YouTube上登錄與不登錄有巨大差別，幾乎完全不同。
而國內幾個主流視頻網站的APP則是下面這個樣子：
這些視頻APP首頁向用戶推薦的視頻內容，登錄前后幾乎完全一樣。
國內主流的視頻平臺，目前主要靠人工編輯進行內容推薦。這就好像用新媒體的方式生產一份電子“報紙”，你可以印刷一份100個版的報紙，但沒有多少人會把每個版面上的內容都看一遍。在這種模式下，為了保證總體流量的最大化，平臺必須追求用戶偏好的“最大公約數”，而不是個性的滿足——相比小眾長尾的垂直內容，最紅最熱的內容必須優先給予顯要位置。
不難想象，像“刺猬老師”這樣生產垂直內容，并且毫無背景背書的內容生產者，幾乎不可能登上這個平臺的有效推薦位置。
而YouTube則走的是一條完全不同的道路，通過記錄和分析注冊用戶的瀏覽習慣，用機器算法從它巨大的視頻內容庫中挖掘出對用戶最有吸引力的內容推薦給每一個用戶，可謂“千人千面”。
從實踐來看，人工推薦，對頭部內容（指有巨大傳播性、通常占據媒體頭部要害位置的內容）更有利，編輯會對這部分內容作突出處理；機器算法，對長尾內容更有利，它會為小眾內容找到目標受眾。
算法正在重新崛起？
其實，中國的視頻網站在十幾年前剛剛起步時，大都宣稱采取YouTube模式，以UGC（用戶產生內容）模式為主。2010年后，普遍將戰略重心轉向了PGC（專業人士產生內容）和自產自銷的大“IP”，實際上已經成為了“Netflix”的模板。
但值得注意的是，最近一年，中國視頻界“算法派”隱隱有崛起之勢。
從招聘信息來推斷，樂視、愛奇藝、優酷土豆等都已經開始緊鑼密鼓地布局機器算法業務。
更具指標意義的是，國內在內容算法推薦方面風頭正盛的今日頭條，也開始介入到視頻領域。其旗下的自媒體平臺“頭條號”從2015年5月起允許上傳視頻。如果從那時算起，“頭條號”成為一個視頻平臺已經有超過1年的時間。
此前一篇名為《7天通過頭條號新手期，秘籍你根本想不到》的文章在自媒體圈流傳頗廣，文中就曾截取一些草根視頻“頭條號”的截圖，可以看出一些在其他平臺上并不出名，也幾乎不可能被分配給優質流量入口的視頻自媒體，在頭條號的平臺上收獲了不錯的流量。
從目前自媒體行業流傳的一些資料來看，今日頭條將圖文推薦機制移植到視頻領域的工作，基本已經完成，而且從流量分配來看，已經展露出效果。
視頻流量的“貧富差距”到底有多大？
一方面是以算法為核心機制的頭條號進軍視頻領域，一方面是傳統視頻平臺開始加強算法。背后最根本的邏輯還是，長尾流量分配的問題在算法機制下才存在解決方案。
“基尼系數”原本是用來反映貧富差距，衡量收入多的人和收入少的人之間的差距狀況。我們將其引入到視頻平臺的流量分配中，以觀察不同流量分配機制下產生的“流量貧富差距”。
下面是以搞笑頻道（YouTube取Comedy類別）為樣本，對該類別中自頻道的播放量按基尼系數的計算方式進行處理。
YouTube搞笑頻道的“視頻流量基尼系數”是0.58，國內主流視頻平臺搞笑頻道的“視頻流量基尼系數”是0.82。如果對應國民收入的基尼系數，這樣的差距甚至比烏干達與瑞典之間差距更大。
選取國內主流視頻平臺和YouTube三個相似的欄目：搞笑、生活（YouTube上叫“烹飪與健康”）、汽車，對這三個欄目下的自頻道進行數據分析，可以得到如下兩幅圖：
這三類中，排名前10%的自頻道，在國內主流視頻平臺中的占比都達70%左右，壟斷了絕大部分流量，排在后面的自頻道露臉很困難。而YouTube，多的占50%多，少則只有36.77%（汽車），馬太效應沒有那么明顯。
