亚马逊产品经理：TikTok 成功方程式 = 创造力网络效应 + 模因制造机器（二）
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编者按：关于TikTok的成功，很多人进行了很多的分析。但是Eugene Wei一定是给人留下深刻印象的其中之一。关于TikTok的产品分析，这位亚马逊的第一位产品经理承诺要写三篇文章。之前已经写过两篇了，他总结TikTok的成功在于1）用推荐算法实现精确推送以及用户分隔；2）靠对算法友好的设计模式，在自己内部建立了一个飞轮，帮助其机器学习算法看到了优化自己所需要看到的东西；而这第三篇则认为TikTok的成功还在于它制造出创造力的网络效应，并且成为模因的制造机器。原文发表在其个人博客上，标题是：American Idle。篇幅关系，我们分五部分刊出，此为第二部分。
亚马逊产品经理：TikTok成功方程式 = 创造力网络效应 + 模因制造机器（一）
反差
鉴于我们知道当更多人碰撞出更多的想法时，创新就会产生复合作用，所以不妨看看那些科技公司，甚至那些表面上宣称拥抱开放价值的公司，在让用户更好地交换想法的事情上，他们当中有多少推出过比自己的内部沟通工具更好的服务呢？这个数量会让你震惊。
有多少员工是这样的：加入公司之后，用一周的时间进行入职培训，去了解在什么地方吃午饭，如何报账之类的琐事。这种培训有多少是由甚至都不在这家公司工作的随机培训讲师主持的？
如果你把公司当作是个有机体，把新员工看作是新的脑细胞的话，加盟公司后从绝对的冷启动开始的人数之多简直令人咋舌。就好像公司得了慢性健忘症一样。这家公司从自己的过去学到了什么，它的文化是什么？当员工需要花数月甚至数年才能了解情况时，公司应该感到尴尬才对。相反，这却被看作正常。
在公司外部，或者在像TikTok这样的app这里，思想的流动速度应该是不会超过在公司内部的知识流动的速度的，但我却看到这样的事情这一次又一次地发生。
从1到n的TikToker
对于任何创意来说，最难的工作就是冷启动。一篇新文档的空白页上那个闪烁的光标。当然，写推文，甚至拍摄Instagram照片，这些可不比写一部伟大的美国小说。但是我们经常会低估社交网络新用户连一篇帖子都没发过就流失掉的严重程度，因为我们只关注那些发过帖子的人。
现在想象一下，假设你已经过了19岁，现在要你重新开始开发TikTok会怎样 。创意的门槛会很高，你不懂怎样跳舞，你跟不上最新的模因或流行音乐。而且就算你是十几岁的青少年，你也很难想出一个从0到1的TikTok 。
但是TikTok的FYP算法和“发现”页面的优点在于，你不必从头开始去创作TikTok 。绝大部分的TikTok都是重复其他用户想出来的模因和趋势。成为从1到n的TikToker没什么好害羞的。这个平台上面有很多用户都是在现有模因的基础上做出来自己的第一部病毒式流行的作品。
Renegade舞蹈不是Charli发明的， Jalaiah Harmon才是，但让这种舞蹈出名的是Charli。Charli和Addison很多最受欢迎的TikTok都是演绎别人编排的舞蹈，而那些人编排的舞蹈也是基于别人编排的歌曲。（对文化挪用之争似乎看不到终结的迹象，但至少在TikTok我们还有这样的机会，通过时间戳以及app在视频之间创建的部分文字链接，从而更轻松地追踪到模因的源头。）
TikTok——发展最快的模因生态体系
理查德·道金斯（Richard Dawkins）在他的经典著作《自私的基因》里面引入了“模因”（meme）这个词。对于这个词，他给出的定义是通过模仿传播的信息单元。他指出，模因跟自然进化是一样的，也是通过自然选择而进化出来的。这种模因的进化跟生物的进化机制是一样的，也是通过变异、突变、竞争以及遗传出来的。
大型互联网一直是加速模因繁殖的沃土（给那帮已经没有牙齿的老迈勘探者：“小家伙，我们那时候还得靠电子邮件连锁信来传播模因”）。但是TikTok app可能是迄今为止发展最快的模因生态体系。
辅助进化
当人类通过干预来加快自然进化的步伐时，就会产生辅助进化（Assisted evolution）。
TikTok就是辅助进化的一种形式，在这种进化的过程中，人类与机器学习算法会加速模因的进化。FYP算法是TikTok版的选择压力，但是它得到了测试受众的帮助，后者帮助它对新的TikToks给出反馈。
