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各大平台的推荐算法到底是什么神奇的东西

不同的平台有不同的算法规则和玩法。Tik Tok平台的算法规则是指导大家创作视频内容的风向标,也是创作爆款视频必不可少的入门钥匙。如果在创建内容的过程中忽略了这些算法规则和推荐机制,那么个人账号的建立和运营基本上就是白费力气。

1.集权与分权。

在谈论平台流量算法的推荐机制时,我们不得不提到两个熟悉的术语:集中化和分散化。目前人们如何定义这两个名词?简单来说,集中分发机制的概念是:依靠机器判断内容,将内容创作者的视频推荐给可能对内容感兴趣的人;去中心化分发机制的概念是:用户依靠自己对视频封面和标题的判断来决定是否打开视频进行观看。如果用户在观看过程中对视频感到满意,可以进行互动,这将有助于系统将视频放入主页的推荐列表中,给更多用户浏览频率的机会。在去中心化的算法中,最典型的就是微信微信官方账号文章,用户是否打开文章取决于自己对标题和封面的兴趣。

所以可以理解,集中分配机制容易让红人更受欢迎。内容创作者一旦做出爆款视频,曝光和涨粉速度更快;而分散分发机制在流量上更平均。即使是依靠“同城”“就近”的推荐机制在首页推荐优质内容,也要经过用户的自主选择,被用户点击打开的概率远低于集中分发机制,使得涨粉难度更大。在分散分发机制的平台上生产内容,需要积极与现有粉丝用户互动,保持账号的活跃性,提高粉丝用户的粘性,从而进入首页热门推荐栏目,增加曝光率。对于内容创作者来说,基础粉丝越大,在全球的人气优势就越明显。如果在集中分发机制的平台上生产内容,不仅要迎合用户的喜好,还要在内容规划上赢得系统算法的青睐。因此,内容创作者面临的竞争会更大,两者处于同一起跑线。在系统的推荐算法面前,唯一的区别就是粉丝多的团长会收到系统新的视觉提醒消息。因此播放量、喜欢度、评论数、转发数等基本交互数据较高,使得其他用户在看到视频时,潜移默化地受到视频数据的影响,更愿意看完视频。因此,可以说集中分配机制更加公平。

2.Tik Tok算法的推荐机制。

如果颤音短视频的算法规则和推荐机制能够被理解和发挥透彻,将为爆款视频的创作打下坚实的基础。因为只有在平台的规则下进行内容的创作、输出和运营维护,才有可能获得平台的青睐并推荐给广大用户群体,从而为吸引大量粉丝用户提供了有效保障。

2.1 Tik Tok三大算法推荐机制有什么好处?

颤音短视频的算法推荐机制基于今日头条的算法推荐机制。也就是说,从用户注册Tik Tok的那一天开始,系统就会向用户推送不同类型的视频,并根据每个视频的停留时长、喜欢程度、评论和转发数据,统计出用户对哪些视频感兴趣。当用户的画像逐渐清晰时,颤音短视频会根据这些画像向用户推荐自己感兴趣的视频。所以用户只要打开Tik Tok剧的视频,基本上就能看到自己喜欢的。所以,作为一个内容创作者,最重要的就是给你的账号定义一个标签,这样系统就可以清楚的知道你制作的内容属于哪个类别,这样系统就可以准确的把你制作的视频推荐给喜欢看这类内容的用户。举个简单的例子,如果你平时只对娱乐搞笑视频感兴趣,那么系统总会为你推荐娱乐搞笑视频。这是头条产品能够取得成功的算法优势,也是颤音短视频“上瘾原理”的底层逻辑。

此外,颤音短视频也依赖于社交推荐。这很容易理解。每个人都有自己的社交网络。注册Tik Tok账号时,平台会要求用户提供手机号,并提醒用户绑定微信、Q0、微博。这些社交应用包括用户的熟人网络,所以系统会从用户的通讯录中统计出用户朋友喜欢看的视频内容,推荐给用户。一方面,兴趣相近的人更容易聚在一起,大多数用户会喜欢亲朋好友喜欢的内容;另一方面,这也是未来颤音短视频平台的社交布局。平台的生命周期总是有限的,用户不会长时间停留在一个平台上。但有了相识关系的内因,可以增强用户的完整性,在保留现有用户的同时,带动新用户加入。此外,Tik Tok还实现了“用户呼唤日”的目标。在网络发展领域,类似的操作是行业公开的秘密,就是当用户觉得用尹柯时间太长,不再刷Tik Tok的时候,辽银在用户的一些熟人的帮助下召回用户,这个操作本身也能给Tik Tok的活动带来积极的影响。例如,如果你知道你最好的朋友喜欢旅行,并且系统知道你最好的朋友喜欢旅行,那么系统会向你推荐热门旅游景点的视频。看完视频后,你会把它们推荐给你最好的朋友。你最好的朋友今天可能不想刷Tik Tok,但是她一看到你的分享,就开始刷Tik Tok,所以她在Tik Tok又呆了两个小时。

Tik Tok的编辑推荐机制也让人不容小觑。新浪微博最早也是使用最多的编辑推荐机制,是集中式流量分发平台独有的推荐机制。发布的内容通过人工评审进行判断,将有潜力但尚未爆发的优质内容或与平台倡导的价值相一致的优质内容推荐给更多用户,从而在算法推荐的基础上增加额外的曝光机会。此外,编辑推荐也是颤音短视频平台本身实现的方式之一。比如DOU+推广①和信息流广告就是把算法推荐下不流行的内容推荐给更多的用户。


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