TikTok的For you推荐逻辑 为什么视频上不了热门?

时间:2021-07-15 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:TT联盟的司码网络

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< font-size: 16px;">1."For you" Feed,TikTok 平台的核心功能

< font-size: 16px;">TikTok的使命是激发创造力并带来欢乐。我们正在建立一个全球社区,您可以在这里创建上海电通广告公司和共享真实的生活,发现世界并与他人建立联系。For You feed是启用该连接和发现的一部分。这是TikTok体验的核心,也是我们大多数用户度过时光的地方。

< font-size: 16px;">当您打开TikTok并进入“For you”功能时,系统会根据您的兴趣向您展示一系列视频,使您可以轻松发现自己喜欢的内容和创作者。这便是TikTok的推荐引擎在起作用,这个算法引擎将根据每一个用户的兴趣喜好,为其推荐特定内容。TikTok的一个神奇之处就是,没有推广 运营任何一个用户的 For you feed 是相同的-尽管不同的人可能会看到一些相同的热门视频,但每个人的For you都是独一无二的,并且是针对特定个人量身定制的。

< font-size: 16px;">“For you”是TikTok平台的核心功能之一,但是我们知道可能有很多用户对这一个推荐系统如何工作非常好奇。在这篇文章中,我们将解释For You feed背后的推荐系统,讨论我们如何应对所有推荐服务可以解决的一系列问题,并分享一系列技巧,帮助用户了解如何通过自身的行为,来帮助系统进一步优化其在TikTok上的使用体验。

< font-size: 16px;">推荐系统无处不在。它们为我们每天使用和喜爱的许多服务提供支持。从购物到流媒体再到搜索引擎,推荐系统旨在帮助人们获得更加个性化的体验。

< font-size: 16px;">通常,这些系统通过用户对 APP 的使用行为中识别用户的偏好,然后有针对性地进行内容推荐,例如发布评论、关注帐户等行为,这些信号都有助于推荐系统评估您喜欢的内容以及您希望跳过的内容。

< font-size: 16px;">2.哪些因素会影响“For you”的推荐?

< font-size: 16px;">在TikTok上,“For you”feed反映了每个用户所独有的首选项。该系统基于多种因素对视频进行排名,从未为你推荐内容-从您刚刚注册 TikTok 时选择的兴趣偏好开始,通过您在使用过程中点赞、评论等互动,以及表示对自己不感兴趣的内容进行动态的调整-从而形成个性化的“For you” feed。



< font-size: 16px;">系统推荐基于许多的因素,包括以下几种:

< font-size: 16px;">用户互动,例如您喜欢或分享的视频,关注的帐户,发布的评论以及创建的内容。

< font-size: 16px;">视频信息,其中可能包括字幕,声音和主题标签等详细信息。

< font-size: 16px;">设备和帐户设置,例如您的语言偏好设置,国家/地区设置和设备类型。包括这些因素起初是为了系统针对性能进行了优化,但是相对于其他评价因子,它们在推荐系统中的权重较低,因为这些信息与用户的兴趣偏好没有太大关系。

< font-size: 16px;">所有这些因素均由我们的推荐系统进行整体处理,并根据对用户的价值进行加权。能更强地反映用户自身兴趣的指标(例如用户是否从头到尾结束观看较长的视频)将比低的指标(例如视频的观看者和创作者是否都在同一国家/地区)获得更大的权重。然后,对视频进行排名,以确定用户对某段内容感兴趣的可能性,然后将其安排在给每个唯一的“For you”Feed中。

< font-size: 16px;">这其中有一种情况值得注意,当高粉丝的账号发布一条视频之后,该视频天然地可能会获得更多观看次数,但是这些观看人数并不计算在推荐因子中,因此关注者人数以及该帐户是否拥有过往的高性能视频都不是推荐系统评价单条视频质量的因素。

< font-size: 16px;">3.系统如何为用户定制个性化的“For you” Feed

< font-size: 16px;">入门





< font-size: 16px;">当用户第一次打开 TikTok的应用程序时,如何才能让推荐系统指导我们在TikTok上喜欢看到什么内容呢?为了帮助您开始工作,我们邀请新用户在第一次登录时选择感兴趣的类别,例如宠物或旅行,以根据他们的喜好定制推荐内容。这使该应用可以开发初始的“For you” Feed ,并根据与初始的”For you”Fedd互动的数据来开始完善推荐。

< font-size: 16px;">对于不选择类别的用户,我们首先为TA 提供包含一系列热门视频的总体“For you”Feed,以便用户可以开始刷起来,随着使用,系统开始更多地了解该用户的内容喜好,根据点赞,评论和完播率将启动新一轮推荐。

