当你点开一个视频网站，是否会出现这些场景：你并没有明确观看目标，仅仅希望所感兴趣的内容“意外”地出现在你面前？或者当你看完一个视频内容时觉得意犹未尽，希望有类似内容或者风格的视频“突然”出现在你的页面上？而实现这些场景的就是视频推荐系统。

作为视频平台最重要的功能之一，视频推荐是平台吸引新用户的重要方式。那平台是如何把优质而契合的内容呈现给内容消费者，UP主又是如何通过平台的推荐功能提升自己作品的热度，而内容消费者又是如何“不经意间”让平台了解自己的喜好。

本文以B站为例，详细解释B站推荐页面的运作规则，最后通过与西瓜视频的推荐页面的比对，给出一些建议。

一、产品概况

1.1 体验环境

1.2 产品名称

哔哩哔哩（英文名称：bilibili，简称B站）现为中国年轻世代高度聚集的文化社区和视频平台，该网站于2009年6月26日创建，被粉丝们亲切地称为“B站”。

1.3 产品logo

1.4 产品简介

B站早期是一个ACG（动画、漫画、游戏）内容创作与分享的视频网站。

经过十年多的发展，围绕用户、创作者和内容，构建了一个源源不断产生优质内容的生态系统，B站已经涵盖7000多个兴趣圈层的多元文化社区，曾获得QuestMobile研究院评选的“Z世代偏爱APP”和“Z世代偏爱泛娱乐APP”两项榜单第一名。

B站的slogan为“你感兴趣的视频，都在B站！”

二、推荐系统

2.1 推荐系统组成成分

B站推荐页面的体系可以按照角色来进行分类（在之后的内容中，我们将消费者称为用户以提高文章的可读性）：

• 用户（内容消费者）：用户浏览平台的推荐页面，平台根据用户初始设定的感兴趣的频道，呈现给用户相应的内容。从内容形式的角度看，大部分为视频内容，其他本分为文章，直播等内容。用户在播放视频的同时，可以对视频进行点赞/投币/收藏/转发/评论/发弹幕/设置稍后再看等操作。
• UP主（内容生产者）：UP主在平台上传自制或者转载的视频，并且提供视频内容的标题，分区，动态以及多种标签。通过这些标签，UP主可以简单介绍视频的内容或者吸引用户来消费内容。
• 平台（运营端）：平台端接收各种上传的内容，并且对内容的标签进行统计，分类，汇总等一系列操作，形成内容标签池，同时也对用户初始设定以及消费行为中产生的标签进行统计，分类，汇总等一系列操作，形成用户标签池，再根据用户标签从内容标签池中筛选出合适的内容推荐给相应的用户，最后根据用户标签池，将拥有相同标签的用户画像的人汇聚在一起，成为社区。

在B站中，这三个角色并不是简单的先后关系，用户在消费内容的过程中对内容的评价往往伴随着新的内容标签的诞生，平台会不断更新内容标签池，内容的推荐优先级也会随时间不断调整，与此同时，用户标签池也会因为用户消费内容行为不断进行更新。

用户往往在消费内容的同时，通过弹幕以及评论等方式对内容进行自我创作，从而形成新的内容以及文化，最终形成良好的内容生态。

总之，通过推荐系统的数据集的不断更新，内容标签池与用户标签池的标签往往同时迭代并且相互影响。

图1  推荐系统角色关系图

2.2 用户是如何提供标签的

我们把用户所提供的标签主要分成两大类：静态标签与动态标签。

其中静态标签是用户主动呈现给平台的，例如个人昵称，喜好的频道等等，动态标签是用户在浏览平台时所产生的，主要是用户的行为特征，例如用户在阅读某一类标签视频时的停留时长，例如用户通过搜索功能提供的关键词等。

对于平台而言，静态标签是相对不轻易改变的，平台仅仅需要做一个统计就行；而动态标签则是由用户使用平台时所留下的“痕迹”产生的，平台则需要通过数据挖掘等算法工具进行收集，并且不断地迭代。

图2 用户静态标签显示页面

2.2.1 静态标签

• 初始关注：用户初始设置的感兴趣的频道（见频道页面）以及用户所关注的UP主信息。通过对这两个模块的分析，平台可以获得用户兴趣所在。
• 个人信息：用户的个人信息，是否是正式会员以及是否是大会员（见个人页面以及个人空间）。用户的个人信息包括头像，昵称，性别，出生年月，个性签名以及哔哩哔哩认证，是用户画像最显眼的标签，正式会员与大会员标签则可以帮助平台判断用户对平台的黏度。用户使用平台时长越多，则用户的会员信息等级越高。
• 反馈信息：含稍后再看，反馈以及不感兴趣（见返回页面）。当用户对某个视频点击稍后再看功能时，说明用户对视频内容有浓厚的兴趣，而反馈以及不感兴趣则是针对某个内容标签，用户不希望被平台推荐拥有该标签的视频内容。反馈信息是具有很高的优先级的标签。

