很多人都有這樣的困惑：
別人一條抖音幾十萬、幾百萬的贊，自己來拍只有幾十贊，其中一半還靠朋友 。數(shù)據(jù)慘不忍睹，每天都沒信心再做下去 。
為啥自己拍的抖音就火不起來呢？
算法推薦機(jī)制下，專注內(nèi)容才是根本
要了解原因，首先必須得了解平臺的內(nèi)容推薦機(jī)制 。
這就要從算法說起 。
凡是使用算法推薦系統(tǒng)，本質(zhì)上都是擬合一個用戶對內(nèi)容滿意度的函數(shù) y = F(Xi ,Xu ,Xc)，這個函數(shù)包括三個維度的變量，即用戶、環(huán)境、內(nèi)容 。
第一個維度：內(nèi)容 。每種內(nèi)容都有很多標(biāo)簽，什么類別、屬于什么領(lǐng)域、播放量、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等，需要考慮怎樣提取內(nèi)容特征來推薦 。
第二個維度：用戶特征 。包括興趣、職業(yè)、年齡、性別等 。
第三個維度：環(huán)境特征 。用戶在哪里，什么場合，工作還是旅游，還是地鐵里 。
簡單來說就是：我是誰、我在哪兒、我想看什么 。
要將這三者匹配起來，是一個很復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，常用的模型就有好幾種 。比如傳統(tǒng)的協(xié)同過濾模型，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法Logistic Regression模型，基于深度學(xué)習(xí)的模型，F(xiàn)actorization Machine和GBDT等 。
像抖音這種數(shù)據(jù)量大、實(shí)時性強(qiáng)的，一般是多種模型混合使用 。
以上算法過程能否看得懂并不重要，重要的是下面的內(nèi)容 。
實(shí)際情況很復(fù)雜，要考慮的因素更多 。最終，系統(tǒng)會根據(jù)多個因素加權(quán)計算得出一條視頻的指數(shù)，然后根據(jù)指數(shù)來分步驟推薦 。
第一步是冷啟動 。
視頻通過審核后，系統(tǒng)會分配一個初始流量池，初始流量池由兩部分組成 。
1、該賬號的粉絲，但并不是所有粉絲都能推送，要服從算法優(yōu)先原則 。
2、可能喜歡該視頻的用戶 。
冷啟動推薦有300左右播放量 。
然后系統(tǒng)會根據(jù)數(shù)據(jù)來給視頻加權(quán)計算，最核心的數(shù)據(jù)有4條：播放率、評論率、點(diǎn)贊率、完播率 。
前三個都很好理解，完播率呢？
舉個簡單的例子，如果你發(fā)的視頻時長1分鐘，有100人看了你的視頻，其中只有20人看完1分鐘，其他都是只看了一部分，那么完播率就是20% 。
然后做加權(quán)計算：
下次推薦量=系數(shù)*（A*完播率+B* 點(diǎn)贊率+C* 評論率+D* 轉(zhuǎn)發(fā)率）
當(dāng)然，具體的加權(quán)算法是什么，我們就不知道了，這是抖音的核心商業(yè)機(jī)密，而且這個算法也會在實(shí)際運(yùn)用中不斷迭代 。
但我們可以知道，權(quán)重的排序大概是完播率>點(diǎn)贊率>評論率>轉(zhuǎn)發(fā)率 。
道理很簡單，你的視頻也許開頭吸引了用戶，也許標(biāo)題吸引了用戶，也許是封面吸引了用戶，但這些都不能證明你的整個視頻質(zhì)量高，只能證明某一部分吸引人 。如果用戶可以把你的視頻看完，那說明你的視頻真的是優(yōu)質(zhì)，所以把完播率的權(quán)重放在第一位也就不足為奇 。
除了這四個數(shù)據(jù)外，賬號的權(quán)重也是考慮因素 。
比如你的賬號和人民日報相比，那權(quán)重絕對不一樣 。人民日報權(quán)重高，初始就能獲得更高的推薦量 。
根據(jù)今日的算法經(jīng)驗(yàn)來看，如果兩個賬號發(fā)同樣的消息（文字可以抓取內(nèi)容來分析），算法會優(yōu)先采信權(quán)重高的賬號 。但是視頻應(yīng)該較難遇到此情況 。
第二步，加權(quán)計算后，符合第二次推薦的要求，視頻會被推薦到第二個流量池，3000左右 。
然后重復(fù)第二步的操作 。統(tǒng)計數(shù)據(jù)，再推薦，每一次推薦都會獲得更大的流量 。如果某一次數(shù)據(jù)不達(dá)標(biāo)，那就會暫時推薦 。視頻的流量也就止步了 。
最終形成了倒三角推薦機(jī)制 。
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