摘要：随着互联网4G、5G时代的到来，我国移动端网民规模以肉眼可见的速度不断壮大，其中短视频用户基数占到总网民数量的88.3%，这无疑对短视频平台相关从业者提出了更苛刻的要求，如何让用户有更好的操作体验，推荐更加优质、符合用户偏好的内容成为了产品能否在这一赛道上出线的关键性因素。本文以抖音APP为例，基于个性化推荐探讨产品设计的形式与其背后的逻辑，旨在为其它短视频平台在进行相关产品设计时提供一定的参考。
关键词：产品设计、短视频、个性化推荐、抖音
作者简介：于洋；中国人民大学艺术学院
Abstract：With the advent of 4G and 5g era of Internet,the scale of China's mobile Internet users is growing at a visible speed,in which the user base of short video app accounts for 88.3%of the total number of Internet users,which undoubtedly puts forward more stringent requirements for practitioners of short video platform,how to make users have a better operating experience,and recommend more high-quality and high-quality products Content in line with the user's preferences has become a key factor in whether the product can be qualified on this industry.This paper takes tiktok APP as an example,and discusses the form and logic behind product design based on personalized recommendation,aiming to provide some reference for other short video platforms in designing related products.
Key words:Product design;Short video;Personalized recommendation;Tiktok
一、个性化推荐短视频产品概述
“个性化推荐”是一种信息过滤系统，利用算法解析海量的用户及内容数据，生成以用户为单位的定制化内容推荐列表，在产品终端的表现上也就是“千人千面”的内容信息流。其核心的意义在于解决当下“信息过载”的问题，利用机器运算主动帮助用户过滤信息[1]，尽可能减少他们获取信息的操作路径，顺应当今网民越来越“懒”的行为现状。
短视频也被称作短片视频，即指体量较小的视频内容，时长一般在5分钟以内[2]，因其可碎片化浏览、内容丰富、易于传播等特点，受到了当今社会广大群众的追捧与喜爱。截止至2020年12月，我国短视频用户规模突破到了8.73亿人[3]，平均下来，单个用户一天内使用总时长超过了110分钟。
个性化推荐短视频产品，即在短视频产品内引入个性化推荐机制，为用户定制化推送内容。据友盟全域数据显示，国内仍在持续运营的短视频产品共有154款，抖音、快手稳居第一梯队，活跃用户总和占据整体的56.7%[4]，两者相较，抖音数据更佳，同期月活跃人数超过快手19.46%，是实至名归龙头产品。回顾其崛起历程，自2016年上线以来数据高速攀升，两年时间内部分数据指标反超快手，直至今日成为行业首位，究其根本，除了团队强推的运营策略之外，其背后“今日头条”团队强大的算法能力以及海量的数据积累亦是功不可没。因此，本文以抖音APP为例，通过深入的体验与分析，探讨基于个性化推荐的短视频产品设计并分析设计背后的原理。
