解密算法：它如何将短视频推上热门

随着抖音、快手、微信视频号等短视频新媒体平台快速崛起，制作技术的普及，短视频创作已无门槛化。同时，算法、个性化分发、推荐系统等概念也正在为内容产业乃至整个传媒产业带来新的思维方式、生产方式和消费方式。而在海量视频数据的创作环境下，算法推荐机制已经是目前主流视频平台分发内容的主要方法之一，视频创作者利用好算法机制可以对视频创作进行优化，进而有效扩展视频传播的广度和深度。本文首先解读短视频平台的算法推荐运作机制，进而分析算法机制的局限并提出相应优化策略，最后结合现实案例，就如何借助算法中介将短视频推上热门提出启示和借鉴。

一、解读：算法的概念及其运作原理

如今，中国至少有超过6亿人、全球至少有超过25亿人借助于算法来获取每天所消费的内容产品，这些内容产品既包括公众号、知乎问答这样的图文内容，也包括得到、喜马拉雅这样的音频内容，还包括短视频、影视剧这样的影像内容。与此同时，在互联网和移动互联网领域的海量内容产品消费方面，有超过60%以上的流量都要归功于推荐算法和个性化分发系统。毋庸置疑，算法的巨大优势已经彻底改变了用户获取内容、消费内容和分享内容的习惯，而且其影响力将会在未来进一步提升，并从根本上改变内容产品的研发、生产、分发和反馈等各个环节。

1.概念解读

算法(Algorithm)是解题方案的准确而完整的描述，是一套相对完整的具有较强逻辑性的命令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，我们可以借助算法在特定规格输入的有限时间内获得所需要的输出。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。算法本身并没有优劣之分，更多的是用在解决问题时需要的空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法大致分为基本算法、数据结构算法、数论与代数算法、计算几何算法、图论算法等，随着计算机技术的发展，算法已被广泛开发并应用。优秀的算法不但节约了用户寻找优质内容的时间成本，同时也使得平台运营商对用户基本情况有了大致的了解。例如，一些外卖平台在用户使用时就会就近推荐外卖商家或按照用户的使用习惯推荐其最感兴趣的菜品，这些都是算法在移动社交领域中的应用。而短视频也是算法推荐机制的典型应用场景之一，抖音、快手等短视频平台在短时间内迅速扩大市场、积累用户，其背后的智能算法团队功不可没。

2.运作原理

短视频平台的算法推荐机制是为用户推荐所需内容的技术，它的价值在于帮助用户、粉丝解决内容信息过剩和遴选所需要的视频内容。虽然算法推荐系统应用了各种各样复杂的数学模型，但是它的运作原理却十分简单，那就是让系统准确了解待推荐的内容，全面掌握需要推荐的用户画像，经过判断内容、匹配用户，实现内容与用户的高效对接。

一般而言，视频平台算法推荐机制运作流程是这样的：创作者将视频发布后，系统便会解读、提取出视频的关键信息，将视频推荐给微量用户群体，这个群体可能是系统默认的感兴趣的用户，这批用户群生发的播放数据，将会对视频是否能进入下一轮几何倍数的推荐起到关键性作用，如果数据良好，视频就会进入良性推荐循环中，不断地被推荐给更多人，最终成为爆款。

如果用通俗化的形式解读算法推荐系统，实际上是一个用户对视频内容满意度的函数，这个函数包含内容、用户特征、环境特征三个维度的变量。第一个维度是内容。各大视频平台如今已经是一个综合性的内容平台，各类视频内容具备自己的特色属性，需要考虑提取差异化的内容类型特色来做好推荐。第二个维度是用户特征。包含用户性别、兴趣爱好、年龄段、职业属性等，还有很多模型刻画出的隐式用户兴趣等。第三个维度是环境特征。移动互联网时代具有协同性特征、热度特征、相关性特征以及环境特征等特点。随着位置的不断变化、所处场景的差异，用户对信息的偏好会有所偏移。推荐系统给出的推荐结果都是个性化的，不同的视频消费者看到的结果往往差异很大。推荐系统可以通过分析视频消费者以往点击或购买的记录,以及其他用户点击或购买的记录，给出一些让视频消费者意想不到甚至以前从未了解的推荐，而这些推荐往往是消费者喜欢的。创作者也可以有针对性地了解用户喜好，通过系统推荐算法优化自己的创作内容。

