動画ウェブサイトをクリックしたとき、明確な視聴目標はなく、興味のあるコンテンツが「偶然」目の前に現れることを期待している、というようなシナリオが起こったことはありませんか?あるいは、ビデオを見終わった後もまだ満足できず、似たような内容やスタイルのビデオが「突然」ページに表示されることを期待していませんか?これらのシナリオを実現するために、ビデオ推奨システムが使用されます。

ビデオプラットフォームの最も重要な機能の 1 つとして、ビデオ推奨はプラットフォームが新しいユーザーを引き付けるための重要な方法です。プラットフォームはどのようにして高品質で関連性の高いコンテンツをコンテンツ消費者に提示するのか、UP ホストはどのようにしてプラットフォームの推奨機能を通じて作品の人気を高めるのか、そしてコンテンツ消費者はどのようにして「無意識のうちに」プラットフォームに自分の好みを理解させるのか。

この記事では、 Bilibiliを例に、Bilibiliのおすすめページの操作ルールを詳しく説明します。最後に、Xigua Videoのおすすめページと比較して、いくつかの提案を示します。

1. 製品概要

1.1 体験環境

1.2 製品名

Bilibili（英語名：bilibili、略称：Bステーション）は、現在、中国の若い世代が集中する文化コミュニティおよびビデオプラットフォームです。このウェブサイトは2009年6月26日に作成され、ファンからは「Bステーション」という愛称で呼ばれています。

1.3 製品ロゴ

1.4 製品紹介

初期の頃、BilibiliはACG（アニメ、コミック、ゲーム）コンテンツを作成して共有するためのビデオウェブサイトでした。

ビリビリは10年以上の開発を経て、ユーザー、クリエイター、コンテンツを軸に、継続的に高品質のコンテンツを生み出すエコシステムを構築しました。さまざまな興味を持つ7,000以上の多文化コミュニティをカバーし、QuestMobile Research Instituteが選んだ「Z世代のお気に入りのアプリ」と「Z世代のお気に入りの汎エンターテインメントアプリ」のリストで1位を獲得しました。

Bilibiliのスローガンは「あなたが興味を持っているすべての動画はBilibiliにあります！」です。

2. 推薦システム

2.1 推薦システムの構成要素

Bilibiliのおすすめページのシステムは、役割に応じて分類できます（以下の内容では、記事の読みやすさを向上させるために、消費者をユーザーと呼びます）。

• ユーザー（コンテンツ消費者）：ユーザーはプラットフォームの推奨ページを閲覧し、プラットフォームはユーザーが最初に設定した興味のあるチャネルに基づいて、対応するコンテンツをユーザーに提示します。コンテンツ形態の観点で見ると、大部分が動画コンテンツで、残りは記事、生放送、その他のコンテンツに分かれています。動画の再生中に、ユーザーは「いいね」「コイン」「収集」「転送」「コメント」「投稿」「後で見る」などの操作を行うことができます。
• UP ホスト (コンテンツ プロデューサー): UP ホストは、プラットフォームに自作または再投稿したビデオをアップロードし、ビデオ コンテンツのタイトル、パーティション、ダイナミクス、およびさまざまなタグを提供します。これらのタグを通じて、UP ホストはビデオの内容を簡単に紹介したり、ユーザーにコンテンツを視聴するよう促したりできます。
• プラットフォーム（運営側）：プラットフォームは、アップロードされたさまざまなコンテンツを受け取り、コンテンツタグに対して統計、分類、集計などの一連の操作を実行し、コンテンツタグプールを形成します。また、ユーザーの初期設定や消費行動によって生成されたタグに対しても、統計、分類、集計などの一連の操作を実行し、ユーザータグプールを形成します。次に、ユーザータグに基づいて、コンテンツタグプールから適切なコンテンツを選別し、該当するユーザーに推奨します。最後に、ユーザータグプールに基づいて、同じタグを持つユーザーポートレートを持つ人々を集めてコミュニティを形成します。

Bilibiliでは、これら3つの役割は単純な優先順位ではありません。ユーザーがコンテンツを消費する過程でコンテンツを評価すると、新しいコンテンツタグが生まれることがよくあります。プラットフォームはコンテンツタグプールを継続的に更新し、コンテンツの推奨優先順位も時間の経過とともに調整されます。同時に、ユーザーのコンテンツ消費行動により、ユーザータグプールも継続的に更新されます。

ユーザーはコンテンツを消費しながら、集中砲火やコメントを通じて独自のコンテンツを作成することが多く、それによって新しいコンテンツと文化が形成され、最終的には優れたコンテンツエコロジーが形成されます。

つまり、レコメンデーション システムのデータセットが継続的に更新されることにより、コンテンツ ラベル プールとユーザー ラベル プールのラベルが同時に反復され、相互に影響を与えることがよくあります。

図1 推奨システムの役割関係図

2.2 ユーザーはどのようにタグを提供するのですか?

