小红书官网(小红书官网招商合作)

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10月《刷抖音,玩快手》一文论证了抖音和快手的核心差异:单列和双列的产品设计带来容错率的差异,叠加推荐算法的核心优化指标的不同,最终塑造了抖音和快手一个强媒体型一个强社区型的属性差异。

容错率的差异可以从用户行为差异导致的数据差异进一步解释。

在抖音的Feed流中,用户无限下划浏览,可以选择停留或者不停留,不能选择是否能看到某个视频,而在快手的双列Feed流中,用户选择感兴趣的视频点击进去观看,浏览/点赞/评论之后,退出到双列Feed中继续浏览。这使得两个产品能够收集到的数据基本相同:视频完播率、点赞率、评论率……而快手多了一个环节,也多了一个独特的数据指标:从瀑布流到点击内容观看的CTR。

点击封面进入详情页,这一行为具备极强的主观意图表现,这种强烈表意的数据能够让算法模型准确捕捉用户意图。相比之下用户在某个视频的停留长度、刷新频繁程度等用户行为表意并不一定明确,需要算法系统更长时间的计算和识别。同时使用抖音快手两个产品的用户常常会感觉快手迭代的更快,更能准确反映用户即时兴趣点,某种程度上是输入的数据维度不同带来的差异。

单列+用户行为相对弱表意 vs 双列+用户行为强表意,使得快手能够容忍向用户展现更多元的内容,使得抖音需要更加聚焦头部内容,呈现出容错率上的差异。结合快手“投稿率>人均VV>人均关注数”以及抖音“人均VV>投稿率>人均关注数”的核心优化指标差异,最终呈现出两者在社区氛围、内容消费效率上的一系列差异。

产品漏斗多出一个环节。在广告即内容的今天,这个模型进一步外推可以用来探讨平台的广告变现潜力。

单列和双列产品差异对广告的影响

从用户的内容消费的链条来看,双列相比起单列多了一层点击跳转,那么在广告商业产品的漏斗模型中,双列要多加上一层CTR。

对于单列模式的产品来说,广告营收公式很好理解,即为DAU(每日的用户数)乘上人均VV(每人每天看的视频量)乘上Ad Load(广告负载)乘上CTR(广告点击率)再乘上CPC(广告点击价格),最终就能得到产品总的营收规模。

而对于双列产品来说,公式要做一定的修改,要把人均VV的指标进一步细分,拆成总曝光量乘上封面到内的CTR,人均VV=曝光量×CTR(根据快手《2019快手创作者报告》数据,快手的CTR约为20%)。在产品的成熟期,用户时长相近的情况下,单列和双列产品的人均VV是基本相近的。

举个栗子,假设两款产品分别是单列和双列的短视频产品,日均时长都为60分钟,视频平均时长为30秒,产品的AdLoad为15%,即两款产品的人均VV都是120。对于单列产品来说,展示的广告数量等于人均VV×Ad load=18个。

双列产品的内容曝光点击率CTR0为20%,向用户曝光了600个视频,收获了120个VV。展示的广告数量=总曝光量×Ad Load×CTR1,这里面CTR1是广告的点击率。

在理想情况下,广告和内容完全等价,广告和内容的点击率完全相同为20%,这种情况下双列产品展现出的广告数量同样是18个,但是实际上,用户面对广告和内容的点击率不可能相同,会出现广告点击率CTR1小于内容CTR0的情况。

根据对实际从业者的访谈,CTR1和CTR0的差距要比想象中更大,甚至达到5-10倍的差距。即内容的CTR为20%,那么广告的CTR可能只有2%-5%,这意味着双列产品的广告库存要远远低于单列产品。不过好消息是主动点击意味着用户意图的明确表征,双列理论上可以为每个点击收取更高的价格,类似于搜索广告的单价远远大于展示广告。

整体而言,单列产品更适合做广告商业变现,双列产品的广告天花板会低于单列产品。

从实际数据来看,选取国内外单列产品的代表:Facebook、Twitter、微博、今日头条、抖音,以及双列产品代表:快手、B站、小红书、Pinterest,将公司的变现能力按照用户每看一小时的广告变现能力进行归一化。

双列产品的广告变现能力相比起单列较弱,不过考虑到几家双列特点的公司普遍处于商业化中早期,未来仍有增长空间。

这里面有几个比较有趣的数字可以好好讨论下。

从单列产品的内部对比来看。如果以Facebook作为单列产品的变现天花板,可以看到今日头条在变现效率上的最大差别来自汇率差,排除汇率因素后,变现效率的差异在20%左右,已经处在同一级别。微博和Twitter排除汇率因素后变现效率差距在30%左右,而这两家微博公司在海内外都被认为是变现能力较弱,跟Facebook和今日头条一比确实差距很明显。

抖音今年为了狙击快手,把时长往直播切,广告变现能力受到一定的影响,不然会比现在的数据高出一截。

小红书归一化后的变现能力几乎同抖音类似,且未来仍有增长空间,体现出女性垂直类社区强大的变现能力。从小红书的产品和社区氛围来看,小红书的内容和广告内容本身高度统一,用户对于广告的接受度强,大量软广分布在内容当中,使得内容的CTR0和广告的CTR1差距不会有夸张的差距,而是更为相近。用户精准外加点击意图明确,使得小红书也能够为广告收取更高的价格。

小红书计划在明年广告营收翻倍,重点在用户增长的同时,也力图从美妆拓展到时尚和美业品类,扩大广告主来源。

Pinterest的单位变现能力高于Twitter,这个双列瀑布流鼻祖的逻辑同小红书类似,用户本身是为了寻找购物、家居或者设计灵感浏览内容,天生跟广告内容契合度高。在商业化上持续收购技术公司,加强精准推荐能力,同时上线多种广告形态,开辟购物标签、电商导购等多种新的商业产品。

B站的广告变现能力确实太惨了,本身受双列模式下广告库存的限制,小视频的时长又要长于短视频,使得人均VV远低于短视频产品,叠加B站本身比较浅的广告主池子,使得同样的广告反复出现,最终导致极低广告变现能力。从B站近几个季度的财报来看,广告增长主要由品牌广告驱动,用户增长仍是核心驱动要素。

目前B站在测试新的面积更大的跨瀑布流广告形式,但对视频内的广告形态仍然非常谨慎,对于B站而言维持社区氛围仍然是第一要务。

快手没有B站这么多包袱,为了突破双列带来的广告库存限制,快手今年陆续上线了视频内浮窗式广告、后贴片广告,并尝试通过挑战赛等多种方式开辟新的变现模式。近期快速起量的快手极速版采取单列的产品形态,未来可能成为快手广告变现的突破口。

从结论而言,单列产品的漏斗模型路径更短,更加适合广告变现,双列产品广告变现的天花板将低于单列产品,但在用户留存、时长等方面更具备竞争优势,可以考虑将用户引向其他变现方式,如快手的直播和带货,B站的直播和游戏。

参考材料:

《推荐系统实践》,项亮

《计算广告》,刘鹏,王超

《内容算法》,闫泽华

《程序化广告》,梁丽丽

作者:潘乱。公众号:乱翻书(ID:luanbooks)

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