抖音、TikTok 的推薦算法、流量權重如何讓影片被看見 什麼是抖音完播率
文:前進新大陸/圖:Solen Feyissa on Unsplash歡迎關注前進新大陸粉絲專頁。
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文:陳澤琪/圖:前進新大陸。歡迎關注前進新大陸粉絲專頁。
推薦系統(Recommendation System)又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)準確推薦給需要它的使用者,為使用者提供個性化服務。
當你第一次開啟抖音,還不熟悉這款APP,這時抖音首頁上的影片已經開始播放,你順勢收看了這則影片。於此同時,抖音已經開始悄悄的記錄你的興趣、愛好,每當你按一次愛心,或是播完一個視頻、轉發,都會被抖音設定的算法貼上一個標籤,匯入大數據庫中,經由不斷數字累積、精準分析,抖音會越來越了解你的喜好,根據標籤做出最符合你喜好、最個性化的影片推送──這就是讓人覺得片片精彩,讓人一片接一片看得欲罷不能的「個性化推薦」。
對抖音的創作者、或商家,需要系統的配對與幫忙吸引粉絲。抖音的個性推薦能夠精準定位創作者,品牌商家等,透過平台吸引目標族群,並再持續不斷拍攝符合定位類型的影片,自能讓粉絲持續增長。有名的案例包括:大陸以母嬰達人李丹陽,做為浙大醫學碩士的她,透過專業知識2015年經營微信公眾號打響「年糕媽媽」的名號,成為0~6歲的中國寶寶和母親的媒體產品、教育產品、與發展優選電商等服務。後續經營母嬰育兒視頻自媒體「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,其商品櫥窗超過141件商品。
抖音算法機制能透過數據針對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,也能促發用戶成為創作生產者(消費者成為生產者),創作生產者也成為用戶(生產者成為消費者)的良性循環的生態圈。
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