ユーザーが提供するタグは、静的タグと動的タグの 2 つのカテゴリに分類されます。

このうち、静的タグは、個人のニックネームやお気に入りのチャンネルなど、ユーザーがプラットフォームに積極的に提示するタグです。動的タグは、ユーザーがプラットフォームを閲覧する際に生成され、主に、特定の種類のタグ付きビデオを閲覧する際のユーザーの滞在時間や、検索機能を通じてユーザーが提供するキーワードなど、ユーザーの行動特性に基づいています。

プラットフォームにとって、静的タグは変更が比較的難しく、統計情報を作成するだけで済みます。一方、動的タグは、ユーザーがプラットフォームを使用する際に残した「痕跡」によって生成されます。プラットフォームは、データマイニングなどのアルゴリズムツールを通じてそれらを収集し、継続的に反復する必要があります。

図2 ユーザー静的ラベル表示ページ

2.2.1 静的タグ

• 初期注目: ユーザーが最初に興味として設定したチャンネル (チャンネル ページを参照) と、ユーザーがフォローしている UP マスターの情報。これら 2 つのモジュールを分析することで、プラットフォームはユーザーの興味を理解できます。
• 個人情報: ユーザーが正式会員であるか一般会員であるかを問わず、ユーザーの個人情報（個人ページおよび個人スペースを参照）。ユーザーの個人情報には、アバター、ニックネーム、性別、生年月日、署名、Bilibili認証などがあり、これらはユーザーの肖像画の最も目立つラベルです。公式メンバーとVIPメンバーのラベルは、プラットフォームがユーザーのプラットフォームへの執着を判断するのに役立ちます。ユーザーがプラットフォームを長く使用すればするほど、ユーザーのメンバーシップ情報レベルが高くなります。
• フィードバック情報: 後で見る、フィードバック、興味がないなど (戻るページを参照)。ユーザーが動画の「後で見る」ボタンをクリックすることは、ユーザーがその動画コンテンツに強い関心を持っていることを意味します。フィードバックと関心の欠如は特定のコンテンツ タグに向けられており、ユーザーはそのタグが付いた動画コンテンツをプラットフォームが推奨することを望んでいません。フィードバック情報は優先度の高いタグです。

図3 ユーザーダイナミックタグ表示ページ

2.2.2 動的タグ

• 検索: 検索は優先度の高い機能です (検索ページを参照)。検索機能を通じて、プラットフォームはキーワード タグと履歴キーワード タグを収集することができ、多くの場合、ユーザーのニーズを直感的に反映できます。
• 評価：コメントは一般コメントと集中砲火コメントの2種類に分かれています（再生ページ参照）。集中コメントはビリビリ独自のコメント方式であり、ビリビリにおける文化の普及とコミュニケーションの主な方法の 1 つです。ユーザーは動画コンテンツやコメントなどの二次創作物を視聴したり考察したりすることで議論をさらに深めることができるため、コメントの有無はユーザーが動画コンテンツに興味を持っているかどうかを判断する重要な手段となります。
• 視聴履歴: 履歴、後で見る、オフライン キャッシュ、お気に入り (個人ページを参照)、最近視聴したチャンネル (おすすめページを参照)。履歴には、動画、ライブ ブロードキャスト、コラムなど、視聴したコンテンツが含まれます。オフライン キャッシュには、ローカル コンピューターにダウンロードされた動画コンテンツが含まれます。お気に入りは、特定の動画のコレクション機能です。最近視聴したチャンネルには、ユーザーが視聴したコンテンツのチャンネル タグが表示されます。
• 視聴行動：収集、いいね、コイニング、転送の3段階操作（個人ページ（II）参照）は、Bステーションがビデオコンテンツを評価する主な方法であり、ユーザーがコンテンツの質と嗜好度を判断する指標でもあります。

