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监控视频内打标签,解密微信视频号推荐机制(二)

6027 人参与  2023年01月03日 11:50  分类 : 新媒体运营  评论

微信最近最新推出了视频号,视频号和公众号不同是一个非中心化的产品,视频号的核心在于推荐,华仔连续刷了两周视频号,+的视频量,发现了微信推荐机制的蛛丝马迹,写了两篇有关微信视频号推荐机制的原创文章,这是第二篇,产品经理、内容创作者都可以读一下。

监控视频内打标签,解密微信视频号推荐机制(二)-百度竞价优化_微商推广_今日头条自媒体_新媒体运营_剑谦网络

接着上篇文章《解密微信视频号推荐(一)》我们接着看一下视频号的推荐机制。


基于已关注视频号的推荐算法

当华仔关注一些视频号后的发现 ,又连续刷了几次视频做测试。

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测试结果如下:

为什么是这些视频呢?

此时微信又多了一些数据华仔关注的视频号,这个数据比华仔的朋友看过或关注过的视频以及基于华仔标签推荐的视频更加准确。

这就好比电商产品的收藏或者加购商品,都收藏或者加购了商品,那么相对来说对这些店铺的其他商品也会感兴趣一点。同样的华仔关注的视频号的发布的其他视频,华仔喜欢的几率就比较大。

于是又有了两个新的发现:

第一,如果华仔关注了某些视频号,这个视频号如果发了新的视频,会在朋友圈的下面视频号的入口有红点提示:

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第二,华仔关注过的视频号发的最新视频内容是比华仔未关注过的视频号发的视频内容权重高。

从华仔测试的结果也不难发现,比如.腾讯NBA、.腾讯新闻、.腾讯新闻,这些视频就优先出现在了华仔的推荐列表。

这里就又产生了一个新的召回算法基于用户关注的视频号视频的推荐。


微信视频号是否采用了实时推荐算法

华仔刷着刷着刷到了埃隆马斯克的特斯拉,又点进去了特斯拉视频号刷了几个特斯拉的视频并且点赞。如果有实时召回算法,那么微信视频号一定可以捕获到我近几次的点击是对特斯拉感兴趣的,然后通过实时召回算法推荐给我车相关的内容。

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然而华仔再次刷新视频号内容,前几个视频都找不到车,而且第一个视频应该是推荐概率最高的然而却与和美食相关,是基于华仔的长期兴趣偏好。

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华仔又试了下 YYP颜宇鹏车言论说车这个视频号,又看了这个视频号个以上的视频,半个小时后 又刷了次视频号内容,然而没有一个视频和车相关 。

这样就可以证明 目前微信还没有引入实时召回算法的机制。


其他的发现. 冷启动

怎么给一个新注册微信的用户推荐视频呢?这种情况在推荐系统中叫冷启动,也就是说微信此时拿到的信息很少,新的微信号没有朋友、没有关注公众号,微信也没有给你打上偏好标签。

但是微信有你的基础资料,至少知道你的性别、年龄段,这些基础标签其实也可以推荐一些视频的,比如华仔是后、男同胞,那么推荐美女、美食总没问题吧。

另外上文已经讲过微信一定是有基于视频热度的推荐算法的,因为在华仔刷的视频当中大部分的点赞量都是超过,基于热度推荐视频也是一种冷启动的解决方案。


. 基于LBS(地理位置)的推荐

华仔刷视频刷着刷着刷到了一个视频比较特殊显示【位置为广东省财政厅】,另外一个视频显示广州市【同城】的标签。

其实华仔就在财政厅附近工作,而这两个视频并没有显示有朋友关注过或者看过,说明微信视频号用了.基于LBS(地理位置)的推荐机制,推荐荐附近或者同城的人的视频给你。

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怎么实现这个基于位置信息的推荐呢?重点是要给视频打位置标签,当在视频号上传视频时可以选择当时的所在的位置,微信就记录了这个位置下所有的视频,另外给视频也打上了位置的标签。

因为微信有你的位置信息,在基于你当时的位置匹配你当前位置的视频就完成了推荐。如下图所示,打开地理位置是可以看到当前位置下面的视频列表的。

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. 视频号的认证

视频号是否认证也影响推荐的优先级,对于一个认证了的视频号和一个没认证的视频号,微信视频号一定优先推荐认证了的视频号的视频。从华仔刷视频的结果页可以看出,华仔刷了个视频,其中有个都认证了,只有三个未认证。

所以视频号主赶紧去认证吧,个人认证现在的条件还比较低,只需要有个粉丝就可以完成认证。


最后的话

从上面的文章可以确定的是微信视频号至少用了 个召回算法 包括:

  1. 基于用户协同过滤的视频推荐算法,通过朋友看过或者关注过推荐给你视频

  2. 基于标签的视频推荐算法,给用户和视频打标签做匹配

  3. 基于已关注视频号的视频推荐算法,给用户推荐已关注过的视频号的视频

  4. 基于视频热度的算法,通过视频的观看、点赞、评论、观看完成率等指标推荐热度视频给你

  5. 基于LBS的视频推荐算法,通过给视频打位置标签推荐给你附近的人在看或者发布的视频

目前确定的是微信还没有引入实时的推荐算法,这可能受制于微信过多的用户量产生的大量计算或者微信还没想好以怎么样的方式将你短期偏好的视频呈现给你。

不过在未来实时的视频推荐一定会上线。

最后给微信视频号开发团队提个建议,可以结合基于用户协同过滤的视频推荐算法与基于标签的推荐算法,因为目前来看,朋友看过的或者关注过的视频,华仔并不是很感兴趣。

华仔有+好友,那么这+好友未来一定看过大量的视频,应该给华仔推荐其中的那些视频呢?可以再结合华仔的标签过滤掉华仔可能不感兴趣的视频。

基于LBS的视频推荐算法同样也可以结合华仔的兴趣标签,这样推荐的视频可能就更喜欢了。

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视频 打标签  

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