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226-227章:张一明的绝望!(4000字)

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  因为这种算法的运用,不仅仅是推测出你的喜好度,还要推测出你的厌恶度。

这其实很难!

因为你不喜好的会快速划掉,但是不会有过于明显的东西表现出来。

比如你不喜欢奥德彪运香蕉,刷掉了,然后可能后面还有奥德彪送过来。

刷短视频的时间可能很长,如果在两个小时之内,推送了过多次数的奥德彪运香蕉画面,那么客户就会很容易感觉到疲惫。

这种疲惫感是会积累的。

因此,要让这款软件大火,就需要剔除掉客户不想看的视频,同时增加客户想看的视频。

总的来说,就是要精心建立信息茧房!

张一明是做今日头条出身的,新闻类推荐其实也是遵循着同样的算法规则,但是相对来说,要简单一些。

几个大类,按照客户的喜好度大差不差的分类就行。

毕竟今日头条刷一下,就会有十个左右的新闻出来。

客户对于新闻的厌恶度和敏感性,没有一个接着一个刷的视频来得直接。

大差不差就行。

而视频不一样,算法分得要非常细!

在分配流量时,不但有数量上的差异,也有质量上的差异,这就涉及另一个名词:标签。

标签,即用户的身份,具体分为基础标签、偏好标签、潜力标签等。

视频的标签越精准,算法越能知道视频需要什么类别的用户,进而推送相应类别的用户。

基础标签包含用户的性别、年龄、地域等基础信息。

你让一个川渝地区的人,让他看一些粤语区才知道的梗,什么冚家富贵;想搵我笨?食蕉啦你;食塞米等等,他绝对是黑人问号脸。

偏好标签是指用户的兴趣倾向,即看过什么类别的内容、喜欢看什么类别的内容以及喜欢与哪些类别的内容互动。

而潜力标签,是算法根据用户历史行为预估的用户潜力行为,代表用户对什么视频感兴趣等等。

这些内容综合起来,其实就形成了每个人都多达成千上万个的标签!

这标签越多,对于客户的控制就越精准。

到了最后,甚至你都没有大数据对你了解!

等到算法成熟之后,控制人心直至随心所欲的程度,就算是那部美丽国的电影《盗梦空间》上所表现出来的内容,都比不过。

张一明和张楠边看边分析,到最后干脆叫来了自己研


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