在正值風口的當下，不管是PGC還是UGC的短視頻平臺，新入局者加速增多，紛想要攪動當前市場的“新人”不在少數。但是，，在繁華的市場背后，一定會經歷“大浪淘沙”的進階角逐。此時，平臺技術的優化就成為增強用戶粘性、強化用戶體驗、提升品牌好感度的最強競爭力。

國內最大的生活記錄和分享平臺——快手，自 2011 年創立以來，快手穩步成長為中國最大的生活分享平臺，視頻庫存量已超過 30 億條，與其他視頻平臺差別，快手對用戶的內容保舉并不依靠人工編纂運營，而是基于深度學習的人工智能算法機制，這是快手可以承載每日 1000 萬條UGC新內容的生成，并精準分發的核心技術優勢，這也可能是快手在未來致勝的關鍵。

據了解，快手的視頻內容，大多是常見的生活場景，非常多樣化，這樣的模式也決定了快手直播需要考慮的業務場景更復雜。巨大的流量、用戶在差別場景下對畫面清晰度的需求等多重復雜的網絡環境也為快手帶來了重重的技術難題。

用戶數量快速的上漲對辦事質量有更高的要求，流媒體大數據平臺是各項視頻業務的一個基礎平臺，需要提供完善且不變的數據收集，數據處理，數據監控，數據分析等辦事。為了應對業務挑戰，快手持續擴充完善數據基礎架構，擴張相關技術團隊，在保障用戶體驗的同時，也對本身提出了更高的要求。

“針對線上紛繁復雜的視頻體驗問題，快手視頻團隊在實踐過程中總結出了一套數據驅動的優化方法論，首先是區分痛點，設置優先級。把問題分為兩類：可以忍受和不能忍受；其次是制定優化方案，問題出現后，定制一個合理的優化方案，這里可能涉及到多方，有快手需要解決的問題，也有 CDN 辦事商需要解決的問題，需要合理的排期保證問題有序解決；第三步是灰度驗證或 AB 測試，解決問題之后通過不雅觀測全網的數據進行灰度驗證，確保方案是真正有效了之后，才全量上線。”快手軟件工程師羅喆在 ArchSummit 深圳 2017 上的演講里介紹道。

除此之外，在完善平臺技術的同時，快手還在提升平臺整體的用戶體驗，將人工智能（AI）技術深入產品骨髓，并借助世界領先的計算機視覺與深度學習能力，通過對人、內容及二者互動數據的理解，形成一個個優質模型；再憑借強大的算法匹配能力，精準地保舉給用戶可能感興趣的內容，減少用戶挑選內容的時間，為用戶高效剔除不感興趣的內容。

視頻平臺的鏖戰才剛剛開始，本錢入局，輿論的引導均講短視頻平臺推向風口浪尖，奉為“香餑餑”。但是，戰爭已進入下半場，如何搶占市場和留住平臺用戶就成了各平臺搭建自身壁壘的關鍵。

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