< font-size: 16px;">查找更多您感舆情监测试用兴趣的内容

< font-size: 16px;">每次新的交互都会帮助系统了解您的兴趣并提出内容建议-因此,让“For you”Feed更懂你的最佳方法是“刷就完了”。随着时间的流逝,“For you” Feed将越来越能够显示与您的兴趣最相关的推荐。

< font-size: 16px;">您的“For you”Feed不仅取决于您对推荐视频本身的参与度,还取决于许多其他的互动,例如,当您决定关注一个新账户时,该操作也将帮助您优化建议,同时,在“发现”选项卡上探索主题标签,声音,效果和趋势主题。所有这些行为都将被系统识别并动态影响到系统定制您的体验,将新类别的内容添加到到下一次给推荐给您的“For you”Feed。

< font-size: 16px;">看到更少的您不感兴趣的东西

< font-size: 16px;">TikTok拥有许多不同兴趣和观点的创作者,有时您可能会遇到不太喜欢的视频。就像您可以长按将视频添加到收藏夹一样,您只需长按视频并点按“不感兴趣”即可表明您不喜欢特定的视频。

< font-size: 16px;">您也可以选择隐藏特定创作者的视频或使用特定的声音制作的视频,或报告您认为违反社区准则视频。同样的,所有这些操作都会影响到您的“For you” Feed中系统在未来给您推荐的视频内容。

< font-size: 16px;">应对推荐引擎的挑战

< font-size: 16px;">推荐引擎的固有挑战之一是它们可能会无意中限制您的体验,有时也称为“过滤器陷阱”。通过针对个性化和相关性进行优化,这种推荐逻辑可能会引起推荐内容越来越同质化,我们在维护推荐系统时会认真考虑这一问题。

< font-size: 16px;">打断重复模式

< font-size: 16px;">为使您的“For you” Feed有趣而多样,我们的推荐系统可将各种类型的内容以及您已经知道的内容穿插在其中。例如,您的“For you” Feed通常不会连续显示两个具有相同声音或由同一创作者制作的视频。我们不会向您推荐任何重复的内容,您以前看过的内容或任何被视为垃圾内容的内容。但是,我们会穿插为您推荐其他与您志趣相投的用户喜欢的视频。

< font-size: 16px;">多元化的推荐

< font-size: 16px;">多元化对于维持TikTok这样一个蓬勃发展的全球化社区至关重要,它使TikTok各个文化区域的用户联系地更加紧密。为此,有时您可能会在Feed中看到一段与您表达的兴趣无关但是有很多点赞的视频。这是我们有意安排在推荐算法中的重要部分:在您的“For you” Feed中添加各种视频,使您有更多机会偶然浏览新的内容类别,发现新的创作者,并在刷Feed的时候体验新的观点和想法。

< font-size: 16px;">通过不时提供不同的视频,该系统还可以更好地了解广泛用户中潜在的流行内容,从而也为其他TikTok用户提供了绝佳的体验。我们的目标是在推荐与您相关的内容和鼓励您探索新内容之间找到平衡。

< font-size: 16px;">保障观看体验

< font-size: 16px;">我们的推荐系统在设计时还考虑了安全性。当用户上传的内容中包含了诸如使用违禁物品、手术过程这种敏感内容时,会受到系统的审查并限制推荐,原因很简单,如果这样的内容被推荐给那些未选择此类内容的普通观众面前,可能会令人震惊。同样,刚刚上传或正在审核的视频以及低质量内容(例如试图人为增加流量的视频)也可能会被限制推荐给“For you”Feed。

< font-size: 16px;">为您改善

< font-size: 16px;">开发和维护TikTok的推荐系统是一个持续的过程,我们会根据用户,研究和数据的反馈来完善其准确性,调整模型并重新评估有助于推荐的因素和权重。我们致力于进一步研究和投资,因为我们将努力建立更多保护措施,以防止可能影响任何推荐系统的因素产生。

< font-size: 16px;">这项工作涵盖了许多团队-包括产品,安全和审核团队-他们的工作有助于改善推荐系统的相关性及其在建议您更可能喜欢的内容和类别时的准确性。

< font-size: 16px;">总而言之,您的“For You” Feed的内容是由您的使用反馈所决定:该系统会从您对平台的使用和互动中学习,并持续不断改进,用以纠正和以生成个性化建议,以期激发创意并为您的每次刷新带来快乐的使用体验。

< font-size: 16px;">注意:在洛杉矶的TikTok透明中心,受邀的专家将有机会了解我们的算法的运行方式以及审阅TikTok源代码,该源代码将在该中心进行测试和评估。

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