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推荐机制
2023-07-25 09:58:35更新
  • 要了解推荐机制,首先我们要了解观众。每个观众的观看兴趣都是大不相同的,个性化推荐机制要做的事情就是让每位用户看到可能感兴趣的内容。这种精准推荐,是建立在机器对每位用户都有充分认知的前提下的。在机器中,每位用户实际是由大量数据构成的,用户的观看兴趣就藏在这些数据中。不同数据对用户兴趣计算所占权重不同,数据包括:

    • 性别、年龄、所处城市;

    • 关注的账号、常浏览的频道、关注的话题;

    • 观看过的视频分类和关键词;

    • 相似类型的其他用户还喜欢观看的其他视频类型;

    • ....

  • 推荐系统的本质,就是从一个海量的内容池里,为观众匹配出少量感兴趣内容 。为了给用户提供他们喜欢的内容,或者理解用户的需求,平台有很多角度可以去刻画一个用户的画像,比如,年龄、性别、历史浏览的文章、环境特征等;同时,利用先进的AI技术对内容进行分门别类。紧接着,推荐机制就像一座“桥梁”,连接观众和内容,将内容源源不断地推送到感兴趣的用户面前。这座“桥梁”有两个特点:

    • 兴趣匹配:观众的观看类型与内容分类重合度最高,被系统认定最可能对该内容感兴趣。
    • 分批次推荐:首先会被推荐给一批对其最可能感兴趣的观众,这批观众产生的数据,将对内容下一次的推荐起到重要作用。
  • 关于推荐机制,也可以戳链接查看视频介绍👉推荐机制大揭秘

注意:以下举例仅用于说明点击率等对视频推荐的影响,不代表实际推荐情况

  • 视频的首次推荐,如果点击率低,转评赞不高,系统认为视频不适合推荐给更多的用户,会减少二次推荐的推荐量;如果点击率等数据高,系统则认为视频受用户喜欢,将进一步增加推荐量。以此类推,视频新一次的推荐量都以上一次推荐的点击率等数据为依据。

例如,一个视频首次推荐给了1000个用户,如果这批用户的点击率、完播率等较高,系统判定用户非常喜欢这篇视频,将其扩大推荐给10000个用户,如果这轮推荐用户的点击率、完播率等仍然维持在较高水平,那么系统会将视频再次扩大推荐给30000个用户、50000个用户、100000个用户……推荐量和播放量便如滚雪球一般节节攀升。

  • 因为这种扩大推荐的机制,创作人想获得更多的播放量,就必须努力把各维度阅读数据(点击率、用户播放时长、收藏数、评论数、转发数等)维持在高位水平。

  • 这就要求视频:

    • 标题和封面图具有足够的吸引力、表意清晰,提高点击率;

    • 视频内容优质,剪辑解说俱佳,提高用户播放时长和播放完成度;

    • 内容详实,给观众干货般的充实感,提高收藏数和用户播放时长;

    • 观点鲜明,引发观众讨论,增加评论数和转发数。

  • 其中,至关重要的当然是点击率,完播率,转评赞等,也因此,标题和封面图的重要性便不言而喻。这也是今天注意力稀缺时代,播放获得好的传播的关键要素。

  • 有吸引力的标题能带来更多点击,但这不意味创作人要成为惯用夸张标题的标题党。恰恰相反,标题党反而会被平台通过技术手段识别和打压,限制推荐量。除了标题夸张,用户举报密集、负面评论过多都是限制播放推荐量的因素。归根结底,一个作品能否获得更多推荐最终取决于内容质量,好的内容才能带来流量的长效增长。

    已解决
    未解决