模因可以从TikTok上面的几乎任何东西发起。模因可以是一首歌的歌词，也可以仅仅是歌曲的氛围，或两者兼而有之。用户可以发布问题或挑战。在TikTok的一个会话里面，你就能够找到所有类型的视频，里面大多数都是对现有模因（变体）的即兴重复。
不论出处在哪里，任何视频一旦被加载到TikTok上，都会受到这个app的辅助进化力的影响。类似Duet或Stitch这种功能的软件工具，以及TikTok所有其他的视频编辑工具，这些可以对突变和继承起到辅助作用，而且源视频的每次重新合成，都会变成供其他人重新合成的源视频，从而产生了进一步的变异。与此同时，对FYP流的争夺极其激烈，这种极端的选择压力的幸存者就是那些有着不同寻常适应性的模因。
模因半衰期越来越短
在TikTok这个辅助进化的生态体系里，以及......嗯......在疫情使得好几亿人被困在家里只能天天刷手机的辅助下，我们看到模因的半衰期出现了明显的缩短。
模因一度可以统治TikTok长达数周之久，但现在看来，TikTok上的模因时代思潮每隔几天（如果不是一夜之间的话）就要轮换一次。如果我不是天天都刷刷TikTok的话 ，下一次我打开这个app时，大概得拼命刷才能跟得上变化。
环环相扣的飞轮
当然，大家会拿起TikTok的东西然后分享到YouTube或Twitter上，或者到Instagram上用Reels的形式分享，但是这些app收到的就只有那些视频文件，而且没法将它们分解为一个个组成部分，没法像在TikTok上那样进行重新合成。那些服务是分发的理想端点，但是创意是发生在TikTok上面的。不要让我从Triller（感觉就像陷入到庞氏骗局）这样的app上面开始。
有人会一直对抄袭Snapchat Stories功能的Instagram提起诉讼，直到时间的尽头，但事实上这种格式永远也不会成为防御性的护城河。阅后即焚是个聪明的改变社交媒体的新维度，但这种做法很容易复制。
这就是TikTok的创造力网络效应至关重要的原因所在。要想克隆TikTok ，你不能抄袭它的任何一个功能了事。要抄得全部都抄，不只是功能，还包括用户是怎么部署的，以及所生成的视频是怎么在FYP feed上互动的。你得复制TikTok生态体系内置的所有的反馈回路，所有这些回路都是相互连接的。你或许可以复制部分原子，但它的魔术体现在分子这个层面。
TikTok有着一系列环环相扣的飞轮，这里面并不存在任何一个单一的功能可以复制过去就能重建整个生态体系。而想要跟TikTok竞争的Reels，它在Instagram的地位，跟其他一堆看起来就像塞进Instagram app的东西是一样的。
想清楚什么才是最小可行产品的“最小”
在互联网和技术时代，市场往往有利于赢家通吃效应，这主要是因为偏好依附。这意味着，如果你是所在行当里面第一个偶然发现了某个飞轮（很多像我朋友Kevin这样的人经常会用loop这个词。我之所以用飞轮是为了表示我指的是正反馈回路，因为loop也可能是负反馈的。另外，我在亚马逊那时候由于太多的PPT都要画飞轮，所以这个东西已经被刻进我的脑子里了）的人的话，带来的回报甚至更大，而且积累的速度要比历史上任何时代都要快。
但是，飞轮的制造往往需要一次性地将一系列功能连接到一起。我在给大大小小的公司提供建议时，因为敏捷或其他渐进式开发理念的流行，我经常会遇到对我的建议提出异议。我们最终会在MVP（最小可行产品）里面的V（Viable，可行性）这个地方发生争执，V始终要根据环境而定。
如果飞轮需要3、4个甚至更多的东西才能在app里面连接起来的话，那么一次性把所有这些东西都交付出去就需要花费更多的功夫，对于团队的时间来说这感觉像是一笔风险更高的开支。但是，我会这么反驳：1）就定义而言，要想测试飞轮往往需要开发能够协作的多项功能；2）实现飞轮的回报往往十分丰厚，足以值得去冒险一下； 3）就像那帮投资者经常喜欢说那样，如果你一个飞轮都实现不了，那就跟死了没什么区别。
无限可复制和重新合成
众所周知，Instagram从来都没有过自己版本的再分享功能（就像转发一样）。这降低了服务里面的照片以及后续的视频的传播速度，当然这也可以抑制垃圾信息以及虚假信息等不好的东西的传播速度。
但是在用过TikTok之后，再去看Instagram你就会感觉有点奇怪，这里你就不能把任何人的照片拿过来进行重新合成。想象一下，如果你可以把自己的滤镜用到某人的照片上，或者干脆就抓取照片的一个元素然后用到自己的照片上会怎样。
