推荐系统视频行业揭秘 “抖音快手”现象级产品背后的推荐逻辑

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推荐系统视频行业揭秘 “抖音快手”现象级产品背后的推荐逻辑

随着5G渗透率的快速提升,小视频应用还将迎来新的爆点,小视频行业从不缺对手,想从一片红海中脱颖而出,面临的困境可想而知。如何冲破重重困境,需要找到视频与用户之间的最佳连接,在综合成本、收益、落地难度等因素后,首选智能推荐系统。本文将和大家分享 如何通过智能推荐系统搭建视频行业精准分发体系

Part 1
小视频行业困境
01
获取优质视频成本增加
购买视频成本过高,激励用户发布视频又对用户量有所要求,同时,随着监控力度的增加,视频审核也是一笔不小的支出。
02
引流后用户易流失
用户来的快去的也快,一不留神就陷入“花钱引流-用户流失-花钱引流”的困局。
03
竞争大,难脱颖而出
前有“抖音、快手”,后有“微信视频号”,想要脱颖而出,仍需披荆斩棘。
Part 2
搭建小视频应用,推荐来支招
明确产品定位

——解密“抖音、快手”的背后逻辑

很多人觉得抖音和快手差不多,其实深入研究后会发现两家运营逻辑有很大差别,这也导致大家想到快手,就会想到“老铁666”,想到抖音,就会联想到明星和特效,我们来详细解析下抖音和快手这两款产品的差异之处。
01
Slogon传递产品价值主张
抖音的slogon是 “记录美好生活” ,最早是“让崇拜从这里开始”,什么是美好生活?和光鲜亮丽的明星网红想比,工地里搬砖就显得不那么美好。

快手的slogon是 “拥抱每一种生活” ,最早是“看见每一种生活”,大山里起舞,菜地里高歌,潜入最深的海底,登上最高的山峰,这些生活都值得被看见。

02
价值主张背后的产品设计
进入抖音,看到的是 滚动式首页 ,不需要用户选择,抖音会把视频直接推送给用户,一旦推送的不好,可能会导致用户流失,这也就促使抖音花费大量精力筛选出优质视频。而快手给予不同视频流量,在产品设计上,除了首页的 视频列表推荐 ,还增加了 同城栏位
推荐系统视频行业揭秘 “抖音快手”现象级产品背后的推荐逻辑
03
产品设计背后的分发逻辑
抖音和快手背后形成了不同的视频分发逻辑:

如果是一个红人或者视频质量高,建议去抖音,抖音的“爆款持续热度”政策会让你吸引大量粉丝,抖音会给头部足够流量,这时候,不同用户看到的视频很容易重复。

如果是一个普通人,建议去快手,快手的“流量普惠”政策会给予视频露出,怎么理解“流量普惠”呢?快手会确保不同视频得到曝光,尤其是新视频,快手有严格的时效性控制,并不会因为某个视频大热就一直给流量,这样小众群体发布的视频是容易被大家看到的。

推荐系统视频行业揭秘 “抖音快手”现象级产品背后的推荐逻辑
 
Part 3
视频与用户的精准匹配
实现用户和内容的精准匹配不是一件容易的事,但这个是视频产品的核心,值得投入大量精力去优化,达观数据作为toB推荐供应商,分享下在服务众多推荐企业用户过程中的一些经验。

推荐系统2

01
视频深度解析——试探机制与快速计算
视频被发布后,首先是作为一个新视频进入推荐候选池,经过用户播放、点赞等一系列操作后才转变为老视频。

针对新视频,主要基于 静态属性和作者信息进行推荐 ,这里举例说明:

1) 基于静态属性的推荐 :视频A在发布时属于“搞笑”类别,标签是“抓泥鳅”,视频一经发布,优先推荐给那些也喜欢“搞笑”和“抓泥鳅”相关特征的用户,如果此类用户不多,再进一步扩大用户群,可以推荐给喜欢“赶海”、“段子”等用户群。

2) 基于作者信息的推荐 :有的作者已经积累了一些粉丝群,他们发布的新视频会优先推荐给喜爱该作者的用户。

针对老视频,除了基于静态属性和作者信息推荐外,还可以基于统计属性进行推荐,这里举例说明:

基于统计属性推荐: 根据视频的点赞量、完播率等统计属性综合判断视频质量,优先推荐高质量视频。

在新视频向老视频转变的过程,小流量 试探机制 很好用,对于不确定的视频,可以先分出10%的用户进行推荐,然后计算小时级效果,再看是否需要扩大流量。

02
用户分群画像——新老用户画像刻画
和视频类似,用户也分为新用户和老用户,新用户不得不面对推荐冷启动问题,这里最常见的是热门榜单推荐,在生成热门榜单时需要同时考虑多样性,不同类型的视频都要有一些,如果能获取用户基础属性(年龄、偏好等),那可以利用基础属性缩小候选池,然后在做精细化推荐,E&E CLUB算法也可以有效解决冷启动问题。

考虑到老用户已经有了播放、评论、关注等行为,可以构建动态标签画像,推荐相似视频,同时再穿插一些新视频,用于探索用户潜在兴趣。

03
视频与用户相遇——结合产品场景展示
一个标准的小视频APP应该具备哪些栏位呢?解析如下:

首页推荐 :以下拉刷新或列表的形式基于用户偏好推荐小视频

关注页面 :以下拉刷新的形式给用户推荐关注用户发布的小视频

收藏页面 :以列表形式展示收藏的视频列表,便于用户查找

发布页面 :支持自主创作视频,增加用户参与的积极性

Part 4
达观视频推荐案例分享
内容运营与分发效率 是短视频平台发展取胜的关键。快手依靠“老铁”文化受到了用户的喜爱;抖音凭借精深的推荐算法后来居上。

那么作为一个小视频开发商,如何快速搭建精准的分发体系呢?达观通过服务数十家小视频APP,提炼出标准服务流程和快速调优方案。

视频案例如下:

针对某某小视频APP进行推荐效果调整

调优策略:

  • 首页:关注指标点击率

    推荐热门视频+用户偏好视频+关注用户高时效性视频

  • 沉浸页:关注指标人均播放量和播放时长

    推荐完播率/点赞量/收藏量等热门视频+用户偏好类别和标签视频+新视频试探

效果价值:

打造更了解用户兴趣的APP,实现用户和用户、用户和视频的快速配对,促进用户快速增长,在短短1个月内用户量增长超10万。

目前 达观数据已成功服务澎湃新闻、趣看天下、爆米花、趣配音、聚看点、洋葱视频等多个视频媒体平台 ,针对客户应用场景,从业务、监管、特定推荐等角度,进行推荐模型的定制和优化。此外,达观数据智能 推荐产品在银行业、广电、传媒等个领域进行应用 ,客户涵盖招商银行、浦发银行、民生银行、江苏银行、宁波银行、陕西广电、江苏广电、深圳广电、中国移动、长虹、安利、人民网、四川日报、广而告之、Wifi万能钥匙等近百家各行业龙头企业。

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