用户能看多久，取决于有人愿不愿意一直拍

抖音不是仓库，供给是活的

上一课结尾我算了一笔账，几亿人，每人 40 分钟，每天要吃掉多少条视频。这笔账背后有一件事，很多人看抖音看了这么多年，从来没想过。抖音不是一个视频仓库。它不像一个视频网站那样，买一批版权放在那里让你点。它是一个每天都在现场生产的东西，今天你刷到的绝大部分内容，是最近几天才被某个普通人拍出来的。

它的供给是活的。活的意思是，会死。

拍的人不拍了，仓库就空了。不是慢慢空，是很快空，因为短视频的保质期极短。这就是第 1 课那个圈的另一半。前五课我们一直在看有人看这半边，有效激活、留存、DAU、时长，全是消费者的数。这一课，翻到另一半。

早期的抖音，供给是运营找来的。2017 年那批精致的、会跳舞会唱歌的内容，很多是团队从各个渠道找来的达人。这在 500 万 DAU 的时候没问题。但到 3000 万，到 1 亿，每天需要的新内容量涨了几十倍，运营找是找不过来的，必须让普通人也愿意拍，而且愿意一直拍。

围着拍的人，长出一组新指标

于是一整组新的指标长出来了，全是围着拍的人转的。你会发现它们和消费端的指标一一对应，只是换了一批人。

第一次出现两个好指标打架

这几个数里，我觉得最有意思的是冷启动。因为它第一次让系统内部出现了一个明显的冲突。

你想想看，算法手里的流量是有限的。把流量给已经验证过的头部作者，消费者短期一定看得更爽，因为那些内容是经过考验的。但新人永远拿不到反馈，发了三条没人看，第四条就不发了。供给的源头就这么一点一点干掉了。反过来，你硬给每个新人塞一堆流量，消费者刷到的半成品就多了，时长和满意度会掉。

所以冷启动这个指标的存在，等于是系统承认了一件事，消费端的短期效率，和供给端的长期健康，是要互相让一点的。这是整个课程里第一次出现两个好指标打架。后面会越来越多。

字节自己怎么看拍的人

我找到两个公开材料，都挺实在。一个是字节讲抖音客户端创作体验优化的分享。¹他们建了一条链路，创作体验 → 投稿率 → DAU 和留存。就是说，拍摄编辑这个环节的体验，最后会传导到投稿率，投稿率又会传导到消费端的 DAU 和留存。

然后他们在创作这一端建了一整套指标，拍摄和编辑的首帧加载时长，卡顿率和帧率，音乐道具贴纸这些面板的加载时长，资源下载成功率，各页面转化率，权限申请转化率，发布成功率。还按高中低端机分档测。我看到这个的时候有点感慨。你以为创作者指标就是发了多少条，其实他们往下挖到了点开相机要等几百毫秒。因为一个普通人拍视频，卡一下他就不拍了。供给的源头，有时候就是一个首帧加载时长。

另一个是火山引擎讲抖音极速版投稿率的案例。²极速版投稿率低，团队拆问题，提假设，改开拍入口的位置，加入口数量，加激励，然后 A/B 验证，推全，再复盘。我提它是因为它说明投稿率在字节内部是一个被当成正经业务指标来做的东西，不是顺带看看。

抖音 2025 年公开算法原理的时候，提到一个规则，所有内容都会经过评估，流量越高的内容评估次数越多，标准越严。还有一个专门的推荐子链路给优质内容，叫抖音精选，有流量扶持。³你可以把这理解成，冷启动和多样性这两件事，到今天已经被做成了推荐系统里的专门通道，而不是靠运营手工扶。

回到那个圈

第 1 课的圈是三个节点，用户看，产生反馈，创作者继续拍。这一课你可以把它画得更像抖音了。

三个节点里，算法分发这个环节，就是下一课的主角。

下一课我们就钻进算法分发那个节点里去。一条 5 秒的视频被看完了，一条 60 秒的视频看了 24 秒，算法应该觉得哪条更好？