図4 ユーザータグの概要

2.3 UP ホストはどのようにタグを提供しますか?

ユーザーと同様に、UP ホストによって提供されるタグも明示的なタグと暗黙的なタグにすることができ、明示的なタグは UP ホスト自身によって提供され、UP ホストの個人情報やビデオ コンテンツの初期化タグなどが含まれます。

暗黙的なタグは、コンテンツがプラットフォームを通じて公開された後に、ユーザーとプラットフォームが共同で提供するラベルです。

これら 2 つのタグが一緒になってコンテンツ タグ プールを構成します。

図5 コンテンツラベル表示ページ

2.3.1 明示的なラベル

• 提出ページ: アクティビティ、チャンネル、タグ、タイトル、紹介、カバー、期間 (提出ページを参照)。これらのタグは UP ホスト自身のコンテンツの説明に属し、ユーザーがクリックして消費するように促す重要な方法でもあります。プラットフォームは、UP ホストによって提供されたタグがコンテンツと一致しているかどうかを確認する必要があります。一致している場合、プラットフォームはコンテンツに基づいてコンテンツ タグ プールを初期化します。
• UP ホスト情報: UP ホストの個人情報もラベルとして使用できます。UP ホストのプロフィールを通じて、ユーザーは UP ホストの職業、ステータス、更新されたコンテンツ パーティションについて知ることができます。

2.3.2 暗黙のラベル

• おすすめページ: おすすめページでは、プラットフォームが提供するコンテンツ タグに、再生回数、連打数、人気度、コイン数などが含まれます。これらのラベルは、ユーザーの消費によって生成されるか、ユーザーのフィードバックに基づいてプラットフォームによって追加されます。これらのタグは、プラットフォーム上のユーザーの間でのコンテンツの人気を反映することができます。
• 再生ページ：再生ページで見られるコンテンツはより詳細です。上記のタグに加えて、人気タグ、コイン数、いいね数、UPホスト情報などのタグもあります。これらのタグは、動画コンテンツの人気度を示すだけでなく、UPホストの情報をユーザーに推奨し、フォローアップ機能とシステムを改善することもできます。

図6 コンテンツラベルの概要

2.4 プラットフォームの操作

2.4.1 プラットフォームはユーザータグと UP ホストタグをどのように使用しますか?

上記の説明から、プラットフォームはユーザータグプールとコンテンツタグプールからタグコンテンツを抽出しますが、これは2つの独立したタグプールを形成するだけです。推奨機能を実現するには、2つのプールを関連付ける必要があります。ユーザーがプラットフォームにアクセスすると、プラットフォームはユーザーのユーザータグに基づいてコンテンツタグプールから対応するタグを抽出し、そのタグが付いた一連のコンテンツを抽出し、最終的に推奨システムを通じてユーザーに推奨します。

また、プラットフォームは、推奨機能とコンテンツ消費行動に関するユーザーからのフィードバックに基づいて、コンテンツ タグ プールとユーザー タグ プールを継続的に更新します。

2.4.2 Bilibiliの推薦システムの目的

どのようなユーザーが推奨システムを使用するのでしょうか? 推奨システムのターゲット ユーザーは、どのようなコンテンツを消費したいかはわからないが、ただ幸せや知識を得たり、時間をつぶしたりしたいだけの人々のグループだと思います。推奨システムの最終的な反復目標は、ユーザーのニーズが変化すると推奨コンテンツを変更できることです。ユーザーのタイプに関係なく、彼らは皆、推奨システムが「自分自身を理解」し、使用コストを節約してくれることを期待しています。

インターネット時代の情報が高度に断片化されているように、現代人の時間も高度に断片化されています。レコメンデーションシステムの目的は、ユーザーの高頻度かつ短期間の時間的断片を「埋める」コンテンツを推奨することです。

同じ期間に、Bilibiliの推奨システムは、ユーザーが提供するさまざまなタグに基づいて、各ユーザーに固有のコンテンツリストを推奨できます。ユーザーは、対応するコンテンツを受け入れて消費することで、時間をつぶし、幸福を得ることができます。