二、优化：算法机制的问题和应对策略

正是因为拥有强大的算法推荐机制，抖音、快手等平台才能在竞争日趋激烈的短视频市场中取得了初步的战略性胜利。在未来的发展中，抖音等短视频平台应该将算法推荐技术的重点放在解决现实发展中存在的问题和隐患上，这样才能保证其在短视频市场长盛不衰的领军地位。

1.算法机制的局限性

（1）强化了“信息茧房”和拟态环境

“信息茧房”是两种传播思维相互碰撞的结果，传统意义上的大而全的传播模式注重“面”的拓展，而基于算法的个性化信息推荐则注重“点”的挖掘。算法推荐会根据用户接触短视频时的行为来推荐新内容，因此用户喜欢的内容会被大量推荐,不感兴趣的内容逐渐变少，其接触到的短视频类型具有局限性。用户在反复接触同类型内容的情况下可能会失去对其他领域内容的兴趣，从而将自己圈层固化在自身认可并熟悉的领域内，形成信息孤岛。例如，抖音作为短视频社交软件，人们使用的原因之一是其中的社交属性，用户可以通过其他人的短视频内容与其互动，算法推荐的相似内容会导致个人信息接触狭窄，容易沉浸在自我话语场或网络社交中而减少与外界的交流。

以抖音为例，这样的情况在重度沉迷者和未成年人群中更加明显。抖音依赖算法分发模式，而且对算法十分自信，试图实现“一击即中”，即让用户不断接触到喜爱的视频内容。但抖音视频的创作者来源广泛，内容的真实性和可操作性难以保证。重度沉迷抖音的用户会选择性接触、过滤、相信内容的可靠性，他们只看自己想看的，只听自己想听的，降低了对不同类型内容的接受程度。未成年人群用户则可能会将抖音中的个例当作是现实世界的常态，甚至去模仿视频中的内容。

（2）缺乏内容“把关人”，猎奇心理无下限

在算法机制下，“把关人”功能逐渐弱化，缺乏有效的对内容的审核和把关。算法是否能够将“事实”与“虚构”区分开来，是否会大量传播虛假、低俗的内容,这一问题仍是算法推荐在技术上亟待解决的重中之重。虽然短视频用户在上传短视频后，平台会进行机器和人工的双重审核，但用户数量大，对于内容的审核与发布多由机器算法完成。纵使机器算法再智能，也存在弊端和盲点，很难做到杜绝低俗、虚假内容。并且基于内容流量池的智能叠加推荐侧重于对加权分数的抓取，视频内容的优劣以及价值取向难以识别，这就使得一些低质量、非主流价值取向的短视频成为漏网之鱼。

同时，在短视频平台中存在大量标题夺人眼球但内容却言之无物的短视频，包含性暗示、炫富、恶搞等内容。这类视频往往能迅速引发人们的极大关注，此类视频的发布者以获取流量为目的，或满足用户的猎奇心理，或有意激起观者的不满情绪以招引大量留言，只要可以达到“转评赞”的目的，就不会在意内容的质量。

（3）同质化严重，极易引发“马太效应”

算法推荐机制会根据用户的浏览记录等行为和基本信息给用户打上标签，将短视频内容同样根据类别打上不同的标签，通过过滤、排列、组合，将内容精准分发给用户。与搞笑、萌宠、美女相关的内容更易吸引用户的关注，普通用户在创作短视频时，会有意识地选择容易吸粉的类目进行创作或选择“转评赞”数据高的短视频进行模仿，这就可能导致短视频平台的视频内容的同质化。

基于内容流量池的智能叠加推荐，当抖音中某些题材或内容占据了大量的流量资源时，一些在第一轮流量池中表现不尽人意的优质视频则会失去被进一步推荐的机会，从而引发强者越强、弱者越弱的“马太效应”。平台也会被“大V”裹挟，步入不上不下的尴尬境地。算法推荐的内容受到用户的追捧，其他小众类目的短视频得不到分发。在这样的情况下，专注于原创内容的作者很可能为迎合大众口味而改变内容生产策略，不利于短视频平台内容生态。

2.算法机制的优化策略

（1）完善多指标推荐系统

算法推荐机制目前还存在诸多问题，技术层面还有较大的改进空间。

可以在现有算法基础上增加衡量指标来推送内容，例如内容满意度、时效性、有用性等，增加考量视频内容质量的维度。同时，通过随机抽取的方式让用户对浏览的短视频进行评分，按照不同的加权方式分成不同类型，以帮助用户获得更多有价值的内容。提升原系统的识别能力，给予优质原创视频更大的推荐权重。用户喜爱类型的短视频与其他短视频之间的推送比例需要按周期进行及时调整，由此给予用户更多接触优质内容的机会。

