抖音是根据喜好推荐吗?算法是什么?


如果你在抖音平台上看一些视频,一定有人发现,当你喜欢某个视频时,你会推送同类型的视频。那么抖音平台是按照你的个人喜好来推的吗?

在抖音的后台系统里,应该有非常详细的人群画像分类汇总,你会根据自己的喜好、停留时间、赞的类型来判断自己喜欢什么样的视频和人;

比如我看一个宠物视频,喜欢的评论多,停留时间长。如果我多看几遍,以后可能会给你推荐更多。美女唱歌跳舞的比较多,所以很有可能以后我会推荐更多的美女唱歌跳舞的视频。

那么好友推荐就像上面的算法一样,根据喜好把同类型的人匹配给每个人,让每个人在平台上找到自己喜欢的内容后都会留下来,这样用户留存和活跃度就会逐渐提高!

现在,抖音的算法仍在不断完善、调整和升级。以后会更细致的区分人物画像,让大家轻松找到自己喜欢的人。

算法是什么?

在抖音的视频信息流中,有四个按钮,分别是关注、转发、评论和点赞。

这些按钮的作用是判断用户是否喜欢推送的内容,但还有一个参考指标,就是播放完成率(即整个视频是否看完整)。

在转发、评论、点赞、播完的指标中,我们发现用户参与成本最高的是转发(因为现在抖音的接口已经关闭,用户想转发还得下载才能上传),其次是评论、点赞、播完。

说了这么多,我不是想教你学习抖音的算法机制,而是想了解其中的逻辑。然后有针对性地优化内容,引导用户做出反映他们喜欢你的视频的动作,从而获得更高的推荐。

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