同時に、推奨システムはいつでも開始および停止することができ、ホームページには常にユーザーの関心を引くコンテンツが安定してプッシュされるため、ユーザーは魅力的なコンテンツを見逃す心配がありません。

2.4.3 Bilibiliの推薦システムのロジック

ユーザーによる推奨システムの使用は受動的な消費プロセスです。このプロセスでは、ほとんどのユーザーはコンテンツについて考えていないため、コンテンツとプラットフォームは高度に代替可能です。

ユーザーには消費したいという欲求があるだけです。自分の好みに最も合ったコンテンツを推奨するプラットフォームのビデオコンテンツを消費します。プラットフォームが Douyin、Kuaishou、Bilibili のどれであっても違いはありません。

したがって、プラットフォームにとって、レコメンデーション システムの機能を、単に新規ユーザー数を増やすことから、ユーザーの粘着性を高め、ユーザーのプラットフォーム移行コストを増やすことへと変更することが特に重要です。

この点に関して、プラットフォームには 2 つのアプローチがあります。1 つは、Zhihu や Douban のように、ユーザーに消費するコンテンツを深く消化し、議論することを要求するものです。しかし、これはユーザーのエネルギーと忍耐力を大いに消費します。ユーザーは受動的な消費から能動的な消費へと徐々に移行していますが、一部のユーザーの娯楽や暇つぶしのニーズを満たしていません。

2 つ目は、ユーザーがコンテンツを消費する過程で、類似したユーザー タグやコンテンツ タグを通じてユーザー同士がつながり、ユーザー ソーシャル コミュニティが形成されることです。類似したタグを持つユーザーを組織化し、コンテンツを消費、吸収したり、再作成したりすることで、コンテンツは文化へと「高められ」ます。ユーザーにとって、プラットフォームはコンテンツを推奨するだけでなく、「文化を推奨する」機能も提供します。これにより、プラットフォームの移行コストが増加すると同時に、ユーザーの粘着性が向上します。

Bilibiliの推薦システムのロジックは2番目の方法です。Bilibiliはユーザーに関連コンテンツを推薦すると同時に、ユーザーに「文化コミュニティ」も推薦しています。ユーザーが「文化コミュニティ」のメンバーになり、文化に対する理解を深め続けると、文化コミュニティはユーザーの心の中に自然な堀を形成し、ユーザーのプラットフォーム移行コストを増加させます。

3. 競合製品分析

Xigua VideoとBilibiliはどちらもフルエコシステムのビデオプラットフォームです。リリースするビデオ形式は、超短編ビデオ、短編ビデオ、30分を超える長編ビデオをカバーしています。コンテンツ形式は主にUGC / PUGCです。同時に、両社とも推奨ページを持っています。

このセクションでは、主に2つのウェブサイトの推奨ページの違いを分析し、違いが発生する理由も深く分析します。最後に、Bilibiliの推奨システムの長所と短所に基づいていくつかの提案を示します。

図7 2つのプラットフォームの比較

3.1 おすすめページにおけるXigua VideoとBilibiliの違い

3.1.1 ページの違い

Xigua Video は、無限の小画面ウォーターフォール スタイルのページ プレゼンテーションを使用します。ユーザーは、下に引っ張ったり上に引っ張ったりすることで、新しいビデオ コンテンツを更新できます。上に引っ張って更新すると、以前のコンテンツがリセットされますが、下に引っ張って更新すると、前のコンテンツが一番上に保持されます。

Bilibiliのページは2列の商品ショーケーススタイルで配置されており、毎回更新されるのは9つのビデオウィンドウのみで、前面には2列の小さなウィンドウが8つ、背面には1列の大きなウィンドウが1つあります。Bilibiliのおすすめページの以前の更新方法は、プルアップして更新することで、以前に更新されたコンテンツが保持されていました。

筆者がこのレポートを執筆していた時点では、Bilibili の更新方法は以前のバージョンから Xigua Video と同じ更新方法に変更されていました。

3.1.2 再生方法の違い

おすすめページでXigua Videoを再生する方法は2つあります。

1 つは、ユーザーがコンテンツ ウィンドウ内の任意の場所をクリックすると、ページにジャンプせずに直接再生されることです。ビデオ コンテンツを全画面表示するには、全画面ボタンをクリックする必要があります。ウィンドウが中央から外れたページまで上下にスライドすると、ウィンドウ コンテンツの再生が一時停止され、ウィンドウを携帯電話の中央に戻すと再生が再開されます。全画面モードでは、再生が終了すると、Xigua Video は推奨ページで次のビデオを自動的に再生します。