图3 用户动态标签显示页面

2.2.2 动态标签

• 搜索：搜索是优先级很高的功能（见搜索页面），通过搜索功能，平台可以搜集到关键词标签与历史关键词标签，这些标签往往能直观地体现用户的需求。
• 评价：评论分成普通评论以及弹幕评论两种形式（见播放页面）。弹幕评论是B站的特色评论方式，是B站文化传播与交流的最主要方式之一。用户通过对视频内容以及其他评论二次创作的内容进行消费以及思考才可以进一步深化讨论，所以评论有否是用户对视频内容的感兴趣的重要判断方式。
• 观看痕迹：历史记录，稍后再看，离线缓存，我的收藏（见个人页面）以及最近看过的频道（见推荐页面），历史记录里面的是曾经看过的内容，包括视频，直播以及专栏；离线缓存是下载到本地的视频内容；我的收藏则是对某个视频的收藏功能；而最近看过的频道则显示了用户所消费内容的频道标签。
• 观看行为：收藏，点赞，投币，转发以及三连操作（见个人页面（二）），作为B站对视频内容主要的评价方式，同时也是用户对于内容的质量高低，喜爱程度的判断指标。

图4 用户标签汇总图

2.3 UP主是如何提供标签的

与用户相同，UP主所提供的标签也可以成为显性标签以及隐性标签，其中显性标签是由UP主自己提供的，包括UP主个人信息以及视频内容的初始化标签。

而隐性标签则是内容通过平台发布后，由用户以及平台针对内容共同提供的标签。

这两种标签共同组成了内容标签池。

图5 内容标签显示页面

2.3.1 显性标签

• 投稿页面：活动，频道，标签，标题，简介，封面以及时长（见投稿页面），这些标签属于UP主自己对于内容的描述，同时也是吸引用户点击消费的重要方式。平台需要审核UP主所提供的标签是否符合内容，在符合之后，平台就根据这些内容来初始化内容标签池。
• UP主信息：UP主个人信息也可以作为一种标签，通过UP主的简介，用户可以了解到UP主的职业，状态以及更新内容分区。

2.3.2隐性标签

• 推荐页面：从推荐页面上来看，平台提供的内容标签有：播放数目，弹幕数目以及热门，投币数等标签。这些标签时由用户消费产生或者平台根据用户的反馈给内容加上的标签。这些标签可以反映该内容在平台上受用户的欢迎程度。
• 播放页面：从播放页面上可以看到的内容更详细，除了上述的标签外，还有人气标签，硬币数目，点赞数目，UP主信息等标签，这些标签不仅仅可以显示视频内容的欢迎程度，同时还向用户推荐了UP主的信息，完善了关注的功能及体系。

图6 内容标签汇总图

2.4 平台的操作

2.4.1 平台如何利用用户与UP主标签

从上述说明中我们可以了解平台从用户标签池以及内容标签池所提取出的标签内容，但是这仅仅是形成了两个独立的标签池，为了达到推荐的功能，还需要将两个池关联起来。当用户访问平台时，平台会根据用户的用户标签，从内容标签池中抽出对应的标签并且提取出拥有该标签的一系列内容，最后通过推荐系统推荐给用户。

平台还会根据用户对这次推荐功能的反馈以及对内容的消费行为，迭代更新内容标签池以及用户标签池。

2.4.2 B站推荐系统的目的

什么样的用户会使用推荐系统，我认为推荐系统的目标用户是一群并不清楚自己所想要消费什么内容，仅仅想要获得快乐与知识或者消磨时间的人，并且推荐系统最终迭代目标是推荐内容可以随着用户需求改变而改变的。无论是哪一种用户，都希望推荐系统可以“了解自己”，为自己节约使用成本。

正如网络时代的信息是高度碎片化的，现代人的时间也是高度碎片化的，而推荐系统的目的就是推荐内容来“填充”用户这高频率，短时间的时间碎片。

在相同的时间片段中，B站的推荐系统可以根据用户提供的各种标签来为每一位用户推荐独一无二的内容清单，用户则通过接受并且消费相应的内容达到消磨时间以及获得快乐的作用。

