跟抖音的直客(千川投手) 吃了个饭,分享一下这次的收获 :
抖音内容推送的底层逻辑
内容与观众 的匹配度 Looklike
大家都知道抖音是基于算法推送 ,那算法的逻辑就是基于平台不断的试探、反馈、再试探,再反馈 ,来尽量匹配(looklike)相似度高的人群给发出的内容
平台其实尽量想推送观众喜欢的内容 ,即是与观众高度匹配的,试想想如果你收到的内容多是你喜欢看的,你就会刷不停,一直留在抖音上,也产生更高的变现价值。
以下我就为大家揭密这套匹配度的算法机制 :
点赞 :最没用,因为太多人喜欢点点赞然后划走,所以平台不会参考这类观众与内容的匹配度
停留 : 平台会匹配相似度约 20 % 的人群 观众肯停下看 ( 特别是 5 秒 停留 ),代表初步是感兴趣的
评论 : 平台会匹配相似度约 30 - 50% 的人群
观众会花时间写些东西,哪怕是有感而发喷几句,那还是说明有所共鸣了,平台会认为与这类观众有类似标签的人群有 30 - 50 %会喜欢这条内容
关注 : 平台会匹配相似度约 50 - 70 % 的人群
观众肯点击关注,这说明观众想一直追看这类视频,所以像这类观众更高概率会喜欢这条内容
成交 : 平台会匹配相似度约 70 - 100 % 的人群
观众肯会这视频付费,说明观众真的很喜欢这条内容,并肯为之付出金钱,这样的观众该与内容高度匹配,平台再推送像这类观众该也很大概会喜欢
所以也解释了 ,就算是 停留的人群虽然 % 很高 ( > 50% ),但是由于这指标的匹配度只约20 % ,所以来的人 很泛, 可能再推送来的人群对视频 反馈不好,这样也不会有进一步的推送流量
愈深层的反馈 ( 评论 ,关注 ,成交 ),人群标签匹度的概率会愈高,也表示愈精准,从而又强化你账号 ( 吸引人群 ) 的标签
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