我們分析了10000條視頻,終於知道了今日頭條推薦系統的秘密

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本文首發於 視頻幫平台(ID:kbstreet),作者齊穆。大數據獲授權轉PO,如需轉載請與首發公眾號聯繫,謝絕二次轉載。

就算法機制平台而言,播放量絕大部分取決於【推薦量】。

受「今日頭條金秒獎組委會」的邀請,視頻幫就「金秒獎」第一季度累計3.04億播放量的10166個參賽短視頻進行了專業分析。

由今日頭條主辦的「金秒獎」(jmj.toutiao.com)是首個短視頻行業專項獎項,以一線資源和獎品希冀成為中國優秀短視頻作品發源地。

特借此機會,用一篇乾貨說清楚今日頭條的推薦機制。

推薦的流程是:

短視頻上傳並審核後進入推薦系統,系統識別短視頻內容的分類,標題等標籤信息後試探性推薦給首批目標用戶,根據用戶反饋進行多批次推薦或停止推薦。

整合全部影響【推薦量】的因素及算法模型邏輯後,將其劃分為兩大板塊——轉化率,熱度

轉化率=推薦給目標用戶後獲得的播放量/推薦量

這很好理解,如果算法機制是人的話,費力氣將你的短視頻推給了10000個用戶,最後只有1個用戶點擊播放,鬼才會繼續把精力放你身上~

系統每批次推薦量的量級都是根據上一批次推薦後的【轉化率】來評估的。

即,如果首次推薦的轉化率差,後面當然不會再獲得推薦~

因此【推薦給目標用戶後獲得的播放量】就變得至關重要,是影響轉化率的唯一變量,直接決定著推薦量的多與少。

而【推薦給目標用戶後獲得的播放量】的4大決定因素是分類、標題 、用戶垂直精準度、封面。

用大白話總結來說就是:取決於誰會看? 看不看?

讓我們模擬一遍推薦流程中來思考:

Step.2 系統抓取短視頻A標題《姚明大動作,男籃設兩隊兩主帥》中的關鍵詞,「姚明」,「男籃」。

——標題

Step.3 系統匹配用戶數據中標有「姚明」「男籃」所對應「體育」「籃球」「姚明」「男籃」等標籤的用戶,小量級試探性推薦,觀察用戶是否感興趣觀看並有良性反饋。

——用戶垂直精準度

——標題+封面

Step.4 繼而擴大量級推薦,並根據「姚明」,「男籃」關聯更多關鍵詞及標籤用戶,如「NBA」,”CBA”,”奧尼爾”等……

——用戶垂直精準度

到這兒,我們來結合「金秒獎」第一季度累計3.04億播放量的10166個參賽短視頻,逐一就【轉化率】的影響因素進行數據驗證及經營建議:

封面

用戶瀏覽短視頻的信息流頁面時,平均停留時間很短暫,3秒鐘的有效時間內,如何利用封面將用戶的注意力鎖定?得以被閱讀標題,被播放?

我們通過對「金秒獎」第一季度全部10166個參賽短視頻進行觀察,發現高播放量短視頻的封面製作規律:

NO.1、 封面與短視頻內容的調性統一

內容調性,簡單說就是潛在受眾會喜愛的內容風格。喜愛看《鄉村愛情故事》的觀眾與喜愛看《花樣男子》的觀眾很難在審美層面達成一致。沒有必要盲目跟隨頭部內容潮流,封面的色調,配色,設計只要堅持應和潛在受眾即可。

NO.2、 畫面清晰度高,定制尺寸,景別以中景,特寫為主

頭部內容每新發一個短視頻,配合各個平台不同的封面展現要求會輸出20張以上的封面圖,來保證預期清晰度,畫面不變形。同時,雙封面要求下,會根據封面展現形勢進行調整,重新設計。

除了向頭部內容學習,還有一個很好的方法,學習平台上「廣告」的封面圖。廣告投放的背後是高費用成本,人力成本與經驗成本的結果,每張廣告都有其借鑒價值和意義。

NO.3 、高亮核心重點,彰顯戲劇張力

含有劇情的搞笑,情感,資訊等類目短視頻,封面可採用短視頻中最有戲劇張力單幀的截圖,最誇張,最有表現力的表情或是容易誤解(污解)的片段,人物間要有交流意味。

熱度=用戶反饋

讓我們重溫下推薦流程,短視頻上傳並審核後進入推薦系統,系統識別短視頻內容的分類,標題等標籤信息後試探性推薦給首批目標用戶,根據用戶反饋進行多批次推薦或停止推薦。

所謂的用戶反饋即是決定【推薦量】的另一大板塊——熱度

用戶反饋包括了評論、點讚、分享、播放完成度。

播放完成度

在視頻分析頁面,有播放完成度的統計功能

低於20%,20%-80%,高於80%的播放完成度三檔對應的是三檔不同等級的推薦量評估。同時,整體播放完成度的成績也影響頭條帳號主體的評級。播放完成度與短視頻時長,跳出率,觀看進度都有相應的關係

我們僅就短視頻時長來觀察「金秒獎」第一季度全部10166個參賽短視頻,

5分鐘-6分鐘時長的短視頻平均播放量最高;

4分鐘-5分鐘時長的短視頻平均播放量次之;

2分鐘-3分鐘時長的短視頻意外處於第三序位。

數據結果供你參考,可以測試調整你的短視頻時長來觀察相應效果。

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