视频号是一个人人都可创作的短内容平台。
所以它是公开领域的内容平台,就不能基于微信号来创作了。
因此遇到的第一个问题是,需要有一种新的ID(身份)。长期以来,微信的最大价值是每个人的微信ID。比如微信支付能很顺畅,因为钱包跟着个人ID走,这是非常自然的。就像你现在只拿身份证也能取钱一样。但这个ID是通讯和社交领域的,因此是私密的。因此,微信的用户并不能公开对非好友说话。即便评论了,别人也无法联系你。这对于社交领域当然没有问题。但对于公开领域,需要新的身份。而在一个产品里,承担两个身份,其实是很有挑战的。
而这个新的ID,还必须特别方便,不至于在各个场景里遇到身份的冲突。所以处理得不好,双ID会让系统变得非常复杂。比如你评论,就需要选择用哪个ID来评论。
但是这个ID的意义又特别大,一旦走出这一步,意味着微信不再局限于社交领域,而是进入到公开信息领域。
因此视频号的意义,与其说是视频,不如说是“号”。因为有了一个公开的号,意味着每个人都有了一个公开发声的身份。
比如,直播,在视频号里做得很顺利。在视频号之前,我们是没法做直播的,最多做到群内直播,那还是属于群通信的范畴。但有了视频号这个ID,每个人可以迅速开通自己的直播。这里,ID才是基石。它可以承载视频内容,可以承载直播,可以承载小程序等。
我记得当时有个方案是,每个进视频号的人要创建一个视频号ID,用这个ID来浏览和评论内容。我说不对,浏览者应该是微信身份,而不应该强迫每个人开一个新的身份才能看和评论。幸好当时选择了这样一条路径,不然就没有后来的社交推荐体系了。其实产品的迭代是由无数这样的选择组成的。
ID还有一个重要的意义是针对机构的。
大家知道PC时代每个机构都有一个官方网站。其实微信一直在寻找PC时代的“官方网站”的替代物。做公众号的时候,我们希望公众号就是一个机构比如企业的官网。做小程序的时候,我们希望小程序就是官网。现在,我们希望视频号是每个机构的官网。这是合理的,官网是需要进化的。所以未来视频号会承接一个机构的很多服务内容,并不局限于视频。比如一个企业的服务,可以通过小程序的方式,展示在视频号下面。
所以我开玩笑说,如果有一天我们在每一个广告牌下面,都能看到广告主的视频号的二维码,那就说明视频号做成了想要的官网了。
第一个版本其实只是搭建了这样一个ID体系。和公众号的很类似,但是比公众号的门槛低很多,普通微信用户可以立即开通它。
内容表现上,只是一个简单的信息流,混合了关注的,朋友匿名点赞的,和系统推荐的内容在里面。
但这样的效果并不好。因为是灰度,量不大,因此也吸引不到大量的创作者来贡献内容,因此推荐的内容也一般般。
但即使如此,我们还是希望推荐的质量能够好起来。我们组建了三个做推荐算法的团队,每个团队十几个工程师。希望各自用不同方法去找到推荐的最优解。
应该说我们在算法领域沉淀应该还是很深的,搜一搜背后是个几百工程师的搜索技术团队,同时我们自己研发的语音识别和机器翻译,都是国内的一流水准。对了,外界一直有人说我们的语音识别用的是第三方的技术,其实我们从未用过第三方的,一直都是我们自己研发的。现在微信里面的语音识别每天翻译的语音条目在五亿条以上。
虽然搜索团队有很强的算法技术人员,但是,我还是把他们从搜索团队抽调出来进入到视频号团队来工作。因为闭环的小团队才能迅速迭代。
推荐团队很努力,但头几个月的滚动特别困难,似乎陷入了死结,就是内容不好看就没有浏览量,就导致没有人贡献内容,所以推荐系统也推不出好内容,然后继续没有好的内容看。
5月份的时候,我们做了视频号最重大的一个改变。因为经过几个月的灰度,表明在现有的内容下,基于机器推荐是走不通的。对比朋友点赞的内容,虽然当时朋友点赞还是匿名的,和机器推荐的内容来对比,我发现,机器推荐的远不如人工(或者说朋友)推荐的精彩。既然这样,就应该以实名点赞的社交推荐为主,机器推荐为辅。
当时我给的理由是,我们所看的书,大部分是因为周围有人推荐而去看,而不是网上书店推荐的书。你少看几个机器推荐的内容不会觉得可惜,但错过了朋友们都在看的内容会觉得可惜。这是视频号能借助社交推荐起来的理由。
于是五月份开始了变更最频繁的两周,几乎每两天就要更新一个版本。然后发布了基于朋友点赞的新的灰度版本,终于看到了上扬的数据,用户的留存非常高。
所以6月视频号的用户到了一个量级。数字其实不重要,但对于一个内容形态的产品来说,一定量级的用户意味着解决了生死问题,即流量的循环起来了。
这是一种典型的微信style的产品方法,即通过产品而非运营的方法,找到事情的撬动点,通过产品能力让事情运转起来。
有这个用户基数说明生存下来了,这时候就可以开始做基础功能的完善了,比如直播能力等。没有过生死线的话,做再多功能也是白搭。
在这里,是社交推荐发挥了作用,当时机器推荐的占比非常小,留存也非常低,我们也差点就放弃了机器推荐。但是,并不是说机器推荐没有用,而是要在内容丰富的情况下才能发挥作用。
插一个小故事,6月份的时候,那时社交推荐的新版还在开发吧,我在黑板上写下一个断言:未来有一天,视频的播放量,关注,好友推荐,机器推荐的消耗比例,应该是1:2:10。即,一个人应该平均看10个关注的视频,20个朋友赞的视频,100个系统推荐的视频这样的比例。
当时是这么解释的:
内容分两种,一种是你需要花脑力去理解的知识性信息,是学习;一种是不需要花脑力的思维舒适区的消费类的信息,是娱乐。朋友赞是朋友强迫你去获取你未必感兴趣的知识性信息,属于学习类的;机器推荐,是系统投其所好而让你很舒服的浏览你喜欢的消费性信息,属于娱乐类的。关注里面两种信息都有。
因为关注的东西你已经知道大概会是什么了,反而不会太有吸引力,因此是1。朋友赞虽然看起来累,但是不能错过,所以是2。而系统推荐,符合懒人原则,是大多数人都更容易消费且获得舒适感的信息,所以是10。
但是我们现在的大盘数据,并不是这个比例。现在朋友赞产生的整体vv,是机器推荐的2倍。
于是我让数据同事统计了一下,只拿有关注的用户来看。有关注的用户目前极少,属于活跃用户,所以代表了未来活跃用户的行为。前几天的数据是,有关注的用户,人均在三个tab产生的vv,差不多是1:2:9。拿到这个结果时我非常吃惊。它只是一种粗略的估计,并不是说预测特别准确,而是说我们做东西的习惯是,如果这样做,应该先推理出来一个结果,然后用数据去验证,才能检验方向是不是对的。
我估计未来这个9还会变得更大。因为这是和内容丰富度相关的。
说到这里,可能会有人说当机器推荐这个9变得越来越大,不是不符合用完即走吗。用完即走跟时间长短无关,跟效率有关。我们从来不会关注用户在微信里停留的时长,那不是我们的目标。当用户想要看内容的时候,不管是文章还是视频,如果他花了很多时间看,只能说明微信里面有很多值得看的内容,而不是要刻意去消耗他的时间。