第一百七十二章融资和算法优化(第 2/3 页)

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    随着抖音用户正式突破两亿，一些问题开始出现苗头，李牧根据现实世界的经验作为参考，开始对抖音的算法进一步优化。

    当前抖音的算法机制，总结成一句话是：“你在浏览抖音，抖音也在凝视你。”

    通过用户的浏览痕迹、偏好等来给用户画像，然后通过一整套机制，最终推送用户爱看的内容，让用户沉迷其中。抖音的这套算法，其实是一套复杂的“for you”算法体系，针对不同人群有侧重和区分。

    比如，针对视频发布者，当视频发布成功后，这套算法体系首先系统会自动分配0~1k的初始播放量，这批用户观看后的满意程度，“综合点击量、完播率、点赞量、评论量等指标”，将决定作品能否进入下一级流量池获得更多流量。

    如果用户满意，那么就会给第二波流量池（1k ~5k播放量），接下来就是第三波流量池（1w~10w播放量），以此类推。

    这样推出来的视频，才是用户真正喜闻乐见的优质视频，在这种算法机制下，一方面会促使视频创作者不断创作出更优秀的视频，另一方面优质的视频也能吸引越来越多的用户和流量。

    目前，原点科技针对不同权重的账号有不同的流量池，主要评判标准是：点赞量、评论量、转发量和完播率。

    播放量>点赞量>评论量>转发量。

    针对用户层面，这套机制的设计则复杂得多。根据每个用户的不同喜好，系统能够通过多种因素对视频进行排名来推荐内容。

    其实，从你注册账号的那一刻开始，你的一系列用户行为已经在给“for you”算法不断投喂数据了。

    这些用户行为基本涵盖了各个方面：比如账户设置及设备型号，地区设置、设备型号等。

    注册时选择的感兴趣类别：新闻、旅游、娱乐等；用户使用场景：用户所处地理位置、观看视频的场景等；发布的视频信息：主题标签、视频内容等；各种用户互动信息，点击、点赞、收藏、评论、转发的内容。

    最后，经过综合权衡，并不断修正，给用户画一个越来越准确的自画像，有时候软件比你更懂你。

    虽然这套机制本身看起来很复杂，整个推荐过程都是“润物细无声”的在后台完成。

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