二、抖音的产品定位
（1）口号：记录美好生活
一款产品的口号，很大程度上可以反应其价值取向，抖音自2016年上线以来更换过一次口号，最终定位为“记录美好生活”，关键点聚焦在“记录”及“美好”两个词汇之上。“记录”表现的是平台对于用户内容生产的倡导，期望有更多的人可以参与到内容生产中来；至于“美好”表现的则是抖音面对内容的态度，主推优质视频，力求让用户所见均是美好的。
（2）推荐机制：热度至上
抖音的个性化推荐机制非常重视数据反馈，在内容全链条的推荐中，系统设置了多级流量池，只有内容的数据表现足够优异且无显著的违规现象才有机会进入到下一级的流量池得到更多的曝光[5]，所以我们在抖音的浏览中动辄就能看到点赞超百万的视频，而对于低赞的动态，若与发布者之间无明显的社交关联则很少会看到，这同样也印证了抖音口号中“美好”的概念，官方主推的均为符合大众审美、大概率美好的内容。
（3）短视频社区：单向社交关系为主
在产品的规划上，抖音也设置了关注、评论、回复、点赞等主要的交互行为，同时接入了IM即时通讯，满足用户私聊诉求，但是从整体的关系链机制来看，抖音中内容创作者及观众之间的社交关系更偏重单向关系，类似于偶像与粉丝，这点从其视频的评论列表状态可见一斑，众多的评论内容均为观众方的自我表达或是彼此的寒暄，而发布者回复量不大，尤其是针对明星影人及顶流网红，此表现更为显著。
三、基于个性化推荐的抖音产品设计分析
（1）推荐信息流设计
图1抖音首页信息流
抖音的产品结构比较简单，按功能划分主要有“看视频”“拍视频”“社交”“搜索”“个人信息管理”几个板块，涉及到个性化推荐的场景主要集中在“看视频”，对应的页面分别是首页的“推荐”“同城“以及“关注”。
其中“推荐”页面为抖音的默认落地页，基于用户的浏览偏好做强算法推荐。页面采用了单列沉浸式的展示形态，内容属性包含短视频、广告、直播三种，展示样式统一，满足尼尔森十大交互原则中的一致性原则[6]。回顾传统的信息流产品，几乎均是以瀑布流的形式展现，一屏内承载多条内容供用户选择，此类设计的优势在于容错率更高，推荐略有偏差也无太大的影响，缺点则是加长了“看视频”的操作路径，需要点击后才可以进行浏览。而抖音在强大算法能力的保障下选择了单列沉浸式的形态，此种设计沉浸感更强，且由于用户对后续内容的未知，会促使其不断的浏览，结合算法的精准推荐，易产生“心流效应”，即指用户专注于视频观看且抗拒中断的现象[7]。
“关注”页面主要是基于单向社交关系的推荐，因用户对于自己关注的人所发布的作品大概率是感兴趣的，所以形态上同样采用了单列沉浸式。内容更加纯粹，并没有添加用于变现的商业化广告，强化了对于直播的推荐，单设入口展示所有直播中的好友动态。从内容排序逻辑上来看，并没有如其它产品一样利用单纯的时间倒叙而是介入了排序算法，通过实际的使用分析，笔者认为其排序逻辑主要与关注度、内容热度、时间等维度强关联。
“同城”信息流主要是基于地理位置的推荐，此页面采用双列feed流的形式，可以较好的缓解高质量内容不足时所带来的体验不佳问题，予以用户主动选择的权利。值得一提的是，抖音考虑到用户同城游玩的诉求，在此板块中还加入了出游团购、景点种草类的服务，扩展了产品的应用场景。
（2）内容聚类设计
个性化推荐是抖音产品中用户获取信息的主要途径，但并不能覆盖所有的需求场景，一些传统的信息推荐方式还是要作为辅助元素在产品内展示，用作个性化推荐的补充，抖音当中的榜单和一些聚类的内容列表均属于此类。一般情况下这些内容列表会置于二级页面当中，在用户存在诉求时通过主动行为触发，例如短视频播放页当中的话题、配乐、热榜、特效、定位等标签入口均属此类情况。
（3）交互功能设计
图2抖音视频播放页交互
为满足用户社交及平台数据采集的需求，抖音在产品设计中规划了许多的交互行为。
