如何提高短视频的推荐量? 这几个决定性因素你要知道

就算法机制平台而言,播放量绝大部分取决于【推荐量】。

平台推荐的流程是:

短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。整合全部影响【推荐量】的因素及算法模型逻辑后,将其划分为两大板块—— 转化率,热度。

1. 转化率 (即推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量)

这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的短视频推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~

系统每批次推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的。

即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~  因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。

而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面

用大白话总结来说就是:取决于谁会看? 看不看?

2. 热度 (即用户反馈)

让我们重温下推荐流程,短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。

所谓的用户反馈即是决定【推荐量】的另一大板块——热度。用户反馈包括了: 1.评论 2.点赞 3.分享 4.播放完成度

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