编辑导语：如今算法在许多范例软件都存在，好比最常见的短视频平台、电商平台，按照你的爱好等方面举办推荐，可是长视频规模却一直没有被算法占领；本文作者分享了关于长视频没有强算法推荐的思考，我们一起来看一下。

当算法推荐在图文、短视频规模大杀四方、所向无敌时，我们曾经一度觉得在内容分发规模，算法就是无敌的、是降维冲击。

可是奇怪的是——此刻算法在长视频规模依然没有取得主导权。

这里主导权指的是算法分发占据内容消费的主要比例，好比说抖音的用户时长中，算法分发占据高出80%的比例，所以我们可以说抖音是强推荐算法的产物。

算法没有在长视频规模取得主导权最直观的表示是，以爱奇艺、腾讯视频和优酷为代表的传统长视频网站，内容消费主要来自内容运营阵地和导航搜索，新崛起的芒果视频、欢欣传媒也依然如此；就算将视角切到外洋，备受吹嘘、说算法驱动的网飞（Netflix）内容的主要消费也是这样。

而从另一个角度来看，则是算法集大成者字节跳动依然没有大局限进入长视频规模；字节跳动已往很长一段时间一直践行着张一鸣那张计谋PPT——只要在信息分发规模，字节都要用算法来从头做一遍。然而直到本日，字节仍然没有大局限做长视频。

为什么长视频没有强推荐的产物？

假如要找一个正确的维度去对待这件事的话，那么思量的点主要有两个：

长视频与算法的匹配度；

贸易上ROI是否可行；

01

算法要起浸染有两个要害的条件，之一个是算法模子，第二个则是数据。

算法模子是动员机，数据是原料，只有给动员机投放原料，推荐系统才气霹雳隆的运转起来。

这里的数据是什么？

用户的行为数据，精确来说是用户和系统的交互数据，尤其是用户与平台内容的交互数据；好比说，抖音的推荐系统，要害数据是用户看视频的完播率、点赞、评论等；爱奇艺则大概是用户看视频的点击、评分、评论等。

长视频和短视频的数据量级是纷歧样的。

短视频时长极短，一般15秒/1分钟内，用户消费本钱极低，很是适合各个场景消费，尤其是那些碎片化的场景，所以随时随地都可以消费；而长视频时长很长，往往一个小时以上，用户消费本钱高，时间弹性要求高。

这造成什么呢？

首先是短视频比长视频的用户越发下沉，应用场景更多。

上茅厕5分钟、通勤30分钟和休息2小时等都可以刷短视频。

可是看长视频则首先要权衡一下这段时间窗口适不适合，长视频需要较量长的时间窗口；长视频网站此刻城市在用户看完视频后，用算法推荐内容给用户继承寓目，可是用户要点开这些内容还需要先权衡一下本身的时间窗口是否符合。

数据的回响最直接，成长了这么多年的爱优腾日活只有一亿多，而抖音日活打破了6亿，快手3亿，且短视频两大豪强的日活还在不绝增长。

接着就是，沟通时长内，用户消费的视频数量和交互数量不在一个量级。

抖音一条短视频，用户消费完成只要15秒，爱奇艺一部影戏，用户消费完成需要90分钟；同样的90分钟，抖音用户不知道刷了几多个短视频，跟系统产生了几多交互，而爱奇艺用户大概才刚看完一部影戏。

更大量的用户、更碎片化的消费场景、更短轻快的内容单位、更高频的交互，所以短视频能收集到的交互数据远远高出长视频，两者甚至都不在一个量级。

假如没有这么多的数据作为算法的燃料，算法便很难很好的运转；所以，算法在长视频中可以或许发挥的浸染就相比拟力弱。

但相对短视频弱并不代表就禁绝，有时候长视频平台推荐给我们看的视频也是蛮准的，所以真正抉择长视频主要消费模式的因素其实是供应。

02

长视频的供应和短视频的供应不是一个数量级的。

中国大陆一年只能产出几百上千部影视剧和综艺，但短视频平台一年却能产出几十亿甚至上百亿条短视频，两者基础不在一个数量级。

供应抉择了长视频是中心化的消费，而短视频则是去中心化的消费。

短视频过于复杂的供应，只能靠算法去匹配，算法的须要性就强。

而长视频因为影视剧就那么多，头部的就更少了，所以是中心化的消费，算法的须要性就弱。

别的，是非视频的消费决定模子也是纷歧样的，短视频可以完全依赖系统，长视频则越发依赖外部。