碎语 2020 Apr.

4.30

个体和社群之间的权力关系。
技术存在路径依赖。（麦克卢汉：媒介即信息）<> 社会团体。
关键分歧在于：radical（激进式）还是 incorporative（整合式）

4.29

我们不需要那么焦虑dy的点：1. 他们的app工厂。2. 他们展露了商业应该有的样子而已。
“非双向互动的所谓社交，其结果都是用户中的“社交者”向内容生产者迁跃。双向需求变成一方买一方卖的单向需求。而抖音的社交：所有内容都会主播化。”
双边市场的利益化流动导致市场分化，是一个很有意思的话题。

4.25

「tiktok和facebook的对比」圆桌分享

1. 短视频的一跃而起? （1. 为什么能够成为平台？ 2. 为什么这个平台这么有力量？）

宏观的观点。现象：文字标准化 -> twitter；图片 -> ins；
标准化。
-> 提高流动性。（足够短，足够标准的时候，vv数可以很高，之前@shixian提到一篇文章，里面提到变现效率。但是这个已经是结果了）
-> 本质上：流动性提高能够帮助价值定义。(原油期货的例子。为了发现石油的价格，不去卖石油，而是去交易石油期货) 。和ripple的XRP的交易思路，哈耶克的价格稳定理论。防止只有关键信息拥有者才能参与进最终的交易。
-> 能够量化，才能够被交易/优化。（🌟 很多用户行为相比在长视频里会稠密很多：2部2个小时的电影。质量还ok的电影你大概率都会看完，虽然你心中对两部电影的评价是可能相差很大的。但是对平台来说，它只知道你完播了。分钟级视频主要依赖用户主动输入的信号：比如搜索等。youtube超过30%的播放来自搜索框。）
- （当物体难以定价的时候，流动依靠的是信用。依赖我的信用在私域形成了一套能够流动的债券。另一套交易体系。我们现在说的大部分情况，或者说国内的商业市场提及的基本都是等价物交易。）
  - -> 因此才成就了一个双边市场。
    
    和其他产品相比。运营能力。生产者距离市场的供需关系反馈比较远。流动性较低。
    和快手相比。产品能力。进入门槛比较低/生产者门槛。

2. 短视频是一个一家独大的现象吗？

作为aggregator（双边网络）来说（类似google，facebook双边网络来说），是一家独大。
- 短视频意味着流动性的改变，而这个和渠道紧密相关。
- 快手的成功不是作为一个aggregator的模型。而是很多封闭的小网络。快手的流量初期30%来自关注页。直播流量接近90%来自关注页。
但是如果把短视频不要想成一种盈利模式。而是只是想成一种信息呈现的形式。那么各种垂类的玩家都有机会。
- 比如教育。宝宝树。虎扑。vip。

3. 怎么看待短视频app的增长空间问题？

短视频只是一个场景。淘宝直播带货1500亿GMV。
快手电商FT做得不是很好。数据肯定会涨，只是因为市场大。还是拿淘宝天猫那一套思路。

4. 短视频vs创作者，短视频的平台效应怎么理解？网红会选择哪个视频平台？

用脚投票。赚钱。哪家的商业化做的好。
很有意思的观点：广告这种商业模式其实剥夺了人们的交易仲裁权。
- 快手，微信微商这一类非常依赖私域流量的，就是依靠名声。工作量证明 proof of work。
我们经常说社区氛围。其实是一个很脆弱的东西。只是暂时在分钟级视频这个细分赛道上，b站还没有看到足够有竞争力的对手而已。一个30%营收不依赖核心功能的公司，他的股价是被hype了的。

5. 短视频的竞争

为什么Facebook的一系列模仿战略都失败了
1. 新的app能不能打败TikTok
2. FB内置一个视频模块可不可以？
和youtube的竞争？
和Instagram的差异
和snapchat的差异

