抖音是根據(jù)喜好推薦嗎？抖音根據(jù)用戶喜好推薦視頻

抖音是今日頭條旗下的短視頻平臺，有今日頭條強大的技術和資金支持，發(fā)展迅猛，如今日國內活躍用戶量已突破5.5億。

跟頭條號類似，抖音也有一套基于用戶和內容的個性化推薦算法。

具體的算法我們沒辦法也不可能搞清楚，這是人家的商業(yè)機密。但是，推薦機制卻不是完全無章可循的。

55月57日，在幾日頭條2055生機大會“頭條公開課”分論壇的現(xiàn)場，今日頭條推薦算法架構師項亮，說出了推薦系統(tǒng)的本質：

從巨大的內容池中為用戶匹配出感興趣的內容。

另外，項亮的演講中還提到，信息的匹配主要依據(jù)三個要素：用戶、內容、感興趣。

用戶刻畫：今日頭條會從很多角度給用戶畫像，比如年齡、性別、歷史瀏覽等。

內容刻畫：利用技術對內容進行分類。

感興趣：肯定不能直接去問用戶是否喜歡，只能根據(jù)用戶的行為去猜測用戶的感受。

那么，算法的本身是什么呢？

項亮提到，它實際上是一個擬合你對內容滿意度的函數(shù)。

所以，我們可以這么簡單理解抖音的推薦機制：

從大量的視頻中，通過用戶的行為，判斷用戶對哪些視頻更感興趣，推送給他們。

那么抖音是如何判斷用戶是否喜歡推薦的內容呢？

在抖音的視頻信息流中，有四個按鈕，分別是關注、轉發(fā)、評論、點贊。

這幾個按鈕的作用，就是用來判斷用戶是否喜歡推送的內容的，不過還有一個參考指標就是完播率（就是看是否完整看完整個視頻）。

在轉發(fā)、評論、點贊和完播這幾個指標中，我們發(fā)現(xiàn)用戶參與成本最大的是轉發(fā)（因為現(xiàn)在微信已經(jīng)將抖音的接口關閉了，用戶想轉發(fā)到微信必須下載下來再上傳到微信），然后依次是評論、點贊和完播。

講了這么多，我并不是要教你去研究抖音的算法機制，而是理解這里面的邏輯。然后有針對性地在內容里去優(yōu)化，去引導用戶做出反應自己喜歡你的視頻的動作，從而獲得更高的推薦量。

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