以短視頻為例,解析推薦機制要點

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對一款內(nèi)容產(chǎn)品來說,由于內(nèi)容數(shù)量龐雜、內(nèi)容質(zhì)量參差不齊,為了給用戶帶來良好的內(nèi)容消費體驗,推薦機制成了篩選/推薦優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的不二之選。而本文也以短視頻模塊的推薦機制為例,幫助大家了解推薦機制的要點。

我從事內(nèi)容產(chǎn)品有兩三年了,從最初接觸的長視頻到現(xiàn)在風靡的短視頻,從最初的各類推薦位設(shè)計到現(xiàn)在的大屏內(nèi)容推薦流設(shè)計,在此過程中積累了很多的經(jīng)驗,但卻沒有停下腳步來思考和總結(jié)。趁著疫情,我開始回想整個推薦方案,突然想總結(jié)一下,于是就有了如下——我的推薦四步曲。

我現(xiàn)在做的產(chǎn)品是內(nèi)容型客戶端(具體名字不便于透露,望諒解)。從產(chǎn)品核心功能設(shè)定到前后端詳細功能設(shè)計,到項目跟蹤,到發(fā)布上線,到運營培訓,再到用戶數(shù)據(jù)跟蹤和產(chǎn)品維護都是我參與和推動的。

推薦功能只是作為整個產(chǎn)品的一部分,今天要說的是短視頻模塊的推薦機制。

短視頻推薦機制經(jīng)歷了如下四步曲:

  1. 發(fā)布時間排序推薦;
  2. 根據(jù)用戶喜好推薦;
  3. 增加運營干擾;
  4. 增加平臺內(nèi)容過濾機制。

下面,我按照順序跟大家分步講講。

第一步:發(fā)布時間排序

在現(xiàn)在這個信息技術(shù)高速增長的社會,只要提到推薦,首先想到的是智能學習,但是我們首先選擇的是發(fā)布時間排序,原因下面會說到。

1. 項目背景

  1. 缺少內(nèi)容沉淀:我們主要采用公司專有人員創(chuàng)作,所以在內(nèi)容數(shù)量上會有一定的缺陷。另外目標用戶對內(nèi)容的接受程度待考量,創(chuàng)作人員需要快速試錯。創(chuàng)作人員需要根據(jù)的用戶反饋,快速調(diào)整創(chuàng)作方案,再迅速投到產(chǎn)品中等待再次反饋,所以最新的內(nèi)容,從用戶角度來講是更愿意看到的,從創(chuàng)作者來講,也是最愿意讓用戶看到的。
  2. 沒有用戶數(shù)據(jù):新產(chǎn)品,沒有存量的用戶行為數(shù)據(jù)做參考,如果立即使用智能推薦,對推薦結(jié)果好壞判斷未知。
  3. 快速上線:產(chǎn)品需要一個月時間完成研發(fā)和上線工作。當時的人員配置是:1個安卓、1個ios、3個后臺,在資源和時間上來看,難以完成數(shù)據(jù)量極大的推薦機制。

2. 方式機制

最終選擇的是按照內(nèi)容發(fā)布時間倒序為主、點贊量、評論量、轉(zhuǎn)發(fā)量和收藏量為輔的排序方式。

  1. 發(fā)布時間倒序:按照內(nèi)容發(fā)布時間新舊排序,新發(fā)布的內(nèi)容用戶先看到;
  2. 點贊量、評論量、轉(zhuǎn)發(fā)量和收藏量為輔:如果存在發(fā)布時間相同的內(nèi)容,先按照用戶點贊量遞減排序;點贊量相同,按照評論量遞減;評論量相同按照轉(zhuǎn)發(fā)量遞減;轉(zhuǎn)發(fā)量相同按照收藏量遞減。如果收藏量相同則按照后臺獲取的優(yōu)先順序排序。

