1、推荐算法难度大形成一定壁垒
人工智能的内容分发机制为短视频赋予魔力。内容分发经过早年门户网站的编辑精选，到谷歌百度的搜索引擎，到以微信公众号转发为代表的社交网络，到今天的算法推荐。短视频作为一种短内容适用于算法推荐的分发模式，将用户感兴趣的内容源源不断推送给用户。根据易观国际的数据，截止至2016年，在资讯信息的分发市场上，算法推送的资讯信息已经超过50%，代表着机器正在接管人类控制内容分发。
人工智能推荐算法技术门槛高。人工智能算法模型复杂，参数众多，目前常用的NLP以及CNN+RNN算法的参数调整更是学界、工业界的共同难题，需要大量专业人才和多年的经验积累才能解决。今日头条于2016年3月成立AILab,由前微软亚洲研究院常务副院长马维英博士出任负责人。同年9月，快手成立Y-Lab,由斯坦福博士、前eBay算法科学家郑文出任负责人。2018年4月快手与清华联合成立未来数据联合研究院。众多专业人才的加盟，形成了巨大的技术领先优势。相比之下，没有背景支持的小公司无法大量聚集人才，只能求助于第三方的算法，技术上无法追赶第一梯队。
图表：资讯/视频内容推荐及安全审核系统原理示意图
图表来源：公开资料整理
“去中心化”的推荐算法激发了用户的创作热情。在抖音快手的用户原创内容模式下，每一个用户都可以生成自己的内容，使平台规模飞速增长。相比之下，传统的微博主要依赖有限的大V用户生产内容，在规模增长层面上，难以和抖音快手匹敌。在用户原创内容模式下，筛选出高质量内容成为关键，此时推荐算法至关重要。高质量的视频发布后将先被推送至不同的小流量池，其中热度相对较高的会被送往更大的流量池，以此类推检验出质量过关的作品，再根据内容的标签和用户的数据画像被分发给不同的观众。在此过程中，推荐算法在内容流通的每一步都至关重要。
参考观研天下发布《2018年中国短视频市场分析报告-行业运营态势与发展趋势研究》
图表：抖音快手（左）和微博（右）的内容生产模式
图表来源：公开资料整理
图表：抖音、快手和微博的MAU月度环比增速
图表来源：公开资料整理
2、规模优势体现在推荐算法迭代效率和内容丰富度上
快手和抖音都有先发的规模优势，数据的积累可以优化算法效率。快手于2011年上线，在2017年初MAU就已达到1亿，2018年达2亿，在用户数据库的积累有较大优势。抖音属于字节跳动公司孵化的产品，字节跳动旗下的资讯分发产品今日头条于2012年上线，且与抖音共享数据库。目前主流的神经网络算法，是基于数据输入、模型训练、结果反馈的流程来不断“学习”，并建立隐藏层的内部结构。所以，输入的信息越多，神经网络模型的搭建越合理，输出的结果才能越“智能”，预测才能越精准和高效。因此，数据的规模优势也带来算法的技术优势。
规模领先带来内容上的优势，同等算法水平下内容领先是关键。用户规模领先保证内容的持续产出和平台的活跃度；同等的算法推荐精度下更符合用户喜好的优质内容能够增强平台粘性。
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