推薦系統(tǒng)視頻行業(yè)揭秘，“抖音快手”現(xiàn)象級產(chǎn)品背后的推薦邏輯
隨著5G滲透率的快速提升，小視頻應(yīng)用還將迎來新的爆點，小視頻行業(yè)從不缺對手，想從一片紅海中脫穎而出，面臨的困境可想而知。如何沖破重重困境，需要找到視頻與用戶之間的最佳連接，在綜合成本、收益、落地難度等因素后，首選智能推薦系統(tǒng)。本文將和大家分享如何通過智能推薦系統(tǒng)搭建視頻行業(yè)精準(zhǔn)分發(fā)體系。
購買視頻成本過高，激勵用戶發(fā)布視頻又對用戶量有所要求，同時，隨著監(jiān)控力度的增加，視頻審核也是一筆不小的支出。
用戶來的快去的也快，一不留神就陷入“花錢引流-用戶流失-花錢引流”的困局。
前有“抖音、快手”，后有“微信視頻號”，想要脫穎而出，仍需披荊斬棘。
明確產(chǎn)品定位——解密“抖音、快手”的背后邏輯
很多人覺得抖音和快手差不多，其實深入研究后會發(fā)現(xiàn)兩家運營邏輯有很大差別，這也導(dǎo)致大家想到快手，就會想到“老鐵666”，想到抖音，就會聯(lián)想到明星和特效，我們來詳細(xì)解析下抖音和快手這兩款產(chǎn)品的差異之處。
抖音的slogon是“記錄美好生活”，最早是“讓崇拜從這里開始”，什么是美好生活？和光鮮亮麗的明星網(wǎng)紅想比，工地里搬磚就顯得不那么美好?？焓值膕logon是“擁抱每一種生活”，最早是“看見每一種生活”，大山里起舞，菜地里高歌，潛入最深的海底，登上最高的山峰，這些生活都值得被看見。
進(jìn)入抖音，看到的是滾動式首頁，不需要用戶選擇，抖音會把視頻直接推送給用戶，一旦推送的不好，可能會導(dǎo)致用戶流失，這也就促使抖音花費大量精力篩選出優(yōu)質(zhì)視頻。而快手給予不同視頻流量，在產(chǎn)品設(shè)計上，除了首頁的視頻列表推薦，還增加了同城欄位。
產(chǎn)品設(shè)計背后的分發(fā)邏輯
抖音和快手背后形成了不同的視頻分發(fā)邏輯：如果是一個紅人或者視頻質(zhì)量高，建議去抖音，抖音的“爆款持續(xù)熱度”政策會讓你吸引大量粉絲，抖音會給頭部足夠流量，這時候，不同用戶看到的視頻很容易重復(fù)。
如果是一個普通人，建議去快手，快手的“流量普惠”政策會給予視頻露出，怎么理解“流量普惠”呢？快手會確保不同視頻得到曝光，尤其是新視頻，快手有嚴(yán)格的時效性控制，并不會因為某個視頻大熱就一直給流量，這樣小眾群體發(fā)布的視頻是容易被大家看到的。
實現(xiàn)用戶和內(nèi)容的精準(zhǔn)匹配不是一件容易的事，但這個是視頻產(chǎn)品的核心，值得投入大量精力去優(yōu)化，達(dá)觀數(shù)據(jù)作為toB推薦供應(yīng)商，分享下在服務(wù)眾多推薦企業(yè)用戶過程中的一些經(jīng)驗。
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視頻被發(fā)布后，首先是作為一個新視頻進(jìn)入推薦候選池，經(jīng)過用戶播放、點贊等一系列操作后才轉(zhuǎn)變?yōu)槔弦曨l。針對新視頻，主要基于靜態(tài)屬性和作者信息進(jìn)行推薦，這里舉例說明：
1）基于靜態(tài)屬性的推薦：視頻A在發(fā)布時屬于“搞笑”類別，標(biāo)簽是“抓泥鰍”，視頻一經(jīng)發(fā)布，優(yōu)先推薦給那些也喜歡“搞笑”和“抓泥鰍”相關(guān)特征的用戶，如果此類用戶不多，再進(jìn)一步擴(kuò)大用戶群，可以推薦給喜歡“趕?！薄ⅰ岸巫印钡扔脩羧?。
