视频场景下新用户的内容推荐策略

编辑导语：随着长短视频的发展、“中视频”的提出等等，视频平台应当如何运营也逐渐为人所关注。那么，承载着内容的视频平台可以从哪些方面入手、实现用户拉新与留存？本篇文章里，作者总结了视频平台冷启动场景下新用户的内容推荐策略、与产品经理的相应角色功能，一起来看一下。

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前言

憋了很久，终于打算开始切入这个话题了。

最近一直在思考，伴随着拉新成本越来越高，对于以视频为载体的内容平台而言，就需要更加细致地为新用户提供起到留存价值的内容，将新用户有效地激活、留存，让自己少花一些冤枉钱。

因此，新用户冷启动内容推荐变成为“拉新内卷”时代的重要议题。

通常意义下，我们所说的视频行业有按视频时长划分的如长视频、短视频还是最近奇奇怪怪硬炒作的“中视频”，也有按照版权形式进行划分如PPC（版权采买）、PGC（平台分成）、UGC等。

本文更希望将目前的市面上的视频内容性质拆分为版权视频（采买或分成）、用户视频两种视频形式。

一、版权视频和用户视频内容差异

1. 内容成本

众所周知，国内版权采买目前是一个非常昂贵的状态，因此内容数量和平台资金呈现正相关。

用户视频目前除了大多头部MCN及创作者之外，绝大多数视频都是免费状态，当然也存在视频平台补贴所有创作者的状态出现。

因此从内容成本而言，版权视频内容成本远高于用户视频。

2. 内容体量

这里的内容体量包含两个方面：数量及多样性。

先说数量，版权视频中的每一个内容都是通过花重金采买的，因此从供给端的资金成本而言，头部PPC、PGC平台内容数量就会低于UGC视频平台。

再说多样性。版权视频从制作到上线，大体流程是制片人选择IP——编剧编撰——剧本敲定——导演引入及选角——内容拍摄——剪辑——送检审核——上线8大步骤。

用户视频的诞生主要步骤是有创意——拍摄（剪辑）——安全审核——上线这4大步骤。

通过以上步骤我们可以发现每一步都是在降低内容多样性，版权视频需要8大步骤，而用户视频仅需要4大步骤。因此在内容多样性方面看，用户视频的多样性大幅领先版权视频。

3. 内容质量

可以延续1.2的视频漏斗模型，通常而言，经过步骤越多，审核人员和制作人员专业性越强，对于内容质量的把控也更高，专业制作水平也更强。因此从平均单一内容质量而言，版权内容的内容质量绝大概率由于用户视频。

4. 内容维护精细度

通过前面三小部分的介绍，我们可以了解到版权视频和用户视频在视频体量、视频质量、视频成本三个方面的不同。

因此我们可以知道，版权视频和非版权视频中，平均每个独立视频的内容维护精细度也是相差很大的。

两者相似的地方包括视频标题、封面图、视频时长、标签分类之外，版权视频（长视频）对于视频封面、视频标题、参演人员、标签分类、内容赛道、内容评级会有更加详细的信息维护，其中视频封面、视频标题更是会有多套信息维度并打上消费喜好的标签。

短视频（用户视频）则会更加在视频分发时强调视频作者，作者信息会更强地表露出来，如头像、昵称、作者简介、联合创作之类的信息。

二、内容推荐

在这里不在详细阐述推荐系统的的由来和工作原理，有需要可以看《推荐系统实践》这本书。众所周知，产品经理在做推荐时着重需要对两个步骤进行分析：召回和排序。

1. 内容召回

常用有效召回包括三种类型：

个性化内容召回； 通用优质内容召回； 个性化内容召回+通用优质内容召回。

2. 内容排序

常用的排序方案主要是三种方式。

1）个性化排序

根据内容与用户相似性，将匹配度高越高的内容排在推荐流的前面。

2）定制规则化排序

根据一定规则对召回的内容进行排序，其中包含3种排序的方式：

纯人工排序； 制定一定的规则进行排序（如根据VV进行排序）； 人工+规则排序。

3）综合性排序

结合个性化+定制规则排序进行推荐排序。

主要是通过在个性化排序的基础上通过各类规则干扰个性化排序的结果，从而达到提升推荐核心指标的作用。

3. 推荐的核心指标

1）推荐服务的对象

谈到推荐，我们可以想到的是精准推送；个性化分发；让用户上瘾等。

如果从业务的角度出发来看，推荐的核心是通过直接或间接的途径提升整体业务的北极星指标。

2）常见的视频业务与推荐指标

当下的视频形式大的方面是版权视频和用户视频，对应的北极星指标也各有千秋。

从用户视频占比较多的平台看，抖音和快手的北极星指标是DAU；版权视频里传统的长视频平台爱腾优、Netflix的北极星指标是总营收；因此面对不同北极星指标，推荐在之中发挥的作用也各不相同。

以DAU作为北极星指标的推荐：

DAU的组成为新增用户+留存用户两个方面，推荐在这种主要的用处是让新增用户留存和活跃用户留存都得到提升，因此最终目标指向了留存。

用户如何能够留下来？主要取决于用户认为这个视频平台的内容有意思，因此整体推荐的指标指向了查看率和互动率两个大指标。查看了主要是由CTR、平均播放完成率组成；互动率则是主要由点赞率、评论率组成。

以总营收为北极星指标的推荐：

版权视频视频平台营收当下主要是由三大部分组成：用户付费、广告收入和版权分销。

推荐的核心作用是降低用户的选片成本，提升用户体验价值，同时平衡平台收益。

不讨论广告推荐的前提下，推荐的核心在于用户付费。RPU=DAU*ARPU，因此推荐的核心指标在于提升ARPU及DAU，同时找到这两者的最大平衡点。

DAU上面已经说明了，ARPU的核心在于会员充值率、单独点播内容购买率等指标。

三、新用户的构成

我们在此将新用户定范围广泛的划定为第一次打开APP的用户。用户如何才能知道一款APP？主要的方式有如下几种：

朋友推荐； APP商检索（ASO）； 明星网红推荐； 其他APP推荐； ……

通过几种常见的新增方式，从平台的角度而言，拉新用户主要是通过两大