震了好几下。
是公关部发来的链接，标题是一行加粗的黑字。
“抖音官博最新数据：日活突破一百二十万，人均使用时长五十分钟。”
孙强深呼一口气，在电脑投屏上点开了这个链接。
会议室里所有人都看到了这张图片。
五十分钟。
同一天，同一个时间节点——微看的人均使用时长不到十分钟，抖音是五十分钟。
张立声音发干。
在安静的会议室里每个字都听得清清楚楚。
“我们推了那么多资源下去，日活比他们大了将近十倍，但他们的用户时长是我们的好几倍。”
“所有被我们弹窗拉进微看的用户，在微看刷几分钟就走了，然后转头下载了抖音，在抖音上一待就是一小时。”
孙强把手机翻了个面盖在桌上，声音压得很低。
“你们谁来告诉我。”
“都是短视频，都是上下滑动切换视频，连界面都长得一模一样，为什么差距会这么大？用户到底在抖音上看到了什么，在我们微看上没看到什么？”
坐在角落里的一个戴眼镜的中年男人站了起来，他是微看研发小组的技术负责人，脸色比手里的报告纸还要白。
“孙总。”
“有一件事我们一直想跟您汇报，但之前为了赶微看上线的进度，整个过程太着急了，一直没有机会细说。”
“说。”
“抖音的视频并不是随机推送的。”
他把一张图投影到屏幕上，上面是他们团队这一周加班加点，研究抖音得出的详细分析报告，密密麻麻的数据曲线覆盖了整整一页。
“它背后有一套完整的大数据推荐算法。”
“系统会根据用户的每一次点赞、每一次停留、每一次划走的时间和速度，计算出用户的兴趣标签和行为图谱，然后把每一个用户可能感兴趣的视频精准推送过去。”
他翻到下一页。
上面是几个用户行为路径的对比图。
“我们拉了几十个测试账号做了对照实验，让不同兴趣偏好的人分别在抖音和微看上刷同样的初始内容，然后分析后续推送路径的差异。”
“在抖音上，喜欢篮球的账号刷到的全是篮球相关，喜欢化妆的账号刷到的全是美妆教程。”
“而在微看上，所有人的推送路径几乎一模一样，根本没有用户画像的区分。”
“二者在这个维度上的差距，已经不是同一个赛道上谁跑得快慢的问题了。”
“这套算法越
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