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人人都是产品经理

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坦率讲,你抖音的使用习惯可能是错的
智商税研究中心 · 2025-05-08 · via 人人都是产品经理

抖音作为全球最大的短视频平台之一,拥有海量的内容和用户。然而,很多人可能并没有充分发挥抖音的功能,甚至可能存在一些使用习惯上的误区。本文将从多个角度探讨抖音的正确使用方式,包括如何通过“不感兴趣”功能优化内容推荐、横屏观看的隐藏优势、抖音作为听觉内容平台的潜力,以及算法推荐背后的逻辑。

知道很多人认定短视频是猪食,抖音就是奶头乐。

至少中国成名的大型互联网公司,个个都有原罪标签。这些刻板印象式的偏见,在我看来,几乎是不可能消除的。毕竟,痛斥资本,痛斥流量,痛斥商业,总是天然就站在道德高地上了,而且和流行作对,颇有些众人皆醉我独醒的高逼格感。

这篇文章,只想聊聊我的使用体会。有没有收过钱,您自行判断就好。

01

我从来不讳言,我每天大概要在抖音上花至少一个小时的时间。如果没有什么手游正在沉迷的话,这是我手机里屏幕使用时间长期排在第二的应用。

有些人痛斥娱乐至死,我除了暗暗鄙视这人压根不懂什么叫娱乐至死外,还暗暗佩服了这人居然能和娱乐切割如斯,活得这么累居然还活着。

抖音确实有很多娱乐向的内容,但这个和个人具体怎么使用也很有关系。

我很少点赞、收藏、转发,更不大可能去评论留言。但我很喜欢使用“不感兴趣”。抖音没有账号拉黑机制,但基本上不感兴趣相当于该账号拉黑。有一些名闻遐迩的媒体账号,就在我不感兴趣列表里,于是它们从来恶心不到我。

不感兴趣不仅能无限逼近账号拉黑,也能做到是这类内容不要再给我推荐。比如我为了吃前体操队员那个瓜,专门找相关信息看,结果被猛推了一阵子所谓擦边视频,多点点不感兴趣后,是真没了。还有某年我知道了有中国人死在俄乌那疙瘩,也搜来看过,也被猛推过类似的视频,不感兴趣了一两天,现在也就没了。

不感兴趣之所以重要,就是你要告诉算法你确实毫无兴致的内容(或者当下感兴趣之后就完全不感兴趣了)。至于什么感兴趣,其实可以open一点。

02

第二个使用技巧:要尽可能横屏看。

横屏后,碎片化真短视频,就在你的信息流里消失了。取而代之的,包括影视剧切片和大量的知识类内容。如果你觉得切片好讨厌,好侵犯人版权,还是那句话:不感兴趣即可。

横屏还有一个好处,就是它会自动播放下一个,而不是竖屏那种循环播放当下这个。这使得抖音成了我的下饭神器,手都不用去摸,完全符合吃小龙虾场景。

都说B站是教育软件,但在横屏下,抖音成了我无用即大用的冷知识宝库——比如我最近通过下饭横屏,学习了外国友人如果要归化成中国人,身份证上的民族该怎么填。

B站的推荐做得还是差点意思,所以我是把横屏抖音当十万个为什么用的。B站在我个人使用体验里,是一个游戏攻略软件。

03

第三个使用技巧,我是从别人那里学来的,我自己倒没啥需求:抖音是可以用来听的。

抖音有位高管在一次行业论坛里提到这样一组数据:

2024年,有一条《450分钟深度解读红楼梦》的超长视频发布在抖音上,最终获得了超过3亿的播放,700万的收藏。

这都没啥。因为我也看到了,还看了半分钟,然后难得地点击了一次收藏,总以为自己会看看,虽然就再没看过。

该高管接下来披露的这个数据超出我认知:有超过100万人的完播量。

450分钟啊!7个半小时啊!100万完播?就我所知,看半分钟再直接拉到最后,是不会被当成完播统计的。

和朋友聊起这个事时,人提出:抖音是可以听的!所以,应该不少完播其实是催眠睡觉时播完的,至少系统认为播完了。

这么一说,倒也合理。七个半小时,早晨醒来可不就播完了嘛!但如果要听东西,干嘛不去。。。唔。。。比如小宇宙?

又有朋友说,他太太听抖音已经听了两年了。

我仔细想了想,确实,不少横屏知识视频,听也无妨。视频画面,我实话实说,信息量很低的,大多数时候,根本不重要——就好像我一贯认为,公号那个头图,纯属脱裤子放屁。

04

接下来,要说一个比较重要的事,这个和该怎么用也有关。

算法推荐的核心词其实是“打标”,各种打标,包括给用户打标签,给内容打标签(广告也是内容),给内容源也就是账户打标签。标签打得颗粒度越细,匹配的命中率可能就越高。

这至少是我长期以来对算法推荐的理解。

今年3月31日,2025中国网络媒体论坛,抖音总裁韩尚佑发表演讲,他这么说:

“如今,随着机器学习技术的发展,抖音的推荐系统,已经几乎不依赖对内容或者用户打标签,而是通过一系列神经网络计算,直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为,比如点赞、关注、分享、评论的概率,并挑选出概率最大的一部分内容,推荐给用户。这意味着,算法无需理解内容类型或语义,就能直接预测用户行为。”

在“抖音安全与信任中心”官网中,官方总结推荐算法的核心就是:以数学计算学习人类行为。相比人工推荐,推荐算法实现了一个重要范式突破:它将用户对内容的具体偏好(如点击、评分等显式行为)抽象为高维空间中的数学映射关系。

以上内容是在媒体报道中可以公开看到的,还有一些内容我弄到了手,但据说没有公开过,我就不展示了。

我进行了一番学习,说实话,太细节的东西我确实没搞懂,什么高维空间中的数学映射关系,超纲了超纲了。但我基本可以这么理解:算法推荐正在识别你的“意图”。

在当下流行的ai聊天机器人里,深度思考模式中就可以看到ai在琢磨你的意图,比如这样的:

熟悉我的人都知道,我对算法推荐和信息茧房之间的关系是不大在意的。因为算法推荐注重在你的兴趣,但兴趣不是立场观点态度,而茧房和后者有关。我对美国大选感兴趣,和我到底是站特朗普还是哈里斯,不是一回事。在非极端站的情况下,算法是很难知道的。反倒是各种倾向的内容都推给我看,恰恰能破除茧房。

maybe,这个想法要修正一下。所以,在算法平台里点赞、收藏、转发、评论的行为越少越好,其实是很重要的。你就盯着不感兴趣上。

当然,我真正的建议是,看的东西以客观陈述为主,少碰有强烈倾向的东西。这类玩意儿除了引起你强烈的共鸣这种廉价的情绪价值外,没啥其它价值可言。

讲到底,媒介素养是自己训练的。屎是自己拉的,稀状也好块状也好条状也好,是你的事儿,不是马桶。

作者/魏武挥二世 监制/大曼

本文由人人都是产品经理作者【智商税研究中心】,微信公众号:【智商税研究中心】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。