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微信已经老了,头条永远年轻

2017-12-08 15:36:43来源:互联网热度:评论

朋友圈权限设置,朋友圈三天可见,清理不常联系的好友,这两年微信的种种举措都在说明,这个 9 亿日活产品的增长已经到达峰值,只能通过不断做减法优化留存促进活跃,来延长用户生命周期。

朋友圈权限设置,朋友圈三天可见,清理不常联系的好友,这两年微信的种种举措都在说明,这个 9 亿日活产品的增长已经到达峰值,只能通过不断做减法优化留存促进活跃,来延长用户生命周期。

搜一搜看一看业务浅尝辄止,打了一整年鸡血的小程序终于还是没成风口。

微信在防守,微信在不断退化。

 

而今日头条在过去两年里不断延伸作战半径,顺着短视频、UGC、国际化三大战略一路高举高打。

西瓜内涵火山抖音,今年全部迈过 2000 万日活门槛,国际化越挫越勇大举收购,明年要全力压微头条和悟空问答。

这是当下 BAT 都不具备的战斗动员的能力和业绩。头条在进攻,头条在不断进化。

 

微信跟头条,一个自上而下,一个自下而上。这一退一进之间,是两家不同世代公司的产品理念、CEO 特质、战略能力和战术执行这些层面的差别带来的。

如论团队作战能力,微信团队被高估,头条团队被低估。

虚惊一场的「看一看」

“微信深夜突放大招,新上线的「搜一搜」、「看一看」百度和头条怕不怕?”

这是上半年「搜一搜」、「看一看」刚上线时科技媒体的标题,现在年底对照微信的庸庸碌碌和头条的高歌猛进,看一看没能对头条构成任何威胁,我可以非常坚定的反问:看一看如此束手束脚,微信切信息流还有机会嘛?

微信看一看(当时还叫朋友圈热文)的 KPI 是年底到 2000 万 DAU,但到今天,10% 的目标都没完成。即,在 9 亿日活的微信里,每天使用看一看的用户还不到 200 万。

跟头条自下而上从基层大众用户群做起不同,雷声大雨点小的看一看选了条自上而下的路。

看一看的内容源和测试用户群到现在都还是白名单机制,微信注意把控账号文章质量,测试用户也是受过好教育的职场人群,团队还特别在意产品调性这件事,特别怕看一看变 low。

据说有个朋友给张小龙反馈在看一看里发现了篇比较 low 的文章,小龙哥还很重视,让团队清理了内容源。

 

而且微信秉承了一贯克制的产品理念不打扰用户,看一看默默的躺在一个四级入口插件里,连个小红点提醒都没做,至于内容产品唤醒日活利器的 push 强推更是想都没想过。甚至把默认关注的腾讯新闻换做看一看入口等,这些在现有条件下的资源调配也都没做。

看一看的入口藏的深,产品不给力,测试样本和数据吞吐量都很小,这些都是问题,不过最关键是团队投入还跟头条远远没得比。看一看的技术团队都在北京,只有 20 多人,由一位在腾讯呆了 6 年的 3-3 带队。

我接触过其他信息流产品的团队 mapping,只能认为,微信对这块推荐业务的投入,还远没把他提到战略高度。而且对人才和节奏控制的如此缓慢,这甚至不像是张小龙主动发起的项目。

比照头条,微信有着更丰富的用户数据,但是推荐业务依然迟迟无法展开,主观上的猜测,可能会认为是微信安于现状压根不重视这件事、大公司弊病管理内耗、腾讯层面另有安排,或者微信的战略能力和战术执行水平都差。

但如果让行业一线的同学做定量的分析,则可能是:

1)微信的内容供给生态比头条差。

微信对平台生态一直没有积极建树,完全的放任无为,比如优质自媒体保量,活跃账号健康度等,从来没有考虑过真下力气干涉。

公众号只在头条号最初刚起时有优势,但是现在打开率下降,用户阅读效率远不如今日头条。

头条号会更仔细的考虑内容供给系统生态,从消费倒逼供给,更关心帮助内容创作者找到读者。

2)社交数据并没有带来足够多的推荐增益,用户在朋友圈表现出来的不是真的我。

比如我在朋友圈转发幼儿园虐童的文章,其实并不代表我对社会公共议题感兴趣。社交信息在冷启动时很有用,但是在资讯阅读里面不是非常有效,就跟百度无法完全拿搜索来做兴趣阅读启动一样。

过度使用朋友圈数据,使用社交数据,导致推荐太过单一,无法做退场,无法把握灵敏的兴趣探测。

3)只有 20 多人做推荐,不足以做好这件事。

现在微信做阅读没有统一领导,而且体系内各条线都是独立作战,这种松散凑合的合作方式无法形成系统合力。

4)微信的主场景不是为阅读服务的,碎片化的阅读跟碎片化的沟通,这两种产品认知无法调和。

头条的作战半径

张一鸣在 14 年融资时提过个概念,今日头条单位面积内的算法工程师数量,全球最高。 

到 2017 年他们又有个新提法,今日头条现在部署的服务器台数,非上市公司里面最高。

张一鸣说今日头条做的都是一类产品,是沿着自己的产品理念和产品主线,以推荐为基础,以智能匹配为基础。在别人做的基础上做出创新,不是模仿抄袭某一家。不是具体针对某一家。

其实他的潜台词是,我的算法发动机足够牛逼,只要把内容做到 80 分,靠标准化就可以干掉大部分内容平台。

今日头条是迄今中国移动互联网最野蛮的公司:

先靠机器学习技术搞定 “产品留存”,再搞定资本融很多钱,建立内容生态,最后靠 “强大变现能力” 做流量聚合,做大营收(坚决不要利润)。

“变现能力弱的” 和 “没有强社交保护的” 都会被今日头条在未来 5 年全部洗劫干净! 

