短视频行业诞生至今已有十五年。2005年，Youtube成功注册，土豆、优酷等视频平台同时创建。UGC视频开始兴起。这期间主要是长时间，视频时长大多在五分钟以上。2011年后，互联网技术的发展，如Aauto Quicker、二拍、美拍等开始上线。但在此期间，短视频并没有受到大众的青睐，短视频平台一直不温不火。直到2016年，Papi酱等网络名人趁短视频爆红，而Tik Tok等短视频平台上线，也掀起了一段短视频APP爆发期。到目前为止，短视频行业的发展已经进入成熟阶段，各大势力占据的市场结构逐渐稳定，马太效应日益明显，后起之秀很难撼动自己的地位。
短视频兴起的原因有很多。移动互联网的发展为短视频的传播提供了更有利的环境，碎片化的短视频更适合忙碌的生活节奏。大数据云计算的成熟，让平台能够精准地为用户提供感兴趣的视频。手机硬件设备的进步也降低了短视频的制作门槛。当然也有社交电商、短视频电商、直播电商等市场因素。
截至目前，短视频的人均使用时长已经牢牢占据了泛娱乐领域的第一位，同时也在不断挤占其他娱乐行业的使用时长。根据QuestMobile的数据，2020年春节期间，泛娱乐移动互联网行业短视频和手机游戏的使用时长分别占17.3%和12.2%，而在2020年的正常日子里，短视频的使用时长为15.2%。
在众多短视频平台中，Tik Tok和Aauto faster可以说是短视频行业的双龙头，用户规模和日常活动在行业内名列前茅。据Tik Tok 2020年初发布的《2019年抖音数据报告》显示，2020年1月5日，Tik Tok日活跃用户突破4亿，而在QuestMobile发布的数据中，2019年6月Tik Tok日活跃用户为2.56亿。同样的，根据2020年初Aauto快手发布的《2019快手内容报告》，Aauto快手的日活是3亿，而2019年6月Aauto快手的日活是2.12亿。可以说，这两位领军大佬都保持了惊人的增长速度。然而，QuestMobile发布的数据报告也显示，Aauto和Tik Tok的重叠用户数量在不断增加。2019年6月的数据显示，重叠用户在Tik Tok超过30%，在Aauto faster超过45%，仍在提升，这说明双方的竞争也在不断加剧。
Tik Tok和Aauto的用户重叠在不断改善，那么这两款产品的同质化是否也在加剧？考虑到这个问题，我们将从产品和运营的角度来看看Tik Tok和亚图快手之间的差异。
产品定位
虽然在我们看来，Tik Tok和Aauto quipper都是短视频社区，看起来是同质化非常严重的两个以上的产品，但如果仔细研究就会发现，其实这两个产品在产品定位上有很大的不同，产品定位的不同直接影响到Tik Tok和Aauto quipper在内容生态、推荐算法、交互设计和运营模式上的差异。
Tik Tok是一个集中化的产品，他的产品定位相对集中，聚焦年轻白领市场，主要迎合年轻人追求好玩、个性、好玩和美好的态度。Tik Tok的主要特点是以大V、KOL、网络名人、明星等少数头部用户为中心，大部分流量都聚集在这少数用户身上。这样做的好处是这些头部用户可以产出更好的内容，缺点是普通用户很难获得流量支持。
不过，Aauto Quicker是一款去中心化的产品，他的内容更为日常化。平台流量分配给大部分普通用户，每个人都能得到平等的展示，不会刻意偏袒头部用户。因此，与Tik Tok相比，Aauto Facter将拥有更强的社交氛围，更好的用户将得以保留。但是，还有一个更重要的问题，就是KOL很难保住。许多在阿托快一些长大的kol最终去了Tik Tok。
推荐算法
事实上，Tik Tok和Aauto的推荐算法是相似的，或者说目前的内容平台大多采用基于协同过滤和逻辑回归的复合算法。根据用户的历史行为决策，建立模型预测用户可能对哪些项目感兴趣，或者利用相关项目的一些离散特征筛选性质相似的项目进行推荐。
标签重量：平台会根据用户(