1.核心交互：位于播放页面中的常用交互，包含点赞、评论、转发、关注，这些交互设置的主要目的是让用户的观点有地表达，同时兼具一定的社交属性，通过系统消息提示，促成用户间关系链的建立。其中点赞、关注的操作成本最低，建立起的社交关系也最弱；转发操作成本稍高，主要应用于现有关系链的维护；评论/回复操作成本最高，需要有实际观点的输出，相应的此交互建立起社交关系的概率也最大。从另一个角度来讲，这些基本交互所产生的行为数据也是系统判断用户偏好的重要度量，通过不断的数据采集与分析，系统会愈加的了解用户，推荐也就会愈加的精准。
2.其它社交类交互：除去核心交互外，与社交行为强相关的交互功能，包含一起看视频，艾特好友。一起看视频是抖音2021年5月新推出的交互功能，可邀请好友共享屏幕一起看视频，是一项基于现有社交链维护的功能；艾特好友一般是在发布动态或者发布评论是伴随使用的，其含义与分享有些类似，区别在于此项交互通常伴随着用户的自产内容，有观点的传达。
3.其它正向交互：除去核心交互外，可表达用户正向态度的交互功能，包含保存本地、收藏、帮上热门。其中保存本地及收藏比较好理解，分别指将内容下载到本地，及加入到收藏夹的操作，在内容型产品中十分常见；帮上热门则是抖音基于自身的个性化推荐机制所开发的变现产品，用户可以现金换取流量，助力视频内容在短时间内获得更多的曝光机会。
4.负向交互：供用户表达负向情绪的交互，包含举报、不感兴趣。举报操作适用于用户主观判断内容违规的场景，若某一内容存在举报则会重新流入审核环节，是平台保障内容质量的一项重要措施；不感兴趣则是用户基于平台推荐偏差的反馈入口，进行此行为后，可以减少平台对此类内容的推荐，助力系统更好的为自己服务。这两项交互均收入了二级页面，笔者认为主要有两点因素，一是它们的使用频率较低，二是避免用户误操作。
整体来看，抖音交互功能的设置主要承载了两个维度的诉求，一方面是服务用户，另一方面则是服务平台。服务用户很容易理解，前述已做了相应的说明；至于服务平台，则是基于系统对于数据的诉求，大量的交互数据可以相对明确的表现用户对于某一内容的好恶态度，其效果要优于对浏览时长等隐形行为的挖掘。因此，在个性化推荐的场景中，合理的设置操作成本低的正负向交互行为尤为重要。
四、结语
个性化推荐技术不断发展，逐渐成为了包括短视频在内所有互联网内容型产品极为推崇的内容分发模式，其主要作用是增强用户粘性、提升留存指标，高效促成内容与用户之间的链接。为了让个性化推荐更好地服务于短视频平台，合理的产品设计非常重要，本文中笔者基于对抖音APP的分析，共提出了以下几点思考。第一点是要明确自身产品的价值体系及推荐理念，敲定产品基调，指导后续的设计行为。第二点是针对信息流类型的规划，基于不同维度的侧重创建多类推荐信息流（如推荐、关注等），以适应用户不同应用场景下的需求，并根据算法置信度的高低选择适合的产品形态。第三点，在内容运营方面，不容忽视传统聚类型内容信息流的搭建（如同特效、同话题等聚类内容列表），为个性化推荐做补充。最后要合理设置用户操作成本低的正负向交互功能，在满足用户需求的同时助力平台更高效的采集数据。产品设计的目的是为用户提供更好的服务，短视频APP作为内容平台，最优质的服务就是让用户快捷的看到自己想看的内容，因此在设计此类产品的过程中对推荐体系的规划是一项十分关键的工作。随着技术的高速发展，未来关于内容推荐或有更多的可能性，产品设计方面亦要适时的做出动作以适应变化，才能在激烈的竞争中脱颖而出。
参考文献：
[1]代丽.个性化推荐系统综述[J].计算机时代.2019（6）
[2]殷俊，周梦洁.基于用户体验的短视频APP设计[J].包装工程.2020，41（6）
[3]短视频用户规模增长超1亿，节目质量飞跃提升[EB/OL].中国电信网.2021
[4]2020年中国短视频行业市场竞争格局分析抖音和快手稳居的第一梯队[EB/OL].东方财富网.2021.
[5]快手、抖音、视频号对比：竞争趋紧，运营体系成关键[R].中信证券.2021
[6]一致性原则之结构一致性：新的结构变化会让用户思考，规则的排列顺序能减轻用户的思考负担。
[7]李畅.心流体验的研究综述[J].开封教育学院学报.2017，37（03）