一旦我们都生活在虚拟空间里面，这种无限的复制和重新合成会被认为是理所当然的事情，但是即便是现在，我们也开始在TikTok上面目睹了它的早期版本。这类原生的可重新合成性将会是未来创造性网络的筹码。
TikTok = 视频创作版的GitHub
Fanfic是采样与重新合成的文字版。它所需要的就只有你的想象力。
对电影和电视上进行采样和重新合成，无论在时间和法律成本上一直都是非常昂贵的。TikTok凭借自身的短视频格式和工具，使得对优质视频进行重新合成变得更加容易，更加安全。在Harry Potter TikTok ，以及它的子类Draco Malfoy TikTok上，创作者从哈利·波特电影宇宙的仓库pull东西时，就好像自己在GitHub上面pull然后merge自己到分支故事线一样，创作者仿佛就变成了霍格沃茨的学生。
“Discover”页面 = 美联储，FYP算法 = 利率
“Discover”页面相当于TikTok模因中央经济的美联储，而FYP算法就是模因分发的利率。
“Discover Page”会精选主题标签。精选出主题标签，就是向创作者发出这样一个信号，也就是如果创作者用这个主题标签去创作的话，自己会因为该主题标签被精选上 “Discover Page”而获得流量的提升。这就引出了一个（编者注：鸡生蛋还是蛋生鸡）古老的难题，是先有Discover Page放置主题标签呢？还是那个主题标签先形成了趋势呢？答案是都是。它是循环的，是病毒式传播的衔尾蛇（Ouroboros）。
TikTok还会发布带有该标签的视频的共同观看次数，从而帮助创作者评估自己的视频能不能火起来的可能性。
TikTok是中央计划经济与自由市场的结合，这一点跟众多的多人视频游戏很像，游戏发行商管理武器盔甲等各种资产的价格与供应，而玩家则用到虚拟经济里面。
“Discover Page”也是TikTok精选企业挑战的地方。是，这个位置要付费才能展示，但是创造性的输出是集体所为，是分布式的。
快到发狂
由于最受欢迎的模因通过FYP算法会获得超级的分发，所以你完全可以假设受众都清楚那个模因，从而只需要直接切入到关键地方即可。你不需要在视频的一开始做一堆的铺垫。所以TikTok上面大多数的视频都很紧凑，这一点对于FYP feed的高节奏来说至关重要。TikTok给人的感觉很快。几乎是躁狂的地步。
当受众已经知道你的视频引用的是谁的时，还会让观看者产生那种大家都是同道中人的快感。
了解视频背景并不难
如果你确实不了解某个TikTok视频以及它引用的是谁的，也可以通过多种方式从app之内追溯到它的出处。你可以按照标题的主题标签，或者点一下声音图标，就可以看到这个meme分支制作的所有其他视频。一般来说，这样就足以了解到背景了。
或者，你也可以去看看评论。你会发现自己往往并不孤单，几乎总会有人会发布类似“先占个坑，等聪明人来”的评论，然后接着在下面就有有人对这个视频做出解释了。
分布式的注解
互联网，还有互联网的假设，使得电视、节目那种更复杂、篇幅更长的线性叙事方式（像《迷失》以及《权力的游戏》这样的）成为可能。而在TikTok这里，假设你清楚模因的背景，或者在TikTok评论里面那些知识性的点评，可以减少解释性的东西，并让TikToks更加紧凑，更加含糊一点。TikTok的评论属于一种分布式的注解。
精简叙事
这种把给笑话做铺垫的事情交给互联网的技巧，使得TikTok，甚至Tweet或Instagram的帖子采取了一种我所谓的精简叙事的形式。
有个笑话已经比较老了，前面是这么铺垫的：一个男人身上只穿着保鲜膜做成的内衣走进医院，然后包袱是这个，医生说：“I can clearly see your nuts。（your 发音跟you are差不多，所以可以理解为you’re nuts，我可以清楚地看见你疯了，也可以理解为your nuts，我可以清楚地看见你的蛋蛋）”。但这种笑话已经死了。互联网已经把这个“笑话”杀死了。
相反，互联网上基本上都是punch line（包袱）了，基本都没有铺垫，就算有也是做最基本的铺垫。了解上下文是你的事情。去谷歌/百度吧。
而如果你还是get不到的话，那就算了吧。
延伸阅读：
亚马逊产品经理：TikTok 的真正优势，从来都不是算法
译者：boxi
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