去高热、解沉疴、建地基，AI+短视频未来还有哪些可能

短视频产业虽然红火了几年，却一直被看做一个“没有壁垒”的行业——依靠头部用户出产内容，流量随着MCN机构的迁移而迁移，短视频平台自身缺乏主动权。

实际随着短视频行业竞争越来越激烈，以往短视频巨头的流量正在被“分配”给其他平台，今年年初，Digiday在报道中指出，Facebook上的很多短视频流量已经呈现出腰斩的趋势，而NowThis开始大力制作和推广长视频节目，以暂时避开短视频行业的激烈竞争。

目前在中国，短视频的势头仍然一片大好。根据艾瑞咨询调研报告显示在去年一年中，短视频市场规模达到了57.3亿，到2020年将达到300亿。

可最近腾讯大力推进微视入局，快手、抖音、微视展开“三国杀”战局，同时在2012到2017年间，短视频行业有44.8%的融资都投向平台方。巨头和新贵站上同一起跑线，竞争业态只会愈演愈烈。中国短视频平台能否跳出怪圈，找到自己的壁垒？

首先我们可以来看看短视频平台最严重的沉疴——流量焦虑，上文提到，短视频平台的流量往往依靠头部用户生产的内容，而这些头部内容又会被各个平台所争夺。实际上海外老牌短视频平台Vine就是因为网红集体迁移到Instagram上，最终导致流量枯竭，最终被关停。

这也是短视频平台、直播平台都着急打出“社交牌”的原因——在平台为用户提供关系价值，从而更好的维系住流量。

不过从以映客为代表的移动直播平台看来，脱离社交产品本身谈社交，本身就是一件非常困难的事。

山崎正和在《社交的人》里面写到，人的交往对象不仅仅是个人，也包括了自己所在的整个文化世界。也就是说短视频平台与其想方设法让用户与用户之间产生沟通与关系，不如加强用户与文化世界的联系。

而能够创造这一价值的，就是AI技术。

我们可以先反向理解一下，为什么那么多短视频、直播等等平台需要头部用户、需要MCN？最直接的原因是，这些用户和机构可以保证内容的优质性。那么，难道普通用户出产的内容就一定是劣质的、一定是别人不感兴趣的吗？

当然不是这样。只是平台的运营能力有限，无法从数量巨大的普通用户中寻找他们出产的优质内容，维系住少数高产、优产的头部用户，是一种性价比更高的做法。

所以说，在这方面做的最成功的平台是快手。不是因为别的，就是因为快手是一个“没有网红”的平台。更准确的说是，普通用户和网红同样都能获得关注，普通用户发布内容积极性更高、交互更为频繁。

其中的原因不仅仅来自于快手在三四线城市中的高度下沉，也来自于AI对于对于用户和内容的双向理解能力。

在短视频平台上，大量用户的评论、点赞、关注、转发、播放时长等等行为就是在不断的进行数据标注。建立在用户行为数据之上，结合强大的视频多模态分类、高层语义分割等等技术，就可以细致发掘用户所发布的内容：拍摄的是人物还是美食？展示出的情感倾向是快乐、悲伤或是搞笑。

所以短视频平台中的海量视频内容，都能够通过独有的多媒体内容理解算法及平台被AI“看懂”，从而通过内容与用户的匹配度进行分发，并非一味以热度、粉丝数为参照。

这样一来，短视频平台就向用户提供了与整个文化世界交往的价值。这样独特的社交模式可以把用户牢牢吸引在平台上，让他们不会随着头部用户去留，也就缓解了短视频平台的流量焦虑症。

除了流量焦虑症之外，短视频平台目前还面临的一大“症状”就是信息茧房。

在推荐算法几乎已经成为一切内容平台标配的今天，发掘用户的喜好再为他们推荐相应的内容已经成为了一件容易的事。但这样很可能出现两个问题：

1、平台只顾吸引流量为用户推荐吸引眼球的内容（很可能是不当内容），导致用户行为在平台圈定的范围内不断进行反馈，使得信息茧房越来越牢。

2、平台对于用户的理解过于片面和被动，无法获知用户喜好的变化。也许一位用户刚进入平台时喜欢看搞笑内容，可慢慢开始关注烹饪，如果平台没能及时捕捉这一变化，用户自然就会分流到能提供相应内容的平台中去。

这样一来，信息茧房就成为了一个巨大的陷阱，看似给予了用户他们想要的东西，实际上对用户需求的满足是非常片面的。

在这一问题的解决上，短视频平台可以通过年龄、性别、地域、手机连接情况等等用户特征来建立包括了用户理解向量、用户兴趣和用户关系的神经网络，结合上文提到的内容理解，在两者之间形成精准的匹配。如无意外，抖音的推荐算法应该就利用了这方面的技术。