都想做Papi酱，为何最后都变成“僵尸号”？(4)
这导致它们的分发模式也是“中心化”的，因为它们本质上是有专业门槛的娱乐产业，满足的是人类的精神需求。所以，这一类视频的分发，都必然是依靠人来分发，靠人工编辑进行内容推荐。
“中心化”必然导致的后果是，流量大都去了头部视频内容（通常有巨大传播性、占据媒体头部要害位置的内容），只有最红最热的内容才能占据显要位置，导致整个视频网站的大多数视频都处于僵尸状态。
无论是各大平台争抢的电视剧版权，还是“太子妃”、“屌丝男士”这样的自制剧，都可以看到头部视频内容和人工分配机制的“情投意合”。
对视频网站来说，Papi酱就是这样的头部资源，这由流量分发机制决定。
但是，对创作者而言，大量优质视频得不到分发，对用户而言，要寻找感兴趣的视频，获取信息，需要花费大量搜索成本。
而且，在短视频时代，信息类视频具有流动、碎片化、海量的特点，因而必然存在长尾分发的问题，这都是传统视频门户解决不了的问题。
出路
那么，解决流量分发最适合的模式是什么？
我们先来看，短视频时代，你需要解决什么问题：第一，筛选海量产生的UGC视频内容；第二，保证将用户需要的视频内容推荐到用户终端。
很显然，社交分发和机器分发是两种有效的解决方式。
社交分发就是以Twitter、Facebook等平台为代表，通过用户的社交网络，让用户自主进行筛选和互相推荐。微信、微博、秒拍等也属于这一类代表。
但是，社交分发面临着两个挑战：用户滥用分发权力的问题，比如在一些社交平台上，营销内容泛滥，而平台难以反制；信息量过大导致过滤失效，比如，每个人关注的圈子外扩至二度、三度时，社交信息流也就没法看了。
另外一种方式，机器算法分发的代表，譬如YouTube的搜索算法、头条视频依托的推荐算法分发。
YouTube自从被谷歌收购后，一直就利用谷歌的算法优势，通过分析用户的浏览量、观看记录、停留时间等进行视频推荐。2013年，因为YouTube出色的个性化视频推荐和背后的推荐算法系统，谷歌获“技术与工程艾美奖”。今日头条的分发模式也一直是去中心化的机器算法分发，决定内容流量大小的是内容质量。
事实上，通过YouTube或者今日头条算法的精准分发让那些长尾小众内容变得更有价值。(责任编辑：方向)
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