微信、抖音和快手，3 款产品都在做这事儿

今天跟你们聊一件我最近发现的有意思的事儿，而且是微信、抖音、快手都在做的一件事。

经常看我文章的读者知道，最近我开始用微信视频号做直播了。之所以现在重点投入直播，是因为我看到了一个机会。

这个机会跟微信才上线没多久的一个产品功能有关，就是公众号和视频号的绑定互通。这个功能带来了一个红利机会，就是能让我的视频号获得快速冷启动。

你们应该也发现了，只要你关注的公众号开直播，你就能在订阅号顶部的常读区域或者公众号名称旁边看到明显的直播提示，而且是带动态效果的。

别小看这个功能，它让公众号作者能借助自己的已有流量完成视频化冷启动，而且效果很好。

从我这两场直播数据来看，已经大大超出了我的预期。第一场有 3571 人看过，第二场有 4107 人看过。

如果我告诉你，我的视频号目前还只有 1173 个用户关注，看到这个直播数据后是不是觉得我前面提到的那个功能有多厉害了。

看似简单，但设计出这个功能需要很强的产品洞察力。这不仅是从功能和交互角度去考虑，更多是从产品、运营、需求、动机角度去思考。

如果说整个微信生态是公众号的公域，那公众号就是视频号的私域。

我也正是看到了这个机会，所以准备火力全开投入直播了。真的，我装备都采购了一批了。

直播有别于图文内容和视频内容，它的现场感更好、信息密度更大、互动性更强。所以，直播能承载的内容量更丰富。

我之所以说视频号直播是微信内的一个红利机会，除了上面提到的逻辑，还有一个关键点就是直播是可以反复使用的流量。

试想一下，公众号一天只能发一篇，但你可以一整天都开直播。

说完了直播这种产品形态带来的优势，接下来聊聊用户为什么会进入我的直播间。

这里我们先看一张图，这张图里有一个坐标系，横轴对应熟悉和陌生关系，纵轴对应关注和不关注的区别。

通过这个坐标轴，我们得到了 4 个区域，这 4 个区域其实就对应了我们所接触的内容的分类。

我的读者之所以会阅读我每天发布的公众号文章，是因为你们关注我且对我熟悉。同理，你们进入我的直播间也是属于这个范畴。

这时候，不管是图文内容还是视频内容，其实核心就是用户的「焦点」，人们会对熟悉且关注的内容产生兴趣并投入时间和精力。

相反，对于我们不关注且陌生的内容，我们要么不知道它的存在，要么就是可能感兴趣、但它没有渠道进入我们的焦点区。

所以，暂且把陌生且不关注的内容称之为「认知盲区」。

于是，我们得到了这两个不同区域的分类。

我举个例子吧。

老读者知道，我之前是程序员，做的是 Android 和 iOS 开发。我熟悉且关注的都是跟技术相关的内容，那是我认知范围内的焦点区。

既然是焦点区，就说明我的注意力会主要集中在这个区域。

同样是前端技术，还有诺基亚的 Symbian 和黑莓的 Blackberry 开发。可对我来说，这两个技术是我陌生且不关注的区域，是我的认知盲区。

好，明白了这两个区域的不同，我们接下来再看另外两个区域。

一个是熟悉且不关注的区域，另一个是关注且陌生的区域。对于这两个区域，我会把第一个叫做「记忆仓库」，把第二个叫做「知识盲区」。

先说记忆仓库。

对于我们熟悉但不关注的内容，其实就是那些已经存在于我们的认知和脑海里，但目前已经不是我们的兴趣或焦点所在。

举个例子。

我从技术转型做产品后，对于之前学习的技术知识和开发技能还是非常熟悉，能看懂、也能上手。

但是，因为职能发生转变，那些熟悉的东西已经不在我的关注区了，它们就被存储到我的记忆仓库里。

再说知识盲区。

和认知盲区不同，知识盲区对应的是那些你本身就关注但不是很熟悉的内容。

比如，刚做产品的同学可能因为经验有限，对数据分析、业务模式、运营策略都还不是很熟悉。可他们知道这些都是未来要去学习的东西，所以会提前关注。

这么一来，我们就用这个坐标系将用户和内容的关系从两个维度划分成了 4 个区域。

熟悉且关注，是焦点区。

陌生且不关注，是认知盲区。

熟悉但不关注，是记忆仓库。

关注但陌生，是知识盲区。

接下来，我们就可以思考一个问题：如何从不同区域往焦点区引导？

这个问题，其实是微信、抖音和快手都在尝试解开的一个命题，也是产品功能之下的逻辑思考。

先说我为什么要火力全开投入视频号，其实逻辑很简单，我要将那些关注我但对我陌生的人往焦点区导入。

有一个客观事实可能有很多人不知道，即关注一个公众号的读者中其实有大多数是非核心读者，而另一小部分叫做核心读者。

对于核心读者，微信给他们起了个名字叫「常读用户」。

顾名思义，常读用户都是对我熟悉且关注我的人，他们在我的焦点区。

而关注了我但对我陌生的人，我就需要通过别的方式来和他们进一步熟悉。说白了，我得和他们持续混个脸熟，然后再进一步深度了解。

目前来看，直播是一种很好的解法。

