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,作为全球最大的视频分享平台,引领了全民视频内容的风潮。随着直播、短视频等多样化内容形式的兴起,不断升级其算法推荐与搜索推荐功能,以提升分发效率。
在《推广方法全方位解析》一文中提到,视频流量主要来源于推荐视频。那么,提升推荐的关键因素是什么?降低推荐机会的行为又有哪些?推荐视频的机制又是如何运作的?
推荐算法经历了三个阶段:早期以点击量为核心,随后注重点击量与观看时长,最后转向了基于机器学习的机制。其核心目标是增加用户在上的观看时长,算法关注的焦点是用户喜好而非视频内容。
算法运作主要分为两层网络:候选池与排名池。候选池根据用户行为(如观看记录、时长、点赞)等初步筛选视频,而排名池则对候选视频进行精细评估,如观看记录、点击量、新鲜度等,以确定推荐顺序。
视频通过候选池筛选后进入排名池,高分视频将优先推荐给用户。若用户未观看推荐视频,下次加载时会自动降低排名。视频观看量和点赞数越多,排名越高。
推荐视频主要通过以下五种方式:相关性匹配、关键词优化、内容主题关联、频道内部推荐、首页推荐等。首页推荐通常聚焦新发布、高互动率及高点赞率视频,算法还会参考用户的观看和搜索记录。
为提升视频排名,创作者可采取以下技巧:优化元数据、关键词研究、吸引点击的缩略图、灵活运用图片风格、通过外部渠道引流。
官方Q&A解答了关于推荐机制的常见问题,如视频发布频次与热点内容对推荐的影响。创作者应关注视频在上下文中的表现,而非发布频率,同时把握追热点与内容吸引的平衡,以触达更多用户。