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一文带你看懂B站视频推荐规则!--九分网络

时间:2020-06-20   分类:网络推广    作者:网络   来源:网络整理   点击:162

一文带你看懂B站视频推荐规则!

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零售电商给你推荐喜爱的日用品、新闻阅读给你推荐合口味的知识、短视频软件向你推荐你最爱的娱乐视频……自个性化推荐算法在各种软件广泛应用开来,千人千面的说辞已经被互联网用户熟稔于心。可以说,这些被频繁使用的软件可能比消费者本身还要了解你的偏好。

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但,你真的知道,这些软件是怎么把这些信息更有效率的推送到你面前的么?作为创作者和用户,如何利用推荐系统反哺自身?本文将以B站为例,详细回答这些问题。

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本篇文章结构如下:

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Tag处理:构建内容和用户侧写

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打造圈层:内容类聚和用户群分

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巧用推荐:B站up主与平台运营

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一、Tag处理:构建内容和用户侧写

所谓千人千面,放在产品中,人指的是用户,面指的是内容。一方面,用户因为年龄、性格、爱好、生活阅历的不同,对内容有不同的需求;另一方面,内容的种类和质量也影响用户的偏好。用户和内容的高效连接和互相成全,是推荐系统,尤其是推荐算法的最高目标。

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1. 内容tag化

我们先来走一遍用户视角。 本文来自九分网络

进入B站,有明确的动画、音乐、舞蹈、科技等按内容类型划分的一级导航区,以科技区为例,又可以展开为科学科普、社科人文、演讲公开课等二级导航,当你选择科学科普栏目,又能看到环境、科学、生物、气象这些小分类。 copyright 9fen.net

我们以罗翔教授的这篇《为什么刑法要严格解释》为例,从科技>社科人文频道,进入视频详情页,可以在页面中部看到和视频相关的信息。这里有三块重要信息。 本文来自九分网络

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第一,视频播放量、弹幕量、评论数和数据排行表现,分别为161.1万、2.6万、7967和全站日排行最高第七。

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第二,点赞数、不喜欢数、投币数、收藏数和分项数,其中不喜欢数并不显示,其余可量化的数据为24.1万、10万、3.3万和7616。 copyright 9fen.net

第三,视频标签,这里区分了比较热门的罗翔、法考专辑标签,也有刑法、校园星UP、厚大等普通热度话题。

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这样就可以得到一份有关视频内容的Tag标签。 copyright 9fen.net

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那这些标签是怎么来的?我们从投稿流程看一下哪些是可以由创作者控制的。 九分网络

从投稿页面可以发现,用户上传视频后,可以填写的内容有五项,分别是分区、标题、类型、标签和简介,其中标签的选择可以是自定义、推荐来源和参与活动。如果按照视频投稿前后来给一份内容画侧写,创作者相关信息和内容信息可以归为静态数据,而具体的数据表现随时间会随时间变化归为动态数据。

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2. 用户tag化

万物皆有联系,“你的气质里,藏着你读过的书和走过的路”告诉我们人格特质会受读书习惯和生活经验影响,而用户的浏览、消费等操作行为也隐藏着个人的偏好。

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先来看一下B站用户会被记录哪些信息和行为数据。

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标签: B站推荐规则

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