（2）坚持主流价值引导

技术是中立的，但是使用技术的人有价值倾向。将“转评赞”等指标作为算法推荐机制的基本逻辑也就说明了内容的曝光度是被放在第一位的。在一个倡导和维护公序良俗的正常社会，平台在注重技术的同时，也要意识到技术必须要用社会主义核心价值观来引导。算法推荐不仅要能够推荐给用户其感兴趣、需要的内容，同时这些内容也要符合主流社会的价值倾向。主流价值观应落实到平台管理、内容生产、算法推荐等各个环节。算法推荐机制应该对传递社会正能量、传授知识技能、宣传社会主义核心价值观的短视频内容加大推荐力度，营造健康向上的短视频平台环境。

（3）强化总编辑责任制，提高审核门槛

影响越大，责任越重。短视频平台需要承担价值引领、信息把关的责任。内容的生产靠“众包”、内容的分发靠“算法”，这些具有媒体属性的平台，既缺少“总编辑”，也缺少“把关人”，技术取代内容成了主角。生产和分发一旦“去编辑化”，审核团队人再多,也无法应付海量内容。而如果媒体平台变成了纯粹的流量平台，既难言质量，也难保导向。强化总编辑责任制，扩大人工审核团队规模，以“人”为中心而不是以技术为中心的审核机制势在必行。审核团队不仅应该包含短视频平台的运营方，也应该包含普通的用户，可筛选出一批具有媒介素养的普通用户作为审核官，对于一些热度高但实际毫无价值内涵的短视频要进行“降温”，降低此类视频的热度。

三、启示：如何借助算法中介将短视频推上热门

1.重复因素促发热门推荐

所谓重复因素，具体来讲就是在短视频内容中巧妙运用人们熟知的梗、口头禅、动作和神态。

在短视频制作中，用户可以把口头禅发展成自身的标志。最具代表性的例子是美妆博主李佳琦在抖音短视频平台录制的试口红色号的视频，每次在试涂之后，他都会用“Oh, My God,太好看啦！买它买它”这句口头禅来表达对口红颜色的喜爱，其激动的语态和夸张的言辞能推动观看者产生购买欲望，而李佳琦这句经常重复的口头禅也变成他具有辨识度的个性化标识。

此外，热门配乐也是一大重要因素。短视频制作一般都需要添加配乐，要做到配乐与主题相契合，或能传递特殊效果。选用热门配乐是因为短视频平台下方一般都会设有查找、运用同一配乐的按钮，音乐动听也会吸引其他人运用在自己的短视频制作当中，很有可能由于热门音乐的效应，从而增加使用热门配乐的短视频的曝光度和播放率。

2.积极信号促发热门推荐

积极信号包括笑、笑声以及其他美好和正能量的人、事、物。以藏族小伙丁真的走红现象为例，丁真是通过摄影师拍摄的仅仅几十秒的短视频而成为网红的，在镜头中，丁真身穿藏族服饰，一张帅气的脸庞，原生态的肤色，清澈又略带些羞涩的眼神，绽放出纯真干净的笑容。令人意外的是，就是这条并没有任何才艺展示和搞笑剧情的视频却火得一塌糊涂。可见，丁真走红最主要的原因是他笑容的单纯、真实、阳光灿烂，这是他自身独有的特质，令人感到亲切和淳朴，以至于众多网友夸赞、支持他，并用一个新鲜词汇“甜野”来形容他，表示对他的喜爱。

3.人力撬动算法的杠杆

这里说的人力可以理解为私域流量。私域流量主要存在于公众号、个人微信和微信群内，运用公众号文章链接视频号、朋友圈分享短视频或直播间，可将私域流量引向短视频流域，增加引流的效力。例如，“夜听”拥有3000万公众号粉丝，在做好内容和特色标识保障的基础上，操作得当的话，这一庞大的私域流量可以有效地成为其短视频内容的流量增量，将其视频推上热门，获得爆款短视频领域的一席之地。

综上所述，虽然算法推荐机制已经成为互联网内容平台的标配，但它同时也是一把双刃剑，在技术带来福音的同时，也要格外关注技术的负面影响。短视频平台应从内部正视存在的问题，利用好算法机制，让其赋能内容创作，加速视频传播。把经济利益和社会效益结合起来，才能培育出适合创新性的短视频土壤，形成良性循环的创作空间。同时，借助算法中介，促发流量增量，将短视频推上热门，也是短视频领域的入局者应努力学习和掌握的技能。

(作者单位:华东师范大学传播学院)