社交創(chuàng)業(yè)者用產品回應自己身處的時代環(huán)境。因此做減法,而非加法,才是這一代創(chuàng)業(yè)者需要思考的問題。
社交再一次成為顯學,很大程度上仰賴于抖音。這款剛滿兩歲的產品,不僅支撐起字節(jié)跳動估值的半壁江山,更是直接威脅到了Facebook十年如一的霸主地位。最新數據顯示,九月份抖音國際版Tik Tok在美國地區(qū)的iOS下載量已經超過Facebook,位居第一。
這直接導致了今年的社交創(chuàng)業(yè)非常熱鬧,連創(chuàng)業(yè)者也看起來星光熠熠。幾年前,社交產品還習慣于用「中國的Snapchat」來讓公眾記住自己,現在則變成了「XX高級產品總監(jiān)所做的產品」,引得DST、經緯等一線風投機構接連出手。
我試用了幾款新出爐的社交產品。它們都在關系發(fā)現、連接上做了許多新的嘗試:有通過幾人同看一部電影認識好友的,有根據距離遠近認識好友的,也有直接套用Snapchat「閱后即焚」功能做密友社交的。一個明顯的感覺是,所有人都在憋著法子讓自己的產品更加「好玩」。
然而,抖音的意義絕不應該是「社交產品應該變得更加好玩」。如果我們把時間維度拉長,就會發(fā)現一個事實:抖音的成功實際上代表了社交創(chuàng)業(yè)1.0時代的結束。包括文字、語音、圖片、直播、游戲、視頻在內的媒介,它們已經被巨頭瓜分干凈。
隨著社交工具逐漸完善每個人的互聯(lián)網身份,我們可以預見主打「好玩」、的產品路徑將會變窄,因為現有的產品已經足夠富有個性。就算巨頭自己做不出來,也能抄得更好玩?？纯碨nap。
「打地鼠」式的創(chuàng)業(yè)模式不再具備可持續(xù)性。有人會問,難道社交賽道已經無業(yè)可創(chuàng)?當然不是。社交創(chuàng)業(yè)的1.0時代,創(chuàng)業(yè)者習慣以以媒介種類劃分賽道,并成功做出了數家百億、千億美金市值的企業(yè)。對于下一個時代的偉大公司而言,在媒介種類已經全部被占領的情況下,機會勢必來自于找到現有巨頭的漏洞,重新定義人與人、人與信息互動的模式。
社交1.0的最大漏洞
互聯(lián)網是天然的社交工具,因為社交的本質是一種強調身份的信息傳遞,后者則是互聯(lián)網的強項。有趣的是,用戶本身并不能加入這種傳遞——我們不可能把網線插入自己的血肉之軀,直接將大腦與網絡數據進行對接。因此,我們必須在互聯(lián)網上復制出一個數字化的分身(畫像),賦予它適應性(Adaptivity)和可擴展性(Scalability),使其能夠獲取信息。
畫像在人類和互聯(lián)網中充當了媒介的角色。借用麥克盧漢「媒介即信息」的理論,媒介對于人的影響力遠大于它所傳遞的信息。換句話說,使用的社交產品的不是我們每個人,而是系統(tǒng)對于我們的一幅幅畫像。
讓一個人的畫像更為清晰,遠比給他傳遞什么內容來得更為重要。最理想的狀態(tài)是,社交產品可以完美地將一個人復制到互聯(lián)網上,包含他的興趣愛好、思考模式、學習能力,等等。
但目前絕大多數產品只停留在簡單還原興趣愛好。現有的機器學習和模式識別的模型,采用的是一個固化的神經網絡。為了建立人與機器的聯(lián)系,算法會設立標簽機制。內容被編輯手工或NLP模型打上標簽,基于協(xié)同過濾的算法使得用戶與標簽產生映射關系。
