為何刷了就停不下來？TikTok 首次揭秘短視頻推薦算法工作機制

抖音海外版TikTok在全球大火，靠著精準(zhǔn)的視頻推薦和社交屬性，成為中國科技公司出海的優(yōu)秀案例。

和其他社交媒體平臺和應(yīng)用程序一樣，TikTok的主要競爭點就在于個性化的算法推薦。但是，TikTok推薦系統(tǒng)的幕后工作方式對外界而言始終是個謎。

就在今天，TikTok在海外官方博客發(fā)表了一篇文章，詳細介紹了推薦算法的工作機制，以及如何針對用戶進行加權(quán)運算，以實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦的。

總的來說，TikTok的推薦算法是基于輸入因素構(gòu)建的，這與YouTube測量和監(jiān)控參與度的方式有些相似。人們與應(yīng)用程序的交互方式、發(fā)布的評論或關(guān)注的帳戶，都會影響到推薦。比如，如果某人只關(guān)注了可愛的動物帳號，也只點贊或評論與動物有關(guān)的短視頻，那么TikTok就會提供更多這類視頻。

哪些行為和信息在推薦系統(tǒng)計算范圍內(nèi)

如今，不只是TikTok，任何社交平臺上都運用到了推薦系統(tǒng)，這些系統(tǒng)每天給我們推薦各種服務(wù)，從購物到流媒體再到搜索引擎，個性化體驗也都是得益于推薦系統(tǒng)的逐漸完善。

通常來說，推薦系統(tǒng)會在考慮到用戶的偏好后進行初步的內(nèi)容建議，這些偏好是從用戶與應(yīng)用程序的交互中揣測出來的，比如發(fā)布的評論或關(guān)注的帳戶。這些都有助于推薦系統(tǒng)對用戶的喜好進行深入評估。

在TikTok上，F(xiàn)or You反映了每個用戶的不同喜好，系統(tǒng)能夠通過基于多種因素對視頻進行排名來推薦內(nèi)容，從注冊成為新用戶開始，逐漸根據(jù)用戶行為進行調(diào)整，最終生成個性化的For You系統(tǒng)。

這些用戶行為包括如下多方面：

用戶互動：喜歡或共享的視頻，關(guān)注的帳戶，發(fā)布的評論以及創(chuàng)建的內(nèi)容；

視頻信息：包括字幕、聲音和主題標(biāo)簽等詳細信息；

設(shè)備和帳戶設(shè)置：包括語言偏好設(shè)置，國家/地區(qū)設(shè)置和設(shè)備類型。

這些信息都由推薦系統(tǒng)進行處理，隨后根據(jù)對用戶價值進行加權(quán)。根據(jù)興趣強弱指標(biāo)，比如用戶是否從頭到尾結(jié)束觀看較長的視頻，或者視頻的觀看者和創(chuàng)作者是否都在同一國家/地區(qū)等，進行綜合權(quán)衡，強指標(biāo)會獲得更大的權(quán)重。

不過可能存在這樣一種情況，就是一個賬號因為擁有更多的關(guān)注者，從而導(dǎo)致觀看次數(shù)更高，因此在進行推薦的時候，關(guān)注者人數(shù)和該帳戶是否此前有過高質(zhì)量的推薦視頻都不在推薦系統(tǒng)計算范圍之內(nèi)。

官方指南：如何為自己定制個性化內(nèi)容

如果你是TikTok新手，那么應(yīng)該如何培養(yǎng)自己的推薦系統(tǒng)？在這篇博客里，TikTok也給出了官方指南。

首先，在注冊成功后，新用戶會要求選擇感興趣的類別，例如寵物或旅行，根據(jù)這些標(biāo)簽進行初階的內(nèi)容推薦。當(dāng)然，如果你足夠倔強，不選擇感興趣的標(biāo)簽，系統(tǒng)就會優(yōu)先推薦熱門視頻。

不過，不管是前者還是后者，隨著系統(tǒng)更多了解你的內(nèi)容喜好，推薦機制也將會越來越精確。

在此基礎(chǔ)上，每次互動也都會幫助系統(tǒng)了解興趣，做出內(nèi)容推薦，也就是說，管理For You推薦系統(tǒng)的最佳方法是多多使用該軟件。

除了對推薦內(nèi)容的參與度之外，影響For You系統(tǒng)的因素是多維的，比如，在“發(fā)現(xiàn)”頁上探索主題標(biāo)簽、聲音、效果和趨勢主題，所有這些都是定制你的體驗并將新內(nèi)容加入算法的辦法。

當(dāng)然，算法肯定也都有失算的時候，TikTok平臺上也注冊了許多有著不同興趣和觀點的創(chuàng)作者，當(dāng)算法向你推薦了你不感興趣的視頻，只需長按視頻，點擊“不感興趣”即可。你也可以選擇不看指定創(chuàng)作者的視頻，或舉報與TikTok社區(qū)準(zhǔn)則不符的視頻。這些操作也都將影響到未來的內(nèi)容推薦。

當(dāng)把算法系統(tǒng)培養(yǎng)得足夠了解自己，就面臨著一個新的問題，信息繭房，或者說過濾氣泡。為了打破這個“氣泡”，除了已知感興趣的內(nèi)容外，系統(tǒng)也會把其它類型的視頻穿插在其中，這其中可能包括和你有著相同興趣的用戶感興趣的視頻，但不會出現(xiàn)以前被標(biāo)記為垃圾的視頻。

有時你可能會在推薦視頻中看到與你興趣無關(guān)或吸引了很多點贊的視頻，這也是推薦方法重要的組成部分，在For You中添加各種視頻，讓你有更多機會瀏覽新的內(nèi)容類別，發(fā)現(xiàn)新的創(chuàng)作者，同時發(fā)表你的看法和觀點。通過這種方法，系統(tǒng)還可以更好地了解廣大受眾中的熱門話題，為其他用戶提供更好體驗。

在安全性上，如果在內(nèi)容中出現(xiàn)不雅信息，系統(tǒng)會做出“如果向普通受眾推薦視頻，可能會令人震驚”的判斷，進而不會推薦該視頻。同樣，剛剛上傳或正在審核的視頻，以及垃圾郵件內(nèi)容也不會符合推薦資格。

可以想見，開發(fā)和維護推薦系統(tǒng)是一個長期的過程，用戶、研究和數(shù)據(jù)的反饋都對推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性有著重要影響，也有助于調(diào)整模型并重新評估推薦的因素和權(quán)重。

許多用戶試圖弄清楚玩轉(zhuǎn)TikTok的方法，以獲取更多觀看次數(shù)，最終這都要歸結(jié)到算法推薦工具上。如今，TikTok再次拉開了帷幕，不知道你有沒有準(zhǔn)備好迎接這波機遇。