短视频用户陷入视觉疲劳，AI能否救场

最近，阿里低调地上线了以电商为主要功能的鹿刻短视频，联想到此前腾讯大刀阔斧推出微视，百度积极布局好看视频，至此，BAT三家都完成了对短视频行业的入局。“姗姗来迟”的巨头们，无疑会让短视频的竞争更为激烈，整个行业也仿佛回到了当年数家视频网站混战的局面。而告别了野蛮生长的短视频行业，此时正面临着同质化严重、泛娱乐化、内容触线等一系列问题，如何走出新路的问题也被摆在了BAT等众多玩家的面前。

狂欢式群体娱乐，用户陷入视觉疲劳

目前，许多视频APP制造出一系列的视觉奇观，刺激了用户幻想和欲望的产生，比如一些爆红的美食视频，就因为激发了人们对美食的向往而获得了用户关注。当下即时的感官愉悦会掩盖人们更深层次的意义追寻，人们的情感与体验也容易被视觉奇观所操控。

大胃王密子君的吃播视频，凭借“奇观”特点的视觉画面吸引用户观看

短视频 APP如秒拍、美拍、抖音的走红助推了短视频的发展，这些 UGC 短视频虽然满足了人们的信息需求，但是它往往局限在“视觉奇观”中，成为大众自娱自乐的产品，缺少公共性与知识性。当理性与深度被感性和散漫所取代，当狂欢式的群体娱乐消遣代替了个体化的审美体验，用户的审美疲劳就会接近临界点，这也是快手、抖音等短视频产品在高速增长后陷入停滞的原因。

不愿意再刷短视频了，本质是因为用户不想自己的时间变廉价。人们评价信息传播价值的标准始终是“人们获得的信息价值÷他为此支付的时间”的比值，短视频兴起后，价值传播陷入“国民总时间”陷阱，片面追求时长而忽略时长带来的价值，引发时长越多、时长越不值钱的“通货膨胀”现象，抖音、西瓜视频等长用户时长产品屡被诟病的根源都在于此。

内容复盘，用户时长的价值赋予

“厌烦刷短视频”群体的说辞大多数都是“同质”，“刷多了没意思“，这其实是社会学中的“剥夺与满足命题”——用户只有在第一次接触到某视频时，情感最能得到满足，第二次、第三次，该视频带来的愉悦感就会逐渐“被剥夺”……也就是说，用户接触同质化的短视频的次数越多，其情感体验就会一步步趋向乏味。

所以，对行业来讲，与其老想着流量入口，不如想想如何破解用户的厌倦心理。目前，已经有一些平台在尝试MCN的模式，提高对内容生产者的管理效率，BAT三家都做了这样的决策，百度好看视频更是与国际级MCN机构合作，比如Zoomin.TV、WebTV Asia等。除了BAT，美拍、微博也启动了MCN计划。

为什么短视频平台越来越趋于MCN了呢？这是因为MCN具有规模效应，能集合更多的行业资源，提供更为系统化的服务，保留创作者的独立性，使其不会为群体式的狂欢所影响，进而保障内容持续、高质地输出。

BAT选择了同样的机制，在具体表现上仍有所区别。腾讯虽有意识打造内容产出矩阵，产生规模效应，但还是被短视频产品的流量思维所禁锢，这一点从微信罔顾用户体验，在朋友圈强推“微视”的动作就能看出；百度的好看视频则一直希望能重新复盘内容产出机制，将短视频和爱奇艺的长视频进行精确匹配，形成内容联动，使覆盖面更为广泛；至于阿里，淘宝系短视频“鹿刻”更为专注做出电商导购加问答社区的混合体。未来，三者的高度和走向还留待行业继续探讨。

另外，短视频要想留住用户，主要还是让用户放弃“自我执行的父爱主义”，即不相信自己而不得采用的行为，比如不相信自己能早起就定三个闹钟，不相信自己能不刷短视频而卸载APP又反复安装。而消灭这种“主义”的核心在于，需要让短视频的消费时长变得更有价值，这也需要各个平台从内容的充实度、丰富度入手。

抖音、快手等短视频在约谈后开始调整内容结构，美拍也提出了泛知识内容的新定位，百度好看视频则依赖内容生态体系吸引用户。内容为王的时代里，通过内容升值而让“时长货币”不再贬值，才是短视频谋长远的必需。而争论多时的短视频横屏竖屏之争也毫无必要，让“内容”更加美丽才是各个平台的竞争焦点。

技术破局，感性消费的理性疏导

智能时代里，短视频的自救不仅在于内容上的，更在于如何使用技术手段去做好内容分发。短视频是一种典型的视觉文化，以形象为中心，注重感性体验，使用技术，就是利用人工智能去做感性消费的理性疏导。

一方面，视觉文化并不取决于图像本身，而取决于对图像或是视觉存在的现代偏好。在消费主义时代，利用AI图像识别做视频分发，目的不是为了实际需求的满足，而是让人们不断追求被制造出来的和刺激出来的需求。

视频内容的分发作为技术支持的的重要一环，需要区分人们的低级和高级需求。即便快手很早就应用了人工智能，在视频认知和理解上建立了很深的壁垒，但在内容分发上，却因为迎合了人性最不堪的一面去推荐，而被打上“低俗”的标签。

另一方面，大数据、用户画像、算法和推荐的目的不仅仅是为了精准推荐，也是避免出现“柠檬市场”——用户掌握的信息不够全面而无法判断商品真正的价值。短视频的算法应该多方面挖掘用户兴趣，进而做到用户群体聚合。

在这个方面，短视频平台默契地将算法中的单一数据转为多维数据，使得用户不再困于“圆形监狱”。在复活微视之后，腾讯上线的一款“下饭视频”，在产品形态上选择了分频道信息流推荐；百度好看视频则基于视频理解及NLP技术，为7.5 亿用户标注了200万维度的画像标签及亿级别属性和关系的知识图谱。通过多维数据建立丰富的场景模型，才能让用户了解有价值的短视频内容，进而让用户视线有意义地留存。

结论

今天，越来越多的巨头加入了短视频的战场，BAT等巨头的加入，也让短视频的赛道竞争越发焦灼。短视频行业玩家动作频频，本质上还是行业大环境变了——短视频进入了结构调整和内容重构的新风口，而如何解决用户的审美疲劳也成为新一轮竞争的焦点。