你有想過為什麼每當在玩抖音、TikTok的時候，我們大多看到的短影音都是我們所愛的，這是因為抖音、TikTok背後有一個非常強大的 AI個性化推薦系統，利用這系統徹底的控制我們的眼球及注意力，究竟AI個性化推薦系統又有什麼我們意想不到的影響！
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圖／Possessed Photography on Unsplash
個性化推薦系統結合AI 技術打造用戶的完美體驗
推薦系統 (Recommendation System)常被稱為數位科技上「千人千面」的服務。系統通過發掘使用者的行為，找出用戶的個性化需求，從而將長尾目標物 (商品、影片、資訊等)準確推薦給需要的使用者，為使用者提供個性化服務。而優質的推薦系統能讓使用者對系統產生依賴，能與使用者建立長期穩定的關係，提高用戶忠誠度，防止用戶流失。
每天都有數千萬支影片上傳到短視頻平台，為了將影片準確的推送給超過數億有不同興趣、喜好的用戶，以達成最優化服務，這時就必須仰賴強大的人工智能、AI 技術系統去理解創作影片的內容及用戶的行為和需求。於2016 年字節跳動成立 AI 實驗室(人工智慧實驗室)，針對人工智慧相關領域的長期性和開放性問題進行探索，在抖音的 AI 技術系統、算法機制，透過數據針對短視頻用戶的喜好進行有效的內容推送，提高用戶使用平台的經驗，以吸引用戶留存；而留住用戶的同時，提供容易製作影片的工具，就能促發用戶成為創作短視頻的生產者(也就是消費者成為生產者)，創作者也成為用戶(生產者成為消費者)的良性循環的生態圈。
當用戶開啟抖音，面對海量的短視頻內容，首頁的影片已經開始進行播放，用戶順勢收看與持續滑動影片。於此同時，抖音已經開始記錄用戶畫像 (性別、所處的位置、關係、興趣等)，每當用戶做一個動作，都會同時被抖音設定的算法貼上一個標籤，匯入大數據庫中，並再經由數字的持續累積、精準分析。抖音在運營或銷售時，根據標籤應用 AI 技術的算法，精準推送符合用戶喜好的影片、優化用戶的體驗，這也就是抖音的「個性化推薦」。
個性化推薦讓人人成為短視頻創作者
以往的影音創作需具備設計講稿、拍攝鏡位、剪輯配音等專業的技能，才可以製作一支影片，但抖音利用AI 技術發展出影片製作的應用工具，以此幫助用戶或創作者可以輕易上手，並快速產出有趣的內容，例如：剪輯工具剪映、小影，就可以做抖音上線的背景分割、音樂濾鏡等系列特效。
抖音除了給用戶、創作者有更便捷的方式學習、製作影片，更重要的是抖音背後還利用一個完整、公正的去中心化流量演算法，讓每一支影片都有公平的競爭機會，每個創作者都有一夜爆紅的可能，也藉此讓抖音能產出最優質的短視頻。而這些流量演算法，也都是盡量想辦法幫助優質創作者漲粉、賺錢。在給予創作者賺錢方面，抖音利用大數據和 AI 技術，透過一系列的演算，媒合廣告主(品牌主 / 代理商)、 創作者和 MCN 建構達人交易平台。例如：定位精準的創作者可以透過抖音推薦流量演算法，讓這些影片吸引到目標族群，並再持續不斷拍攝符合定位類型的影片，就能輕易不斷增長粉絲人數。有名的案例包括：大陸以母嬰達人李丹陽，透過專業知識，在 2015 年經營微信公眾號打響「年糕媽媽」的名號，成為 0～6 歲中國寶寶和母親的媒體產品、教育產品，也發展出優質的電商服務。後續經營母嬰育兒視頻的自媒體 「年糕媽媽」抖音號，至 2020 年 10 月積累超過 801.9 萬粉絲，並獲得抖音黃 v 的認證， 並於抖音經營電商，抖音商品櫥窗也超過 141 件商品。
但對於那些只想撿便宜搬運、轉貼其他人創作的視頻，違反著作版權或無法提供創意內容的垃圾視頻，就會透過限流的方式逐漸被淘汰，所以想漲粉、吸引用戶的眼球流量的創作者，就必須先了解抖音核心的流量演算法 (抖音對用戶的個性推薦)規則。
