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                抖音的推薦策略是怎樣的?想火起來真的要靠運氣?

                • 時間:
                • 瀏覽:230
                • 來源:市場運營網

                抖音是現在的一大流量平臺,在這裏有人靠一個短視頻就火了,但是也有人始終沒有火醉無情手中起來。那麽,抖音的推薦策略究竟是怎麽運行的,真的一切都是玄學嗎?

                想象一下,站在◣推薦系統之城前的你被抽離出一個數字的軀體。你找到一面鏡子端詳自己,卻驚詫地發現自己的身體已被無數數據所組合:科技10%、籃球4%、歷史1%、自然0.3%……

                ——閆澤華《內容算法》

                如果你是個專註於抖音的創作者,如果你依然認為抖音是個“玄學”APP,如果你無法在抖音獲取到穩ζ定的流量,下面的內容請仔細閱讀,因為它可能會顛覆你的認知。

                從抖音的核心分發邏輯說起

                什麽是“分發”?

                創作者生產的內容,如果想被其他人看到,就需要把內容放到用戶能看到的地方,比如轉發到他們的聊天∞框或者朋友圈,或者推送後等著粉絲自己點進來看。

                在博客或者公眾號時代,你的內容想要獲得更多曝光的方法只有一個,那就是獲得足夠多或者足夠優質的粉絲,並鼓勵他們轉發出去。一個零起步的公眾號/博客,獲取曝光的☆唯一辦法就是作者自己發布到朋友圈,或者群發分享給好友/群。

                這非常不效率,因為創作者』的主動權很小。

                如果平臺能夠幫忙把你的內容放在很顯眼的位置(比如網站的首頁),或者幫你把你內容發布到每一個用戶的面前,那內容的曝光量就非常可觀了。

                ——抖音就是這樣幫你分發的。

                但是,抖音並不會↙把每一個創作者生產的內容都分發到抖音的用戶面前,這非常不現實。一個是因為內容創作者太多了,即便把內容推薦給用戶,用戶也沒時間看完;另一個是,不同的用戶有不同的喜好,如果把一篇足球相關的內容推薦⌒給一個喜歡化妝的女孩面前,這對於女孩來說非常不好。

                這就需要抖音用一種策略來優化它的分發方式,好讓好的內容被更多的人看到,也好讓用戶只看到自己喜歡的內容。

                抖音的采用的優化方法叫做冷光臉色不變“算法分發”,並且是以一種叫做“協同過濾”為主的分發方法。

                這個詞非常㊣ 晦澀,你不需要記住㊣ 它,只要知道它的原理就好了。用兩個簡單的詞來形容的話,就是“物以類聚,人以群分”。兩個詞分別對應兩種方法:基於物體的協同過濾和基於用戶的協同過濾。

                什麽是“基於物體的協同過濾”?

                假設A1、A2和A3是同一類★內容(比如都是NBA相關的),當某個用戶喜歡了A1這條視頻,那麽理論上他也會喜歡A2和A3。反過來,如果用戶看到A1和A2這兩條視頻後△沒有點贊(喜歡),那麽也不應該再把A3推薦給他。

                在這種推薦算法下,當系統想要給用戶推薦內容的時候,需要〓兩個步驟:

                1. 分析用戶喜歡過的內容;
                2. 找到與該內容相似的內容,推薦給用戶。

                對於抖音來說,這種方法有以下幾個麻煩:

                • 每天產生的視頻太多了,抖音要對每條內容做識別分類;
                • 視頻內容識別太麻煩☉了,除了需要識別視頻畫面中出現的物品以及他們之間的關系外,還要識別視頻的背景音樂、臺詞。

                顯然,對於以視頻為主要內容的抖音來說,選擇這種推薦算法是極其不明智的。不過,好在還有第二種算法。

                什麽是“基於用戶的協同過濾”?

                假設A1、A2和A3是同一類人,他們有相同的喜好。如果A1和A2點贊(喜歡)了某條視∴頻,理論上A3也會喜歡它。反過來,如果A1和A2看到某條視頻後沒有點贊(喜歡),那也不應該把這條內容推薦給A3。

                在這種推薦算法下,當系統想要給某個▓用戶推薦內容的時候,需要兩個步驟:

                1. 找到跟這個用戶相似的目標群體;
                2. 把該群體用戶喜歡過的內容推卐薦給這個用戶。

                你會發現在這裏種推薦算法裏面,壓根就沒有內容什麽事。算法不必知道某條內容是什麽,只需要看到某一群人都喜歡這條內容就可以把這群人歸到同一類人裏。

                所以,在這種推薦算法裏,當我們以上帝視角去觀看抖音裏的用戶時,其中的一個維度應該是這樣的:

                喜歡了相同內容的用戶被打上相同的標簽,當某條視頻被該類人群中的◥部分人喜歡後,系統會把這條內容推薦給具有該標簽的其他用戶。

                在這☆個邏輯下,螺旋推薦、養號、再發一遍就就讓人意外無比啊會火等“玄學”說法就都找到原因了。

                這只是⊙開始,下面我要基於上面的基礎知識,嘗試顛覆你的固有認知了:“你是誰”比“你拍聲音響起了什麽”更重要。

                你被困擾的以下玄學疑問,可以被同步解決:

                • 為什麽要養號?
                • 再發一遍為什麽會火?
                • 為什麽我的視頻都是500播放?
                • 為什麽抖音賬號定位比任何時候都重要?
                • 為什麽劇情類內容火?

