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推荐机制都有什么? 什么是推荐机制?怎么把握推荐机制?如何更好结合视频? 推荐算法*2 推送是否精准?推荐逻辑是怎样? 适合平台推荐的视频重点? 哪类视频最容易被推荐? 短视频如何推荐热门 直播间流量如何推荐 怎么评判视频是否优质? 抖音官方推荐算法交流分享的内容,希望对各位朋友有帮助!
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抖音官方推荐算法交流分享内容
1. 网友关系的问题
推荐机制都有什么?
什么是推荐机制?怎么把握推荐机制?如何更好结合视频?
推荐算法*2
推送是否精准?推荐逻辑是怎样?
适合平台推荐的视频重点?
哪类视频最容易被推荐?
短视频如何推荐热门
直播间流量如何推荐
怎么评判视频是否优质?
2. 推荐是个多目标系统
用户行为的多样性:点赞、评论、完播、播放时长、播放完成度、不感兴趣等
服务对象的多样性:内容消费者(最主要)、视频创作者、平台利益与导向等
内容消费者的目标即用尸的对平台的两忌反、心3,ANAem,
视频创作者的目标
短期如投稿活跃度、视频高热率等,长期如高价值关系等
·平台目标:原创、合法等,基本与社区公约一致
3. 推荐的实现模型讲解
推荐主要通过两种模型来实现
预测模型:预估用户的具体行为,如点赞模型、评论模型、完播模型等,并应用在推荐的各个环节中
·价值模型:结合预测模型的结果,计算每个视频的每一次展现在多目标下的总价值,从而达到整体价值的最大化
由于目标与手段的复杂度,我们基本只需要考虑最终的最主要的衡量标准:
用户体验的最大化
4. 如何获得更多流量?
与推荐系统的目标契合
5. 播放量重要还是点赞量,还是赞比?
播放量、点赞量、赞比(点赞数/播放数),都是上述预测模型的
特征,但也仅仅是众多特征中的一个。
我们的模型最主要参考的是用户的实际行为,即「谁」对「哪个」视频点了赞。
6. 被推荐的参考标准
·什么样的视频更容易被推荐·什么内容容易受推荐
·什么样的作品会被推荐·咋有流量
·流量分配,推荐内容类型,粉丝点在哪里·如何优化能获取更多流量
·如何才能上热门
·爆款内容
这边是一系列
·如何由数据上判断为值得推荐的视频?
7. 用户喜欢的内容就有流量 !
●最直接的回答就是,用户喜欢的内容就有流量。
●后验来看,视频质量越高的内容流量越高,能反映视频质量的指
标有点赞率、完播率、播放完成度、评论率、分享率等,
但需要综合考虑,且可以与自己相似时长、质量,或者他人相似
时长、质量的内容横向比较。
8. 直播答疑:
会有账号的基础流量池吗?
我们会在一些情况下给定一些流量,其实为了让推荐系统更了解这个视频,或者更了解这个作者,但这个流量的量级会比较小,所以我觉得这位同学可以稍微展开描述一下这个基础流量池在你的视角里是什么?
我以前拍美食教程,现在创作方向变成生活VLOG对账号会有影响吗?
客观的说会有一定的影响。嗯,因为就是刚才说的预测模型的认知力。我们了解到你是一个那美食的创作者,我们会在一些更多的阶段去更多的分发给你的美食的受众。首先我们有两个手段能解决这个问题,一个是我们在冷启动阶段,我们会去对流量做探索,然后即使你发的内容跟你之前的内容完全没有关系,我们也会通过视频冷启动的手段,当你尽可能找到你的用户。第二个是你应该积累了一定的粉丝基础,然后我们会尽可能做到粉丝触达,这些粉丝可以帮你做一定的内容的转型或者冷启动,然后帮你继续的经营你的流量。但如果说你的风格真的发生了 180 度的转变,我觉得这个不只是抖音的平台,还是其他平台,来说这件事情都不会那么容易,我有一定的信心。
哪个指标更重要?
这个问题我可能没法直接回答,但是大家可以换个角度,从消费者的角度去思考。如果我作为一个观众,我去看你的视频,我是希望能有更多的完播,还是希望有更多的分享,还是希望有更多的其他的指标?因为我们最终的评估指标是用户的长期体验,对吧?我们其实不会去专门去优化完分享数之类的,我们会希望最终的优化用户的长期留存等等能反映用户体验的指标。你的视频能否最终指向这些指标?这个应该是能回答你的问题,至少间接的回答
美食教程分享,垂直度必须是面食全做面食,炒菜全做炒菜?
事实上我觉得抖音在这个垂直度的泛化上是能做得比较好的,包括我们有在做相关视频的相关推荐的一些开发,我们会发现面食可能可以出来一些炒菜,所以我觉得不用太担心这件事情。
我们做了一年半的美食账号,为什么到现在基础流量还这么差?现在还有不到1万播放量的视频,是哪里有问题还是账号权重低?
我先回答后一半问题,账号权重我们没有,后面会详细说。回到前面,基础流量为什么还是这么差?作为一个非常频繁的视频创作者,1万都是我其实很难达到的一个目标,所以我觉得1万播放量并不算特别差。坚持以及从用户的反馈上去找一些原因。
更新频率对推荐机制有帮助吗?
如果可以维持同样的视频质量,更新频率是可以和流量成正比的;但如果为了频率牺牲质量,那可能得不偿失,需要权衡。
推荐系统本身并不鼓励或者打压高频或者低频的投稿,因为投稿频率本身并不与用户体验等目标直接挂钩。