首先我们要理解推荐系统是用形式化方式,去描述你和一个用户对内容满意度。
三个维度变量:第一个维度是内容,第二个维度是用户特征,第三个维度是环境特征。结合三方面维度,模型会给出一个预估,即推测推荐内容在场景下对着用户是否合适。由于用户特征数据采集已基本完成,算法从以前账号标签转变为粉丝模型功能。这意味着只有更受原来粉丝欢迎的内容,才能获得更多的流量推荐。
在以前的视频流量里,普遍可以获得200-500不等的基础播放值,其中以陌生流量占比大。
业内分析调整方向,私域粉丝主导,具体表现为刚发布的视频优先排序、铁粉、近期关注粉丝、粉丝群粉丝;这三类人群数据表现,决定进入更大公域流量池。以前则是默认随机200至500陌生流量,算法需要迭代到不错的效果,需要不同初始数据解决四类特征,相关性特征、环境特征、热度特征和协同特征,优化内容和用户匹配,解决算法越推越窄问题。官方明确铁粉增加曝光量,视频流量更稳定,数据分析出铁粉变现价值是其他粉丝价值六倍以上。算法调整后,第一批观众从以前粉丝比例10%~30%,现在达到50%~90%。抖音的重心研究是如何把用户留在平台上,重担自然落到每个创作者身上,只要作者把自己粉丝留住,平台的流量才会稳定。2022年以后做私域流量粉丝运营,重中之重如何做粉丝运营,维护评论,提高视频发布频率,发布日常内容,定期直播、开设粉丝团等;经营好粉丝,在平台立场,根据推荐算法尽量缩小推荐内容库,减少计算推荐成本。
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