你知道吗?抖音似乎总能猜透我们的喜好,不断推送我们可能喜欢的视频。这其中的系统判断机制既神秘又深奥,其中蕴藏着许多值得深入挖掘的奥秘。
用户画像的构建
系统会从多个角度来构建用户的形象。例如,我们可以观察用户观看视频的时间长度,就像在2022年的一项用户研究中发现的那样,那些观看某个类别视频平均时间较长的用户,往往对该类视频有着更高的兴趣。此外,还有点赞、评论、分享等互动行为。比如,如果一个用户频繁为旅游类视频点赞,系统就会将其标记为对旅游内容感兴趣的用户。同时,系统还会综合考虑地域信息,例如,某个地区的用户可能更倾向于观看当地小吃制作的相关视频。
设备信息同样受到关注,使用苹果手机的用户可能拥有与众不同的喜好。浏览记录同样重要,连续观看健身视频后,系统会认为我们对这类内容非常感兴趣。
视频的标签化
视频内容与相关信息均会进行分类标记。以美食视频为例,若视频主要展示川菜制作过程,便会获得“川菜”这一标签。观察标题,若包含“减肥食谱”等关键词,这也是一个关键标签。描述部分同样不可忽视,如提及“传统川菜的现代改良”,这会进一步丰富标签内容。此外,若位置信息显示为成都,则会提高川菜标签的相关性。封面图上如出现特色小吃图案,这也是构建标签的一个要素。
基于算法的匹配
用户画像与视频标签经过整理,算法便开始进行匹配。系统内拥有众多算法模型,它们持续进行计算。若用户被标记为喜爱喜剧视频,系统便会从众多视频中筛选出喜剧标签突出的视频进行推荐。据2021年的数据统计,大约80%的推荐视频都是通过这种精确匹配方式推送的。此外,系统还注重时效性,对于由热门事件引发的系列视频,会在短期内进行大量推送。
推荐并非固定不变,系统会根据用户行为的新动态持续调整策略;一旦出现新的浏览习惯或兴趣点,算法便会立刻进行更新跟进。
推荐中的协同过滤
抖音运用了协同过滤技术。假设有两个用户,一位是来自一线城市的轩轩,25岁;另一位是来自二线城市的萌萌,23岁。他们观看内容的喜好颇为相近。当萌萌观看并点赞了一位健身达人新发布的课程视频后,2020年的案例显示,抖音系统会将这个视频推荐给轩轩。即便轩轩此前未曾看过这位达人的视频。
而且,随着越来越多的类似用户开始关注同一类别的视频,这种推荐便会变得更加明显。这主要是为了挖掘用户可能的兴趣所在。
反作弊系统的作用
抖音的反作弊机制持续工作。刷赞和刷粉均属违规操作。刷赞可能借助机器进行,表现为点赞数短时间内急剧上升,但用户来源不明确。即便是真人账号,也无法规避系统的监控。2019年,就有账户尝试通过刷赞来热门,结果遭到了罚款。
此外,刷粉行为带来的风险更为严重。假粉丝或许与账号的目标受众标签不符,这会导致系统依据假粉丝的标签来推荐视频,进而引发推送错误。因此,账号后续的数据状况令人担忧。
优质内容才是王道
这套系统框架里,真正能成为热门的是那些优质内容。刷量是行不通的捷径。一位小博主就凭借精心拍摄的手艺传承视频,不靠刷赞和刷粉,仅凭有趣的内容慢慢积累了粉丝。我们必须把主要精力投入到内容创作上,真正把握住用户的兴趣所在。
你们觉得,怎样制作视频才能在算法中独树一帜?期待大家点赞、转发,还在评论区积极参与讨论。
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