抖音推荐算法机制

算法是什么?

简单通俗的讲,算法就是一套评判机制。这套机制对平台的所有用户都有效,无论是内容生产者(拍视频的人)或内容消费者(看视频的人),很多时候我们既是生产者也是消费者。

算法有什么用?

算法对于平台最大的用处是管理自己平台上的用户数据,并且根据用户的一系列反馈行为来改进平台功能,提高用户体验从而使平台吸引更多用户、留住更多用户,最终使平台形成一个可循环的良性生态。

算法有什么好处?

算法对内容生产者的好处:引导平台判定我们是优质用户从而分配给我们更多、更精准的流与更高的权限。

算法对内容消费者的好处:根据你的行为来分析你的兴趣,然后给你打上一个标签再将同类标签的内容生产者的内容推荐给你,你们便是一个池子里的人。

抖音推荐算法机制

1.抖音的推荐算法

它的算法,其实是一个漏斗机制,跟头条号的推荐算法原理基本一致。它分为三个步骤:冷启动流量池曝光

它的算法,其实是一个漏斗机制,跟头条号的推荐算法原理基本一致。它分为三个步骤:冷启动流量池曝光

譬如每天在抖音上有100万人上传短视频,抖音会随机给每个短视频分配一个平均曝光量的冷启动流量池。比如,每个短视频通过审核发出后,平均有1000次的曝光。

2.数据筛选

平台会从这100万个短视频的1000次曝光,分析点赞、关注、评论、转发等各个维度的数据,从中再挑出各项指标超过10%的视频,每条再平均分配10万次曝光。然后再去看哪些是点赞、关注、转发、评论是超过10%的,再进行下一轮更大的流量池进行推荐。

3.精选推荐

通过一轮又-轮验证,筛选出来点赞率、播放完成率、评论互动率等指标都极高的短视频才有机会进入精品推荐池,用户打开时,看到的那些几十上百万点赞量的视频就是这么来的。

抖音推荐算法机制

总之,推荐算法会为我们匹配到我们想要的东西。为内容生产者匹配到精准的用户,为内容消费者匹配到感兴趣的内容。