最近，阿裡低調地上線了以電商為主要功能的鹿刻短視訊，聯想到此前騰訊大刀闊斧推出微視，百度積極布局好看視訊，至此，BAT三家都完成了對短視訊行業的入局。“姗姗來遲”的巨頭們，無疑會讓短視訊的競争更為激烈，整個行業也仿佛回到了當年數家視訊網站混戰的局面。而告别了野蠻生長的短視訊行業，此時正面臨着同質化嚴重、泛娛樂化、内容觸線等一系列問題，如何走出新路的問題也被擺在了BAT 等衆多玩家的面前。
狂歡式群體娛樂，使用者陷入視覺疲勞
目前，許多視訊APP制造出一系列的視覺奇觀，刺激了使用者幻想和欲望的産生，比如一些爆紅的美食視訊，就因為激發了人們對美食的向往而獲得了使用者關注。當下即時的感官愉悅會掩蓋人們更深層次的意義追尋，人們的情感與體驗也容易被視覺奇觀所操控。
短視訊 APP如秒拍、美拍、抖音的走紅助推了短視訊的發展，這些 UGC 短視訊雖然滿足了人們的資訊需求，但是它往往局限在“視覺奇觀”中，成為大衆自娛自樂的産品，缺少公共性與知識性。當理性與深度被感性和散漫所取代，當狂歡式的群體娛樂消遣代替了個體化的審美體驗，使用者的審美疲勞就會接近臨界點，這也是快手、抖音等短視訊産品在高速增長後陷入停滞的原因。
不願意再刷短視訊了，本質是因為使用者不想自己的時間變廉價。人們評價資訊傳播價值的标準始終是“人們獲得的資訊價值÷他為此支付的時間”的比值，短視訊興起後，價值傳播陷入“國民總時間”陷阱，片面追求時長而忽略時長帶來的價值，引發時長越多、時長越不值錢的“通貨膨脹”現象，抖音、西瓜視訊等長使用者時長産品屢被诟病的根源都在于此。
内容複盤，使用者時長的價值賦予
“厭煩刷短視訊”群體的說辭大多數都是“同質”，“刷多了沒意思“，這其實是社會學中的“剝奪與滿足命題”——使用者隻有在第一次接觸到某視訊時，情感最能得到滿足，第二次、第三次，該視訊帶來的愉悅感就會逐漸“被剝奪”……也就是說，使用者接觸同質化的短視訊的次數越多，其情感體驗就會一步步趨向乏味。
是以，對行業來講，與其老想着流量入口，不如想想如何破解使用者的厭倦心理。目前，已經有一些平台在嘗試MCN的模式，提高對内容生産者的管理效率，BAT三家都做了這樣的決策，百度好看視訊更是與國際級MCN機構合作，比如Zoomin.TV、WebTV Asia等。除了BAT，美拍、微網誌也啟動了MCN計劃。
為什麼短視訊平台越來越趨于MCN了呢？這是因為MCN具有規模效應，能集合更多的行業資源，提供更為系統化的服務，保留創作者的獨立性，使其不會為群體式的狂歡所影響，進而保障内容持續、高質地輸出。
BAT選擇了同樣的機制，在具體表現上仍有所差別。騰訊雖有意識打造内容産出矩陣，産生規模效應，但還是被短視訊産品的流量思維所禁锢，這一點從微信罔顧使用者體驗，在朋友圈強推“微視”的動作就能看出；百度的好看視訊則一直希望能重新複盤内容産出機制，将短視訊和愛奇藝的長視訊進行精确比對，形成内容關聯，使覆寫面更為廣泛；至于阿裡，淘寶系短視訊“鹿刻”更為專注做出電商導購加問答社群的混合體。未來，三者的高度和走向還留待行業繼續探讨。
另外，短視訊要想留住使用者，主要還是讓使用者放棄“自我執行的父愛主義”，即不相信自己而不得采用的行為，比如不相信自己能早起就定三個鬧鐘，不相信自己能不刷短視訊而解除安裝APP又反複安裝。而消滅這種“主義”的核心在于，需要讓短視訊的消費時長變得更有價值，這也需要各個平台從内容的充實度、豐富度入手。
抖音、快手等短視訊在約談後開始調整内容結構，美拍也提出了泛知識内容的新定位，百度好看視訊則依賴内容生态體系吸引使用者。内容為王的時代裡，通過内容升值而讓“時長貨币”不再貶值，才是短視訊謀長遠的必需。而争論多時的短視訊橫屏豎屏之争也毫無必要，讓“内容”更加美麗才是各個平台的競争焦點。
技術破局，感性消費的理性疏導
智能時代裡，短視訊的自救不僅在于内容上的，更在于如何使用技術手段去做好内容分發。短視訊是一種典型的視覺文化，以形象為中心，注重感性體驗，使用技術，就是利用人工智能去做感性消費的理性疏導。
一方面，視覺文化并不取決于圖像本身，而取決于對圖像或是視覺存在的現代偏好。在消費主義時代，利用AI圖像識别做視訊分發，目的不是為了實際需求的滿足，而是讓人們不斷追求被制造出來的和刺激出來的需求。
視訊内容的分發作為技術支援的的重要一環，需要區分人們的低級和進階需求。即便快手很早就應用了人工智能，在視訊認知和了解上建立了很深的壁壘，但在内容分發上，卻因為迎合了人性最不堪的一面去推薦，而被打上“低俗”的标簽。
另一方面，大資料、使用者畫像、算法和推薦的目的不僅僅是為了精準推薦，也是避免出現“檸檬市場”——使用者掌握的資訊不夠全面而無法判斷商品真正的價值。短視訊的算法應該多方面挖掘使用者興趣，進而做到使用者群體聚合。
在這個方面，短視訊平台默契地将算法中的單一資料轉為多元資料，使得使用者不再困于“圓形監獄”。在複活微視之後，騰訊上線的一款“下飯視訊”，在産品形态上選擇了分頻道資訊流推薦；百度好看視訊則基于視訊了解及NLP技術，為7.5 億使用者标注了200萬次元的畫像标簽及億級别屬性和關系的知識圖譜。通過多元資料建立豐富的場景模型，才能讓使用者了解有價值的短視訊内容，進而讓使用者視線有意義地留存。
結論：
今天，越來越多的巨頭加入了短視訊的戰場，BAT等巨頭的加入，也讓短視訊的賽道競争越發焦灼。短視訊行業玩家動作頻頻，本質上還是行業大環境變了——短視訊進入了結構調整和内容重構的新風口，而如何解決使用者的審美疲勞也成為新一輪競争的焦點。