导图社区 抖音算法推荐机制
这是一篇关于抖音算法推荐机制的思维导图,主要内容包括:推荐系统是一个多目标系统,预测模型,价值模型,大多数情况下考虑的指标,如何获得更多流量? 答案是与推荐系统目标契合。
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抖音算法推荐机制
推荐系统是一个多目标系统
用户形为的多样性
用户在观看的时候会有很多的反馈,不管是显示的还是隐式的。比如他喜欢的内容,可以点赞,也可以评论,隐式的比如是完播。每个视频播放会有一个播放时长,播放完成度。
服务对象的多样性
最终服务的对象是内容消费者,看他们的消费体验如何?
内容消费者的目标
忠诚度、满意度,短期会优化用户在抖音上的时长,长期我们会优化他们的留存。
对视频创作者的目标
短期我们会关注你们的投稿活跃度,我们会关注你们每个投稿的高热率。你们是否根用户建立了高价值关系,
平台(张一鸣)的目标
原创性、合法性
预测模型
预估用户的行为,比如每一次用户刷抖音,刷到一个视频,他有多大概率会点赞这个视频?评论这个视频、完播这个视频,等一切行为,并应用在推荐的各个环节中。
价值模型
会计算每个视频在每一次展现下,对应到多个目标下,它的总价值是多少?结合预测模型,计算每个人发的每一次视频,每一次推流在多个目标下的价值。从而达到价值最大化。会根据反馈的结果进行排序,从而决定怎么推,推不推。
大多数情况下考虑的指标
在大部分情况下,我们只需要考虑,每个视频最终的衡量指标也就是用户体验的最大化。我们每个视频是否会给用户带来最好的体验?
如何获得更多流量? 答案是与推荐系统目标契合
两大终极衡量指标:1、用户的体验、2、平台的倡导
会有账号的基础流量吗?
有,有基础流量池,用来测量视频。
如何有视频比较好,但是没有流量,可以做以下检查
拿自己的视频和别人相同的视频、相似的内容去对比,看看差异到哪里了?
如果自己感觉视频比较牛,但流量不及预期,可以给抖音反映,让他们帮忙排查。 抖音承认他们的算法不是完美的。
推荐系统是目标,预测模型、价值模型是手段。
播放量重要还是点赞量重要,还是点赞比重要?
我们从预测模型这个角度来说,它预测的是,这个视频我看到后,有多大概率会点赞?最重要的是这个视频能不能引起读者的共鸣。跟我相似的用户,跟我相似的作者,相似的内容,我是否有点赞?点赞量本身会有一定影响。 在抖音的算法里,用户的一举一动,完全都被量化了。抖音参考的就是用户的行为。
说了一句万金油似的话,用户喜欢的内容就会有流量。
视频的点赞率与完播率比较影响视频推荐率。还有评论率、分享率都会有影响。