3. 線上運營情況

產(chǎn)品上線后2-3個月,不同類型間的內(nèi)容播放數(shù)據(jù)(平均瀏覽量環(huán)比前日增長)出現(xiàn)兩級分化的情況,有的類型是正增長,而較多類型處于負增長主要原因有兩個:

  1. 用戶基數(shù)較小,探究的樣本空間就相對較小,所以分化比較嚴重;
  2. 這段時間為內(nèi)容創(chuàng)作適應(yīng)階段,需要長期對標用戶,調(diào)整創(chuàng)作方案和創(chuàng)作類型。

在大半年到1年時間,各類型間播放數(shù)據(jù)差異(平均瀏覽量環(huán)比前日增長)逐步減少,負增長類型有了明顯減少,并且用戶次日留存也逐步穩(wěn)定在15%左右。

第二步:根據(jù)用戶喜好推薦

1. 項目背景

上面說到按照發(fā)布時間為主的推薦排序在某些數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好,但是在用戶平均使用時長在2分鐘左右,比較低,為了提升用戶平均使用時長和進一步提升留存,我們進入喜好推薦。

2. 方式機制

用戶喜好推薦是通過用戶行為和內(nèi)容標簽關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)為依據(jù),喜好強度做判斷,然后按照由強及弱進行推薦。做此類推薦首先需要有內(nèi)容數(shù)據(jù)支撐和用戶行為支撐。

  1. 內(nèi)容數(shù)據(jù)支撐:在我們的內(nèi)容庫里面由運營人員設(shè)置了108個內(nèi)容標簽;
  2. 用戶行為數(shù)據(jù)支撐:用戶行為數(shù)據(jù)庫里面記錄了所有已登錄用戶歷史的瀏覽、播放、點贊、分享、收藏數(shù)據(jù)。
  3. 喜好強弱評定方案:
  • ? 行為分數(shù)定義:對用戶播放、點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)、收藏行為按照行為可靠性定義分數(shù),總分10分;(每個平臺不一樣,我們播放分數(shù)5分,點贊2分,其他各1分)
  • 強弱判斷:每條內(nèi)容播放后,根據(jù)用戶行為算出總分,以后就優(yōu)先為用戶推薦得分高內(nèi)容的同類型內(nèi)容;

3. 線上運營情況

上線后1周,用戶平均使用時長上升到了2分鐘—3分鐘;

上線后1個月,次日留存穩(wěn)定在20%-25%。

第三步:增加運營配置

1. 項目背景

  1. 運營需要:運營活動、時效性內(nèi)容需要強制推薦;
  2. 優(yōu)化上個方案:完全按照用戶喜好推薦,導致同類型問題比較嚴重

2. 方式機制

在服務(wù)端返回的每組內(nèi)容列表里面,增加適當個數(shù)的運營位(每個平臺根據(jù)自己的規(guī)則來,我們服務(wù)端每次返回20條數(shù)據(jù),所以我們配置的是第三個、第6個為運營位,原因是平臺用戶平均瀏覽數(shù)量是4個,所以在第三個放置,能保證大部分用戶首次啟動可以看到,同時也不會影響用戶體驗)。

3. 線上運營情況

很慶幸,上線后沒有讓用戶評價使用時長降低,由于運營活動的有效觸達,用戶次日留存得到了很大提升,達到30%以上。

第四步:增加內(nèi)容過濾機制

1. 項目背景

運營配置雖然解除了少數(shù)按照同質(zhì)化問題(按照用戶喜好推薦,可能會導致同類型問題比較嚴重),但是運營配置位置較少,而且具有較強主觀意識。所以本次為平臺過濾內(nèi)容增加了兩個位置

2. 方式機制

平臺內(nèi)容過濾機制:指的是通過平臺用戶對內(nèi)容打分,過濾出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容和劣質(zhì)內(nèi)容,將優(yōu)質(zhì)內(nèi)容推送給其他更多用戶,劣質(zhì)內(nèi)容則淘汰不在推送。具實現(xiàn)方式如下:

