抖音是按什么推荐内容?推荐逻辑是什么?


相信各位抖音用户们应该也都注意到了,自己的抖音软件总是会给自己推荐一些内容,而且这些内容恰巧都是自己比较感兴趣的内容,其实它有自己的内容推荐机制,下面的内容中进行介绍。

在抖音的视频信息流中,有四个按钮,分别是关注、转发、评论、抖音点赞。

这几个按钮的作用,就是用来判断用户是否喜欢推送的内容的,不过还有一个参考指标就是完播率(就是看是否完整看完整个视频)。

在转发、评论、点赞和完播这几个指标中,我们发现用户参与成本最大的是转发(因为现在微信已经将抖音的接口关闭了,用户想转发到微信必须下载下来再上传到微信),然后依次是评论、点赞和完播。

所以,推荐的权重从大到小依次是转发、评论、点赞和完播。

当然,跟今日头条类似,一个新发布的视频并不会大量推送测试。

首先,他会智能分发到一小部分用户,这部分用户以粉丝和附近的人为主。

根据上面说的几个指标,看用户的反馈如何,如果用户喜欢的比例更大,就有可能进入第二轮推荐。

每次推荐,如果判定为用户感兴趣的内容,视频会被增加权重,推荐量逐级增加。这个我们把它叫做叠加推荐,你所看到的上百万赞的视频,就是这样一点点火爆起来的。

但是,一个视频不会持续火,热度一般持续一周左右,因为平台需要持续有新鲜的内容。不过如过有大量的用户模仿跟拍,视频的热度持续时间会更长。

此外,有时用户会有“挖坟”行为,即用户已经把跟自己标签相关的新鲜视频浏览完了,平台会再次推荐之前的视频。

讲了这么多,我并不是要教你去研究抖音的算法机制,而是理解这里面的逻辑。然后有针对性地在内容里去优化,去引导用户做出反应自己喜欢你的视频的动作,从而获得更高的推荐量。

总而言之,抖音推荐会根据用户的喜好、停留时间以及点赞的情况来判断用户喜欢哪种类型的视频内容,然后再去推送相关的内容哦,现在各位抖音用户都知道它是怎么推荐了的吧。

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