抖音智能算法解读:老生常谈,加点新货

许多刚入行的抖音创作者总会陷入一种误区,频繁跟风或者不断去追目前最火最热门的玩法,而忽略了研究平台的机制和推荐算法。只有当我们理解了抖音的推荐机制后,不论是在案例拆解或者账号复盘时才能够游刃有余。

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许多刚入行的抖音创作者总会陷入一种误区,频繁跟风或者不断去追目前最火最热门的玩法,而忽略了研究平台的机制和推荐算法。只有当我们理解了抖音的推荐机制后,不论是在案例拆解或者账号复盘时才能够游刃有余。

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首先,我们需要了解抖音平台的推荐原理:平台是如果将内容推荐给用户的?这里主要涉及三个要素什么内容、什么用户以及用户对内容的感兴趣程度

 

一、抖音如何理解创作者的内容

 

结合今日头条官方对算法的分享和蝉妈妈团队的研究,抖音在对内容刻画时,主要依托于关键词识别技术,通过标题、视频字幕以及音频转换文字来提取和分类关键词。

 

举个例子:比如视频提取的关键字有iPhone、手机、摄像头,首先会将作品归类到科技类目,然后具体划分到二级类目手机,然后再细分到苹果品牌的三级类目。

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由于一个视频关键词众多,所以也有一些相应提取规则:

 

高频词原则:提取出现频次的更多的关键词

独特性原则:大部分视频经常出现,但是没有实际意义的词汇

如语气助词:呢、吗、啊、吧

比如虚词:已经、必须、难道、差不多、马上

比如转折词:因为、所以、虽然、但是

 

既然系统是这样来理解内容的,那么我们应该做的,就是针对系统调整自身的视频,让视频更容易被系统理解。我们可以这样做:

 

1、避免使用非常规词汇

这里主要指各种缩写或流行语:如盘他、酸了、DBQ、有句港句

还有各种外号:美帝、卢老爷、魔都、胡建

 

2、使用有具体意思的名词

比如《迷茫的青春,懵懂的年华》请换成类似《20XX大学的爱情故事》。

 

看到这里可能大家难以接受,但请牢记,标题的逻辑在不同的产品有着本质区别。图文内容平台通过标题吸引目标用户点击,文章有足够的关键字来辅助文章定位。但抖音平台的标题是在视频展现之后才一同出现,本质就是为了辅助视频定位。

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所以自然地在抖音不需要标题党,如何与机器进行对话,是我们在适应新平台时首先要深刻理解的。

 

二、抖音是如何理解用户的?

 

系统主要通过三类信息来判断用户画像:

 

1、历史浏览

通过判断历史浏览的内容收集兴趣关键词

 

2、身份标签

性别、年龄、地域以及其他资料信息

 

3、环境特征

工作、通勤、旅游、休息

 

通过一系列的信息,来推测和还原出一个用户的基本属性,接着再通过用户的信息和行为,对用户进行分析,计算用户喜好的分类、话题。

 

结合上面提到的作品特征和用户对历史浏览作品的喜好特征(完播、点赞、评论、转发),拟合一个用户对内容满意的函数,它会估算用户对每一个作品的点击概率,然后从成千上万的内容池中挑选合适的内容展现到用户手中。

 

三、抖音是如何推荐的?

 

抖音的推荐主要有以下几个流程:

 

1、机器审核

机器审核也是系统的初审,主要的目的是为了判断视频的风险级别,根据风险级别的不同分发给不同的审核人员,在抖音发布的内容往往可以非常效率地通过机器审核。

 

2、加权推荐

只要发布的视频是无违规的正常内容,那么都会得到一定量的加权推荐,保证一个新的作品能够展示给一部分用户,这也是抖音的魅力所在。

 

3、叠加推荐

在经过加权推荐后,系统就可以根据这些收集到的反馈(完播、点赞、评论、转发、关注),进行内容的质量判断。受欢迎的内容会进行进一步的推荐,而不受欢迎的内容则会被缩紧推荐。

 

在叠加推荐的同时,系统如果收到许多异常数据,如负面评论增加、举报增多,则视频会再次进入审核流程,相比初次审核将会更加严格。

 

 

四、视频推荐差的原因会有哪些?

 

首先请参考《你是真被限流了还是想太多?抖音限流自查和解决攻略》里,检查是否有违规情况,如果没有违规情况且视频推荐上不去,大致有以下几点:

 

1、账号内容不够垂直

如果一个账号经常更换领域,抖音无法给账号贴上一个合适的标签,从而影响后续的推荐。这里要注意,这里的领域并非我们主观意识,而是系统认可,这也是关键词的重要性。

 

很多内容通过气氛是可以有不同的解读,典型的如黑色幽默,但是目前的算法很难能判断这些内容属于搞笑类别。

 

2、内容受众太少

虽然抖音是已经覆盖了比较广泛的人群,但是如果视频内容受众过少,在这些精准人群推荐完后,很难再扩大推荐到其他人群。

 

3、内容时效过短

时效性强的内容通常无法持续推荐,如节日祝福等,同时也要避免在视频上添加日期关键字

 

看完上述文章相信大家对抖音算法应该有了一个大致的了解,学会举一反三应用到对数据的监控和同行大号的分析,一定能有所收获。



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短视频数据分析研究

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