057 一步领先，步步领先

    现在的老丁，早已把老板当成斗音的產品经理和深諳推荐算法的高手，而不是一位19岁的少年。
    他从满屏代码的显示器后抬起头，黑重的眼袋和亢奋的精神状態形成鲜明对比；
    飞快地切换屏幕，调出关键数据面板，语速飞快：
    “夏总，你来得正好！数据跑了一周，基本验证了你核心思路的正確性。『长期兴趣+实时兴趣』的双塔模型確实管用，用户粘性比我们预想的还要好。”
    他指著一条持续上扬的曲线：
    “看，核心指標人均视频播放次数和用户平均停留时长，都在稳定增长。
    尤其是我们强推的《跳楼机》话题，標籤扩散效率很高，证明基於內容特徵的筛选是成功的。”
    夏伟凑近屏幕，仔细观察数据，提出问题：
    “我刷的时候，感觉推荐的內容过於倾向实时兴趣，我一旦给某个作品点讚，后面会连推好几条同类作品。”
    丁明捏著下巴，点开另一张可视化图表，思考著回答：
    “我们设计的兴趣召回模型是这样的。”
    “能不能改改？这样的话，用户会迅速审美疲劳。”
    丁明沉默不语，认真分析数据。
    数据不会说谎，且可以说话。
    在数据分析高手的眼里，用户的所有动作都有跡可循。
    数据显示，部分用户的完播率和互动点讚率，在连续刷到同类內容后，迅速下降。
    怎么破？
    丁明沉思片刻，脑海中灵光一闪，精神一震，音量不由自主提高半分：
    “这样，我们在排序策略中，硬性加入『多样性打散』规则。”
    “譬如：同一个创作者的內容，在连续10条推荐中不能出现超过3次；”
    “同一种標籤的內容，在连续3条推荐中，不能出现超过1次。强制让用户的內容消费更多元。”
    夏伟点头，表示讚许，“这个解决方法不错，就这样搞，下一版改进。”
    “行，”丁明调出记录本，把刚刚诞生的“头脑风暴”记下来，免得忘记。
    夏伟报出此行的主要目的：
    “下个版本里，咱们要添加更多用户行为標籤，增加收藏和搜索的权重。”
    第一版的算法，为抢上线很粗糙，日益优化和细化是必须的；
    丁明理解添加用户行为標籤的动作，却不理解后半句，皱眉问：“为什么？”
    夏伟解释：
    “收藏这个动作，往往代表用户认为內容有长期价值，而不仅仅是即时爽感，比点讚更有意义。”
    “用户主动搜索的行为，是表达明確兴趣的强烈信號。如果用户搜索了某个词条，在接下来的推荐流里，就应把搜索表达的兴趣，快速融入到推荐模型中。”
    这就是夏伟的作用。
    他能用简单通俗的语言，指导丁明完善、修改、丰满推荐模型，让个性化兴趣推荐越来越精准。
    “真斗音”的算法，也是这样慢慢修改调教出来的。
    它刚出来时，比夏伟做的第一版算法还要粗糙，简直不堪入目。
    因为它是字符的工程师，臆想预判的短视频用户模型，有很多错误和疏漏。
    而夏伟，脑子里有记忆，直接告诉丁明准確的用户模型，让他从易到难一步步实施。
    通俗描述的话，就是：
    第一版，只给他5个用户关键行为动作標籤，如：完播率、三秒跳出率、播赞比等。
    第二版，让他再加2个关键动作：收藏和搜索。
    这样一版版进化叠代下去。
    但，中间没有一步是错的，全是前世验证过的关键核心数据。
    夏伟，天生就是站在巨人的肩膀上，照抄標准答案，少了试错和纠正的环节。
    所以，当下的算法，比真斗音——a.me的算法，要精准许多。
    夏伟估计，目前这第一版算法的水平，相当於a.me2017年夏天的水准。
    它家本来要在年底上线第一个版本；
    上线之初，和“火山”、“西瓜”、“內涵段子”相比，属於姥姥不疼舅舅不爱的货。
    字符也拿不准发展方向，根本没给a.me多少流量资源和人力资源。
    导致它在前面半年，发展极其缓慢，用户量稀少，根本没有用户数据做学习。
    等用户累积到一定程度后，算法叠代优化，才慢慢显示出威力。
    夏伟提前拿出的这套东西，比前世提前足足一年多，提前好几个版本。
    堪称降维打击中的降维打击。
    別把斗音这套东西想得很神奇，说穿了一文不值。
    它的厉害之处在於用海量的用户行为深度学习，持续进化。
    前世的短视频app竞爭中，a.me占据了先发优势，第一家用推荐算法並持续叠代。
    用户量越多，推荐越精准，领先程度越多。
    这世，夏伟要復刻这种优势。
    一步领先，步步领先。
    让后来者无从追赶。
    核心在於：夏伟手握“时间差+认知差+落地差”三重壁垒；
    这三重优势环环相扣，形成了后来者难以逾越的护城河。
    时间差上：让一年后的算法版本，提前诞生。
    认知差上：是认知层面的降维。
    他跳过了所有试错环节，直接把前世经过亿级用户验证的算法逻辑、用户行为模型，拆解成丁明可落地执行的步骤。
    相当於拿著標准答案教丁明答题。
    落地差上：是算法率先落地叠代的先发优势。
    推荐算法的核心生命力在於数据，夏伟提前一年落地適配短视频场景的推荐模型，更早积累用户行为数据。
    每一次用户的播放、停留、点讚、收藏，都是在给算法“餵料”，让模型持续优化精准度。
    这种“数据越多、推荐越准、用户粘性越高、数据更多”的正向循环，一旦启动就会形成滚雪球效应。
    时至今日，字符还没诞生的a.me，即使能上线，也很难对斗音有威胁。
    道理很简单：
    如果没有“斗音“，它的对手是其他短视频app，可以慢慢学习成长；
    夏伟重生后，它的对手变成斗音，凭空多了一个占据先发优势和市场高地的强大对手。
    夏伟的斗音抢先入局，二者同赛道、同核心思路，高度同质化——斗音堪比a.me的爸爸。
    斗音早已站稳头部，手握先发优势，形成竞爭壁垒；
    a.me作为后发者，只能跟风，无任何差异化，被全方位压制......