第二節 社交推薦：私域流量冷啟動

視頻號和抖音的區別又是什么呢？

眾所周知，抖音的算法能夠很快知道用戶喜歡什么，系統會投其所好給用戶推薦其喜歡的視頻。它有一個推薦流量池，運營者發布一個視頻后會先在小流量池里測數據，如果數據好，抖音算法系統會繼續把這條視頻推到下一個更大的流量池。但騰訊的算法還不夠厲害，因為字節跳動是做內容出身，騰訊則是社交為王。

基于這個點，騰訊的視頻號不能單純和競品比拼算法，它需要做一件它有絕對優勢的事，那就是社交媒體分發。視頻號背靠12億日活用戶的微信，依靠算法推薦機制和社交推薦機制進行分發，這也是為什么視頻號的日活用戶數用了不到1年的時間就達到了2億，而為達到這個目標，快手用了8年，抖音用了2年。

因此，在視頻號的視頻還沒火起來之前，需要一定的私域流量作為冷啟動，視頻號的本質是熟人社交。視頻號可以基于熟人關系鏈給你推薦視頻，如果我和你是微信好友，我點贊、分享的視頻便會被系統推薦給你。這樣一來，算法做不到的精準推薦，微信好友鏈可以彌補，畢竟“物以類聚，人以群分”。

而我通過試驗發現，視頻一般只要有20個好友點贊進行冷啟動就足夠了。

另外，在抖音中爆火的內容在視頻號不一定會大火。

我之前研究過人在不同社交媒體的狀態，發現奧地利心理學家弗洛伊德的理論非常適合解釋為什么大多數人在微博和在朋友圈會呈現出不同的狀態，正如他所說：一個人的人格可分為三部分，分別是本我、自我和超我。

本我就是當你處于匿名社交軟件和社區時，你會表現得很真實，對自己沒有多高的要求，也不會有太大的危機感，想說什么就說什么，想做什么就做什么。

自我是指從諸如探探等產品過渡到抖音，你有自己的喜好，會靠算法培養起自己的生活圈，算法知道你喜歡什么，想看什么。

而當你處于熟人關系社交軟件和社區時，比如你的微信朋友圈、視頻號，你的狀態就切換到超我，本質都是在講“個人品位”。基于這個原因，很多在其他平臺特別火的顏值類、才藝類視頻，在視頻號里反而可能不那么火了，不是沒有人看了，而是大家不再那么愿意給帥哥和美女點贊。

試想一下，你在抖音中點贊了一個美女跳舞的視頻，沒有人能看到，但如果你在視頻號點贊了一個這樣的視頻，你的愛人會看到，你的爸媽會看到，你的領導也會看到，你會完全沒有壓力嗎？

因為視頻號是熟人社交，推薦方式的改變也會導致爆款內容的改變，所以視頻號的內容會更偏向于知識類，諸如大咖講話、頂級思維、創意廣告、文化教育，這些視頻可能不是因為很多人愛看所以火，而是因為大家也需要在好友圈中展現自己的品位，所以點贊。

這就是視頻號和抖音的區別。因此，每當有人問我視頻號是否和抖音類似時，我都會說，它不是抖音，也不是快手，視頻號就是視頻號。

2010年10月，一款名叫KikMessenger的即時通信App在國外推出，注冊用戶在兩周內就超過了百萬。同年12月，小米就推出一款免費的即時通信App——米聊。騰訊緊跟其后，在2011年1月發布了微信，并且不斷創新，用當時已經有6億注冊用戶的QQ為微信導流，還推出了附近的人、搖一搖等陌生人社交功能，不到一年半，微信用戶就突破一億。

和當初的微信超越米聊一樣，如果視頻號做的和抖音一樣，那么它大概率永遠無法超越抖音。

所以，視頻號在算法推薦的基礎上，也基于熟人社交做推薦，使算法推薦的準確率提高80%，并且不斷豐富內容，讓視頻號同時具備內容消費的特點。

張小龍在2021年微信公開課上說：

未來有一天，關于視頻的播放量，關注、好友推薦、機器推薦的比例應該是1∶2∶10，即一個人應該平均看10個關注的視頻，20個朋友點贊的視頻，100個機器推薦的視頻。

當時他是這么解釋的：

內容分兩種，一種是你需要花腦力去理解的知識性信息，是學習；一種是不需要花腦力的思維舒適區的消費類的信息，是娛樂。好友推薦的內容是朋友強迫你去獲取你未必感興趣的知識性信息，屬于學習類；機器推薦的內容，是系統投其所好而讓你很舒服地瀏覽你喜歡的消費類信息，屬于娛樂類。關注里面兩種信息都有。

因為對于關注的東西你已經知道大概內容了，反而不會太有吸引力，因此比例為1。好友推薦的內容雖然看起來累，但是不能錯過，所以比例為2。而機器推薦的內容符合懶人原則，是大多數人都更容易消費且獲得舒適感的信息，所以比例為10。

張小龍極具產品洞察力，對人性研究很深，無論是微信還是視頻號都不斷在匹配、滿足人性的需求，而且他能通過自己的底層邏輯在視頻號發展的早期就預判到未來的好友推薦和算法推薦的占比。基于“產品之父”的這一點判斷，我們更有理由相信，想要在視頻號做出爆款視頻，就更需要生產好的內容，需要滿足視頻號的底層算法邏輯，提高互動率和完播率。