抖音如何留住用户形成“用户+内容”闭环?

2019-11-08 分类:抖音教程 阅读()

  抖音通过人工智能算法等技术手段,不断优化着用户与内容间的匹配效果。随着用户量的提升,用户关系链、视频内容也随之增多,机器学习可获得的资料随之丰富,个性化推荐精度得以提高,用户对推荐内容的满意度提升,从而刺激用户更多的消费及生产内容,形成用户-内容回环。

  我要创赢网接下来为大家整理抖音如何留住用户形成“用户+内容”闭环?

抖音如何留住用户形成“用户+内容”闭环

  用户-内容回环即两者匹配效率效果的优化,猜测主要做法如下:

  1. 通过内容筛选机制

  在对每个视频的不断测试中,筛选出用户最感兴趣的高质内容,形成内容池,从源头上保证了内容质量。网上有大量对于抖音内容筛选机制的猜测,这里不再赘述。

  2. 将内容池中的内容与用户匹配

  为用户进行个性化推荐。猜测抖音采用与头条相同的“协同过滤+内容推荐”算法进行推荐。

  协同过滤算法分为两种:

  一种基于“人”的维度,先通过用户行为(如点赞)找到与用户兴趣相似的人,再将他们喜欢的视频推荐给用户;

  另一种基于“视频”维度,先通过全体用户对视频的偏好得到视频间的相似度,再根据用户历史喜欢的视频记录将相似视频推荐给用户。但该算法无法解决冷启动问题,即无法向用户推荐尚未产生用户行为数据(如点赞)的视频。

  而另一种算法对此形成了很好的补充——内容推荐算法即通过视频标签找到相似视频,并根据用户历史喜好记录将类似视频推荐给用户,其中标签既可以通过人工tag,也可以从视频内容本身抽象得出。

  此外,通过推荐视频中出现的“关注的人赞了该视频”的提示,推测算法还融合了社交关系网络。

  3. 为用户推荐内容池中的非匹配内容

  缓解用户审美疲劳,拓展用户兴趣标签,动态更新用户-内容匹配关系。

  4. 为用户推荐可能感兴趣的人

  丰富关系链,优化匹配效果。产品中可见的推荐类别大致有:社交链好友、有共同好友的人、可能认识的人、关注的人也关注的人、可能感兴趣的人等。

  用户-内容回环通过不断优化两者的匹配关系,完成用户留存的重任,让用户产生“刷的停不下来”的内容消费体验。

  依据我们前面提到的抖音内容回环和抖音用户回环,其实可以很明显感受到其即时反馈机制的推荐算法!

  (抖音怎么存留用户?抖音用户回环总结)

  (抖音内容策划,抖音内容回环总结)

  综上,可以看出3个回环存在“我中有你,你中有我”的关系,任何1个回环的优化都可能带动其他2个回环效果的提升,这就是我理解的抖音让我停不下来的魔力。

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