                抖音怎麽做?

                “內容為王”是最近幾年創作者已經達成的共識,生產一條讓用戶能看懂、願意分享的內容是每一個創作者苦苦追尋的。因為你發布的內容是直接跟用戶“對話”的,只有用戶看懂了、願意分享】了,你的內容才能被更多的人看到,用戶是整個內容傳播過程中非常核心的因素。

                而在抖音,你對話的對象不再是用戶,而是“算法”。你要先讓算法理解你的內容(其實是你),才能把你的內容分發到正確的用戶面前。

                如果你的內容沒有被算法識別,那麽即便你篤定內容○非常優質,它依然沒有機會跟用戶見面,或者出現“一條非常優質的機械鍵盤測評視頻,被推薦給亟需買支口紅的女孩子”的尷尬場面。

                我們簡單梳理一下一條視頻被發布後所經歷的流程:

                這個流程中最核心的一步,就是“算法識別”。

                算法會識別你發布的視頻內容包含什麽標簽、被帶有什麽標〗簽的用戶喜歡麽?

                這顯然是低效的。

                我們試著換個角度來思考這個問題,一切就撥雲見日了:

                用戶發布的視頻是不是可以代表這個用戶的喜好?算法把A1用戶發布的視頻推薦給具有相同喜好的A2、A3用戶會不會◤得到他們的喜歡?

                答案是肯定的,並且這種方法比識別視頻內容的方法高效得多。

                “你是誰”比“你發了什麽“更重要

                於是,“養號”這個問題的疑問解決了:把賬號的喜好明確的表達給算法,好讓他能準確地把你發布的內容▆分發到正確的人群裏。

                但這裏面有一個問題:A1用■戶只有一個喜好麽?

                顯然不是。

                如◣果你前面讀得仔細,應該可以看到“抖音用戶的聚類”那張圖片前面我用了“其中一個維度”來描述。實際上,因為每個用戶會有多種喜好,所以抖音的用戶聚類應ㄨ該是個多維空間,也就是說,在這個維度下,A1和A2、A3在一起;但在另一個維度下,A1是和a2和a3聚合在一起的。

                多維聚類示意圖

                基於此,“再發一遍就會火”這個玄學問題也得到了解答:相同的內容第二遍發布時,算法把它推薦到你正確的那個標簽下。

                舉例來講會更容♂易理解:

                你有兩個喜好標簽,分別是籃球和汽車。你拍了一條關於汽但如今已經不需要對付他們了車的視頻,系統第一次推薦時把視頻推薦給了你籃球喜好那個群體,所以視頻止步500播放。第二→次發布時,算法選擇了汽車那個標簽,於是火了。

                那麽這裏你一定會有問題:第一次推薦沒有火以後,抖音為什麽不試著把視頻推薦給另一個喜好的人群?

                沒有得到足夠的“喜歡”,這個結果¤對於系統來說無非兩個原因:

                1. 你的視頻不夠優質,連可能喜歡的人都不會喜歡;
                2. 視頻被推@薦給了錯誤的目標用戶。

                作為創作者的你一定希望當沒有得到足夠喜歡的時候,系統會選擇第二個原因,然後把你的內容推薦給另外500人看看他們會不會喜歡;但同時作為抖音用戶的你,當你每天被抖音的算々法“試錯”刷到很多自己不喜歡的內容時,你一定很煩躁。

                為了保證用戶體驗,系統只能認為獲贊不夠多的原因是“你的內容不夠優質”,於是曝光止步500不再增加。

                所以,作為專業的內◥容創作者,我們顯然不能靠“第二遍能火”這樣極具不確定性的方法來獲♀取流量。

                賬號定位要有明確邊界

                於是你應該可以想到,想要獲得穩定的系統推薦,你賬號的喜好應該越少越好,甚至最好只有一個!

                所以,賬號的定位比任何時候都重要,如果你在最開始“養號”的時候,給了賬號一個不那□麽清晰的定位,就會導致賬號有不那麽明確的喜好,於是算法也不能給你明確的推薦。

                正確的抖音賬號定位是“賬號具有邊界清晰、盡量單一的喜好”。

                從社會學更多角度,我們←相信再“偏僻”的喜好也會有一大群人;但是從內容生產成本角度,你應該選擇一個可∮以快速被定義出來的人群標簽。

                如何判斷某個人群標簽是否清晰?

                舉個例子,我曾經想在抖音運營一個生產“互聯網黑科技”相關內容的賬號。在我養號的時候發現,這個№定位一直在“程序員教編程”、“馬雲雷軍”和“黑科技3C發明”之間遊離,無法精準定位出邊界。

                於是放棄,改做口紅試色。

                說了這麽多,但還不能清晰定位自己的賬號怎麽辦?我推薦你去做“劇情類”賬號。

                當你不能定位出一個邊↓界清晰、喜好單一的賬號,那麽你可以去它的反面,那就是所有人都會喜▲歡,不分邊界的內容:劇情/幽默/情感/正能量……

                所以,你知道為什麽這類內容會火了吧?

                這類內容壓根不存在人群標簽,只要內容足夠好,不論推薦給什麽樣的人都會被點贊。

                ?

                作者:喜新,微信公眾號:喜新,人人都是產品經理專』欄作家。產品經理、新媒體、數據分析師三棲。

                本文由@喜新 授權發布於www.callz.cn。未經許可,禁止轉載

                題圖來自Unsplash,基於CC0協議

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