抛开用户个人视角和商业角度,仅从传播规律来看,事实恐怕比想的简单的多。
让我们先做一道数学题。
班上共 10 名同学,元旦没人过生日的概率是多少(一年按 365 天计)?
这题我们都会算:每个人的概率乘起来,(364/365)^10,大概是 97.3%。
20 人呢?(364/365)^20,94.7%。
100 人呢?76.0%。
虽然很少有哪个班级有100人,但人数渐渐增多的时候,下降速率却越来越快是显而易见的。
当有 300 人时,概率已经下滑到43.9%;
500 人守着元旦时,概率只有25.4%
1000 人时,概率仅仅是6.4%了。
(雅各布·伯努利:少年,你渴望力量吗?)
刚刚的数学题稍变换一下,其实就是 b 站视频传播的模型。
b 站的推送算法不论怎样复杂,至少都满足“每个视频都有一定概率推到用户手里”;而用户看到推送后,也总有一些概率会点开它。
(B站如今五花八门的视频内容)