動物是單維度的,人卻是多維度的。依賴單維度的標簽描摹用戶,有時候出來的結果是不合常理、扭曲或者是失真的,常常會放大一個人對于特定內容的好惡。
這個問題反映到社交領域,就是算法推送信息的狹窄化、標簽化。舉個例子,一旦系統(tǒng)檢測到用戶在短時間之內觀看了「小姐姐跳舞」的內容,就會為他打上這個標簽,并開始推送大量相似內容。
每位用戶身上都貼滿無數個標簽。這很像麥氏筆下生活在印刷文化下的「市民」,定居在不同的小格子里,不停地觀看相似的內容。
這顯然不是正常人的行為習慣。娛樂化的內容之外,每個人都還需要獲取新知。算法顯然難以做到這一點。人真正的狀態(tài)是「游牧民」,自我意識驅使我們不斷地在信息中遷徙、漫步。誠然,NLP這樣的技術使得標簽更新的效率變高了,但距離「自由漫步」還相差甚遠。
畫像的不準確,直接導致的結果就是信息過載,影響了用戶與信息的連接效率。信息在時間線上的所處位置,被社交產品轉化為尋租空間進行售賣。可以說,目前絕大多數的社交公司,商業(yè)模式都是建立在信息過載的基礎上。
從這個角度出發(fā),我們會發(fā)現平臺并沒有動力改變唯流量論所引發(fā)的內容低端、推薦垃圾等問題。原因在于,大部分企業(yè)并不具備高精度匹配用戶和信息的能力。就算有,信息過載越嚴重,無關信息越多,平臺的流量分發(fā)價值就越高。
囿于標簽系統(tǒng)的僵化,目前大部分打著個性化千人千面旗號的產品,實際上還是在做大眾傳播、清洗流量的生意。
這直接導致了信息本身價值被它所鏈接的商業(yè)價值所取代,使得話語權的不民主分配。相較于「人人皆能振臂一呼」的BBS,以Facebook、微博為代表的社交網絡用關聯(lián)者、粉絲來限定信息的傳播力,而這種傳播力甚至可以用商業(yè)化的手段進行營銷推廣。這使得它們不再是一個公平的、以觀點和內容傳播的平臺。
更讓人擔憂的是,由于媒介對人具有形塑的能力,打標簽的做法使得人越來越容易被算法預測。用戶被困于一個由標簽作為邊界的城堡中,系統(tǒng)給什么吃什么,難以去探尋外部的知識疆域。這也是許多未成年用戶「沉迷」的原因。
這是社交1.0時代的根本問題。算法是小部分人設定的、標簽化的、基于協(xié)同過濾的,束縛了人自由探索知識邊界的能力。換句話說,它從未將用戶當「人」看,而是把他視為靜態(tài)的標簽集合體。如何改進這一點,是下一代創(chuàng)業(yè)者都需要考慮的問題。
整體到碎片
我們在上面說過,社交產品的最終目的,是完美地將一個人復制到互聯(lián)網上,包含他的興趣愛好、思考模式、學習能力,等等。機器通過標簽來理解人的興趣愛好,卻對剩下的抽象因素束手無策。
這里有兩個原因。首先,用戶畫像中的抽象概念,連自己都很難說清。用戶只能被要求填寫興趣調查問卷,不可能被要求用三言兩語歸納出自己的思考模式、學習方法。
連用戶自己都說不清這些,開發(fā)者就更難將其輸入數據庫供機器參考。換個角度說,那些一上來就要求用戶填寫問卷的,對用戶的了解很可能只停留在興趣愛好的層面。
其次,相比被動消費興趣愛好的內容,思考、學習都是人的主動行為。算法要做的不再是將內容通過碎片化標簽「投喂」給用戶,而是代替用戶向爬蟲一樣,對互聯(lián)網進行耙梳,擁有自己的「意識」,懂得自生長。
這和基于協(xié)同過濾的靜態(tài)的標簽體系有著天壤之別,后者最大的問題在于將人拆解的過碎,并試圖通過碎片來拼湊出一個完整的人,結果就是四不像。
