深挖今日头条推荐量的秘密

本文以今日头条短视频为例子,图集和图文道理也一样,可以借鉴。

了解推荐系统的基础逻辑

在算法机制平台,播放量绝大部分取决于推荐量
,您发布的短视频,会经过如下的流程:
1.上传
用户上传短视频到头条号后台。
2.审核
系统审核是否为违规,如果通过审核则发表成功。
3.识别
系统根据标题、媒体号的定位等标签信息识别后,试探性地推荐给首批目标用户。
4.推荐
根据用户反馈进行多批次的推荐或停止推荐。

推荐量的影响因素

整合所有的推荐量的影响因素,可分为转化率和热度两个板块:

转化率=推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量
如果系统将你的短视频推给了1000个人,只有一个人进行了点击播放,那系统自然不会再进行下一批的推荐。系统每批的推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的。
所以,大家在发布内容后,会经历 “统计推荐量”->“推荐”->“推荐量不断增加”->“已推荐数量停止增加”这几个流程。
系统在识别短视频内容的分类,标题等信息后,试探性推荐给首批目标用户,如果获得正面反馈,就会多批次增加推荐量,直到正面反馈停止。如果首次推荐的转化率差,后面就不会再获得推荐。因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。【推荐给目标用户后获得的播放量】的3大决定因素是:
1.分类
分类由系统自动识别,系统分析你的内容并识别出标签信息,推荐给标有该标签的目标用户。我们爬取了爬取了45W+个短视频 数据,并且结合1W+金秒奖的参赛作品,就今日头条中短视频的内容分类进行归类分析

深挖今日头条推荐量的秘密
分类和热度关系图

在推荐系统中,因内容分类冷门儿导致潜在目标用户群过少而难以获得推荐量的情况不胜枚举。短视频项目冷启动阶段,锁定平台热门分类去输出内容的确会相对获得好成绩。

2.标题
我们将全部45W+短视频的标题提取后,划分标题字数长度区间并匹配平均播放量,得出趋势如下:

深挖今日头条推荐量的秘密
标题长度和平均播放量关系图

从图可以看出,标题字数长度在5-10个字内的短视频平均播放量最低;标题字数长度在25-30个字内的短视频平均播放量最高
;标题字数长度与平均播放量整体呈递增趋势。
标题长度和播放量成正比的原因有两个:
A.从系统抓取标题中关键词层面来说,
字数越多越有空间包含更多的关键词信息,从而使得系统识别更明晰更丰富,得以推荐更精准垂直的目标用户,获得更多的播放量。若标题内可识别关键词信息过少或对应标签缺失,推荐系统只得无目标“试探性”推荐,无法保障推荐的用户垂直精准度,自然难以获得良性反馈。
B.从用户阅读标题时可接收到的内容信息量来说,字数越多越有空间将短视频内容表达完整及包装,起承转合,徐徐诱之,获得更多的播放量。
3.用户垂直精准度
2016年,中国有7.3亿网民,今日头条以5.5亿用户量占比75%,到达这个体量的平台,其用户画像与中国网民的画像几乎是一致的

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2016网民年龄数据

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2016网民学历数据

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2016网民月收入数据

这三项数据,咋一看你可能有些意外,而事实上,比照中国13.7亿人口,中国网民还存在4-5亿的上升空间,落脚于中国三四线城市或农村,这部分群体的视听语言“受教度”和审美,与一二线城市白领群体天差地别,踩在哪个分类领域里,面向哪层用户群,与你的最终目标是紧紧相扣的。如果你只是想赚头条号这类平台的分成补贴,那就去找平均播放量最高的内容分类。如果你有更长远的商业变现,品牌规划,那么垂直分类的长尾效应的内容分类更适合你;这部分的用户价值相应也更高,商业变现实施空间更大。
主流受众“把持”的推荐机制正是泛娱乐内容起量快的主要原因。那么同样的,在推荐机制中,同类标签(垂直内容)的短视频作品互有助力,“抱团成长”。用户行为反馈的数据与收益,在不断唤起更细分内容的启动和专精。长尾效应下,越是大量级平台,垂直内容培育就越需要更多的时间,但前景必然一片大好。除了传统的美食、时尚、生活方式等变现能力强的垂直领域,随着消费升级,受众对资讯专业度的需求快速提升,如金融,健康,教育等类别正处于爆发前夜。
原文链接

文/队列人生

关键字:今日头条, 推荐系统, 推荐算法

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