同时，推荐系统是可以随开随停的，用户不必担心是否会错过精彩内容，因为随时有源源不断的内容被推到首页，而这些内容都是用户所感兴趣的。

2.4.3 B站推荐系统的逻辑

用户使用推荐系统是一个被动消费的过程，在这个过程中，大部分用户并没有一个对内容思考的过程，因此内容以及平台的可替代性很高。

用户只是有消费的需求，谁家的平台推荐内容最符合用户的口味，那么用户就消费谁家的视频内容，至于平台是抖音还是快手还是B站并没有差别。

因此对于平台而言，将推荐系统的功能从简单地提高新增用户数转变为增加用户的使用粘性，提高用户的平台迁移成本尤为重要。

对此，平台有两种做法：一是需要用户对消费的内容进行深度的消化与讨论，例如知乎，豆瓣。但这极大消耗了用户的精力以及耐性，用户虽然由被动消费逐渐转变为主动消费，但是与某些用户娱乐，消磨时间的需求并不相符。

二是在用户消费内容的同时，通过相似的用户标签与内容标签将用户与用户之间关联起来，组成了用户社交社区，通过把有类似标签的用户组织起来，同时通过对内容的消费吸收，甚至是对内容的二次创作，将内容“升华”为文化。平台对于用户而言，不仅仅推荐内容这一功能，更是提供了“推荐文化”的功能，这样对于用户而言即提高了平台迁移成本同时又增加了用户的使用黏度。

B站推荐系统的逻辑就是第二种方式，B站在向用户推荐相关内容的同时，更是在向用户推荐“文化社区”，一旦用户成为“文化社区”的一员，并且不断地深入了解该文化，那么该文化社区就会在用户心中形成一个天然的护城河，提高用户的平台迁移成本。

三、竞品分析

西瓜视频和B站都为全生态视频平台，其发布的视频格式则一举涵盖了超短视、短视频和30分钟以上的长视频，内容形式则均为UGC/PUGC为主体，同时两家都拥有推荐页面。

本块内容主要分析两家在推荐页面上的区别，同时深入分析为什么出现不同的原因，最后根据B站推荐系统的优缺点给出一定的建议。

图7 两种平台对比图

3.1 西瓜视频与B站在推荐页面的区别

3.1.1 页面区别

西瓜视频采用的是无限小屏瀑布式页面呈现，用户下拉以及上拉都可以刷新出新的视频内容，上拉刷新时之前的内容将会被重置而下拉刷新则会在上方保留之前的内容。

而B站的页面为双列商品橱窗式排列，每次刷新仅刷新9个视频窗口，其中8个小窗口双列在前，一个大窗口单列在后，B站推荐页面之前的刷新方式为上拉刷新，并且保留之前刷新的内容。

在笔者写这篇报告期间，B站刷新的方式已经由之前的迭代为与西瓜视频一样的刷新形式。

3.1.2 播放方式区别

西瓜视频在推荐页面上进行播放的方式有两种。

一种是用户在内容窗口点击任意位置直接进行播放，将不进行页面的跳转，视频内容需要点击全屏按键才能全屏。其中上下滑动至窗口偏离中央位置页面则会暂停播放窗口内容，将窗口移回手机中央恢复播放，在全屏的情况下，西瓜视频在播放结束时会自动播放推荐页面下一个视频。

另一种是用户点击内容窗口下方的留白部分，将会跳转到对应视频的内容页面，在该页面中也会推荐一些独立于推荐系统的内容，用户回到主页面则需要点击左上角返回键。

B站则只有一种播放方式就是西瓜视频播放方式的第二种，同时如果用户所消费的内容是通过其他内容页面推荐而来的，用户回到主页面甚至还会出现需要多次返回的情况。

总结西瓜视频与B站推荐系统的主要的差别有两点：一是西瓜视频无须跳转页面播放而B站则需要；二是B站页面显示内容以及信息多于西瓜视频。而第二点差异也是由第一点引起的。

3.2 逻辑区别与优缺点分析

3.2.1 西瓜视频不跳转页面有什么好处

• 页面呈现角度：推荐系统一次性能推荐多个含不同标签的内容，用户可能同时对多条推荐的内容产生兴趣。在不跳转页面播放的情况下，推荐系统可以在用户消费某个视频内容的同时，提供给用户其他推荐内容的基本信息（例如标题），可以让用户快速判断是否对下一个推荐内容感兴趣，降低用户的使用成本。
• 用户选择角度：西瓜视频推荐系统采用无限小屏瀑布式方式呈现，其系统逻辑重视视频内容。如果不进行页面跳转的操作，那么用户就会一直处于推荐系统中，沉浸于系统所推荐的内容，不会分心于思考以及交流，提高用户人均使用时长。反之，当用户跳转页面后将不再处于推荐系统的逻辑中，会增加用户离开平台的几率。

