本文系B12约稿首发，文丨严九元&西飞雁 

刺猬老师的28个短视频和1个零蛋

“刺猬老师”是个中国女孩，英语硕士、资深教师。2016年4月，也许是受到视频网红papi酱成功融资的影响，她决定进军短视频网红界，她在在某个知名视频平台上建立了一个视频自媒体频道——“刺猬老师教英语”。

刺猬老师有备而来，在接近2周的时间里，陆续上传了28个英语教学视频。在视频中，她精心准备PPT课件，故事与图片穿插其中，通过画外音形式给读者讲授课程，同时介绍西方文化与习俗。

然而，与她的期望形成鲜明对比的是流量的惨淡。这个自媒体频道完全无人问津，视频订阅者为0，单个视频播放数，最高是5，最低是0。

2016年4月16日后，“刺猬老师教英语”再也没有在这个视频平台上更新过。

意大利女孩“Cutiejulie”在某种意义上可以算是“刺猬老师”在欧洲的“同行”，她会说中文，有个中文名字叫“金紫曦”。她通过YouTube上的“cutiejulie”自频道，用中文讲述中国人对西方的好奇与疑问，还会涉及一些跨文化交流方面的话题探讨。

你可能会觉得，像金紫曦这样的YouTube自频道非常小众，毕竟能听懂中文的YouTube用户，恐怕要比想学英文的中国人少得多。

然而，Cutiejulie在YouTube上的收获却足以让刺猬老师仰望。她拥有5405位订阅者。从2015年4月建立账号以来，获得了总计超过28万的视频点击量，最热门的视频能达到10万的浏览量。

如果刺猬老师知道的话，她应该会很羡慕Cutiejulie。不过，更值得她羡慕的，YouTube上分配视频流量的机制。

差异背后的秘密

打开YouTube 的APP，下图中，左侧是不用帐户登录的样子，右侧是用个人帐户登录后呈现出来的内容。

可以看出，YouTube上登录与不登录有巨大差别，几乎完全不同。

而国内几个主流视频网站的APP则是下面这个样子：

这些视频APP首页向用户推荐的视频内容，登录前后几乎完全一样。

国内主流的视频平台，目前主要靠人工编辑进行内容推荐。这就好像用新媒体的方式生产一份电子“报纸”，你可以印刷一份100个版的报纸，但没有多少人会把每个版面上的内容都看一遍。在这种模式下，为了保证总体流量的最大化，平台必须追求用户偏好的“最大公约数”，而不是个性的满足——相比小众长尾的垂直内容，最红最热的内容必须优先给予显要位置。

不难想象，像“刺猬老师”这样生产垂直内容，并且毫无背景背书的内容生产者，几乎不可能登上这个平台的有效推荐位置。

而YouTube则走的是一条完全不同的道路，通过记录和分析注册用户的浏览习惯，用机器算法从它巨大的视频内容库中挖掘出对用户最有吸引力的内容推荐给每一个用户，可谓“千人千面”。

从实践来看，人工推荐，对头部内容（指有巨大传播性、通常占据媒体头部要害位置的内容）更有利，编辑会对这部分内容作突出处理；机器算法，对长尾内容更有利，它会为小众内容找到目标受众。

算法正在重新崛起？

其实，中国的视频网站在十几年前刚刚起步时，大都宣称采取YouTube模式，以UGC（用户产生内容）模式为主。2010年后，普遍将战略重心转向了PGC（专业人士产生内容）和自产自销的大“IP”，实际上已经成为了“Netflix”的模板。

但值得注意的是，最近一年，中国视频界“算法派”隐隐有崛起之势。

从招聘信息来推断，乐视、爱奇艺、优酷土豆等都已经开始紧锣密鼓地布局机器算法业务。

更具指标意义的是，国内在内容算法推荐方面风头正盛的今日头条，也开始介入到视频领域。其旗下的自媒体平台“头条号”从2015年5月起允许上传视频。如果从那时算起，“头条号”成为一个视频平台已经有超过1年的时间。

此前一篇名为《7天通过头条号新手期，秘籍你根本想不到》的文章在自媒体圈流传颇广，文中就曾截取一些草根视频“头条号”的截图，可以看出一些在其他平台上并不出名，也几乎不可能被分配给优质流量入口的视频自媒体，在头条号的平台上收获了不错的流量。

