App工厂之痛：一个知识问答社区的死亡样本
11月2日，梁汝波一纸令下，抖音一跃成为字节跳动诸多国内业务的“大统领”，连今日头条、西瓜视频也被纳入麾下。
如今的抖音，可谓风光无限。然而在字节跳动的现存业务中，我们却再找不到那个与抖音同期推出、张一鸣为之摇旗呐喊狂撒币的悟空问答了。
悟空问答已死，然而它的预期命运，本该是相反的。
时间回拨到2017-2018年之际，彼时，国内最大的知识问答社区知乎，正深陷在商业化起步和内容监管压力中。更因连连对大V账号做出处罚，被指“同患难却不能共富贵”，与平台大V的对立愈演愈烈。
同一时期，正高歌猛进扩张业务版图的字节跳动，宣布成立问答社区悟空问答，并率先以重金向知乎大V抛出了橄榄枝，引来优秀答主大规模出走，知乎元气大伤。
张一鸣的亲自站台呐喊下，到2017年年底，悟空问答触达用户过亿，每天产生超3万个提问、20万个回答。
乘胜追击，今日头条宣布2018年将向悟空问答投入10亿元。这一补贴力度在问答领域几乎是碾压式的，局势看起来对悟空大好。
然而，最终的结果却“南辕北辙”——知乎笑到了最后（成功上市），悟空却倒下了。
面对“深陷困局”的对手，背靠字节跳动庞大流量和资金支持的悟空问答，居然失败了，这无疑让人不解。为了弄清这一点，本文将从创作者、用户粘性、平台三个方面进行具体分析。
20亿招揽创作者，却只养肥了“羊毛党”
此前，表外表里通过对快手、B站等内容社区平台的分析，发现平台内容有两个反馈特征：
·供给端（创作者）：单一内容生产者的内容生产能力，是一定会衰减以至归零的，需不断输血新创作者。
·需求端（用户）：单一用户消费同一类型内容，边际效用降低（喜新厌旧），需要多样性供给。
基于此，我们认为，创作者的繁荣、用户的良好体验决定着一个内容社区是否立得住脚。
据此模型逻辑，我们对悟空问答进行拆解分析。
就创作者基本盘来说，创作者入驻一个平台的原因，无非名（成就感）和利（收益）。
在收益方面，悟空问答一开始“财大气粗”，大手笔招揽创作者。
据资料显示，2017-2018年，悟空问答共计投入20亿元，签约各专业创作者，同时通过回答红包等方式，刺激普通用户参与，进行早期内容输出。
但这使得补贴成了绝大多数内容创作者，在悟空问答生产内容的源动力。与此同时，平台上还涌现了众多码字赚钱的羊毛党，团队作战“薅头条羊毛”。（下文会具体分析）
可“烧钱”的方式，不可能一直持续下去，随着时间的推移，悟空问答的补贴力度逐渐衰减。
据一位悟空问答大V分享：2017年10月签约时，我每月只需在平台上回答次数达到15次（每次回答在500字以上），就可收入1万元。但到2018年8月，条款变更，收入变成了保底加提成，每条保底200元，答题上限20条，提成与阅读量、点赞数挂钩。
当然，对平台来说，创作者的繁荣也不是靠补贴堆起来的。真正有价值的是，在补贴阶段，通过抢占创作者“心智”，让创作者自愿留在平台，持续产出。
那么，悟空问答在这一块做得怎么样呢？这里我们引入一个模型来辅助分析。
如下图，创作者对平台的粘性，在于创作优质内容后，所能收获的精神成就，以及现有金钱激励、未来预期收益等。
这些收获的累积，一方面会让创作者对平台有归属感；另一方面，也提高了创作者转换平台的成本，使得创作者不愿、也不敢离开平台。
回到悟空问答，它的补贴激励相当于“给钱干活”，这种钱在哪里都能赚，没什么转换成本。
相比之下，精神激励，也就是创作者能达到的成就高度，以及未来可持续性收益，对建立创作者粘性更有力。
但就我们的梳理情况看，悟空问答上并没有规范的创作者成长体系以及由此带来的成就和收益。
平台创作者能有的身份，只问答达人和签约作者两种。且不管是升级为问答达人，还是签约作者，都没有明确的标准，都是由悟空问答官方工作人员，不定期私信邀请。
也就是说，中尾部创作者需要不计回报，勤勤恳恳地码字，等待哪一天被悟空相中收到私信，或许才能出头。
与之相比，知乎虽然屡屡和大V闹僵，但其摸索出了完整的创作者等级体系（分为1-10级），且等级达到4级以上，可以开通好物推荐的权限，创作者拥有最基本的变现渠道。
不同的成就激励下，优质创作者的规模和影响力出现分化。
据调研，在知乎上搜索“知乎上有哪些大神”，相关问题的回答和讨论度都非常高。而悟空上搜索“悟空问答有哪些大神”，回答者很少，且很多答案风马牛不相及。
如此来看，创作者对哪个平台更容易有认同感，不言而喻。
而在有竞争力的创作者粘性，构建不足之下，悟空问答的创作者生态很难形成持续、健康的循环，而这或将影响触达用户的内容供给。
水化内容泛滥，留不住用户
就知识问答型平台的模型定位而言，内容有用是排在第一的，这从下图（左）知识类平台用户的关注偏好中就可以看出。
在这一点上，悟空问答无疑是有野心的，其在内容板块规划上，专业类覆盖的范围，比知乎还要广泛。
但这也意味着，悟空问答需要更多的内容，来填充和丰富板块。
上述说过，前期悟空问答用重金招揽创作者产出内容。比如，在2017年签约了超2000名专业答主，涉及板块覆盖健康、科学等29个垂直领域。
