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西瓜视频推荐机制,如何获取高流量?

admin 2019-12-27 713 浏览 0 评论

推荐可以说是大家平常比较关注的话题了,在群里提问大多数的问题也都是关于推荐。今天就带大家来揭秘推荐到底是怎么进行的,如何提升我们的推荐量。


西瓜的推荐算法模型

简单地说,西瓜的推荐系统是解决用户、环境和资讯(也就是我们说的作品)之间的匹配关系的,通过算法来总结大家感兴趣的程度,然后按照顺序进行排序推荐。


这个推荐算法用函数来表达就是:y=F(x,x,x),其中x代表的是特征变量,输出的y则是大家对内容的感兴趣程度。


在模型计算的过程中,我们涉及到的特征变量因素,我们可以简单看一下:


用户特征(性别、年龄、兴趣爱好、所在地等等)

环境(地点:一线城市还是二线城市;天气、设备、网速等等)

作品内容/质量(内容类别:三农、科技;清晰程度;时效性:是即时消息呢,还是能够长时间消费的内容等等)

除了以上的特征,我们还会涉及一些其他的特征方面,我们罗列了四项典型的推荐特征:相关性特征、环境特征、热度特征以及协同特征。


相关性特征:关键词匹配、分类匹配、主题匹配和来源匹配

环境特征:地理位置、时间

热度特征:全局热度、分类热度、主题热度、关键词热度

协同特征:点击相似用户、兴趣分类相似用户、兴趣主题相似用户、兴趣词相似用户

通过模型计算之后,我们会输出大家对内容的感兴趣程度(就是那个y值),然后我们的算法就会根据这个程度的数值大小,按照顺序进行排序,展现给用户。所以推荐量也叫做展现量,指的是你的内容展现了多少次给用户。


西瓜的算法分发特点

来源自先进的头条推荐算法引擎

高效率匹配、快速冷启动

多种目标刻画(点击、时长、互动、粉丝粘性等)

决定性作用的是用户对内容/作者的认可

西瓜的算法是来源于头条推荐算法引擎并且在这个的基础之上进行了优化和升级的,西瓜的算法可以说是站在巨人的肩膀上的。


可能大家也会有一定的感知,即使我的粉丝数量不多,但是我的某些作品也会有不错的推荐。那是因为西瓜的算法有着高效率的匹配和快速的冷启动,你的作品一发出来,他就能够快速地帮你去匹配寻找感兴趣的人,如果对方看到了作品,点击观看了,并且有良好的反馈(互动好、播放时长长等),你的作品就能够推荐给更多的人。


传统的推荐算法更多的是考虑到用户的点击行为,就是视频推送给100人,如果50人点击了,系统就觉得这个视频会火哦,然后推荐给更多的人。但是这样会引发什么现象?对,就是标题党和封面党,会有人去诱导用户点击来获取推荐,导致整个平台的用户体验差。西瓜的算法是多种目标去刻画的,我们不单单考虑到点击,还会考虑到用户的观看时长、用户互动反馈和粉丝播放等等。


所以看到这里大家可能了解到了,我们经常有创作者问平台为什么不推荐我的作品呀,为什么我这个作品推荐停止了呀,其实真正起到决定性作用的不是平台的推荐算法引擎,而是用户对内容和作者的认可。只要你的作品没有质量问题,比如说模糊、比如说有些比较敏感的信息,那都是正常推荐的。那为什么有些人的推荐量多,有些人的推荐量少?就是因为这部分作品得到了用户的认可,有良好的用户反馈,点击率也高、播放时长也长,那就会引发作品的持续推荐。


我的推荐与什么有关?如何提升?

提供有效信息

标题+封面

引导用户反馈、积极粉丝互动

对于我们来说,冷启动阶段特别地重要。如果想要提高作品的推荐,那我们能够做些什么,帮助度过冷启动阶段,进入继续推荐阶段呢?


之前说了冷启动阶段会通过点击率、用户反馈以及播放时长等方面去进行考虑。那首先我们要确定我们的作品推送给了感兴趣的人。比如说你的旅游类的作品,推送给了爱看广场舞视频的用户,那他就不会点击进去看,出现在了他的信息流里他也不会点进去。


怎么把作品推送给感兴趣的人呢——做好在标题中设置关键词,编辑好视频标签等等“瞄准”目标消费群体的动作,这样才能够帮助系统把作品推送给感兴趣的人。之前群里有人问,能不能在标签里写一些热度比较高但是跟视频内容无关的词。这里其实不建议大家去蹭这个热度,因为如果到时候你的内容推荐给了那些关注热点的人,他们也可能不会感兴趣,这就浪费了推荐。


那确保了推送给感兴趣的人之后呢,我们能够做的就是在作品展现给用户的时候,把他吸引过来,这时候一个好的标题和封面就格外重要。


好的标题和封面能够帮助吸引用户,先让他点进来,再让他留下来,最后最好让他流连忘返,给你点个赞评个论加个粉,哎,还把你分享给别人“这个人拍的视频很有意思哦,快来看看”。当然也不是让大家去当标题党和封面党,为什么?因为如果你的标题和封面很吸引人,但是用户看了你的内容却发现跟他想的不一样,那用户可能就会愤怒,觉得自己被浪费了宝贵的时间,可能就在评论里发表一些比较激动的话,甚至还举报,那就会造成不好的用户反馈,从而影响推荐。


同时,可以在视频中跟用户互动,引导用户进行评论,这样也是对推荐有益的。如果有评论,最好也回复一下用户呀。要有粉丝管理的意识,比如某些用户经常看你的视频,然后留言,就可以把他们发展成你的“老铁”。


如果推荐不佳,如何自己诊断?

我知道,即使今天讲了推荐算法,也会有同学会有这样的疑虑:诶,我的推荐还是不好啊,为什么呢?那这里就再介绍几种可能会影响推荐原因,有哪些内容会被判定为低质内容,不进行正常推荐。这样同学在遇到这种情况的时候可以进行自查。


低质内容主要分为两种:内容低质和格式低质

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