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这一万条金秒奖视频告诉我们今日头条推荐的秘密

发布时间:2019-03-15 15:16:20 已有: 人阅读

  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

  Step.1短视频A进入推荐系统后,系统根据其上传设定的分类“体育”将其放置于体育分类池中。

  Step.2系统抓取短视频A标题《姚明大动作,男篮设两队两主帅》中的关键词,“姚明”,“男篮”。

  Step.3系统匹配用户数据中标有“姚明”“男篮”所对应“体育”“篮球”“姚明”“男篮”等标签的用户,小量级试探性推荐,观察用户是否感兴趣观看并有良性反馈。

  Step.4继而扩大量级推荐,并根据“姚明”,“男篮”关联更多关键词及标签用户,如“NBA”,CBA,奥尼尔等......

  到这儿,我们来结合“金秒奖”第一季度累计3.04亿播放量的10166个参赛短视频,逐一就【转化率】的影响因素进行数据验证及运营建议:

  将全部10166个参赛短视频的标题提取后,划分标题字数长度区间并匹配平均播放量,得出趋势如下:

  字数越多越有空间包含更多的关键词信息,从而使得系统识别更明晰更丰富,得以推荐更精准垂直的目标用户,获得更多的播放量。

  若标题内可识别关键词信息过少或对应标签缺失,推荐系统只得无目标“试探性”推荐,无法保障推荐的用户垂直精准度,自然难以获得良性反馈。

  我们将全部10166个参赛短视频的标题进行自然语言处理,提取高频词,再以平均播放量为基准进行排序整理。

  互联网阅读场景下,标题的存在不再是传统意味上的“画龙点睛”。背负“诱发点击”功能的标题与其说是语言艺术,不如说是心理学艺术。

  标题直接决定着用户是否会点击播放,观察了10166个参赛短视频中高播放量的短视频并结合上述词组,发现分段式结构的故事性标题更能完成“诱发点击”的任务。

  最热连词:结果的脱颖而出也验证着前因后果留悬念的句式更有内容性,剧情转折呈现力更强,冲击用户情绪。

  同一视频,“宇哥讲电影”在其他平台仍主打主流的《X分钟看完XXX》格式,在今日头条却定制了专属标题。

  其对李安导演的《喜宴》解说短视频,标题起名为《亲友闹洞房时不知新娘新郎其实是假结婚,这下只能假戏线万播放量。

  并不推荐标题党或固定标题模型来突破播放量门槛,而是要在大量的观察和分析后,了解平台的用户接收习惯或文案取向风格来做突破,才是长久之道。

  用户浏览短视频的信息流页面时,平均停留时间很短暂,3秒钟的有效时间内,如何利用封面将用户的注意力锁定?得以被阅读标题,被播放?

  我们通过对“金秒奖”第一季度全部10166个参赛短视频进行观察,发现高播放量短视频的封面制作规律:

  内容调性,简单说就是潜在受众会喜爱的内容风格。喜爱看《乡村爱情故事》的观众与喜爱看《花样男子》的观众很难在审美层面达成一致。没有必要盲目跟随头部内容潮流,封面的色调,配色,设计只要坚持应和潜在受众即可。

  头部内容每新发一个短视频,配合各个平台不同的封面展现要求会输出20张以上的封面图,来保证预期清晰度,画面不变形。同时,双封面要求下,会根据封面展现形势进行调整,重新设计。

  除了向头部内容学习,还有一个很好的方法,学习平台上“广告”的封面图。广告投放的背后是高费用成本,人力成本与经验成本的结果,每张广告都有其借鉴价值和意义。

  含有剧情的搞笑,情感,资讯等类目短视频,封面可采用短视频中最有戏剧张力单帧的截图,最夸张,最有表现力的表情或是容易误解(污解)的片段,人物间要有交流意味。

  我们将全部10166个参赛短视频进行分类并匹配各分类的平均播放量。又剔除了平均播放量不及10万的“冷门儿”分类。

  除了传统的美食、时尚、生活方式等变现能力强的垂直领域,随着消费升级,受众对资讯专业度的需求快速提升,如金融,健康,教育等类别正处于爆发前夜。

  在推荐系统中,因内容分类冷门儿导致潜在目标用户群过少而难以获得推荐量的情况不胜枚举。短视频项目冷启动阶段,锁定平台热门分类去输出内容的确会相对获得好成绩。

  然而同样的,在推荐机制中,同类标签(垂直内容)的短视频作品互有助力,“抱团成长”。用户行为反馈的数据与收益,在不断唤起更细分内容的启动和专精。长尾效应下,越是大量级平台,垂直内容培育就越需要更多的时间,但前景必然一片大好。

  系统在前期识别并确认账号的分类领域后,当该账号发布不属于已确认的分类领域的内容时,系统需要重新识别分类再进行推荐。

  这导致会延长推荐启动时间,无法在规定时效内,推荐给绝对目标用户。自然难以拿到良好的【转化率】成绩。播放量也不会很理想。

  就高播放量的参赛短视频作品进行观察,其主体账号分类非常统一,如有多个细分短视频栏目,采取的是注册多个账号来规避以上风险。

  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。

  我们将全部10166个参赛短视频以播放量为基准进行区分,分为0-1万播放量,1-10万播放量,10万+播放量三个样本组。匹配相应的平均评论量,平均点赞量,平均分享量。

  近期愈发多的短视频主感知在己身没有调整的情况下,同比16年推荐量变少.......是因为,很多短视频主未重视的“用户反馈行为数据”在推荐系统中的权重升高。

  首先,算法机制平台多以资讯平台起家,在海量内容开荒收割用户市场时期,用户粘性通过资讯内容的“取之不竭”及高兴趣匹配度的识别手段来维系。

  在内容提供方与平台处于卖方市场关系,在内容提供方需要更强的商业变现空间和机制,在用户停留几率取决于内容提供方等几点需求下,内容提供方与用户的强联系及机制必然需要建立。

  敲黑板,从今天开始注重粉丝运营,注重用户反馈,在发布简介信息及短视频中强调与用户互动。最基本的:

  低于20%,20%-80%,高于80%的播放完成度三档对应的是三档不同等级的推荐量评估。同时,整体播放完成度的成绩也影响头条账号主体的评级。播放完成度与短视频时长,跳出率,观看进度都有相应的关系

  另,在短视频流程中,用户的及时反馈(点击播放,评论,分享,点赞)可以在有效时间内同比获得更多批次的推荐量。

  这也是上文中提及不专注单一垂直分类的短视频账号所发布的内容无法在有效时间内获得保障推荐量的反面后果。

  为保障数据的有效性,在“金秒奖”第一季度全部10166个短视频外,我们额外抓取了今日头条上45万个短视频,将发布时间与平均播放量对比。

  将数据中平均播放量所匹配的07:00,12:00,17:00最佳发布时间,与互联网用户客户端的活跃时间数据进行比照,

  上述便是【推荐量】的秘密,在透彻了解推荐流程后,逐一因素进行分析与调整就可使得你的推荐量足以与你的内容质量比肩!也许这才是真正的“不输在起跑线上”。

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