  1. 制定隨機種子:內(nèi)容隨機推送給100個用戶(數(shù)量根據(jù)平臺用戶規(guī)模和庫內(nèi)內(nèi)容存量定),然后通過100個用戶對內(nèi)容的行為操作統(tǒng)計分數(shù);
  2. 優(yōu)劣判斷:設(shè)定優(yōu)劣分數(shù)判定標準,150分以上為優(yōu)質(zhì)。(每個平臺不一樣,根據(jù)用戶規(guī)模、內(nèi)容情況和歷史數(shù)據(jù)判定)
  3. 優(yōu)質(zhì)推送規(guī)則:100個隨機用戶完成打分后,將優(yōu)質(zhì)內(nèi)容按照分數(shù)高低推送給其他用戶,同時優(yōu)質(zhì)內(nèi)容每天也會再次進行重計分和重排序。
  4. 打分規(guī)則:內(nèi)容得分=完播系數(shù)*分數(shù)+是否分享*分數(shù)+是否關(guān)注*分數(shù)+是否評論*分數(shù)+是否點贊*分數(shù)+是否收藏*分數(shù);
  • 分數(shù):指的是每個行為占比,這里,設(shè)定所有行為總分=10,完播分數(shù)=5,其余各項分別=1;
  • 完播:指的是內(nèi)容完整播放,進度條滑動不計算在內(nèi)。

3. 線上運營情況

  1. 功能上線后,保持每天10條以上優(yōu)質(zhì)內(nèi)容產(chǎn)生,目前來看,屬于穩(wěn)定的循環(huán);
  2. 用戶平均使用時長達到4分鐘到5分鐘;
  3. 用戶留存達到35%以上。(留存增長較快,和運營、推廣都有較大關(guān)系)。

后話

目前我正在著手機器學習對接方案,后面上線后再和大家做進一步分享。

以上就是截止到今年年初推薦功能的大策略調(diào)整,中間有幾個小版本迭代就不再這里過多講述了,希望能和大家共勉。

 

本文由 @pangTT 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

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評論
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  1. 您好,麻煩問一下增加運營后臺配置是怎么實現(xiàn)的,每次返回的20條數(shù)據(jù)都有兩個運營配置的視頻嗎

    來自北京 回復(fù)
  2. 請問這個完播系數(shù)是什么,是全看完才算嗎

    回復(fù)
  3. 有幫助到 非常感謝作者的分享

    回復(fù)
  4. 干貨呀,給大佬點個贊。期待后續(xù)的分享~~

    來自上海 回復(fù)
  5. 請問不優(yōu)質(zhì)的視頻怎么曝光,是否通過慢曝光的方式,還有機會變成優(yōu)質(zhì)視頻,考慮視頻流動性的問問題。

    來自河南 回復(fù)
  6. 這篇文章干貨滿滿啊,正好需要,可以加個好友嗎?有寫問題想請教一下

    來自廣東 回復(fù)
  7. 運營人員設(shè)置的標簽怎么跟短視頻掛鉤?

    來自湖北 回復(fù)
    1. 具體方式和公司規(guī)模、資源相關(guān)。以下有部分策略可供選擇
      1、從發(fā)布者角度:根據(jù)發(fā)布者標簽選擇、發(fā)布者ip標簽屬性區(qū)分;
      2、從平臺側(cè):利用平臺內(nèi)容解析(畫面、NLP技術(shù))區(qū)分;
      3、閱讀者側(cè):利用閱讀者標注、閱讀人群標識區(qū)分等。

      來自北京 回復(fù)
  8. 好文章,收益匪淺,可以加好友嗎,有幾個問題想請教您

    來自上海 回復(fù)
    1. 可以啊

      來自北京 回復(fù)
    2. 你好,怎么加好友,我也想請教您

      來自湖南 回復(fù)