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短视频平台的个性化推荐机制是如何让你“上瘾”的?
图片 阅读 : 49462021-09-10

我们常常会被各种平台的“个性化推荐”所左右,比如说点开美团饿了么,一大堆爱吃的优惠菜色就会扑面而来,比如说打开某宝,“猜你喜欢”会击中你的喜好,疯狂给你种草商品,还有的就是,打开短视频APP,会源源不断出现你感兴趣的内容,不知不觉中就开启了狂刷视频的模式。在当下,不管是电商消费,还是阅读、刷剧、搜索等,基本上都加入了个性化推荐的模块,那这些个性化推荐是如何实现的?又是怎么影响用户使用的呢?跟着悦益集团短视频代运营的小编来看下!


个性推荐系统是什么?


什么是个性化推荐?简单来说,就是给用户推荐他喜欢的事物。在互联网信息越来越繁杂的如今,想在浩如烟海的信息分发中精准切中用户的需求很困难,而推荐系统就像一个筛去杂质的漏斗,能从海量的信息里快速分析并预测出用户对事物的评分和喜好,并做出推荐。个性化推荐系统有以下的应用优势:


对平台来说:

1、产品技术团队利用个性化推荐系统,可为用户分发感兴趣的视频内容,提升留存及停留时长;

2、用户增长团队利用个性化推荐系统,可精准地利用广告投放等手段为产品拉新,提升 DAU;

3、商业化团队利用个性化推荐系统,可分发用户可能感兴趣的广告,提升单位流量变现效率;商业化收入又用于用户增长,形成正向循环。


对用户来说:

个性化推荐可以在内容相关性、内容质量和内容时效性等方面更快地满足用户的需求,有效提升了浏览短视频平台的愉悦度。


个性化推荐包含什么形式?

1、基于用户的协同过滤:根据人与人之间的行为相似程度,来为用户做出推荐。


举个例子:有A和B这样两个用户。小A,女生,26岁,热衷追星,常常会在平台上搜索偶像C的视频为他打call。小B,也是女生,23岁,同样是偶像C的粉丝,有观看他相关短视频的习惯,但是近来她在看电视剧,迷上了里面的男演员D,所以也常常在短视频平台上搜索他的视频。当小A在浏览短视频时,由于小B的基本信息与A相似,于是平台就向她推荐了小B常常浏览的偶像D的视频,因为审美类似,很快男演员D也就成为了小A的墙头。


这就是基于人与人之间的推荐方式,推荐系统会首先找到和用户A有相似喜好与兴趣的用户群体,接着把这个“兴趣”推给像用户B一样的用户A。但在用户兴趣点与偏好太多太复杂的情况下,单纯靠相似人群的方式可能就会不太适用。


2、基于物品的协同过滤:物物推荐,即与上述的“人”的特性无关,只通过“物”与“物”之间的方式传递推荐信息。


同样,举个例子:用户小A爱看在短视频上刷《琅琊榜》的解说,该剧的标签是“古装、权谋、正午阳光”,于是当《知否》出现的时候,短视频平台就将《知否》这部标签为“古装、剧情、正午阳光”的剧的相关短视频推荐给爱看《琅琊榜》的小A。这类推荐方式,要求打标签的颗粒度。颗粒度如果很粗,那么推荐效果也将受到影响,同时也容易受到标签的限制,无法推送到更多的潜在群体。


上面所说的是目前常见的推荐方法。在推荐系统中,“物物推荐”常常会与“人人推荐”协同,拥有更全面的推荐机制。需要结合用户特征,对两者进行匹配和推荐。比如通过用户的阅读、点赞、评论、分享来对短视频赋予一定的“喜爱分”,而用户浏览的短视频数越多,累积的标签数据就越多越精准。同时再把短视频的标签和用户的关键词列表做匹配,就能做出个性化的推荐。


可以说,个性化推荐技术贯穿了产品的每个环节,是辅助平台高速增长的引擎!