资讯的移动化远高于搜索,社交和资讯一直都是用户在手机上的最大需求,搜索相对次要,字节(头条)作为推荐引擎的开创者,用其实现了个性化的信息分发,千人千面,予人所需,而抖音的推荐算法原理也与其基本一致。 抖音算法:漏斗机制,与今日头条的中心化推荐算法原理基本一致 抖音算法核心点:根据内容的点赞率、关注度、评论率、转发率、完播率叠加推荐,增加高播放量内容曝光次数,快速形成爆款高热度内容。通过机器检测对视频内容进行关键词匹配后分发给200-300在线用户。根据用户对内容的反馈决定是否叠加推荐到更高流量池,对高播放量内容进行高强度曝光,同时自身爆款视频能够带动系统“挖坟”。 主要分为三步:(1)冷启动流量池曝光,短视频上传后,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次曝光;(2)数据挑选,抖音会从这1000次曝光中,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,再滚进下一轮更大的流量池进行推荐;(3)精品池推荐,爆款短视频诞生。
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