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抖音的推荐机制是利用的什么原理?

抖音的推荐机制是利用的什么原理

从大量的视频中,通过用户的行为,判断用户对哪些视频更感兴趣,推送给他们。

那么抖音是如何判断用户是否喜欢推荐的内容呢?

在抖音的视频信息流中,有四个按钮,分别是关注、转发、评论、点赞。

这几个按钮的作用,就是用来判断用户是否喜欢推送的内容的,不过还有一个参考指标就是完播率(就是看是否完整看完整个视频)。

在转发、评论、点赞和完播这几个指标中,我们发现用户参与成本最大的是转发(因为现在微信已经将抖音的接口关闭了,用户想转发到微信必须下载下来再上传到微信),然后依次是评论、点赞和完播。

所以,推荐的权重从大到小依次是转发、评论、点赞和完播。

当然,跟今日头条类似,一个新发布的视频并不会大量推送测试。

首先,他会智能分发到一小部分用户,这部分用户以粉丝和附近的人为主。

根据上面说的几个指标,看用户的反馈如何,如果用户喜欢的比例更大,就有可能进入第二轮推荐。

每次推荐,如果判定为用户感兴趣的内容,视频会被增加权重,推荐量逐级增加。这个我们把它叫做叠加推荐,你所看到的上百万赞的视频,就是这样一点点火爆起来的。

但是,一个视频不会持续火,热度一般持续一周左右,因为平台需要持续有新鲜的内容。不过如过有大量的用户模仿跟拍,视频的热度持续时间会更长。

作者:运营喵阿文链接:https://www.jianshu.com/p/e70d83b71a1d来源:简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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