当我们提到facebook，其实比较的是：ins，而不是facebook这个产品本身。剑桥事件之后facebook这个产品本身在用户数据变现上会非常的克制。而广告/电商转化是最个人数据的最大利用。广告还浅一层，因为成本低一点嘛。当你需要一个人付出高成本的时候，相应的那样东西必须非常贴合他的兴趣。 Instagram’s New Shopping Feature Works Like a Digital Mall | WIRED 国外也是retailer专柜。nike，uniqlo。需要和供应商的谈判拉锯战。
```
- 或者。剩一步，直接抢KOL的资源。tiktok在日韩的逻辑。顶流KOL本身就是作为一个渠道的作用。
```
- amazon live。
ins，snap，youtube都还有机会，利用已有的。
youtube的移动端做得太垃圾了。
广告和直播打赏是迁移成本比较低的盈利模式。
tiktok很危险。facebook其实养了很多人做内容处理。

facebook的竞争

1. 双边市场。
1. 媒体和IM即时通讯差距很大的。
  - 媒体也分娱乐 & 公共讨论。
为什么tiktok会对fb和youtube产生威胁：因为branding类广告存在冲突。以及等效的用户时长。
- 对google没太大危险。google的广告是偏功能类型转化。以及你用了tiktok多了并不会导致你少用了google。
facebook还没有建立一个很好的双边市场。之所以在google/tiktok/amazon等场景下广告是有效的，是因为服务及广告。里面每个标准化的商品都是由第三方提供。
- 和社交网络不一样。你进来是为了看你熟悉的人的动态。例子，你在微信朋友圈每2个好友动态之间穿插政治，美食，体育资讯。
- 而现在fb的媒体属性越来越明显。
  - 他们认为政治言论也是言论，所以没有ban政治广告。
- 社交交给了ins和whatsapp。
- ins是一个视觉性产品，图片和视频占比很大。定位也是media。但是发现页的ui和推荐算法是比较落后的。
而twitter已经ban了政治广告。
GDPR对fb/gg以及现在的tiktok是有利的。用户会自愿发布数据/动态。而第三方是只能通过爬取不属于自己平台的信息来获得，难度更大。
fb的广告适合branding。以及youtube。

6. 短视频的社交趋势？怎么看待tiktok做社交的问题？

social media和IM差了十万八千里。这两个不是临近市场。而且盈利模式是冲突的。
一定不是重度的熟人社交。那个是多闪。像素级别抄袭「pop」，或者「画音」。
一个有意思的观点：陌生人社交其实很像婚恋市场。而这一类是很难标准化的，你没有价格，而只是各种标签。而婚恋市场是一个典型的配对市场，而不是自由交易市场。

电商

淘宝1500亿GMV。
国外的切入点
- 当我们提到facebook，其实比较的是：ins，而不是facebook这个产品本身。剑桥事件之后facebook这个产品本身在用户数据变现上会非常的克制。而电商转化是最个人数据的最大利用。广告还浅一层，因为成本低一点嘛。当你需要一个人付出高成本的时候，相应的那样东西必须非常贴合他的兴趣。 Instagram’s New Shopping Feature Works Like a Digital Mall | WIRED 国外也是retailer专柜。nike，uniqlo。需要和供应商的谈判拉锯战。
  - 或者。剩一步，直接抢KOL的资源。tiktok在日韩的逻辑。顶流KOL本身就是作为一个渠道的作用。
- amazon live。

4.22

“任我们再怎么竖起耳朵，都无法听到沉默。”

4.21

直播付费？色情交易和教育行业的区分度。
产业结合？垂直行业的定制化。直播间的固件模版。
专注赚钱的生产者，和主要用于社交的用户。（使用两套模版？）
抽礼物：烟雾弹 vs 皇帝开着劳斯莱斯进场。两种不同的生态思路。
发现页推直播？直播pk不过短视频。
单列。会弱化关注页。因此会影响直播。
- 短视频和直播的联动。比如：在观看短视频的时候收到穿云箭。
  
