貴州贏智電子有限公司2025-06-04
重點:基于用戶興趣的協同過濾 + 內容質量評估! (算法復雜且不斷更新,以下是基本原理)
主要邏輯:
冷啟動: 新視頻發布,平臺會小范圍推送給可能感興趣的用戶(基于標簽、粉絲基礎)。
數據反饋: 算法密切監控初始流量下的用戶行為數據:
正向反饋: 完播率高、點贊、評論、轉發、收藏、關注、點擊購物車/鏈接。
負向反饋: 秒劃走(完播率極低)、不感興趣點擊、舉報。
流量池躍升: 根據數據反饋(尤其是完播率和互動率),決定是否將視頻推送給更大、更廣的流量池。表現好則進入更大池子,表現差則停止推薦。
用戶畫像匹配: 算法不斷學習用戶興趣(通過其歷史行為),將內容精確推薦給標簽匹配的用戶群。
內容質量評估: 原創度、清晰度、合規性、發布者權重(賬號活躍度、粉絲互動、歷史表現)也會影響初始推薦。 抓住算法本質:用高質量內容(高完播、高互動)取悅你的目標用戶!持續產出好內容是根本。
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