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西瓜视频推荐机制大揭秘

admin 2019-12-14 428 浏览 0 评论

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要了解推荐机制,首先我们要了解观众。每个观众的观看兴趣都是大不相同的,个性化推荐机制要做的事情就是让每位用户看到可能感兴趣的内容。这种精准推荐,是建立在机器对每位用户都有充分认知的前提下的。在机器中,每位用户实际是由大量数据构成的,用户的观看兴趣就藏在这些数据中。不同数据对用户兴趣计算所占权重不同,数据包括:


性别、年龄、所处城市;


关注的帐号、常浏览的频道、关注的话题;


观看过的视频分类和关键词;


相似类型的其他用户还喜欢观看的其他视频类型;


....


推荐系统的本质,就是从一个海量的内容池里,为观众匹配出少量感兴趣内容 。为了给用户提供他们喜欢的内容,或者理解用户的需求,平台有很多角度可以去刻画一个用户的画像,比如,年龄、性别、历史浏览的文章、环境特征等;同时,利用先进的AI技术对内容进行分门别类。紧接着,推荐机制就像一座“桥梁”,连接观众和内容,将内容源源不断地推送到感兴趣的用户面前。这座“桥梁”有两个特点:


兴趣匹配:观众的观看类型与内容分类重合度最高,被系统认定最可能对该内容感兴趣。


分批次推荐:首先会被推荐给一批对其最可能感兴趣的观众,这批观众产生的数据,将对内容下一次的推荐起到重要作用。

 


提升推荐量的好办法 

注意:以下举例仅用于说明点击率等对视频推荐的影响,不代表实际推荐情况


视频的首次推荐,如果点击率低,转评赞不高,系统认为视频不适合推荐给更多的用户,会减少二次推荐的推荐量;如果点击率等数据高,系统则认为视频受用户喜欢,将进一步增加推荐量。以此类推,视频新一次的推荐量都以上一次推荐的点击率等数据为依据。


例如,一个视频首次推荐给了1000个用户,如果这批用户的点击率、完播率等较高,系统判定用户非常喜欢这篇视频,将其扩大推荐给10000个用户,如果这轮推荐用户的点击率、完播率等仍然维持在较高水平,那么系统会将视频再次扩大推荐给30000个用户、50000个用户、100000个用户……推荐量和播放量便如滚雪球一般节节攀升。直到视频过了24小时时效期,新一轮推荐的推荐量才会逐渐衰减。


因为这种扩大推荐的机制,作者想获得更多的播放量,就必须努力把各维度阅读数据(点击率、用户播放时长、收藏数、评论数、转发数等)维持在高位水平。


这就要求视频:


标题和封面图具有足够的吸引力、表意清晰,提高点击率;


视频内容优质,剪辑解说俱佳,提高用户播放时长和播放完成度;


内容详实,给观众干货般的充实感,提高收藏数和用户播放时长;


观点鲜明,引发观众讨论,增加评论数和转发数。


其中,至关重要的当然是点击率,完播率,转评赞等,也因此,标题和封面图的重要性便不言而喻。这也是今天注意力稀缺时代,播放获得好的传播的关键要素。


有吸引力的标题能带来更多点击,但这不意味作者要成为惯用夸张标题的标题党。恰恰相反,标题党反而会被平台通过技术手段识别和打压,限制推荐量。除了标题夸张,用户举报密集、负面评论过多都是限制播放推荐量的因素。归根结底,一个作品能否获得更多推荐最终取决于内容质量,好的内容才能带来流量的长效增长。


给作品体检一下 

从上面的推荐机制解读中,我们不难归类出推荐不好的主要原因。首先可以检查一下作品是否存在违反发文规范或审核规范的低质行为,如:


广告信息:内容含有微信公众号/微博/电话联系方式等;


消重机制:站内已有高度相似内容;


标题:标题党/标题夸张/题文不符等;


低质内容:竖屏/黑边视频/恐怖内容/低俗/猎奇等;


用户举报密集、负面评论过多、无效异常点击较多;


「头条号后台」-「西瓜视频」-「内容管理」目前已支持作品推荐不好原因说明的功能,是非常重要的参考信息,可以仔细阅读理解并自查作品是否存在问题。

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