  很多逻辑是：我们平台上大部分的场景是什么，因此不能这么做。所以问题点是：为什么做不到千人千面。

4.20

PC端的IM还是存在很大想象空间： SpatialChat - Your virtual party for up to 50 guests | Product Hunt

4.18

对生命期限交易的期货市场，最终会成为暗杀市场。为规避市场动荡而发明的工具，却被用来制造更大的动荡。
头条的行事风格：
- 给你两年，高薪。办得成升职，办不成就走。
- 整个公司存在很强的投机性。
- 抖音/tiktok是被投机命中的。这个是和快手的差别。
头条游戏
- 庸人哪里都有。但是淘汰机制要明确。

crypto项目的商业模式

和社交网络一致。最后拼到底还是网络效应。

CPT + bonding curve

一个很有意思的问题：如何解决价值发掘和价值捕获？
- 一个能够提供价值但没有市场认可的时候，如何能够传播出去。
- 很多人就会提到“名声/品牌/高粉“， branding，来作为一种价值声明，但是这个只在最高端的人群生效。
不对称：一个人的劳动和其成果直接的差距。可以花费其劳作，在市场流动性充裕（市场需求）到来之前。
- 大宗市场上存在这样一类：期货？
滑点（slippage）。最终交易额和指定交易点位不一致。场景：庄家卖大量资产，但是没有足够的买家来支撑起合理的交易额，导致庄家以远低于其他小交易主的价格卖掉。劳动市场是：优质作者在早期难以找到合适的消费者/交易者。比如开源项目的作者收入是0。
金融市场的解法：本质上是为了解决一个流动性的问题。
- contractual and synthetic assets to capture the difference. 当一个对冲基金想知道原油价格的时候。他们不是去买原油，然后在街上叫卖看有没有人来买，从而去确认原油价格的。他们购入原油期货作为一个等价的流动性产品。
- 以及futarchy? 一个对赌市场也ok。
本质上：流动性提高能够帮助价值定义。
交易期货和直接交易股票有什么区别？
- 期货：long（买）， short（卖）
- 对双方都有好处。目的是避险，规避市场动荡的风险。
- 一个coop的市场？供应者也会主动进入来规避风险。
- 投机机构也会进入来投机。比如long了之后在价格走高的时候，在expire之前，将contract卖给另一个人。
- 期货不仅可以针对实体，也可以针对虚拟或者金融产品。比如比特币期货。这个提供了一种可能：也就是bet。价格预期。投资者可以在不拥有比特币的情况下交易比特币期货来投机。这个的深远影响是什么？
  - 为什么比特币期货进入正轨交易所会带来比特币的价值提升？回答：应该说任何比特币的金融衍生物的诞生都会带来比特币价值的提升，因为这些发明本质都是比特币应用的普及，1. 被正规化风险，机构投资人能够准入。2. 机构投资人能够有机会包装卖给客户。而正如书里说的，当比特币这个市场的风险要低于平均风险的时候，就是比特币被推向大众的时候。
解决办法是: 提供劳动的等价交易物。
实现的规则基础是：
- 一种抵押collateralization的方式。CPT(collateralized personal token)
- 一种准入式的token burning。
- 公开的bonding curve
CPT可以当作是一种去信任的，链上的IOU（债务关系）。CPT被挖出来，当个体/作者将抵押物存入代管合同（escrow contract）。而这个抵押物能够被兑换出来，当拥有CPT的人将CPT摧毁来兑换。
例子：作者将价值100刀的DAI存储进代管合同，换出10 CPT用于分发。
- 等价物这个概念很有意思。本质上CPT就是比IOU多了一层抽象，从而带来投机空间。
CPT和IOU的区别是：IOU需要自己维护token供给和自己来定义市场价格。
这个时候需要bonding curve，功能是：自动做市。An introduction to bonding curves, shapes and use cases
bonding curve