另外，我还有一个需求，那就是尽可能唤起一批对我所在的领域熟悉但还没有关注我的人。

这个转化过程需要新的刺激，可能是我的一篇出圈文章，可能是我直播间的一次邂逅。

相对来说，前面两个转化还是比较好做的，因为都是在同样的圈层内。但对于范围更大更广的认知盲区来说，难点就来了。

对于其他三个区域的内容来说，要么熟悉、要么关注，至少占据一个先天优势。可对于既不熟悉也不关注的内容来说，如何进入用户的焦点区是最难的。

产品无法猜到用户可能喜欢什么，也无法判断用户此时此刻是否还继续喜欢原来的东西。

为了解决这个问题，推荐算法出来了。

你们可以看下微信视频号、抖音、快手三款产品的主页面，无一例外都有推荐模块，只不过快手是叫「发现」。

产品功能神似，但核心逻辑不同。

我们都说算法厉害，但算法究竟算的是什么呢？

如果只是从知识盲区往焦点区导入，如果只是通过新刺激从记忆仓库里提取到焦点区，那这些内容是非常有限的，很快就消耗完了。

所以，算法真正算的是从认知盲区里去提取一些用户还不知道、还没关注、但很可能成为他新兴趣的内容进入焦点区，从而变成熟悉且关注的内容。

比如短视频平台上偶尔出来的一些新网红，他们之前都不在大多数人的焦点区，但他们的内容有独特性，被更广泛的人喜欢了，所以会推荐给你。

算法会先把这些可能进入别人焦点区的内容拿来测试，放到第一个流量池里，如果第一个流量池引爆了，接着算法又会放到第二个更大的流量池里。

经过更广泛的用户检验后，这条内容就具备进入大多数人焦点区的资本。

我们在使用这三款产品时之所以觉得算法烂、觉得算法推荐不准，其核心原因就是认知盲区太大了，算法命中率低导致了推荐失败。

不过，命中率是可以训练的，随着算法对你的熟悉，它会不断提高自己的命中率，然后持续向你推荐或让你发现认知外的新世界。

包括我前几天写的那篇关于公众号大改版的文章，其中提到了改版目的的核心是解决用户发现好的账号和好的内容难的问题。

本质上，也是如何从用户的认知盲区往焦点区做引导的问题。

可能有读者会问了，那微信、抖音和快手彼此之间有什么不同么？

当然有。

这里说一个关键差异，流量分发策略不同。

我们先从产品功能上看三者的不同，以下分别是微信视频号、抖音和快手的搜索功能对应的榜单，你能看出什么区别么？

单纯从功能角度看，你会觉得视频号的榜单很简单，抖音的榜单有很多人，快手的榜单聚焦于分类。

可从产品逻辑角度看，他们却有很大的不同。

注意看，视频号的热搜逻辑实际上是基于你的社交圈展开的，有多少个朋友看过，决定了这件事在你的圈层内是否受关注。

而抖音的热榜是基于全平台的热榜，你看到的永远是头部用户或者头部内容。

快手则不一样，快手不会刻意去突出某一个用户，它会按内容分类给你推荐很多，让你去发现更多的内容。

从这一点看，其实就说明了三家的流量分发策略不同。

视频号主打社交推荐，附带算法推荐；抖音主打算法推荐，突出头部用户；快手主打探索发现，让长尾用户和内容有出圈机会。

在视频号上，我们没有看到视频号网红，但你能看到很多朋友推荐的内容。

在抖音上，我们会看到很多现象级的网红，但你在抖音上没有朋友。

在快手上，我们能看到网红的同时也能看到很多普通人。

所以，虽然都是功能差不多的产品，但他们的定位和策略却有着很多的不同。

差异归差异，但这三款产品也有一个共同点，即都在想办法通过自己的方式从用户认知盲区往焦点区做引导。

总体来说有两个方法，一种是以视频号为代表的「社交推荐」，另一种是以抖音和快手为代表的「算法推荐」。

刘润老师在他解读快手的一篇文章中有了一个经济学的概念来解释流量分发策略，这个概念叫「基尼系数」。

基尼系数，表示一个系统内资源分配的平均程度。最小为值为 0，表示绝对平均，最大为值为 1，表示极度分化。

假设一家公司有 10 个员工，公司每年赚 100 万。如果每人分 10 万，基尼系数就是 0；如果老板一个人拿走 100 万，其余 9 个员工一分钱没有，基尼系数就是 1。

同理，对于日活跃用户都上亿的微信视频号、抖音和快手来说，实际上也可以用这个经济学的概念去做宏观调控。

对于如此大流量的产品来说，要不断通过调节基尼系数来达到一个相对平均，既不能绝对平均，也不能极端分化。

如果太平均，平台用户会失去动力。如果太极端，平台用户就会失望出走。

刘润老师说，管一个 30 人的公司，要用到管理。管一个 3 万人的社区，要用到治理。管一个 3 亿人的 App 产品，要用到宏观经济学。

你看，做产品是不是很有意思也很有挑战？

当你在凝视产品的时候，产品也在用它的方法观察你。

我们只有理解了产品功能背后的逻辑，才能看懂一款产品，才能知道如何基于逻辑去做自己的思考和判断。

产品的乐趣，永远来自于于体验、观察、思考的无限循环。

················· 唐韧出品 ·················