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    視頻號最新推薦算法機制公布

    本篇文章以微信視頻號個性推送算法為例,分析其算法機制。作者以召回、排序、混排三個方面舉例,方便讀者理解。希望本篇文章能對你有所參考幫助。

    視頻號最新推薦算法機制公布

    前幾天我們分析了B站的推薦算法機制《B站的推薦算法機制大揭秘!》,今天我們來分享一下微信視頻號的推薦算法機制。

    根據最新公示的微信視頻號個性推送算法的介紹,視頻號會從精選內容庫里個性化選取用戶感興趣的內容推薦給用戶,從而實現個性化推薦。

    下面挖塘人就為大家通俗易懂地解析一下這個推薦算法。

    視頻號最新推薦算法機制公布!

    從微信視頻號個性化推送算法機制機理的介紹中可以清晰地知道,我們的內容需要通過以下幾個環節,才能推薦給用戶:

    一、召回

    根據微信視頻號的產品設計,它的召回有三個頻道,即關注、朋友、推薦

    視頻號最新推薦算法機制公布!

    關注頻道主線是召回該用戶關注賬號發布的內容,支線是本地內容,好友發布的內容以及用戶可能感興趣的內容。

    朋友頻道主線是召回該用戶好友點贊的內容,支線是該用戶可能感興趣的內容,好友看過的內容等。

    推薦頻道主線是召回主要是該用戶可能感興趣的內容,支線是好友看過的內容,新聞熱點等內容。

    而且,視頻號的召回是實時的。比如你看了一個高考查分的視頻,給算法的數據反饋不錯,那么你接下來就會多次看到高考查分的視頻。

    二、排序

    上面的召回環節是從內容庫里初步篩選內容,在數量上會比較多,而排序則是更精細化的篩選。

    一方面是通過視頻的播放量、點贊、評論、分享、關注等數據指標進行篩選排序,過濾掉評分比較低的內容;另一方面去掉一些視頻質量差(包括畫面模糊、聲音卡頓等)或者內容質量差(包括同質化內容、沒有實質性內容)的內容

    所以經過排序后,進入推薦池的內容在數量上會少很多。

    三、混排

    混排環節一般使用的是融合排序算法,這個和之前分享的b站算法類似,都是給作品進行加權計算,最后得出最終的排序并展示給用戶。

    下面我們列舉一個細化一點的例子來幫助大家理解:

    假設ABCD四個賬號分別發布了作品a、b、c、d,混排的動態加權公式為:

    最終排序分=內容權重分*0.8+內容熱度分*0.1+賬號權重分*0.1

    其中內容權重分的指標包括播放量、播放時長、點贊、評論、分享、關注等,內容熱度分是根據搜索指數動態變化的,賬號權重分包括賬號的粉絲量、活躍度、違規行為等指標。

    下面我們分別給四個作品隨便賦個值:

    視頻號最新推薦算法機制公布!

    根據上圖的結果,我們看到最終的排序結果是a、c、b、d。

    當然,視頻號的最終排序公式比這個例子更復雜,而且它還是動態的,所以要“抓住”視頻號的推薦算法是很難的,但是我們可以從數據的角度可以找到一些獲取更多流量的方法,因為算法都是基于數據的。

    首先在召回環節,我們可以在作品中植入多個垂直的興趣標簽。

    比如一條做短視頻運營的內容,我們就可以植入自媒體、短視頻運營、運營技巧等多個同領域的標簽。這樣方便算法根據標簽把作品納入相關的作品庫。

    同時,地理位置、用戶互動、用戶基數等數據維度也可以適當地擴大作品的曝光。

    其次在排序環節,為了我們的作品能夠順利地通過這個環節,那么需要保證作品的視頻質量沒問題,內容質量也過關。

    同時在作品數據方面,我們可以適當引導用戶互動,比如引導點贊、評論、轉發等,這樣可以提升作品的權重分,分數越高就越容易進入下一個環節。

    最后是混排環節,由于視頻號的推薦算法是動態的,如果用戶多看了幾眼某類視頻,那么接下來就會出現很多同類型的視頻。

    假設你的視頻已經進入了推薦列表,排在第二位,按照正常的邏輯,用戶看完上一個視頻就會看到你的作品了。

    但是該用戶把上面的視頻看了很多次,停留時間長,這時候算法收到的數據反饋就動態召回了和前一個視頻類似的作品,而你的作品就不會被推薦了。

    這樣的機制有好處也有不好的地方,好的地方是你的作品也可以被其他作品「召回」,不好的地方就是出現上述場景,本來就到你了,結果被動態召回了。

    基于這種情況,我們是無法左右算法的。但我們的作品權重、賬號權重、內容熱度等各種分數都不錯的話,那作品排第一推薦的機會就大,這樣就不會因為動態召回而損失了推薦流量。

    以上就是今天的內容,希望對你有幫助。

    本文為@挖塘人原創,運營喵專欄作者。

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