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最近一直在研究三大視頻平臺的機(jī)制，了解推薦、審核機(jī)制也能更好的做視頻的整體工作。此文將今日研究的一些成果做一些記敘。

抖音：行為預(yù)測主導(dǎo)的去中心化推薦

抖音采用深度學(xué)習(xí)模型+去中心化推薦機(jī)制，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)估用戶行為，機(jī)器判斷比傳統(tǒng)的用戶標(biāo)簽更靈活。

抖音的內(nèi)容分發(fā)流程主要分為三個階段：

1. 視頻審核階段

視頻在進(jìn)入冷啟動前，會進(jìn)行機(jī)器初判階段。此時，就要根據(jù)口播文案、視頻字幕文案、畫面等內(nèi)容進(jìn)行合規(guī)性判斷。通過AI識別文本、圖像、聲音中的違規(guī)內(nèi)容，包括侵權(quán)、低俗、違法違規(guī)、誘導(dǎo)、虛假宣傳等。然后進(jìn)入到冷啟動階段，此時會進(jìn)入到200-500人的流量池。

2. 算法推薦階段

通過多模態(tài)特征識別技術(shù)，對視頻內(nèi)容進(jìn)行深度分析

• 文本特征：通過NLP技術(shù)解析標(biāo)題和字幕中的關(guān)鍵詞
• 視覺特征：利用圖像識別技術(shù)提取視頻中的畫面元素
• 音頻特征：通過聲紋分析捕捉語音講解中的關(guān)鍵詞頻率

平臺根據(jù)“打分機(jī)制”來評判視頻后續(xù)的推薦，完播率、點贊率、評論率、轉(zhuǎn)發(fā)率等用戶行為指標(biāo)綜合計算。

抖音的推薦算法已幾乎不依賴對內(nèi)容和用戶打標(biāo)簽，而是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測用戶行為，計算用戶觀看內(nèi)容獲得的價值總和。

3. 流量分配機(jī)制

多樣性打散：打破 “相似內(nèi)容連續(xù)轟炸”

算法會在推薦列表中主動 “打散” 高度相似的 AIGC 內(nèi)容。

多興趣召回：挖掘用戶的 “隱藏興趣點”

傳統(tǒng) “單興趣召回” 僅針對用戶最明顯的興趣（如 “AI 搞笑視頻”），而多興趣召回會通過用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽時長、搜索記錄、評論關(guān)鍵詞）識別多個興趣標(biāo)簽。

小紅書：CES評分驅(qū)動的標(biāo)簽匹配系統(tǒng)

小紅書的推薦算法以CES評分(社區(qū)參與度評分)為核心

采用”內(nèi)容標(biāo)簽+用戶標(biāo)簽”的雙向匹配機(jī)制

CES評分公式為：CES=點贊數(shù)(1分)+收藏數(shù)(1分)+評論數(shù)(4分)+轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)(4分)+關(guān)注數(shù)(8分)

內(nèi)容識別流程：

• 初始流量池：筆記發(fā)布后進(jìn)入500-1000人的初始測試池
• 標(biāo)簽匹配：通過NLP技術(shù)提取標(biāo)題/正文中的關(guān)鍵詞，與用戶興趣標(biāo)簽匹配
• CES評分評估：系統(tǒng)根據(jù)互動數(shù)據(jù)(評論、關(guān)注、收藏、點贊、轉(zhuǎn)發(fā))計算CES分?jǐn)?shù)，決定是否進(jìn)入下一級流量池

小紅書內(nèi)容的“互動率”（點贊、評論、收藏）是突破幼稚內(nèi)容的關(guān)鍵。這三項是推薦優(yōu)質(zhì)筆記進(jìn)入1w~100w流量池差異化的關(guān)鍵。

優(yōu)質(zhì)內(nèi)容會按順序進(jìn)入覆蓋 1 萬、10 萬、100 萬以上用戶的展示范圍，其中用戶的互動表現(xiàn)（如點贊、評論、收藏等行為的綜合占比）是實現(xiàn)層級突破的關(guān)鍵因素。

小紅書的召回周期很長，即使發(fā)布2-3個月的視頻也會被找回進(jìn)行流量推送，更注重長尾瀏覽。所以做小紅書一定要注重圖文質(zhì)量和實際功能性的內(nèi)容，通過“搜索”還可以推薦到優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。