小结一下，CPT其实只是一种提高流动性的等价物。真正解决问题的是bonding curve的机制。
本质上：区块链proof of work实现的机制：也是bonding curve。当miner众多的时候，生产成本会提高，从而保证一个稳定的出币率。
- token的供给越多，单个token的价格越高。**这个解决了一个问题：提供了一个公开透明的，固定的价格发现的机制。如果你发现的早，你的成本就很低；如果你发现晚了，那么你入场的成本就比较高。**
- 很简单一个例子：知识星球的准入门槛，对于后进者来说越来越高。
- 这些曲线指代不同的激励方案：sigmoid奖励早期投资人。mu之前的adopter。
-     左下角。同样也会激励后期进入的人，不过没有早期那么大。（比如kickstarter的众筹场景，你依旧希望后入场的投资人能够参与）。
而税收同样可以应用在任何地方。包括买入和卖出的时候，用于补贴。（弱势群体？）

说回来，用bonding curve来管理作者的CPT。每一个人都可以无准入地根据bonding curve的规则购买作者的CPT。同时给早入场的投机者以激励。当对CPT的市场需求提升的时候，每一个CPT的价格也会随之提升。
- 投机的方式，买入和卖出都是按照当前的动态价格。而卖出则会直接burning掉这个币逐出流通。ceiling和floor之间的AUC就是此次行为的成本或者收益（由于整个过程可以不与作者的抵押物接触，而是交易等价物，类似期货市场，也形成了投机空间）。
创业思路：CPT + bonding curve。淘金。一种投资“人”，而非投资“企业”的方式。
- 例子: 买入和卖出的手续费fee作为一类taxation给作者。也就是市场交易越动荡，作者越收益。
  
  和比特币的场景非常像。CPT是价值兜底的存储载体。bonding curve维护了一个网络效应。

年度

科技和工具会进步，但人还是没变。
仅仅依赖美好的愿景与道德约束是不够的。我们需要市场机制，我们需要让人们在互帮互助中获利。哈耶克：文明是人们通过自己并不拥有的信息而获利。
我畅想一个完美机制来操控人的行为的一天。

4.17

能影响一个人的认知真的很难。但一旦成功了，一切都值得了。把路人化为盟友，是我很敬佩的能力。

4.16

KOL的作用：就是全网最低价。但是他们能达到这个能力的前提是： 1. 自己的名声私交，reputation。 2. 他的粉丝量，hard work。
- pos和pow。

4.15

b站作者联动。
up主的专业化。协作化。和商业化。
masterclass。8000万，39堂课。
coursera，udacity
可以分组讨论。直播可以沉淀下来提纲。
教育主要问题是反馈周期太长，服务难以标准化。切入成人教育，职业教育，可以通过面试offer来衡量。

4.14

电商生产者的规模化？普通供给者是否最终都会沦为渠道？
老铁关注的是人设。

4.13

日本电影《海街日记》。

4.12

为什么死保同城。因为直播。

腾讯课堂

职业教育长视频合集。难以AI化，也就是降低成本（为什么大家都去争K12）。
市场内容供给初期阶段，不标准化。同时由于供给不足，另一段消费也匹配不上。图书市场之于微信读书，音乐市场之于qq音乐，播客市场之于小宇宙。内容还没有标准化。
提出新功能feature，是为了解决问题。问题是1. 市场不成熟，供给是瓶颈。2. 走了一条反人性，难以商业化的赛道。
国外在线职业教育，兴趣教育的主要竞对：masterclass，udacity，coursera。不同的方向。我个人觉得以腾讯的资源，切masterclass的方向比较容易。
明星课 + 社区（打卡/问答）的方向。例子：肖战教你舞蹈，何炅向往的生活节目组教你做饭，萧敬腾华晨宇教你弹钢琴。masterclass融8千万的时候只有39门课。到现在也就只有50来门。gorden ramsey教你做饭。威廉姆斯教你打网球。
- 内容供给是瓶颈的时候，不要去想pro专业内容。生产者和消费者都需要一个培养的过程。
- 本质上也是在尝试通过明星效应，他们的现成的镜头渲染力，来提供价值。本质上就是明星带货，粉丝经济。
知识星球。