這樣做有兩個嚴重的后果。首先,用戶畫像絕非標簽的線性疊加,而是本身就包含了一種自然生長、演化的行為。其次,系統(tǒng)沒有任何聯(lián)想的能力。它只會將莫奈的作品推送給「印象主義繪畫愛好者」,卻不可能推給「德彪西的粉絲」,盡管兩者之間有著千絲萬縷的關系。
既然「碎片到整體」的模式有諸多的問題,我們?yōu)槭裁床粨Q個角度來看問題,先提煉整體價值觀,取得富有統(tǒng)計學意義的樣本,然后再對用戶特征做一步步的細化呢?這就好像先畫了一個草稿,然后一步步對它做精細化描摹。
人類之所以可以這樣做,會因為每個人的價值觀在人類大樣本中都不是唯一的,一定處于一個群體之中。個體判斷是有隨機性的,會受主觀、情緒、知識面的影響。群體的判斷在統(tǒng)計意義上更穩(wěn)定。在某個相同價值觀的群體內,群體判斷要優(yōu)于個體。
讓人意外的是,我們可能正在目睹這樣的算法誕生。據智能社交媒體產品「Ta在」的技術團隊稱,他們已經成功研發(fā)出了這樣的算法,足以捕捉用戶行為,挖掘用戶潛意識。算法通過不斷演化,可以越來越精確的提取用戶特征,把信息的特征和人的特征互相迭代演化,讓兩個特征都更精確。
這一算法思想在 2011 年底就已經成型。經過三年的思考,包含一名中科院博導、3 位擁有微軟、Facebook、領英和華為背景的工程師團隊于 2015 年在實驗室中證明了其可行性。今年 6 月,開發(fā)團隊在上海成立公司,開始研發(fā)第一款 ToC 端社交應用「Ta在」。
「Ta在」將通過算法和機器幫助用戶識別自身興趣,篩選內容,傳播內容。這一切都無需用戶自己操作、維護,是一款智能化的信息導流和動態(tài)關系鏈。對于用戶,它的最大賦能在于算法不斷捕捉新的知識點和需求,隨即創(chuàng)建分類,有利于拓展每個人的知識庫,使之永遠跟得上時代的變化。
「驚喜」,是團隊在提及這款產品時反復使用的詞。在他們看來,依托演化和理解式的算法的社交媒體是發(fā)散和探索式的。傳統(tǒng)的社交媒體如朋友圈、微博,用戶對于發(fā)布信息后的反饋都有一定的預判:哪些人會贊,會得到什么樣的評語。而「Ta在」的算法卻會因為用戶分享的一首歌從而推薦一個你感興趣的電影或者文章,或者藝術作品。
在這樣一套極富前瞻性的算法基礎上,「Ta在」的具體產品卻讓人有些摸不著頭腦,甚至有些「反社交」。它的主界面中是一個 Feed 流,但用戶只能評論他人的內容,不能關注,也不能私信。用戶看到的內容,全部依賴于算法推薦。
這種近乎「佛系」的功能設計,與「Ta在」的定位有很大的關系。作為社交媒體,「Ta在」希望通過算法實現知識和內容的傳播的最大化,讓信息到達每一個想看到它的人那里。
在解釋這一點設計時,創(chuàng)始團隊提出了一個觀點:有限社交對社交本身也是有利的?！窽a在」回避深度社交捆綁,而是打造一個單純的社會化網絡,讓用戶同時完成社交和知識傳播。使用強關聯(lián)的微信還是微博很難同時兼顧社交和傳播這兩件事。
憑借這套算法,用戶可以依托群體智慧,挑出真正感興趣的人和信息。在這樣的技術下,我們更可以期待一個完整的人活在互聯(lián)網上的可能。屆時,人在互聯(lián)網中的存在不再是僵化的標簽,而是懂得學習、演化的思維,自主地拓展知識的疆域。
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