視頻號：私域撬動公域的社交推薦體系

視頻號的推薦算法與抖音、快手等平臺有本質(zhì)區(qū)別，其核心邏輯是”私域流量撬動公域流量”，內(nèi)容權(quán)重在三大平臺中最低，約占50%，社交關(guān)系鏈權(quán)重較高。

推薦機(jī)制：

• 私域流量推薦：用戶點贊和互動后，其微信好友可能看到該內(nèi)容，通過社交關(guān)系鏈形成第一波推薦
• 興趣算法推薦：基于用戶行為標(biāo)簽與內(nèi)容特征標(biāo)簽的匹配，進(jìn)行個性化推薦

內(nèi)容審核流程：

1. 上傳視頻并解碼
2. 機(jī)器審核文案、畫面、聲音是否存在違規(guī)行為
3. 機(jī)器無法識別的內(nèi)容，喚起人工審核
4. 若作品已發(fā)布且被舉報或流量異常，再次觸發(fā)人工審核

違規(guī)判定標(biāo)準(zhǔn)：視頻號對直播內(nèi)容的審核更為嚴(yán)格，禁止錄播、低互動行為、虛假演繹等

同時，平臺對內(nèi)容原創(chuàng)性、畫質(zhì)清晰度、互動真實性均有要求，私域流量中的”好友互動異常”(如短時間內(nèi)大量點贊)可能被判定為違規(guī)

流量分配特點：視頻號的流量分配更依賴社交關(guān)系鏈，初始流量主要來自關(guān)注者、好友和社群的自然流量，隨后基于地理位置、興趣標(biāo)簽等進(jìn)行基礎(chǔ)推薦

內(nèi)容得分排序權(quán)重為：完播率＞點贊數(shù)＞評論數(shù)＞點擊擴(kuò)展鏈接數(shù)量＞轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)＞收藏數(shù)

文本NLP拆詞機(jī)制解析

抖音：子詞級分詞與深度語義理解

抖音的文本NLP處理采用子詞級分詞技術(shù)，主要基于以下方法：

• 分詞基礎(chǔ)算法：抖音使用前向最大匹配算法進(jìn)行基礎(chǔ)分詞，同時結(jié)合BERT或RoBERTa等預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行語義分析。
• 關(guān)鍵詞提?。憾兑舻腘LP系統(tǒng)通過多模態(tài)特征提取技術(shù)，識別視頻中的關(guān)鍵信息。文本特征提取主要依靠雙向Transformer架構(gòu)，能夠同時考慮前后文信息，提高關(guān)鍵詞提取的準(zhǔn)確性。
• 標(biāo)簽化過程：抖音的標(biāo)簽化主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算實現(xiàn)，系統(tǒng)會根據(jù)內(nèi)容特征和用戶行為，自動為視頻打上精準(zhǔn)的標(biāo)簽。這種標(biāo)簽化方式不再依賴傳統(tǒng)的人工打標(biāo)簽，而是通過算法模型自動完成，更加高效和精準(zhǔn)。

小紅書：詞典匹配與長尾詞優(yōu)化

小紅書的文本NLP處理更注重關(guān)鍵詞布局與搜索優(yōu)化，其分詞機(jī)制主要基于以下方法：

• 分詞基礎(chǔ)算法：小紅書主要采用基于詞典的分詞算法，如正向最大匹配、逆向最大匹配等。
• 關(guān)鍵詞優(yōu)化策略：小紅書強調(diào)“七三原則”，即日常更新內(nèi)容時，建議70%是做長尾詞。
• 標(biāo)簽化技術(shù)：小紅書的標(biāo)簽化主要依靠用戶手動添加標(biāo)簽和NLP關(guān)鍵詞提取相結(jié)合的方式。系統(tǒng)會根據(jù)打分模型和用戶行為特征數(shù)據(jù)，實時調(diào)整推薦策略。

視頻號：話題標(biāo)簽與BPE分詞結(jié)合

視頻內(nèi)容檢測，AI會結(jié)合文本（字幕、標(biāo)題、視頻簡介）文本會結(jié)合NLP拆詞，例如“上海東方明珠”會拆成“上?！薄ⅰ皷|方明珠”兩套詞、圖像（封面），封面的特征例如人臉、衣著等均為檢測目標(biāo)、音效（背景音樂）、視頻畫面（抽幀檢測）等多模態(tài)特征進(jìn)行合規(guī)審查。

生成式AI模型應(yīng)用：如S-YOLO V5和Vision Transformer模型用于視頻內(nèi)容描述生成，結(jié)合注意力機(jī)制（Attention）增強關(guān)鍵幀識別，提升文本生成質(zhì)量。