微信视频号现状分析与未来畅想

2020 年 2 月 11 日 人人都是产品经理

关注并将「人人都是产品经理」设为星标

每天早 07 : 45 按时送达



本文笔者对微信视频号不同的页面设计进行了梳理分析,展示了微信视频号的现状,并对其未来发展进行了畅想。


作者:随心将夜

微信公众号 : 互联网菜鸟产品进阶之路

题图来自Unsplash,基于CC0协议

全文共 1994 字,阅读需要 4 分钟


—————— BEGIN ——————

“从产品的角度,来分析一个第一版的产物,仅仅是管中窥豹。”

如上文所言,分析这个内测版的视频号,仅仅只是从一个侧面来聊聊现在的它是什么样子,以及未来的它可能是个什么样子而已,如有雷同,纯属巧合。

一、视频号今生

在这部分中,我们一起来看看视频号现在的模样,我会从自己的角度来畅想它的设计意图与改进方向,纯主观。

1. 入口

有两点可以引起注意:

1)视频号的入口设置在“发现”页的朋友圈之下,其入口相对来说优先级较高,与朋友圈平级。

2)对于普通用户来说,如果想要玩视频号,需要在一个新的入口进行操作,用户需要重新培育使用习惯。前期的冷启动需要一个引爆点,比如“跳一跳”之于小游戏,且后期需要形成社区生态。

2. 内容展示页

对于这个页面,目前由于是内测阶段,其展示相对粗糙。

展现形式呈现出既不同于抖音的单列全屏沉浸式,也不同于快手的双列点选,而是更像ins类产品的按时间顺序的单列展示形式。

相比于抖音,不够沉浸,相比于快手,用户选择单一,其优势可能在于保证了一定沉浸体验的同时,对评论等内容进行一定展示,鼓励用户进行交互。

对于现在展现出来的产品形态,我有如下几点发现与思考:

1)关于推荐机制

初次进入10个内容,7个是朋友点赞过,推测目前以社交推荐为主,算法推荐为辅。

(ps:今早点进去看更新内容新增了很多未关注的,感觉前期可能没有很明确的推荐机制,或者在冷启动阶段,社交推荐内容过少的时候算法推荐进行更多干预)

2)关于内容展现形式

内容展示为图片/视频+文字形式,文字展现在图片/视频之下,有字数限制,单个内容占据大半个版面。

但不可通过点击等操作实现全屏展现,如果内容是视频,会自动播放,不可暂停,切换到下一个内容之后,如果上一个内容是视频,再返回会从头播放。

3)关于交互形式

双击实现的是点赞功能,长按内容无作用,展示会有朋友赞过数量,但不会展现哪个朋友赞过,切断了更深层次社交的可能性。

3. 评论页

1)评论在左下角,点开是遮挡内容卡片式的展现,展现顺序优先级目前是是作者赞过>作者没赞,在此基础上遵从点赞数量与评论时间的顺序进行排列。

2)用户可以对评论点赞or评论,展现形式是原评论内容+对评论内容回复组合形式,同样按照上述逻辑排列。

3)评论与朋友圈类似,不支持图片评论。

4. 个人展示页

1)个人页展现是卡片式,一行展示两个视频,滑动展示余下内容,没有搜索功能。

2)从个人页点击某个内容之后,滑动展现该个人创作的所有内容。

3)用户在“…”处可实现操作仅为推荐给朋友(分享给个人or群的方式),以及投诉(投诉陈列了多个理由,必须选择并提供图片or文字证明才可进行)。

5. 更多页

在这个页面中,主要分为两列:上列主要提供分享功能,下列是提供对于内容不感兴趣的负向操作功能。

  • 目前分享仅限于微信生态,朋友or朋友圈or收藏。

  • 对于“不感兴趣”功能,目前支持对于单个内容的不感兴趣,以及对于作者的不感兴趣,其入口埋得较深,推测官方不太鼓励用户进行该操作。

6. 分享展示形式

这是我分享到群的展现形式,其形式类似于底部多了一个“视频号名片”的微信名片,点击进去是视频号个人展示页。

二、视频号未来预测

通过在上一部分的阐述,相信大家对于视频号现在的形态有了一个清晰的认识,在此基础上,我们发散一下,聊聊未来的视频号的形态和发展。

目前来看,我觉得视频号的存在意义主要是:将内容创作的权利交还到普通用户身上了。

但是,短内容的形式,微信选择完全从图片和视频作为切入口,而不能发布单独的文字,这样子发布短视频的学习成本还是较高。

设想一:

快手和抖音都推出了自己的视频剪辑工具,微信将来可能要通过推出相应视频剪辑工具来降低视频创作门槛。

目前对于内容的可操作性维度较少。

设想二:

视频号内容会加入“长按”功能,通过长按实现不喜欢或者其他操作,同时新增图片视频全屏展示功能,提高沉浸体验感。

目前视频号内容与微信其他生态内容基本没有打通。

设想三:

短内容并不具备很强的社交连接属性,所以我觉得短内容会愈加起到为长内容引流的作用,作为微信内容生态的补充,增强内容创作者(包括公众号创作者等)与普通用户的连接。

随着内容生态的补全,我产生了这样的疑惑:短视频来了,直播还会远吗?

设想四:

我觉得现在微信还不会做直播,直播分为:秀场直播、游戏直播、泛娱乐直播、资讯直播、购物直播,在微信的生态中,无论做哪种直播现在都会显得不伦不类,熟人社交的生态不适合直播的形式。

还有很多方面的预测,我由于之前看了其他公众号的文章,形成了很深的印象,就不强行预测了。

—————— / END / ——————


每个「在看」,都是一次鼓励 ▼

登录查看更多
0

相关内容

微信是腾讯公司(Tencent Inc.,)旗下的一款移动端为主的即时通讯(IM)应用。
【2020新书】实战R语言4,323页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月1日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月2日
【人大】大规模知识图谱补全技术的研究进展
专知会员服务
86+阅读 · 2020年5月2日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
299+阅读 · 2019年12月23日
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告,52页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2019年10月10日
分析 | 抖音背后的计算机视觉技术
计算机视觉life
9+阅读 · 2019年5月31日
2019社交行业研究报告
行业研究报告
5+阅读 · 2019年5月30日
2019年Q1中国互联网流量季度分析报告
艾瑞咨询
5+阅读 · 2019年5月15日
实战 | 图像矫正技术
计算机视觉life
5+阅读 · 2019年2月28日
视频+PPT▍AutoML技术现状与未来展望
36大数据
8+阅读 · 2019年2月21日
基于视频的目标检测的发展【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
19+阅读 · 2018年12月14日
智能时代,图像检索技术在美团APP中的应用分析
人人都是产品经理
9+阅读 · 2018年5月23日
年度增速黑马快视频 是谁将它推向神坛
Analysys易观
4+阅读 · 2018年1月26日
PornHub 用计算机视觉识别 A 片中的演员和内容
TechCrunch中国
4+阅读 · 2017年10月13日
Continual Unsupervised Representation Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月31日
Revisiting CycleGAN for semi-supervised segmentation
Arxiv
3+阅读 · 2019年8月30日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
57+阅读 · 2019年7月31日
Arxiv
5+阅读 · 2017年11月13日
VIP会员
相关VIP内容
【2020新书】实战R语言4,323页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月1日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月2日
【人大】大规模知识图谱补全技术的研究进展
专知会员服务
86+阅读 · 2020年5月2日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
299+阅读 · 2019年12月23日
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告,52页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
分析 | 抖音背后的计算机视觉技术
计算机视觉life
9+阅读 · 2019年5月31日
2019社交行业研究报告
行业研究报告
5+阅读 · 2019年5月30日
2019年Q1中国互联网流量季度分析报告
艾瑞咨询
5+阅读 · 2019年5月15日
实战 | 图像矫正技术
计算机视觉life
5+阅读 · 2019年2月28日
视频+PPT▍AutoML技术现状与未来展望
36大数据
8+阅读 · 2019年2月21日
基于视频的目标检测的发展【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
19+阅读 · 2018年12月14日
智能时代,图像检索技术在美团APP中的应用分析
人人都是产品经理
9+阅读 · 2018年5月23日
年度增速黑马快视频 是谁将它推向神坛
Analysys易观
4+阅读 · 2018年1月26日
PornHub 用计算机视觉识别 A 片中的演员和内容
TechCrunch中国
4+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员