2）基于作者信息的推薦：有的作者已經(jīng)積累了一些粉絲群，他們發(fā)布的新視頻會優(yōu)先推薦給喜愛該作者的用戶。
針對老視頻，除了基于靜態(tài)屬性和作者信息推薦外，還可以基于統(tǒng)計屬性進(jìn)行推薦，這里舉例說明：
基于統(tǒng)計屬性推薦：根據(jù)視頻的點贊量、完播率等統(tǒng)計屬性綜合判斷視頻質(zhì)量，優(yōu)先推薦高質(zhì)量視頻。
在新視頻向老視頻轉(zhuǎn)變的過程，小流量試探機(jī)制很好用，對于不確定的視頻，可以先分出10%的用戶進(jìn)行推薦，然后計算小時級效果，再看是否需要擴(kuò)大流量。
和視頻類似，用戶也分為新用戶和老用戶，新用戶不得不面對推薦冷啟動問題，這里最常見的是熱門榜單推薦，在生成熱門榜單時需要同時考慮多樣性，不同類型的視頻都要有一些，如果能獲取用戶基礎(chǔ)屬性（年齡、偏好等），那可以利用基礎(chǔ)屬性縮小候選池，然后在做精細(xì)化推薦，E&E CLUB算法也可以有效解決冷啟動問題?？紤]到老用戶已經(jīng)有了播放、評論、關(guān)注等行為，可以構(gòu)建動態(tài)標(biāo)簽畫像，推薦相似視頻，同時再穿插一些新視頻，用于探索用戶潛在興趣。
視頻與用戶相遇——結(jié)合產(chǎn)品場景展示
一個標(biāo)準(zhǔn)的小視頻APP應(yīng)該具備哪些欄位呢？解析如下：首頁推薦：以下拉刷新或列表的形式基于用戶偏好推薦小視頻
關(guān)注頁面：以下拉刷新的形式給用戶推薦關(guān)注用戶發(fā)布的小視頻
收藏頁面：以列表形式展示收藏的視頻列表，便于用戶查找
發(fā)布頁面：支持自主創(chuàng)作視頻，增加用戶參與的積極性
內(nèi)容運營與分發(fā)效率是短視頻平臺發(fā)展取勝的關(guān)鍵?？焓忠揽俊袄翔F”文化受到了用戶的喜愛；抖音憑借精深的推薦算法后來居上。那么作為一個小視頻開發(fā)商，如何快速搭建精準(zhǔn)的分發(fā)體系呢？達(dá)觀通過服務(wù)數(shù)十家小視頻APP，提煉出標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)流程和快速調(diào)優(yōu)方案。
視頻案例如下：
針對某某小視頻APP進(jìn)行推薦效果調(diào)整調(diào)優(yōu)策略：
- 首頁：關(guān)注指標(biāo)點擊率推薦熱門視頻+用戶偏好視頻+關(guān)注用戶高時效性視頻
- 沉浸頁：關(guān)注指標(biāo)人均播放量和播放時長推薦完播率/點贊量/收藏量等熱門視頻+用戶偏好類別和標(biāo)簽視頻+新視頻試探
效果價值：
打造更了解用戶興趣的APP，實現(xiàn)用戶和用戶、用戶和視頻的快速配對，促進(jìn)用戶快速增長，在短短1個月內(nèi)用戶量增長超10萬。
目前達(dá)觀數(shù)據(jù)已成功服務(wù)澎湃新聞、趣看天下、爆米花、趣配音、聚看點、洋蔥視頻等多個視頻媒體平臺，針對客戶應(yīng)用場景，從業(yè)務(wù)、監(jiān)管、特定推薦等角度，進(jìn)行推薦模型的定制和優(yōu)化。此外，達(dá)觀數(shù)據(jù)智能推薦產(chǎn)品在銀行業(yè)、廣電、傳媒等個領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用，客戶涵蓋招商銀行、浦發(fā)銀行、民生銀行、江蘇銀行、寧波銀行、陜西廣電、江蘇廣電、深圳廣電、中國移動、長虹、安利、人民網(wǎng)、四川日報、廣而告之、Wifi萬能鑰匙等近百家各行業(yè)龍頭企業(yè)。
