什么是抖音的算法推荐?抖音算法机制详解

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用户被宣传引进来了,用户创造了内容,但发布的内容,没人点赞,那用户的积极性也会大大受挫。这就涉及到抖音的关键问题——抖音的流量分配。

抖音的流量分配是非常均衡的。我们先看两个例子:第1个就是春节期间爆火的刀小刀,她甩个头换个妆就直接爆了。2月26号粉丝还不到100万,甩头视频出来后一个半月的时间直接涨粉到了1200万,一个月涨了1000万粉丝。

另个号毒舌电影,毒舌电影同样的是在1月份的时候不到200万粉丝,现在已经1400万粉丝了,两个月涨了1000万粉丝。

这并不是个例,这样的案例在抖音是非常多。

在抖音,每一个创作者都有机会创作爆款,都有机会获得巨大的流量,只要你的内容足够好,你就可以快速的让大量的人看到的。原因在于抖音使用了一种叫做算法推荐的流量分配模式,它能够让人人都有机会成为爆款,并且概率非常大。

抖音的算法推荐

讲算法推荐之前,大家可以回忆一下你日常是如何获取信息的?

无非就是三种途径:关注,搜索和被推荐。

1.关注,非常典型的就是微博/微信公众号,你关注了一个账号以后,你就可以持续看到这个账号发布的内容,获取你想要的信息。

2.搜索,百度和谷歌,当你的需求非常明确的时候,你通过关键词以搜索引擎去搜索的方法,获得你想要的信息。

3推荐,就是抖音、今日头条这种模式,你打开APP之后,随便看几篇文章,点几个赞,剩下的你不用管,算法会基于你的阅读行为给你推荐内容,你躺着等就行。

以上是从信息接收者的角度来聊的,那么换位思考一下,当我们作为信息创作者的时候,我们再来看这三种信息的分发模式。

第1种像关注这种模式,就比如你要做公众号,最重要的一件事情就是你要去涨粉。如果你入局晚了,你很难再做出一个爆款的大号来,这种模式对于后入局的创作者来说是非常难。

第2种搜索是同样的,当你作为一个信息创造者的时候,你想要让你的目标受众搜索到你的内容,你就需要去揣测用户在搜什么,用户会搜什么?你要做大量的SEO工作,同样的逻辑,如果说你没有在早期去做站长,没有入驻百度新闻源的话,你的内容就只能靠后站,这对于后入局者也是十分不利的。

第3种算法推荐这种模式,你发布一篇文章以后,只要你的目标受众是准确的,算法会自动识别你的内容,把你的内容推荐给可能喜欢的人,那简单来说就是你只需要发布内容,等着他成为爆款就可以了。

那么问题来了,抖音现在每天上传的视频量是6000万条,你如何做到让你这一条能够成为被算法推荐的那1/6000万?这就涉及到抖音算法推荐的核心逻辑,它是怎么工作的?

总结来说,就四个字:断物识人。

断物,就是算法需要去识别你这条内容是什么?

识人,就是算发需要辨识出正在平台中浏览浏览内容的人,他具有什么样的喜好?

算法知道了这个人喜欢踢足球,正好算法刚刚判断出有一篇文章是讲踢足球的,它就会直接把这篇踢足球的文章推荐给喜欢踢足球的人,算法推荐的逻辑就是这么简单。算法推荐主要有两种方法,我们下面逐一来讲。

第1种,基于内容的推荐算法,什么是基于内容的推荐算法?举个例子,比如说你进入到抖音以后,你点赞了一条关于踢足球的文章A,算法经过识别,发现文章B也是和踢足球相关的,那么算法就会把内容B推荐给你。这就是基于内容去做推荐,因为它俩是一样的,你喜欢A那你肯定会喜欢和A一样的B。

第2种,基于协同过滤的推荐算法,协同过滤这个词非常晦涩难懂,我们用另外一个词来替代它,就是基于用户行为的推荐算法,这种基于用户行为的推荐算法又分为两类:一种是基于物体的用户行为推荐算法,一种是基于用户的用户行为推荐算法。

基于物品的用户行为推荐算法

假如你是用户1,你喜欢了系统内的物品1,系统发现喜欢物品1的用户,还有用户2,用户3和用户4,然后系统还发现用户2、用户3和用户4也都同时喜欢了物品3。在用户喜欢物品的这个行为上,我们是不是可以去猜物品1和物品3是相似的,那么系统就把物品3推荐给了用户1。