USER）的一些行为特征去给用户打上标签，例如爱好音乐，爱好运动，喜欢猫狗，社交偏好重，消费能力强等等，建立一个用户画像。而上传到平台的视频（ITEM）也会根据内容、标题等等去打上一些相关的标签。而后将视频推荐给相对应标签的用户。流量池算法：这也是一个协同过滤的过程，根据用户的一些行为去判断视频是否受欢迎，例如点赞、评论、转发数据以及完播率和复播率。其中转发权重＞评论＞点赞。数据越好推荐也就越好，作品的数据高于平均水准（或者某个数值）时就会被放入二级流量池获得更多的推荐量。
叠加推荐机制：这个机制很多人的见解不同，个人认为是抖音独有的算法吧，我们看抖音经常会有一些旧的视频突然爆火，这个一般是因为某个视频的指标突破了一定的阈值，然后被叠加权重推荐（大数据算法加权），从而爆火。所以视频作者可以通过文案内容去引导用户评论或者转发，可能能够有意外惊喜。
热度权重机制和发布时间权重：这个应该是快手独有的一个算法，也是快手相较于抖音不同的重要原因之一。所谓热度权重，就是视频在发布初期，会随着视频热度的上升而导致曝光量上升。但是在视频达到了一定的阈值之后，视频的曝光量会不断的减少，起到一个择优去旧的效果，也是为了给大家有更好的展示机会。而抖音的话，如果一个视频爆火，会在相当长的一段时间内都被推荐，一直保持一个热度。
基于这两个算法的不同，我们看抖音的时候发现被推荐的基本上是五十万赞，一百万赞的，而看快手的很多都是十万赞以内的，这个就是因为热度权重机制和发布时间权重。而相对应的，我们看快手的时候看视频的发布时间基本上都是一个月以内的，而看抖音的时不时会刷到几个月以前的视频，这个就是因为叠加推荐机制。
交互设计
在抖音和快手的产品架构和交互设计上呢，也有着较大的区别，主要在于这两款产品的产品中心和产品逻辑是有差异的。
着陆页布局
快手：快手着陆页的布局是比较传统的瀑布流的布局，用户在着陆页查看自己感兴趣的视频然后点击进去观看，切换视频的方式是先退出视频然后再选择一个新的视频进去看。就像是在逛朋友圈一样，看到感兴趣的点开看一看，不感兴趣再退出。
抖音：抖音的着陆页是大屏视频，只要进入后就会直接播放，相比起快手来说，抖音给用户选择就更少一些，尽量减少用户的选择，通过大数据推荐去投喂用户感兴趣的内容，通过用户的行为去训练模型让内容贴合用户的口味。
相较而言，抖音的切换模式会更容易让用户上瘾，用户只要上下滑动就可以看到新的自己感兴趣的视频，不用思考太多，所以用户很容易一不小心就沉迷抖音几个小时了。但是相对应的，都应的这种切换模式让用户的切换成本更低，用户看到推荐的视频如果三秒钟不能够吸引用户的话，就会选择划走，而快手的话，切换视频的路径更长一些，使得用户愿意多给几秒钟去看看视频是否能够给自己惊喜。但是总的来说，开头如果不给用户一个看的理由的话，抖音还是快手都留不住观众。
下拉布局
抖音和快手都有上划（也就是下拉）视频的交互功能，但是这两者的布局还是有较大的的差异的。抖音的下拉交互就是直接切换下一个视频，这个在上面也说过了，这样的布局更容易更用户上瘾。
而快手的下拉布局则是评论区，这样的设计，其实让很多用户都不习惯，因为在抖音当中，评论区是在弹层当中，用户可以在不打断视频的同时去评论，而快手则难以边评论边看视频（或者说听视频，毕竟抖音评论的时候也看不了，挡住了。）但是这么一个交互设计却让这两款产品产生了不同的调性，用知乎@张抗抗的说法：
·抖音下划，下一条：作者对不起，我要走了。
·快手下划，评论区：作者你好，咱俩唠一唠。
一次两次下划，一次两次再见；千次亿次下划，千次亿次唠一唠。小小的动作持续万亿次后，就有可能造成社区关系的显著差别。
所以说这两款产品的社交气氛不同，在很多细节化的设计上就已经决定了的。不过在快手最近的版本当中，已经出现了大屏模式的切换选项，切换至大屏模式的话，其布局等等和抖音的几乎一致了，这个大概也是为了用户的日活和使用时长考虑吧。
