快手如何变为短视频社交领域独角兽?(2)

2、组合各种推荐算法，覆盖用户不同需求，以达到尽可能推荐的视频都是用户想看的；

3、架构整体规划，用户使用产品的流程中，全程都影响算法，达到产品的个性化。

个性化推荐的目的在于通过全方位的数据，精准刻画出用户意图，针对性地给用户推荐其愿意观看的视频，提供极致的产品体验，提升视频观看率，增强用户黏性。产品的关键点就在于分析用户的意图，并将个性化的推荐结果通过巧妙的产品设计传达出来。

另一方面，交互也会影响算法，由于交互界面的作用是用来搜集数据用的，实现提升推荐精准度的目的，因此交互反过来影响算法。

交互影响算法

打开快手App，在没有登录的情况下，界面非常简单，没有常见的视频类别，也没有按照视频热度的两个维度，即播放量和红心数的多少设置排行榜单，而是以瀑布流的形式展示内容。可以看到，优先展示的是红心数多的视频，有的红心数上万或上千，少数红心百位数或十位数，但视频却并非按照红心数从高到低排序，看起来完全是随机的。同时考虑视频的新鲜度，从时效性上优先展示的是一天内的视频。

在观看了几个视频再刷新后，会展示更多相类似的视频。未登录情况下，用户只能看视频，无法进行其他任何操作。

那么，为何不设置排行榜，且优先展示的是红心数而非播放量呢？

我想到的原因有两点：

1、排行榜需要更多运营的投入，同时容易培养大V，会起到主观引导流量的目的，快手不这么做，在战略上是有原因的，具体分析看下文。

2、在我看来，播放量是没有任何情绪色彩的，而红心有。红心这个行为是比播放更核心的用户行为。从这个角度来说，这也与主流的以播放量为第一考虑要素的方式有区别，个性化推荐需要的是与用户自己有关的信息，而不是其它。