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做好内容推荐,不要只是照搬算法公式。

2020-11-30 16:05:10 阅读(194 评论(0)

在产品中,如果不能及时探索新内容,传播甚至引爆优秀内容,就很难构建整个内容生态。虽然现在大家都对讨论个性化推荐更感兴趣,但并不适合所有产品,尤其是初创产品和小众产品。因为个性化推荐必须依靠大量的用户数据和对内容的深入挖掘,否则强制个性化推荐只会适得其反。这一次,本文主要讨论了更实用的热算法,它并不是想象中的简单和粗糙,而是有许多只属于它的亮点。本文没有数字公式,可以轻松食用^_^1。事实上,在热算法的表面下,有许多基本原理支持它,但它不会首先扩展,而是以最常用的牛顿冷却定律为例。其特点是引入了时间衰减的概念。如果用函数代表牛顿冷却定律,则为:热=初始热 互动热度–例如,随着时间的推移,微博产生时,用户的浏览、喜欢、转发、热度逐渐上升,进入榜单。然而,由于内容本身具有及时性,如果不考虑这一点,它可能会长期占据榜单,因此我们必须考虑如何随着时间的推移降低其受欢迎程度,以便新的微博有机会取代它,以实现热门列表的动态变化。在了解了热算法的基本原理之后,我们就可以知道影响热算法的三个因素:1. 原始热度首先是原始热度,就像内容千差万别一样,再加上产品本身的定位和偏好。我们不太可能给所有内容同样的初始热度,比如一个大V发的微博,一个朋友发的微博,一个陌生的小号发的微博,从一开始就很难相比。我们应该如何给每个内容不同的原始热度?可以从两个维度入手:(1)创作者,即创作这个内容的人,也可以是组织。以微博为例。微博对用户、个人、垂直领域的知名博主、自媒体、机构、企业、政府等进行了大量划分。不同类型的身份也隐含着他们的创造力和沟通价值。因此,考虑到最初的热度,我们将考虑是否让大V用户发布的新内容更先进入热门列表。当然,即使其他产品没有像微博那样对用户进行明确的分类,他们也可以使用一些基本的用户数据,比如注册时间:是激励新用户还是对老用户给予优惠?活动:投入更多时间和精力的常驻用户是否更有可能创建优秀的内容?(2)内容属性,根据其类别、字数长度、丰富度、流行指数等,从内容本身出发。例如,在流行的微博管理规范中,它意味着包含多张图片,包含#主题的图片会增加热量,而包含外部链的图片,有类似内容的图片会降低热量。具体内容应该给予更高的热度,哪些内容应该冷处理,关键取决于产品的内容基调和氛围,关键可能取决于产品中主流用户的偏好,以及运营商想要创建什么样的内容生态。2.虽然互动热初始热的因素看起来有很大的自然优势,但在实际推荐算法中往往不占主导地位。例如,即使是超大V发送的内容和普通用户发送的内容,初始热度之间的差距也可能不是特别大,因为内容是否真的足够好仍然取决于更广泛的用户来测试。这是影响热量的第二个因素——互动热,这也是最重要的,也可以理解为用户的行为数据。我们需要首先定义哪些用户行为可以提高这些内容的受欢迎程度,如浏览、大拇指、评论、转发、分享微博等,可以代表用户对它的兴趣。同时,需要注意的是,不同行为的权重也应该不同。比如评论明显比点赞更真诚,所以在计算互动热度时,可以对这些用户行为进行评级和浏览 1分,点赞 3分,评论 10分,转发 15分,分享 15分。此外,在实际的产品操作过程中,我们还需要根据用户的规模和周期效应不断调整用户的行为点,并考虑如何反作弊。如果规则太僵硬,它是否会被感兴趣的人使用,这将在稍后讨论。3. 随着时间的推移,热量下降,因为大部分内容都是一次性消费,用户看过就过去了。如果热门推荐的列表总是固定的,他可能会很快感到无聊,从而转向其他产品。因此,我们自然希望内容能够不断更新,如果只看初始热度的话 互动热,那么后来者一定很难超越前者。