もう 1 つは、ユーザーがコンテンツ ウィンドウの下の空白領域をクリックすると、対応するビデオのコンテンツ ページにジャンプします。このページでは、推奨システムとは関係なく、いくつかのコンテンツも推奨されます。メイン ページに戻るには、左上隅の [戻る] ボタンをクリックする必要があります。

Bilibiliには再生モードが1つしかなく、これはXigua Videoの2番目の再生モードです。同時に、ユーザーが視聴したコンテンツが他のコンテンツページを通じて推奨された場合、ユーザーはメインページに何度も戻る必要がある場合もあります。

まとめると、Xigua Video と Bilibili の推奨システムには主に 2 つの違いがあります。1 つ目は、Xigua Video では再生にページ ジャンプが必要ないのに対し、Bilibili では必要になることです。2 つ目は、Bilibili のページには、Xigua Video よりも多くのコンテンツと情報が表示されることです。 2 番目の違いも、最初の点によって生じます。

3.2 論理的な相違点と利点と欠点の分析

3.2.1 Xigua Video がページをリダイレクトしないことの利点は何ですか?

• ページ表示の観点から見ると、推奨システムは異なるタグを持つ複数のコンテンツを一度に推奨することができ、ユーザーは同時に複数の推奨コンテンツに興味を持つ可能性があります。推奨システムは、再生ページにジャンプすることなく、ユーザーが特定のビデオコンテンツを視聴している間に、他の推奨コンテンツの基本情報（タイトルなど）をユーザーに提供できるため、ユーザーは次に推奨されるコンテンツに興味があるかどうかをすぐに判断でき、ユーザーの利用コストを削減できます。
• ユーザー選択の観点: Xigua ビデオ推奨システムは、無限の小画面ウォーターフォール表示方式を採用しており、そのシステム ロジックはビデオ コンテンツに重点を置いています。ページジャンプ操作を行わない場合、ユーザーは常に推奨システム内に留まり、システムが推奨するコンテンツに没頭し、思考やコミュニケーションに気を取られることがなくなり、ユーザーの平均使用時間が長くなります。逆に、ユーザーが他のページにジャンプすると、推奨システムのロジックに含まれなくなり、ユーザーがプラットフォームを離れる可能性が高くなります。

つまり、Xigua Video の推奨システムのロジックは「コンテンツ第一」です。ユーザーは推奨コンテンツに注目します。Xigua Video は、ユーザーがプラットフォームが推奨するコンテンツを継続的にプレイし、没頭できることを願っています。

3.2.2 ステーション B がページにジャンプする必要があるのはなぜですか?

第二部の分析を通じて、ビリビリの推薦システムは、ユーザーが必要とするコンテンツを推薦するだけでなく、コンテンツを通じてユーザーにコンテンツが提示する文化を推薦し、文化を通じて他のユーザーと集まってグループを形成し、グループの思考モードを徐々に発展させていることがわかります。

推薦文化はコンテンツを表示するだけでなく、UPホストの情報、チャンネルラベルなど、より立体的なラベルも表示する必要があるため、Bilibiliはシステムの完全性と提示される情報の網羅性にさらに重点を置いています。

機能目標の観点から：ユーザーはBステーション推奨システムから再生ページにジャンプした後、詳細なコンテンツタグを取得できます。例えば、コンテンツのタイトル、紹介文、UP主の個人情報、再生回数、連打数、いいね数、コイン数、コレクション数など。そして、これらのコンテンツタグは目立つ位置に配置することで、ユーザーが動画コンテンツやUPホストについて理解を深められるように促します。しかし、これは推奨システムの「コンテンツ第一」のロジックとは相容れません。Bilibiliは、ユーザーにコンテンツを消費してもらうだけでなく、UPホストや他のユーザーと交流してもらうことも望んでいます。

