抖音推荐算法,及用户画像应用场景

  抖音是一款专注于新生代的音乐创意短视频App,提供给年轻人群。截至2018年12月,抖音国内日活跃用户数突破2亿,国内月活跃用户数突破5亿。足迹遍布全世界233个国家和地区,已然成为短视频行业的巨头,行业内有南抖音北快手之称。

  那么,抖音推荐算法,及用户画像应用场景是怎样?我要创赢网接下来为大家整理。

  一、用户画像分析

抖音用户画像

  二、用户使用习惯对比

  通过以上数据得出,抖音的用户主要为24岁以下人群(75%),该人群手机是主要娱乐设备,月可支配收入为1000-2000元,其中,必要支出为812元,非必要支出为593元,消费能力相对较弱,内容付费能力也相对不足。(引自<<2018中国泛娱乐产业白皮书>>)但是,该人群具有很好的线上付费习惯,例如该人群的爱奇艺线上消费占比为77%。在网络舆论影响观看选择方面,话题度以47.9%占比第一,他们是一群高度关注当下流行的话题的人。

  三、应用场景分析

  抖音APP是一款以音乐创意为主,拍摄时长15s的短视频APP,主打年轻人社区。抖音是一个UGC社区,大致可分为2类用户:拍客、看客。拍客的需求在于满足其精神、物质方面的追求,例如:虚荣心、金钱。看客的需求则是休闲、追星、学习他人拍摄技巧。拍客与看客没有明显区分,一个用户既可以是拍客,也可以是看客。

  四、抖音平台算法

  整个字节跳动的今日头条系算法,简单说就是用户标签,把相同标签的文章或内容推荐给用户。算法中包含两个重要概念:用户的账号属性和用户内容的权重。系统会根据读者的阅读行为数据:播放量、评论量、点赞数、转发率,选出读者用户最喜欢的内容,从而判断出作者擅长的领域,以此判断出用户的账号属性。然后,系统会给你贴上账号属性标签,再依据你的账号属性标签,把你发布的内容推荐到相同标签的粉丝人群众去。所以,账号的养号很重要。

  关于用户内容的权重在平台算法中是很重要的一个点,视频内容权重越高,平台推荐播放就会越多。而视频权重全部来源于初始播放量,每个新作品的发布都会获得300个左右的初始推荐,初始播放量的数据反馈效果好坏决定我们的作品能否进入下一个推荐流量池。而数据的反馈体现在:完播量、点赞数、关注数、评论数。以上数据越好,视频内容获得下一轮推荐的可能性越大。在平台的运算过程中,遵循的规律是:播放量>点赞量>评论量>转发量。如果反馈数据反常,会被定义为刷流量,反而会被降低权重。视频里面带有硬广、LOGO、水印、烟酒、纹身、涉证、诋毁侮辱他人、着装暴露、内容低俗不雅、色情等内容的会被降低权重,推荐播放量锐减。

  附:如何做一个赚钱的抖音号?运营抖音号步骤

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