長劇數量相對有限，每年國產長劇產量不過幾百上千集，頭部劇更是鳳毛麟角。
使用者在這些平臺主要透過首頁人工運營推薦。分類導航或搜尋來尋找劇集，而非純粹演算法無差別地資訊流推送。
即便號稱演算法見長的奈飛，其首頁仍是精心排列的內容分類和熱點，而非像抖音那樣讓使用者被動刷到下一部劇。
長劇內容消費更中心化——熱門劇放在首頁輪播，觀眾也常由站外口碑（微博熱議。豆瓣評分等）決策觀看。
由於單部長劇動輒40分鐘一集。總時長數十小時，使用者觀影成本高。
因此長影片平臺獲取的互動資料遠少於短影片，演算法抓手有限，兩者完全不在一個量級。
這直接導致演算法在長劇中的作用遠不如短劇顯著：長影片平臺至今沒有誕生類似抖音那樣純演算法驅動的產品，主要消費模式還是靠內容本身吸引力和使用者自主選擇。
字節跳動縱橫資訊分發領域，卻遲遲未能在長影片上覆制抖音的奇蹟，正是因為長劇與演算法推薦的契合度先天不足。
換句話說，短劇的推薦演算法更像一臺高轉速發動機：依賴海量的使用者行為資料作為燃料，快速試錯。迅速疊代，秒針般捕捉使用者興趣。
而長劇的推薦更像人工把關的慢工：內容體量大而精，產出有限，平臺更傾向於用人工運營和使用者口碑來驅動分發，演算法退居輔助地位。
短影片平臺上是演算法挑選使用者，長影片平臺上則是使用者篩選內容——兩種框架的差異，註定了短劇與長劇在演算法世界裡的不同命運。
長影片平臺的演算法，偏後期反饋。
國內的長影片平臺的使用者畫像，全都是垃圾。
都擱那研究GG，研究飯圈，研究噱頭，研究炒CP，研究賣周邊，研究欺上瞞下……
李明洋花費巨資在坎城買了那麼多片子，就是為了收集資料。
使用者特徵，如年齡，性別，地域。
內容特徵，如影片型別。導演。演員。劇情簡介。
以及使用者與內容的互動特徵。如觀看市場。評分高低等。
這些都是長影片演算法最需要的。
奈飛為什麼使用者畫像那麼牛逼，可以精準自制。
靠的就是DVD租賃服務，衍生出來的 Cinetch排序演算法！
該演算法根據使用者的租賃歷史及影片評分，為使用者提供個性化的電影建議，並建立潛在興趣影片的「列表」。
Cinetch排序演算法是03年的，在當時是非常先進的，並且準確率驚人。
Cinetch排序演算法大致可以這樣理解：奈飛的演算法察覺到我們兩個人都喜歡看《蝙蝠俠：開戰時刻》和《絕命毒師》。
那接下來，那麼當其中一位標記喜歡《賭城風雲》時，系統可能也會向另一位推薦該影片！
國內有國內的玩法，海外有海外的玩法。
FBTV的膨脹程度，已經到了李明洋必須放手的地步了。
他也光棍，只做內容提供商，把其他環節敞開了，讓所有人參與。
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)完章本(