但以字数判断内容优质程度，进行激励的粗暴方法论——据了解，一个300字的回答就能赚500元稿费——让创作者琢磨的不是产出好的回答，而是怎么最大化薅平台的羊毛。
据知乎用户Sean Ye的披露，悟空问答上的大V，各种“吸金大法”齐上阵：
·我并没有生产两套内容……我让助理从网上摘抄一点，洗洗稿就发在头条上了。反正头条按字数付钱，我自己的原创文字还是发知乎的，知乎的反侵权机制好……
·悟空问答每个月给我6000，我拿出3000养助理，还能赚3000……
而如此一来，专业板块内容水化泛滥。
不过，一个平台内容的丰富，不是只靠签约创作产出。
“今日头条第三届创作者大会”给出的数据显示：悟空问答平台的回答，25%由专业作者贡献，75%则来自普通用户。
那么，普通用户的内容质量如何呢？
据QM《2017 百科问答 APP 行业洞察报告》，悟空问答的用户群体，来自下沉市场的占比近一半。为了照顾下沉市场用户的认知层次，悟空问答需要出台专门的排版和编辑器功能教程，现场教如何把回答发布在平台上。
这样的情况下，很难期待普通用户能产出多少优质内容。
同时，用户下沉，对知识型平台来说还有一个大问题，就是用户本身对专业化问答也不感兴趣，更偏向于娱乐内容消费。
据我们对今年悟空问答“释放好奇心，提问赢奖金”活动的抽样统计显示，获奖的内容中，生活类的问题始终排在第一位，且月度平均占比达到50%。
专业内容水化，对奔着“有用”来的用户来说，失去价值。而倾向于消磨时间的下沉用户，面对的诱惑太多——在泛娱乐化上，有着微博、抖音、B站等各种内容模式可替代。
这会导致什么结果呢？
由于悟空问答缺乏相关的数据统计，这里我们以知乎为例，来进行分析。
我们在《看到知乎破发，我感到很欣慰》一文中论述过，知乎正在涌现越来越多的泛娱乐化内容。
而随着大众喜闻乐见的泛娱乐化内容增加，知乎的单日用户使用时长有所提升，但整体的用户粘性却是下降的。
这是因为上述说过，专业知识是用户使用问答平台的首要需求，而泛娱乐化的内容，却伤害了核心用户的使用体验，导致其粘性下降。而泛娱乐化内容本身，虽有部分用户会深度使用，但和悟空一样面临泛娱乐平台的竞争。
也就是说，平台内容定位、供给与受众需求偏差，让知乎的用户粘性降低。
相比之下，泛娱乐化定位，且与用户需求匹配的微博、抖音等平台，用户使用时长和用户粘性（DAU/MAU）都是正向增长。
和知乎有着类似问题的悟空问答，平台用户粘性情况也类似。
据有披露的数据显示，2017年10月-2018年7月，悟空问答的MAU从121万降至67.9万。
而在创作者和用户端的内容生产和消费，出现匹配偏差时，平台自身又是如何处理的呢？
算法分发“水土不服”
众所周知，抖音让人上瘾的算法机制，也被复制到了悟空问答上，用来进行内容分发，以精准匹配用户需求。那么，结果是否如其所愿呢？
我们先来看看，问答平台传统内容分发和算法内容分发的不同之处：
·传统分发，相当于“人找内容”，代表平台知乎，具体逻辑为：
知乎根据用户的赞同与反对，分发内容，用户赞同多（也就是质量高的内容），会被集中展示，推给所有有需要的人。
·算法推荐分发，则为“内容找人”，代表平台悟空问答，具体逻辑为：
悟空问答根据收集用户兴趣，将匹配的内容推荐给特定的用户，也就是不同人搜索同一个问题，看到的推荐内容不一样。
基于此，用户在悟空问答上搜索问题，大概率得到的是感兴趣的内容，而不是有用的答案。
举例来说就是，你五一可能随手点开了某地的旅游分享答案，算法以此分类了你的爱好，当你十一准备出去玩，在悟空上搜索值得去的地方时，系统会把你浏览过的那个地方，优先推荐给你。
这样的分发模式，背离了问答用户的本质需求，可能也不利于内容生产，毕竟创作者回答的好，不见得有流量倾斜。
相比之下，知乎以内容本身的质量做推荐，匹配用户需求，对优秀创作者也比较友好。
比如，按知乎今年5月新出台的方案，符合社区标准的好内容，可获得2倍以上的流量提升。在这样的激励下，知乎部分专业板块的内容阅读量与互动率大增。
由此来看，字节跳动引以为傲的算法，在知识问答平台上不太行得通。
综上可以看到，悟空问答围绕创作者、用户、平台三方平衡的内容机制，不仅未形成可持续的健康模式，还相互掣肘，拖累平台整体发展。
小结
“背靠大树好乘凉”的悟空问答，刚一上线就迎来高光，被字节跳动给予如抖音般的厚望，但只一年时间，就因成绩不佳，被战略性放弃。
究其原因在于，认同感与成就感不足使得创作者难以长驻，内容输出与用户需求偏差造成用户粘性不足，而平台的算法推荐更加剧了这两端的矛盾。
最终，“创作者—平台分发—用户”内容循环基本盘不稳，增长乏力不可避免。
文/汪慧敏 谢秤清 编辑/付晓玲 闵知
数据支持/洞见数据研究院
来源/表外表里(ID:excel-ers)
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