因此,我们还需要考虑另一个因素——随着时间的推移,热量下降。就社会热点而言,一件事的及时性往往在24小时内。例如,当一项政策出台时,每个人都在关注它。如果不能及时推送,用户很可能已经从其他渠道了解到;新鲜感一过,很少有人关心这个内容再次占据榜单。所以我们可以制定一个策略,随着时间的推移,热量开始逐渐下降。同时,需要注意的是,时间衰减通常不是线性的。毕竟,结合现实,在一个新的内容产生后,我们可能需要几个小时来传播它,看看它的热反应。在这段时间的开始,你不必考虑太多的时间衰减;在有效的沟通期之后,例如,在24小时后,我们可以加剧时间衰减的因素,尽量不要让用户看到昨天的新闻。3、如何进行人为干预:以上内容的权重调整已经完成了热算法的核心内容。通过理解原理和三个影响因素,我相信您可以尝试设计一套适合您自己产品的热算法。然而,在实际的内容操作中,即使一套算法是可靠的,我们有时也不可避免地想要进行一些人工干预。这涉及到一种常用的方法:调整权重。我们可以将权重因素扩展到热算法,如:热=初始热 互动热度–热量随着时间的推移而衰减 /-权重,然后在操作背景中打开内容加权降权的功能。另一方面,权重调整也可以弥补热算法的不足,因为通过传播获得热量总是需要一段时间,可能无法应对突然的热点,有些内容显然继续关注,但不得不随着时间的推移退出热列表。事实上,除了上述我们提前规定的因素外,还有一些偶然的元素可能会影响热算法。例如,产品中的内容往往不仅可以在热门列表中看到,我们还将通过其他方式传播,如打开屏幕、PUSH等,这将带来巨大的热量,而不是它自己在热门列表中的竞争收入,如果不消除这些意外因素,热门列表的前几名很可能充满了以操作为导向的味道。此外,在设计热算法时,我们需要考虑更多的极端情况。例如,如果网站流量不大,初始热量最高的内容可能永远不会超过初始热量最低的内容吗?5、在一些知名产品中,热门名单往往伴随着数据欺诈。如果我们不能有效地反作弊,那么所谓的热门名单就相当于名存死亡,成为营销人员的聚集地。至于如何反作弊,本文篇幅有限。如果我们不深入,我们将首先抛砖引玉。例如,1.将不同用户对互动热度的贡献重新分类。上面提到,我们需要对用户的不同行为进行分类,并贡献不同的互动热度;现在考虑到许多刷数据的人使用批量小号,这与正常用户有一些不同,如注册时间慢、活动性低等特点。然后我们可以对用户进行分组,比如新用户的表扬 0.3分,正常用户点赞 1分,从而增加了数据欺诈的难度和成本。2. 实时监控异常数据。如果发现违规行为,很难模拟像优秀内容这样的热上升曲线,因此可以通过监控数据波动来判断该内容是否自然增长。如果发现违规行为,操作可以通过减少权力来处罚。6、抖音视频的推荐算法完成了枯燥的理论。最后,让我们与您分享抖音是如何推荐内容的。我希望它能帮助你更好地理解热算法。首先,抖音有一个流量池的概念。无论是新人还是网络名人,当用户发送新视频时,抖音都会向某些人推荐,即启动流量,可能是300-1000人。然后根据该视频在流量池中的数据性能,如完成率、喜欢率、评论数量、转发率等,决定是否向更多的人推荐该视频。数据达到标准后,抖音将视频引入更大的流量池,让新的1W-10W人看到,即叠加推荐,等等,数据越好,流量叠加越多。同时,上述流量池有区间,决定具体值是上述影响因素的概念。抖音的影响因素是什么?从创作者的角度来看,如注册信息、粉丝数量、历史视频数量、以往成绩等。从内容上看,如视频画质、原创性、独特性等。综上所述,当热算法应用于特定产品时,它不应该是一个僵化的复制公式,而应该与操作模式相结合。例如,抖音将内容推荐设计成分阶段的热测试。这种做法是独特的,效果也很好。 

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