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播放量>点赞量>评论量>转发量。

针对用户层面,这套机制的设计则复杂得多。根据每个用户的不同喜好,系统能够通过多种因素对视频进行排名来推荐内容。

其实,从你注册账号的那一刻开始,你的一系列用户行为已经在给“For You”算法不断投喂数据了。

这些用户行为基本涵盖了各个方面:比如账户设置及设备型号,地区设置、设备型号等。

注册时选择的感兴趣类别:新闻、旅游、娱乐等;用户使用场景:用户所处地理位置、观看视频的场景等;发布的视频信息:主题标签、视频内容等;各种用户互动信息,点击、点赞、收藏、评论、转发的内容。

最后,经过综合权衡,并不断修正,给用户画一个越来越准确的自画像,有时候软件比你更懂你。

虽然这套机制本身看起来很复杂,整个推荐过程都是“润物细无声”的在后台完成。

不需要用户做什么,只需要点开视频或点几个赞,抖音后台就可以逐步判定你的喜好,而且算法推荐是实时跟踪更新,你的浏览痕迹越多,软件就会越懂你。

不过,目前这套算法看似先进,也确实很先进,放在世界也是顶尖的,还是有不少问题的。

李牧根据现实世界的经验,提前发现了一些苗头。

比如,目前尚不明显,再过个两年越来越多的人会发现,根据用户喜好推荐,这种算法机制就会形成巨大的信息茧房,分割各类用户,让他们沉浸在自己的小圈子里无法自拔,不能接触更多的外界信息。

自从抖音的用户突破两亿后,信息茧房效应就开始显现出来,目前尚无多少人关注这个问题,若不做改变,未来绝对会引起更大的争论。

针对此,根据现实世界字节的经验,最近这段时间,李牧开始对抖音现在的算法进行大规模优化。

会更加的人性和灵活,让软件不仅能自动筛选出哪些是错误、欺骗性的浏览痕迹,也不会“弱智”地大量推送同质视频。

会时不时地推送一些相关、相似乃至相反的视频来试探、诱导、激发用户,使用户脱离信息茧房,有更多的兴趣和关注点。

如此,可以保障优质视频源源不断地流出,并持续地推送给真正感兴趣的人。

当然,这不仅仅是算法的问题,其背后的深层逻辑其实是流量分配的去中心化。

只要你的视频足够优质、有趣,即使你是新注册的小白账户,你的视频也可以获得千万点击;反之,即使你是百万粉丝的大V,但你的视频平庸、乏味,也难以躺赢。

目前,李牧已经抽掉和挖来了几百位算法方面的高手,打造和优化这套算法体系。等孵化出来,未来几年内,抖音在短视频领域,即便在全球范围内,也可以说是独一档的存在。

只要其他方面不出什么差错,未来差不了哪里去!

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