貴州贏智電子有限公司2025-06-04

重點：基于用戶興趣的協同過濾 + 內容質量評估！ （算法復雜且不斷更新，以下是基本原理） 主要邏輯： 冷啟動： 新視頻發布，平臺會小范圍推送給可能感興趣的用戶（基于標簽、粉絲基礎）。 數據反饋： 算法密切監控初始流量下的用戶行為數據： 正向反饋： 完播率高、點贊、評論、轉發、收藏、關注、點擊購物車/鏈接。 負向反饋： 秒劃走（完播率極低）、不感興趣點擊、舉報。 流量池躍升： 根據數據反饋（尤其是完播率和互動率），決定是否將視頻推送給更大、更廣的流量池。表現好則進入更大池子，表現差則停止推薦。 用戶畫像匹配： 算法不斷學習用戶興趣（通過其歷史行為），將內容精確推薦給標簽匹配的用戶群。 內容質量評估： 原創度、清晰度、合規性、發布者權重（賬號活躍度、粉絲互動、歷史表現）也會影響初始推薦。 抓住算法本質：用高質量內容（高完播、高互動）取悅你的目標用戶！持續產出好內容是根本。

本回答由 貴州贏智電子有限公司 提供