抖音推薦機制【上】

推薦是多個目標系統(tǒng)

• 用戶行為多樣性：點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論、完播、播放時長、播放完成度、不敢興趣等

• 服務(wù)對象的多樣性：內(nèi)容消費者（最主要）、視頻創(chuàng)作者、平臺利益與導(dǎo)向等

1. 內(nèi)容消費者的目標：用戶對平臺的滿意度，忠誠度，短期如時長，長期如存留

2. 視頻創(chuàng)作者的目標：短期如投稿活躍，視頻高熱率等，長期如高價值關(guān)系等

3. 平臺目標：原創(chuàng)、合法等，基本與社區(qū)公約一致

推薦實現(xiàn)模型講解

推薦主要通過兩種模型來體現(xiàn)

• 預(yù)測模型：預(yù)估用戶具體行為，如點贊模型、評論模型、完播模型等，并應(yīng)用在推薦的各個環(huán)節(jié)中

• 價值模型：結(jié)合預(yù)測模型的結(jié)果，計算每個視頻的每一次展現(xiàn)在多目標下的總價值，從而達到整體價值的最大化

由于目標與手段的復(fù)雜度，我們基本只需要考慮最終的最主要的衡量標準：用戶體驗的最大化

如何獲得更多流量？與推薦系統(tǒng)的目標契合

播放量重要還是點贊量重要，還是贊比？

播放量、點贊量、贊比（點贊數(shù)/播放量），都是上述預(yù)測模型的特征，但也僅僅是眾多特征中的一個。

我們的模型最主要參考的是用戶實際行為，即【誰 】對 【哪個】視頻點了贊

注：用戶喜歡的內(nèi)容就有流量，反應(yīng)視頻質(zhì)量的指標有點贊率，完播率，播放完成度，評論率，分享率等，但需要綜合考慮，且可以與自己相似時長，或者他人相似時長，質(zhì)量的內(nèi)容做橫向比較

注：如視頻質(zhì)量橫向?qū)Ρ龋曨l質(zhì)量優(yōu)秀確達不到預(yù)期流量時，可以反饋給運營

更新頻率對推薦機制有幫助嗎？

• 如果可以維持同樣視頻質(zhì)量，更新頻率是可以和流量成正比的；但如果是為了頻率犧牲質(zhì)量，那就得不償失

• 推薦本身并不鼓勵或者打壓高頻或低頻的投稿，因為這本身并不與用戶體驗等目標直接掛鉤
  

常見提問直接解答

賬號流量池根據(jù)賬號整體價值掛鉤，贊比不會很大，視頻冷啟動階段會探索原主要內(nèi)容方向，找到更多相似流量，內(nèi)容方向突變會有一定影響。

賬號權(quán)重沒有這個指標；