2020消费者市场投资方向

消费者市场：

unbunling youtube. 垂类经济。在某个垂类提供极致的体验，以及商业化的能力。比如宝宝树之于母婴应用（调档，医院注册，越personal，你的护城河越高，区别于其他的纯内容话题社区）。举例: twitch, supergreat(美妆)，Tingles(ASMR声音)
visualizing voice as a social medium. 声音作为附加的，可以同时被消费的服务，天花板很低。
电子身份。Finsta，Facemoji. 可以在不同社交网站持续积累记录的身份。【想法】一个chrome extension？持续呈现电子avatar。
同步实时社交。Waterloo的创业项目taruru？HQ Trivia。Squad。

4.11

剧本。光芒，来自有些人在点燃自己。我们不能合理化牺牲。有些人被永远留在了冬天。

4.10

fact: 快手直播间助手：小快，项目停滞。因为pm被头条挖走了。需要一个能够把故事讲全的人。
- 私人信息助手。
- 场景越是具体，越能够依靠模版和用户习惯来提高智能助手的体验。
和宋伟聊天，她说：百度：按作者的努力程度来分级。

4.9

现代商业的成本（moat），是你必须走过相同的路才能成为对手。
netflix的战略方向会有意思，启发点在于，当你成为最好的渠道的时候，是否一定要成为最大最全的生产者？至少在文娱这个领域。
fact1：苹果允许自己的music service itunes可以被amazon的echo，及Alexa语音助手来控制播放。削弱homepod的地位来成就itunes。
fact2: 苹果允许大的娱乐机构在apple tv里走自己的支付。不用交30%的税。牺牲钱，来成就apple tv。
- 定位就是：离消费者最近的platform。
- Platforms vs Aggregators – Stratechery by Ben Thompson
- 营收结构是不一样的。
- netflix的点：Content has extremely high fixed costs, and zero marginal costs;
platform是权力的相持关系。基本都是大吃小。
科技的进步，AI的发展。是制造一个更好的工具。是更好的aggregator。而经济，机制的重要性，在于他们在成就一个platform。
当你发现大家都在讨论一件事情的时候，其实是最不适合讨论的时候。
“幸福的获得，在极大的程度上却是由于消除了对自我的过分关注。”

4.8

快手偏人格化。出现了人脸的封面ctr特别高。
社交关系是一个gini特别大的分发机制。头部效应放大。

4.4

百度广告论文KDD2019

👍 论文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/120256220
- 把入口视频当作是query。其实和我们希望做的事情是很类似的。
  - 相关性 / 货币化收益。<-> 非常接近广告希望做到的事情。
  - 理论上如果reward排的好，网络是能够学出来，哪些视频可以和入口视频获得协同效应。
- 第一步通过NLP相关的实践来做相关性retrieval。第二部利用用户历史行为来ranking。目前的局限就是，ranking和触发阶段的目标相违背。
- 广告里面ctr预估有偏，在query-ads pair中，如果有一个是常见/高热的，那么模型就容易预估偏高的ctr。
- mobius，其实是牺牲了部分相关性，来兑换一些ctr收益。问题：如何将这部分低相关高预测的样本识别出来作为负样本。
- 具体做法：原本的相关性模型作为teacher用来输出badcase。教student网络。
- 离线将query-ads pair做笛卡尔积（数据增强），然后做采样（区分出三类标签：点击，未点击与负样本）。
- student网络的作用：弥补在线学习的网络学习不到的东西，将在线学习的网络的预估作为label补充。

4.2

zoom for entertainment. 朋友间host screen。