变现能力 变现能力 变现能力

机器学习 机器学习 机器学习

重要的事情说三遍!

——张栋 机器学习专家

基于用户越多数据越多推荐越好内容越多的产品正向循环,头条对内容和数据的认知也远比同行路线。

如今头条正将他这套核心优势成功地、有机地、有效地嫁接在他想要攻入的竞争对手的势力范围,而且头条可以把它提升到一个新的境界,不断的后发制人。

同样是做一个发动机,你说你也是做发动机,我也是做发动机,我的性能比你强,强又能怎么样呢?

强到一定程度,量变到质变。原来的发动机是放在汽车上,后来这个发动机可以放在飞机上,就可以飞起来了,能飞起来和只能在地上跑的区别是巨大的。

——祁国晟 国双 CEO

都说头条在抢百度移动端的市场,那么头条的作战半径也该类比搜索引擎。搜索必须开疆拓土,因为决定他用户体验的就是长尾,任何找内容的需求都会被他打。

推荐如今也是一样,所有可以用推荐改造的更好的内容平台都在头条关注范围之内,“在连接人与信息这条路上,他要做的是聚合所有信息平台。不拘泥于文字、图片、视频,甚至以后任何未知形式的表达;也不限制在交通、股票、娱乐等维度。”头条最新的使命是让人工智能更好的造福人类。

即,头条从之前的看新闻看资讯,现在要满足一切内容消费的需求,要覆盖所有手机终端。原本这是微信公众平台才有机会染指的目标,但可惜微信做推荐一直没进展,微信公号分发形态单一造成分发效率的折损,以及朋友圈的一成不变,相当于是微信主动让出了这个市场。

如果把全网内容消费流量分为公域流量和私域流量,即每一个创作者都能够获取的推荐算法流量和粉丝可见的更稳定忠诚度更高的社交关注流量。

头条在公域的内容推荐基本做到极致了,但也常被诟病的就是头条赚钱,自媒体不赚钱,跟微博微信快手反过来,所以头条只能不断给用户提供补贴。

 

由于创作者在私域的变现才是赚大钱,即便是微博最穷的时候也不耽误段子手赚钱,想提高创作者对平台的忠诚度还是要鼓励在私域的积累和变现。

所以头条明年要强打做粉丝,问答也可视为一个阅读型产品向关系链转移的尝试,推荐努力做人跟人的匹配上去,做大私域流量,解决存在感和社交反馈的问题,然后再介入私域流量做收割(新浪微博的做法),至少又能做一年。

头条最初起家时打着聚合的名号,其实已经把内容重构了,当时的用户就已不知道源头只知道头条,头条做了一层截流。但如今策略大调整,“我们还在强化作者头像的露出,希望用户记住作者。”

 

短视频、UGC(社交)、国际化全面出击后,兴趣内容和垂直社区有可能会是头条的下一个战场,豆瓣、天涯、猿题库、汽车之家、东方财富网这些产品可能都会在头条的射程里。

业务头条最适合做大众的生意,在讲求效率的地方,算法把活干很漂亮, 然后不断复制八十分的东西就可以成功,而大部分短的碎片化的内容都符合这个特质。

至于头条不会去碰的边界,当下可以认为是自制内容、艺术创意和作品领域,因为艺术在于生产质量不可控,用户反馈也是不可控,生产和消费两段不可控,这不符合机器理性。

通过数据化生产出来的内容是没有梯度可言的,80% 的标准内容需求里不会有大 IP,只有廉价的快消品。

张小龙 VS 张一鸣,英雄与机器人

69 年出生的老张和 83 年出生的小张,一位是直觉型天才产品经理,一位是高级 AI 机器人。

 

英雄习惯将自己的意志表达到透彻,会事先考虑自己作为一个理性人的感受而非大众,但架不住魅力就是无可阻挡,“每一个不善沟通的孩子都有强大的帮助别人沟通的内在力量”,在微信这颗孤独的星球上有十亿人的精神与其共振。“产品经理更应该靠直觉和感性,而非图表和分析,来把握用户需求。” 

当然后来小龙哥也说人文只是一个侧面,要以用户需求和理性为基础,但“人文的东西其实是贯穿整个产品的脉络,或者说是它的灵魂所在。”

而机器人是没有情感不重视自我感受的,他甚至能够控制自己的性情和欲望,用意志力克服缺点。机器人的目标感非常强,他想要捕捉的就是大众,只关心有普适性的事情, 只关注面对所有人的事情,其能力即在于稳准狠戳全部人的敏感带,为其服务,“你关心的才是头条”,你想要的我都给你,我甚至能够比你更了解你。

微信的产品看感觉,之前安卓版的设计方案改来改去,跟豆瓣改版一样怎么改都有人骂,最后还得张小龙出来解释合适的就是最好的。而头条则非常在意数据驱动,大家自认产品感觉都不好,就多做 AB。

今日头条、西瓜视频、悟空问答这些个名字好像都是发了 N 多个马甲包 、N 多个名字最后敲定下来的,就连火山里两个小视频之间那条缝的宽度都是做几百组 AB 做出来的。


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