什么是快手平臺(tái)推薦機(jī)制算法?什么是快手平臺(tái)流量規(guī)則?
2022-11-09|21:51|發(fā)布在分類(lèi) / 多多開(kāi)店| 閱讀:168
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快手的產(chǎn)品思路是,交互簡(jiǎn)單易懂,反過(guò)來(lái)積極影響算法。
組合各種推薦算法,覆蓋用戶(hù)不同的需求,以達(dá)到盡可能推薦的視頻都是用戶(hù)想看的。
架構(gòu)整體規(guī)劃,用戶(hù)使用產(chǎn)品的流程中,全部都影響算法,達(dá)到產(chǎn)品的個(gè)性化,千人千面。
特點(diǎn)是通過(guò)全方位的數(shù)據(jù),精準(zhǔn)刻畫(huà)出用戶(hù)畫(huà)像,針對(duì)不同的用戶(hù),推薦其愿意觀(guān)看的視頻,以提升視頻觀(guān)看率和增強(qiáng)用戶(hù)粘性。關(guān)鍵點(diǎn)在于不停根據(jù)用戶(hù)發(fā)生的行為分析用戶(hù)意圖。
算法推薦
快手沒(méi)有視頻類(lèi)別和視頻熱點(diǎn)的概念,只是以播放量和紅心數(shù)量來(lái)交互瀑布流形式展示內(nèi)容,同時(shí)還考慮到時(shí)效性,優(yōu)先展示一天內(nèi)的視頻。
算法原因。快手的產(chǎn)品戰(zhàn)略上不是培養(yǎng)大V,反而是要限制大V的發(fā)展,所以沒(méi)有排行,不會(huì)主觀(guān)引導(dǎo)流量。
紅心這個(gè)行為是比播放量更核心的用戶(hù)行為,因?yàn)樗欠磻?yīng)與用戶(hù)有關(guān)的信息。
推薦方法覆蓋不同需求
登陸后三種不同的推薦TAB,組合不同的推薦方法。關(guān)注,發(fā)現(xiàn),同城,默認(rèn)是發(fā)現(xiàn),展示邏輯是上面說(shuō)的交互影響算法,關(guān)注TAB里展示所有用戶(hù)之前關(guān)注的創(chuàng)作者視頻。同城則是系統(tǒng)給予LBS數(shù)據(jù)匹配附近人發(fā)布的視頻,它強(qiáng)調(diào)調(diào)整的是視頻生產(chǎn)者與觀(guān)看者之間的實(shí)際距離。
圍繞用戶(hù)核心行為設(shè)計(jì),教育用戶(hù)的同時(shí)有助于用戶(hù)的沉淀。
多種推薦算法重疊,彌補(bǔ)不同算法的缺陷,推薦結(jié)果更加精準(zhǔn)。
持續(xù)維持內(nèi)容消費(fèi)者與內(nèi)容生產(chǎn)者的關(guān)系和紐帶。
發(fā)現(xiàn)TAB是協(xié)同推薦系統(tǒng)和內(nèi)容過(guò)濾系統(tǒng)這兩種推薦方法結(jié)合的結(jié)果。
協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)主要通過(guò)用戶(hù)歷史觀(guān)看愛(ài)好,行為,分析用戶(hù)興趣給予推薦,它的缺點(diǎn)就是不能冷啟動(dòng),抖音的算法比較適合冷啟動(dòng)。
內(nèi)容過(guò)濾系統(tǒng),給用戶(hù)推薦他們之前喜歡的視頻內(nèi)容相似的其他視頻。
系統(tǒng)收集的主要顯性行為包括,點(diǎn)愛(ài)心,評(píng)論,觀(guān)看視頻長(zhǎng)度,減少增加某類(lèi)視頻閱讀等等。
內(nèi)容推薦系統(tǒng)的核心是計(jì)算兩個(gè)視頻在內(nèi)容上的相似度。通過(guò)視頻的標(biāo)題或者表述,發(fā)布位置,評(píng)論等抽取某些關(guān)鍵詞給視頻打賞標(biāo)簽,快手完全交給機(jī)器來(lái)完成。
關(guān)注這個(gè)TAB下,主要根據(jù)時(shí)間維度隨機(jī)展示關(guān)注的創(chuàng)作者視頻,更像微信朋友圈。這個(gè)欄目中用戶(hù)喜好已經(jīng)很明顯了,不需要其他東西來(lái)干擾用戶(hù)決策,關(guān)注提供了一個(gè)讓內(nèi)容消費(fèi)者與內(nèi)容生產(chǎn)者能持續(xù)交流的紐帶。
同城TAB,通過(guò)用戶(hù)發(fā)布時(shí)候的位置,進(jìn)行推薦,主要根據(jù)距離遠(yuǎn)近來(lái)排序,其中優(yōu)先展示買(mǎi)了頭條和正在直播的用戶(hù),提高內(nèi)容生產(chǎn)者的曝光可能性,增加用戶(hù)社交關(guān)系鏈,為用戶(hù)的沉淀提供更多可能。
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