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作为最早一批拿到短视频船票的产品，快手从默默无闻到饱受诟病，再到如今短视频社交领域的头牌，背后是是套怎样的算法在作支撑？今天这位数据侠，就带大家一探究竟~ 快手如今已不是过去那个拥有超大用户量但江湖鲜有其传说的产品了。取而代之的，是快手几个让人印象深刻的数据：估值超过100亿，注册用户过6亿，月活跃用户1.8亿，DAU 7000万，每日UGC视频上传1000万条。这些数据让它没有异议地，成为了短视频社交领域的独角兽。 根据易观最新的报告，2017年7月短视频综合平台类App排名中，快手位列第一，MAU达1.4049亿人，活跃用户环比增幅2.68%。而位列第二、第三的土豆视频和火山小视频月度活跃用户均在两千余万人。 另外，我发现快手的产品表现层上几乎没有任何改动，架构上始终只有三个Tab“关注”、“发现”和“同城”。其在App Store上的版本记录里，每次都只有两点。
如此惊人的数据，产品前端却很简单，几乎看不到什么变动，而快手CEO宿华曾经提到过，推荐算法对快手产品影响很大，这都引发了我的好奇：从产品角度来说，到底快手凭什么长期成为短视频社交领域的头牌？它又为何选择个性化推荐算法的打法呢？ 不管一款产品如何设计，最终的目的都是争夺用户的时间，提高用户的粘性，为最终的变现铺垫。短视频产品的核心数据是点击率和使用时长，一切都是围绕着提高这两者而展开的。而无疑，快手的数据已验证了推荐算法在短视频领域里的成功。 快手的产品思路是： |
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