機能代替性の観点から見ると、ページにジャンプすることは推奨システムの終了を意味するものではありません。推奨システム内のコンテンツをクリックしてページにジャンプした後、再生ページにも独自の推奨機能モジュールがあり、メインページの推奨システムをある程度置き換えることができます。再生ページへのジャンプは、「好みのコンテンツを推薦し、ユーザーを継続視聴に誘導する」というレコメンデーションシステムのロジックからは明らかに逸脱しているが、ユーザーは再生ページでも引き続きレコメンデーション機能を楽しむこともできる。

表1 ジャンプページの長所と短所のまとめ

ジャンプページには多くの欠点があるように見えますが、そのどれもがBilibiliの推奨システムの中核的な問題ではなく、他の方法で最適化することができます。しかし、そのページにジャンプした後に得られるメリットは、ビリビリの推奨システムの中核ロジックの重要な部分であるため、この選択は合理的です。

3.3 B ステーションはどのように改善できますか?

次に、サービス製品の位置付けというより大きな目標の下で、既存の欠陥を最適化する方法を検討し、改善のための独自の提案を提出します。

3.3.1 ユーザーの使用コストを削減する方法

ビリビリのおすすめページのリニューアルされた内容は、前面に2列の小ウィンドウ8つ、背面に1列の大ウィンドウ1つという形式に更新されました。大ウィンドウの機能は西瓜動画と同じで、これはビリビリも西瓜動画を真似て、ユーザーの利用コストをいかに下げるかという問題を解決したいと考えていることを間接的に裏付けています。

しかし、私は個人的にこの混合モデルが好きではありません。異なるロジックを持つ 2 つの推奨方法を組み合わせると、唐突で圧倒されるような感じがするからです (どちらを使用すればよいのでしょうか)。

細部の変更によりユーザーエクスペリエンスが向上する可能性があると思います。

推奨ページの推奨効率を向上:

Bilibiliのコンテンツタグとユーザータグの分析により、Bilibiliのユーザーはコンテンツを消費するだけでなく、思考やコミュニケーションのための消費行動も多数あるため、Bilibiliの推奨システムはXigua Videoと比較してより多くのラベルデータを取得できます。

理論上、ビリビリはより正確にユーザーに関連コンテンツを推奨できますが、実際には西瓜動画と比較すると、ビリビリの推奨ホームページの内容は満足できないことがよくあります。推奨ページの推奨効率を向上させることができれば、ユーザーは再生コンテンツを頻繁に切り替えたり、推奨ページと再生ページを頻繁に行き来したりすることがなくなり、ユーザーの利用コストが自然に削減されます。

3.3.2 ジャンプメソッドを目立たないようにする方法

ジャンプメソッドはよりスムーズに行うことができます:

Bilibiliの現在のジャンプ方法は、おすすめコンテンツをクリックした後、まず再生ページのフレームが飛び出し、その後ビデオコンテンツが表示されます。このプロセス中に、再生ページのウィンドウが黒からビデオコンテンツに変わりますが、非常に突然で、スムーズではありません。

ページがリダイレクトされている場合は、まずビデオ コンテンツの最初のフレームが表示され、その後、対応するビデオ コンテンツが再生されます。このジャンプ方法はより自然に見え、ユーザーはページをジャンプするときにそれほど明らかな変化を感じません。

ジャンプ後の戻り方がより自然になります:

ユーザーはページにジャンプした後、推奨ページに戻る必要がありますが、Bilibiliは戻るボタンを画面の左上隅に配置しています。ユーザーが片手で画面を縦に操作する場合、実際には非常に不便であり、ユーザーの利用コストが増加します。

再生ページのコメントエリアの左端を右にスワイプするなど、おすすめページに戻る簡単で便利な方法を追加できれば、ページジャンプによるユーザー利用コストの増加の問題も間接的に解決できます。また、ユーザーが消費したコンテンツが他のコンテンツ ページで推奨されている場合、ユーザーは推奨ページに複数回戻るのではなく、一度だけ戻るだけで済みます。

IV. 結論

この記事では、まず、Bilibili の推奨システムをサポートするデータ ラベルを詳しく紹介し、次に、Bilibili の推奨システムの動作ロジックと、推奨システムの目的と反復目標を紹介します。

同時に、Xigua Videoを競争相手として取り上げ、Bilibiliの推奨ページのロジックと反復目的と組み合わせて、Bilibiliの推奨システム内のページにジャンプする再生方法の長所と短所を分析し、最終的に改善方法を示しました。

著者: オールインワンマシン

出典: オールインワンマシン