总而言之，西瓜视频推荐系统的逻辑是“内容至上”，用户所关注的重点是推荐的内容，西瓜视频希望用户能不断播放并且沉浸于平台所推荐的内容。

3.2.2 为什么B站需要跳转页面

通过第二部分的分析，B站的推荐系统不单单是向用户推荐用户所需内容这一功能，更是透过内容向用户推荐内容所呈现的文化，通过文化与其他用户聚集在一起形成群体，并且逐渐养成该群体的思维方式。

而推荐文化则不仅仅需要展示内容，还要展示UP主的信息，频道标签等更加立体的标签，所以B站更注重关注体系的完整性，关注所呈现的信息的全面性。

从功能目标的角度来看：用户从B站推荐系统中跳转到播放页面之后，能获取详细的内容标签。例如内容标题，简介，UP主个人信息，播放数，弹幕数，点赞数，投币数，收藏数等等。并且这些内容标签处于一个醒目的位置，以此刺激用户去加深对视频内容以及UP主的了解。然而这与推荐系统的“内容至上”的逻辑是不可兼得的，B站不是仅仅希望用户对内容的消费，更是希望用户能与UP主以及其他用户互动。

从功能替代性的角度来看：跳转页面并不意味着推荐体系的结束，在推荐系统中点击内容进行页面跳转后，在播放页面也存在自己的推荐功能模块，而这可以在一定程度上替代主页面的推荐系统。虽然跳转到播放页面用户表面上脱离了推荐系统“推荐喜爱的内容，引导用户持续观看”的逻辑，但用户也可以在播放页面继续享受推荐的功能。

表1 跳转页面的优缺点总结

我们可以看到，看上去跳转页面有很多缺点，但都不是B站推荐系统的核心问题，是可以用其他方式进行优化的。但是跳转页面后所获得的好处，却是B站推荐系统核心逻辑的重要一环，因此这种选择是有合理性的。

3.3 B站该如何改进

接着我们可以看看如何在服务产品定位的大目标下，对现有缺陷进行优化，提出自己的改进建议。

3.3.1 如何降低用户的使用成本

B站的推荐页面刷新内容已经更新为有8个小窗口双列在前，一个大窗口单列在后的形式，其中大窗口的使用功能与西瓜视频一致，这从侧面证实B站也想通过模仿西瓜视频而解决如何降低用户的使用成本这一问题。

但是，我个人并不喜欢这种混合的模式，因为两种不同逻辑的推荐方式放在一起反而让我觉得突兀以及不知所措（我到底应该使用哪一种）。

我认为通过对一些细节上的改变可能会提高用户的使用好感。

提高推荐页面的推荐效率：

通过对B站内容标签以及用户标签的分析，由于用户在B站不仅仅是内容的消费，还有许多消费行为用于思考以及交流，所以B站推荐系统相比于西瓜视频可以获得更多的标签数据。

理论上，B站可以更精准地为用户推荐相关内容，但是实际上相比于西瓜视频，B站推荐主页的内容往往不尽人意，如果能提升推荐页面的推荐效率，用户也就不会频繁切换播放内容，也不会频繁进行推荐页面与播放页面的来回跳转，自然降低了用户的使用成本。

3.3.2 如何保持跳转方式不突兀

跳转方式可以变得更加顺滑：

B站目前的跳转方式是在点击推荐内容后，会先跳出播放页面框架，然后才会显示视频内容，而这个过程中，播放页面的窗口从黑色变成视频内容就显得很突兀，不够顺滑。

如果在跳转页面过程中，会先显示视频内容第一帧的图片，然后才播放相应的视频内容。这样的跳转方式会显得更加自然，让用户在跳转页面的过程中感觉不会那么明显变化。

跳转后返回的方式可以更加自然：

跳转页面后用户有返回推荐页面的需求，而B站把返回按键添置在屏幕左上角，当用户单手竖屏操作时，其实是非常不方便的，这会提高用户的使用成本。

如果可以添加一种简单方便的返回推荐页面的方式的话，例如通过向右滑动播放页面评论区左侧边缘的方式，也可以从侧面解决跳转页面所带来的用户的使用成本的提升。并且如果用户所消费的内容是通过其他内容页面推荐而来的，用户回到推荐页面只需要返回一次即可而不是多次。

四、总结

本文首先通过详细介绍B站推荐系统的支撑数据标签，介绍了B站推荐系统的运作逻辑以及推荐系统的目的以及迭代目标。

同时通过将西瓜视频作为竞品，结合B站推荐页面的逻辑以及迭代目的，分析在B站推荐系统中跳转页面的播放方式的优缺点，最终给出了改进的方法。