第一百七十二章融资和算法优化(2/3)

随着抖音用户正式突破两亿,一些问题开始出现苗头,李牧根据现实世界的经验作为参考,开始对抖音的算法进一步优化。

当前抖音的算法机制,总结成一句话是:“你在浏览抖音,抖音也在凝视你。”

通过用户的浏览痕迹、偏好等来给用户画像,然后通过一整套机制,最终推送用户爱看的内容,让用户沉迷其中。抖音的这套算法,其实是一套复杂的“For You”算法体系,针对不同人群有侧重和区分。

比如,针对视频发布者,当视频发布成功后,这套算法体系首先系统会自动分配0~1K的初始播放量,这批用户观看后的满意程度,“综合点击量、完播率、点赞量、评论量等指标”,将决定作品能否进入下一级流量池获得更多流量。

如果用户满意,那么就会给第二波流量池(1K ~5K播放量),接下来就是第三波流量池(1W~10W播放量),以此类推。

这样推出来的视频,才是用户真正喜闻乐见的优质视频,在这种算法机制下,一方面会促使视频创作者不断创作出更优秀的视频,另一方面优质的视频也能吸引越来越多的用户和流量。

目前,原点科技针对不同权重的账号有不同的流量池,主要评判标准是:点赞量、评论量、转发量和完播率。

播放量点赞量评论量转发量。

针对用户层面,这套机制的设计则复杂得多。根据每个用户的不同喜好,系统能够通过多种因素对视频进行排名来推荐内容。

《最初进化》

其实,从你注册账号的那一刻开始,你的一系列用户行为已经在给“For You”算法不断投喂数据了。

这些用户行为基本涵盖了各个方面:比如账户设置及设备型号,地区设置、设备型号等。

注册时选择的感兴趣类别:新闻、旅游、娱乐等;用户使用场景:用户所处地理位置、观看视频的场景等;发布的视频信息:主题标签、视频内容等;各种用户互动信息,点击、点赞、收藏、评论、转发的内容。

最后,经过综合权衡,并不断修正,给用户画一个越来越准确的自画像,有时候软件比你更懂你。

虽然这套机制本身看起来很复杂,整个推荐过程都是“润物细无声”的在后台完成。

本章未完,点击下一页继续阅读。

<