以機器算法為主的分發平臺，明顯更有利于長尾內容和中小自媒體的視頻播放量。
Papi醬為何五年一遇？
YouTube在機器算法方面的突飛猛進，開始于2006年。那一年，Google以16.5億美元收購了這個視頻內容平臺，并開始把自己在機器算法方面的多年積累持續輸出給YouTube。
2013年8月2日，谷歌贏得了“技術與工程艾美獎”，獲獎原因正是旗下的視頻網站YouTube所做的個性化視頻推薦和背后的推薦算法系統。
YouTube算法的最大優勢，不僅在于技術上，還在于掌握了與用戶個人喜好相關的海量數據，這成了競爭對手難以逾越的壁壘。籍由此，它也成了世界上催生中小網紅最為成熟的一個視頻平臺。
推薦機制的不同，造就了中小自頻道不同的生態。
下圖是福布斯發布的2015年YouTube自頻道收入排行榜?？梢钥吹剑谑杖敕矫媾c“papi醬”等量齊觀的網紅，絕非“稀有動物”。
另一方面，中國近年來的視頻內容創業浪潮中，從“萬萬沒想到”、“屌絲男士”、“太子妃”這樣平臺打造的自制IP，到各家平臺爭搶的熱播美劇、國劇、韓劇版權，體現出頭部視頻內容在“人工分配機制”下的如魚得水。
在頭部IP內容日益火熱的大背景下，“Papi醬”的身影卻顯得格外孤獨，最近5年視頻領域涌現出現的大IP，似乎只此一個。流量分配機制的瓶頸決定了papi醬的成功模式，注定難以復現。
「內容+算法」還是「算法+內容」？
機制的壁壘根本上說是技術的壁壘，而技術的差距，絕非高薪聘用一兩個工程師便可在短時間內填平。這樣的現實直接導致了，過去十年間中國視頻平臺紛紛打著“中國YouTube”的旗號下場，卻最終殊途同歸地變成了“Netflix”。
目前來說，視頻領域轉向算法推薦主要有兩種路徑：
老牌主流視頻平臺采取的是“視頻+算法”的路徑，先有視頻處理經驗和行業資源，后補算法。
今日頭條采取的是“算法+視頻”的路徑，先在圖文領域積累算法技術優勢，再復制到視頻領域。
攀登珠峰，存在著“北坡難南坡易”的說法。不同的路徑和模式，決定了登上主峰的難度。從這個角度看，在資訊信息個性化推薦領域已經積累了經驗的今日頭條，可能正走在視頻算法推薦的“南坡”上。
假如把今日頭條資訊推薦的模型往前推演一步，不難發現，這套算法模型可以較容易地轉化為對視頻內容的推薦機制：
然而，“南坡”并不意味著一路坦途。畢竟在視頻內容運營的領域，可以想到或者誰都想不到的“坑”也不會少。
值得玩味的是，今日頭條從2015年下半年開始布局視頻領域，市場上卻一直極少聽到其布局視頻領域的信息。在這種不尋常的沉默背后，可能的原因有二：
在填平視頻內容運營業務上的“坑”之前，它不希望打草驚蛇，把傳統視頻領域的巨頭們驚醒；
由于市場普遍聚焦于頭部“IP”內容，因此長于長尾流量分配的平臺，在市場聲量上會處于下風。
和市場上的低調形成鮮明對比的是，今日頭條內部資源正在加速向新興的視頻業務板塊傾斜。對于像“刺猬老師”那樣在市場輿論的推動下，懷抱著巨大野心，希望通過視頻把自己打造成“網紅”的大小視頻生產者們，這是一個極其重要的信號。
*文章為作者獨立觀點，不代表虎嗅網立場本文由 B座12樓授權 虎嗅網發表，并經虎嗅網編輯。轉載此文章須經作者同意，并請附上出處(虎嗅網)及本頁鏈接。原文鏈接http://www.huxiu.com/article/153334/1.html
京公網安備 11010502049343號