但即使如此，我们还是希望推荐的质量能够好起来 。我们组建了三个做推荐算法的团队，每个团队十几个工程师 。希望各自用不同方法去找到推荐的最优解 。
应该说我们在算法领域沉淀应该还是很深的，搜一搜背后是个几百工程师的搜索技术团队，同时我们自己研发的语音识别和机器翻译，都是国内的一流水准 。对了，外界一直有人说我们的语音识别用的是第三方的技术，其实我们从未用过第三方的，一直都是我们自己研发的 。现在微信里面的语音识别每天翻译的语音条目在五亿条以上 。
虽然搜索团队有很强的算法技术人员，但是，我还是把他们从搜索团队抽调出来进入到视频号团队来工作 。因为闭环的小团队才能迅速迭代 。
推荐团队很努力，但头几个月的滚动特别困难，似乎陷入了死结，就是内容不好看就没有浏览量，就导致没有人贡献内容，所以推荐系统也推不出好内容，然后继续没有好的内容看 。
5月份的时候，我们做了视频号最重大的一个改变 。因为经过几个月的灰度，表明在现有的内容下，基于机器推荐是走不通的 。对比朋友点赞的内容，虽然当时朋友点赞还是匿名的，和机器推荐的内容来对比，我发现，机器推荐的远不如人工（或者说朋友）推荐的精彩 。既然这样，就应该以实名点赞的社交推荐为主，机器推荐为辅 。
当时我给的理由是，我们所看的书，大部分是因为周围有人推荐而去看，而不是网上书店推荐的书 。你少看几个机器推荐的内容不会觉得可惜，但错过了朋友们都在看的内容会觉得可惜 。这是视频号能借助社交推荐起来的理由 。
于是五月份开始了变更最频繁的两周，几乎每两天就要更新一个版本 。然后发布了基于朋友点赞的新的灰度版本，终于看到了上扬的数据，用户的留存非常高 。
所以6月视频号的用户到了一个量级 。数字其实不重要，但对于一个内容形态的产品来说，一定量级的用户意味着解决了生死问题，即流量的循环起来了 。
这是一种典型的微信style的产品方法，即通过产品而非运营的方法，找到事情的撬动点，通过产品能力让事情运转起来 。
有这个用户基数说明生存下来了，这时候就可以开始做基础功能的完善了，比如直播能力等 。没有过生死线的话，做再多功能也是白搭 。
在这里，是社交推荐发挥了作用，当时机器推荐的占比非常小，留存也非常低，我们也差点就放弃了机器推荐 。但是，并不是说机器推荐没有用，而是要在内容丰富的情况下才能发挥作用 。
4 什么是视频？在做这些工作的过程中，发生过很多值得思考与回味的经历 。比如我们曾经自问“什么是视频？”，虽然每天都在讨论视频化，但最初的认知还是有所偏颇 。有人认为视频就是一段视频文件，就像在朋友圈常见的个人录像，但我想表达的是，这种类型的视频文件将来可能彻底消失 。
打个比方，以前你使用的电脑系统是Windows，当你转用MAC系统后就会发现，之前系统里的文件管理器去哪里了？当你放弃安卓系统，转用苹果手机后，也会有同样的疑问，为什么没有文件这个概念了 。我觉得这是苹果很值得称颂的地方，它认为文件不应单独存在，应该归属于一个个APP才更有意义，否则只是一堆原始数据 。
所以看待视频也是如此，目前我们提及的视频只是一种文件，它不具备丰富的关联能力，比如视频作者是谁？观众的互动情况如何？浏览量有多少？所以，也许你曾转载过很多视频，但本质只是转发文件而已 。所以我认为，未来的视频应该是一种结构化的数据，这样才能产生刚刚提及的标记，同时它可以储存于云端，更方便去进行分享 。
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