这一套逻辑里边是基于对于物品喜欢的角度上去推荐的,所以将它称之为基于物品的用户行为推荐算法,因为他的推荐逻辑是用户喜欢物品这个行为。

基于用户的用户行为推荐算法

用户1喜欢了物品1,用户2也喜欢了物品1,所以说那我们是不是可以说在喜欢物品1这个行为上,用户2和用户1属于同一类人?那么系统又发现用户2还喜欢物品3,因为用户1和用户2是同一类人,那么用户1理论上应该也喜欢物品3,所以系统把物品3推荐给用户1,在这个用户行为的推荐方法上,系统关注的目标不再是物品而是人,他把人分成一类一类人,对他们做类似推荐,这个逻辑也没问题。

刚才我们讲到,抖音一天会上传6000万条视频, 所以从算法的计算复杂度的这个逻辑上来说,我们推测用抖音使用的是协同过滤的推荐算法,也就是基于用户行为的推荐算法,这一点也是被抖音官方所承认的。

从这个逻辑上去来看,抖音是把所有的内容分成一簇一簇,各种喜好相似的人分成一堆一堆的,所以才出现了很多关于抖音要养号,要打标签这样的玄学说法。

针对这种说法,如果做一个账号,是生产所有人都可能喜欢的剧情类、搞笑类这种内容的话,你是不需要去养号的,因为不管你的内容发布给什么样的人,他们都会喜欢,因为幽默总能给人带来欢乐的。

但如果你的内容特别垂直,这个时候你就得把你的账号做好的标签分类了。

因为站在我们对面的不是人,不是资深的编辑,而是一台机器,机器不知道你的内容是好是坏,机器也不知道你的内容应该推荐给1千人,1万人还是100万人,机器唯一能做的,就是根据人类的反馈作出响应。

如果机器把你的内容推荐给了500个人,这500个人里边有499个人喜欢,那代表了两点:一是推荐方向正确了,二是你的内容非常优质。这个时候系统就会加大推荐量,不断的去滚雪球。

但是如果当你的内容被推荐给了500个人以后,这500个人里只有10个给你点赞,那就只有两种结果:

一是内容方向推荐错了,第二就是这个内容极其劣质。

那这给我们带来的反思,就是如果说你的内容你不管怎么调整,不管怎么定向人群,不管怎么投DOU+,都只有500次播放,不会超过系统既定的这个曝光数,你就要反思你的内容质量了。

不要老自己觉得自己好,观众觉得好才是更重要的。

以上就是有关抖音的算法推荐的相关内容。

数据分析账号运营以上就是什么是抖音的算法推荐?抖音算法机制详解的内容,下面小编又整理了网友对什么是抖音的算法推荐?抖音算法机制详解相关的问题解答,希望可以帮到你。

什么是抖音的算法推荐?抖音算法机制详解  第1张

抖音推荐顺序怎么算?

目前抖音的推荐机制是人工+算法;总共可以分成三个阶段来理解。 第一步:上传视频后,人工审核加标签,再算法推荐人群,根据账号权重,推荐人数为:20-250; 第。 目。

抖音基础知识?

您好,抖音是一款短视频社交软件,用户可以在上面发布15秒至60秒不等的短视频,内容包括搞笑、舞蹈、音乐、美食等各种类型。以下是抖音的基础知识: 1. 注册:用。

做抖音,如何知道抖音算法的改变

做抖音知道抖音算法的改变可以去官方课堂去学习 做抖音知道抖音算法的改变可以去官方课堂去学习

tiktok算法和推荐机制?

TikTok通过算法为我们提供了源源不断的内容,这样就会增加用户的粘度,也会令人上瘾这也是用户不断不掉的原因,就跟我们刷抖音和快手一样,刷完一条还有一条,总。

抖的推荐机制是什么?如何上热门?怎么样才能让更多人看到自己的作品?

最近沉迷快手抖音一个月,每天都刷到手机没电,之前本来想写一个互联网经济如何争夺时间的文,上个月突然爆出Facebook数据泄露,影响总统选举的话题,发现自己还。

如何用抖音算法来推广品牌?

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抖音点赞数是怎么计算的?

点赞越高得到的推荐也就越多评论率:视频评论的人越多,抖音食品的点赞率,同时有100个播放。代表对应账号的吸粉能力越强,那么点赞就是优品的推荐,你把抖音点。

抖音按照什么推荐好友?看过你的?还是你看过的?

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抖音播放量怎么算的?

1. 播放量=播放次数+喜欢次数+评论次数; 2. 抖音有一套智能推荐算法,发布的视频会在线随机分发给200至300个用户,用户看了会点赞评论或者转发; 3. 抖音判断一。

什么是抖音的算法推荐?抖音算法机制详解  第2张

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