从目前自媒体行业流传的一些资料来看，今日头条将图文推荐机制移植到视频领域的工作，基本已经完成，而且从流量分配来看，已经展露出效果。

视频流量的“贫富差距”到底有多大？

一方面是以算法为核心机制的头条号进军视频领域，一方面是传统视频平台开始加强算法。背后最根本的逻辑还是，长尾流量分配的问题在算法机制下才存在解决方案。

“基尼系数”原本是用来反映贫富差距，衡量收入多的人和收入少的人之间的差距状况。我们将其引入到视频平台的流量分配中，以观察不同流量分配机制下产生的“流量贫富差距”。

下面是以搞笑频道（YouTube取Comedy类别）为样本，对该类别中自频道的播放量按基尼系数的计算方式进行处理。

YouTube搞笑频道的“视频流量基尼系数”是0.58，国内主流视频平台搞笑频道的“视频流量基尼系数”是0.82。如果对应国民收入的基尼系数，这样的差距甚至比乌干达与瑞典之间差距更大。

选取国内主流视频平台和YouTube三个相似的栏目：搞笑、生活（YouTube上叫“烹饪与健康”）、汽车，对这三个栏目下的自频道进行数据分析，可以得到如下两幅图：

这三类中，排名前10%的自频道，在国内主流视频平台中的占比都达70%左右，垄断了绝大部分流量，排在后面的自频道露脸很困难。而YouTube，多的占50%多，少则只有36.77%（汽车），马太效应没有那么明显。

以机器算法为主的分发平台，明显更有利于长尾内容和中小自媒体的视频播放量。

Papi酱为何五年一遇？

YouTube在机器算法方面的突飞猛进，开始于2006年。那一年，Google以16.5亿美元收购了这个视频内容平台，并开始把自己在机器算法方面的多年积累持续输出给YouTube。

2013年8月2日，谷歌赢得了“技术与工程艾美奖”，获奖原因正是旗下的视频网站YouTube所做的个性化视频推荐和背后的推荐算法系统。

YouTube算法的最大优势，不仅在于技术上，还在于掌握了与用户个人喜好相关的海量数据，这成了竞争对手难以逾越的壁垒。籍由此，它也成了世界上催生中小网红最为成熟的一个视频平台。

推荐机制的不同，造就了中小自频道不同的生态。

下图是福布斯发布的2015年YouTube自频道收入排行榜。可以看到，在收入方面与“papi酱”等量齐观的网红，绝非“稀有动物”。

另一方面，中国近年来的视频内容创业浪潮中，从“万万没想到”、“屌丝男士”、“太子妃”这样平台打造的自制IP，到各家平台争抢的热播美剧、国剧、韩剧版权，体现出头部视频内容在“人工分配机制”下的如鱼得水。

在头部IP内容日益火热的大背景下，“Papi酱”的身影却显得格外孤独，最近5年视频领域涌现出现的大IP，似乎只此一个。流量分配机制的瓶颈决定了papi酱的成功模式，注定难以复现。

「内容+算法」还是「算法+内容」？

机制的壁垒根本上说是技术的壁垒，而技术的差距，绝非高薪聘用一两个工程师便可在短时间内填平。这样的现实直接导致了，过去十年间中国视频平台纷纷打着“中国YouTube”的旗号下场，却最终殊途同归地变成了“Netflix”。

目前来说，视频领域转向算法推荐主要有两种路径：

• 老牌主流视频平台采取的是“视频+算法”的路径，先有视频处理经验和行业资源，后补算法。

• 今日头条采取的是“算法+视频”的路径，先在图文领域积累算法技术优势，再复制到视频领域。

攀登珠峰，存在着“北坡难南坡易”的说法。不同的路径和模式，决定了登上主峰的难度。从这个角度看，在资讯信息个性化推荐领域已经积累了经验的今日头条，可能正走在视频算法推荐的“南坡”上。

假如把今日头条资讯推荐的模型往前推演一步，不难发现，这套算法模型可以较容易地转化为对视频内容的推荐机制：

然而，“南坡”并不意味着一路坦途。毕竟在视频内容运营的领域，可以想到或者谁都想不到的“坑”也不会少。

值得玩味的是，今日头条从2015年下半年开始布局视频领域，市场上却一直极少听到其布局视频领域的信息。在这种不寻常的沉默背后，可能的原因有二：

• 在填平视频内容运营业务上的“坑”之前，它不希望打草惊蛇，把传统视频领域的巨头们惊醒；

• 由于市场普遍聚焦于头部“IP”内容，因此长于长尾流量分配的平台，在市场声量上会处于下风。

和市场上的低调形成鲜明对比的是，今日头条内部资源正在加速向新兴的视频业务板块倾斜。对于像“刺猬老师”那样在市场舆论的推动下，怀抱着巨大野心，希望通过视频把自己打造成“网红”的大小视频生产者们，这是一个极其重要的信号。