西瓜視頻怎么運(yùn)營(yíng)獲得高推薦高流量?

　　推薦可以說(shuō)是大家平常比較關(guān)注的話(huà)題了，在群里提問(wèn)大多數(shù)的問(wèn)題也都是關(guān)于推薦。那么西瓜視頻怎么運(yùn)營(yíng)獲得高推薦高流量?

　　簡(jiǎn)單地說(shuō)，西瓜的推薦系統(tǒng)是解決用戶(hù)、環(huán)境和資訊(也就是我們說(shuō)的作品)之間的匹配關(guān)系的，通過(guò)算法來(lái)總結(jié)大家感興趣的程度，然后按照順序進(jìn)行排序推薦。

　　這個(gè)推薦算法用函數(shù)來(lái)表達(dá)就是：y=F(x，x，x)，其中x代表的是特征變量，輸出的y則是大家對(duì)內(nèi)容的感興趣程度。

　　在模型計(jì)算的過(guò)程中，我們涉及到的特征變量因素，我們可以簡(jiǎn)單看一下：

　　用戶(hù)特征(性別、年齡、興趣愛(ài)好、所在地等等)

　　環(huán)境(地點(diǎn)：一線(xiàn)城市還是二線(xiàn)城市;天氣、設(shè)備、網(wǎng)速等等)

　　作品內(nèi)容/質(zhì)量(內(nèi)容類(lèi)別：三農(nóng)、科技;清晰程度;時(shí)效性：是即時(shí)消息呢，還是能夠長(zhǎng)時(shí)間消費(fèi)的內(nèi)容等等)

　　除了以上的特征，我們還會(huì)涉及一些其他的特征方面，我們羅列了四項(xiàng)典型的推薦特征：相關(guān)性特征、環(huán)境特征、熱度特征以及協(xié)同特征。

　　相關(guān)性特征：關(guān)鍵詞匹配、分類(lèi)匹配、主題匹配和來(lái)源匹配

　　環(huán)境特征：地理位置、時(shí)間

　　熱度特征：全局熱度、分類(lèi)熱度、主題熱度、關(guān)鍵詞熱度

　　協(xié)同特征：點(diǎn)擊相似用戶(hù)、興趣分類(lèi)相似用戶(hù)、興趣主題相似用戶(hù)、興趣詞相似用戶(hù)

　　通過(guò)模型計(jì)算之后，我們會(huì)輸出大家對(duì)內(nèi)容的感興趣程度(就是那個(gè)y值)，然后我們的算法就會(huì)根據(jù)這個(gè)程度的數(shù)值大小，按照順序進(jìn)行排序，展現(xiàn)給用戶(hù)。所以推薦量也叫做展現(xiàn)量，指的是你的內(nèi)容展現(xiàn)了多少次給用戶(hù)。

　　西瓜的算法分發(fā)特點(diǎn)

　　來(lái)源自先進(jìn)的頭條推薦算法引擎

　　高效率匹配、快速冷啟動(dòng)

　　多種目標(biāo)刻畫(huà)(點(diǎn)擊、時(shí)長(zhǎng)、互動(dòng)、粉絲粘性等)

　　決定性作用的是用戶(hù)對(duì)內(nèi)容/作者的認(rèn)可

　　西瓜的算法是來(lái)源于頭條推薦算法引擎并且在這個(gè)的基礎(chǔ)之上進(jìn)行了優(yōu)化和升級(jí)的，西瓜的算法可以說(shuō)是站在巨人的肩膀上的。

　　可能大家也會(huì)有一定的感知，即使我的粉絲數(shù)量不多，但是我的某些作品也會(huì)有不錯(cuò)的推薦。那是因?yàn)槲鞴系乃惴ㄓ兄咝实钠ヅ浜涂焖俚睦鋯?dòng)，你的作品一發(fā)出來(lái)，他就能夠快速地幫你去匹配尋找感興趣的人，如果對(duì)方看到了作品，點(diǎn)擊觀看了，并且有良好的反饋(互動(dòng)好、播放時(shí)長(zhǎng)長(zhǎng)等)，你的作品就能夠推薦給更多的人。

　　傳統(tǒng)的推薦算法更多的是考慮到用戶(hù)的點(diǎn)擊行為，就是視頻推送給100人，如果50人點(diǎn)擊了，系統(tǒng)就覺(jué)得這個(gè)視頻會(huì)火哦，然后推薦給更多的人。但是這樣會(huì)引發(fā)什么現(xiàn)象?對(duì)，就是標(biāo)題黨和封面黨，會(huì)有人去誘導(dǎo)用戶(hù)點(diǎn)擊來(lái)獲取推薦，導(dǎo)致整個(gè)平臺(tái)的用戶(hù)體驗(yàn)差。西瓜的算法是多種目標(biāo)去刻畫(huà)的，我們不單單考慮到點(diǎn)擊，還會(huì)考慮到用戶(hù)的觀看時(shí)長(zhǎng)、用戶(hù)互動(dòng)反饋和粉絲播放等等。

　　所以看到這里大家可能了解到了，我們經(jīng)常有創(chuàng)作者問(wèn)平臺(tái)為什么不推薦我的作品呀，為什么我這個(gè)作品推薦停止了呀，其實(shí)真正起到?jīng)Q定性作用的不是平臺(tái)的推薦算法引擎，而是用戶(hù)對(duì)內(nèi)容和作者的認(rèn)可。只要你的作品沒(méi)有質(zhì)量問(wèn)題，比如說(shuō)模糊、比如說(shuō)有些比較敏感的信息，那都是正常推薦的。那為什么有些人的推薦量多，有些人的推薦量少?就是因?yàn)檫@部分作品得到了用戶(hù)的認(rèn)可，有良好的用戶(hù)反饋，點(diǎn)擊率也高、播放時(shí)長(zhǎng)也長(zhǎng)，那就會(huì)引發(fā)作品的持續(xù)推薦。

　　我的推薦與什么有關(guān)?如何提升?

　　提供有效信息

　　標(biāo)題+封面

　　引導(dǎo)用戶(hù)反饋、積極粉絲互動(dòng)

　　對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，冷啟動(dòng)階段特別地重要。如果想要提高作品的推薦，那我們能夠做些什么，幫助度過(guò)冷啟動(dòng)階段，進(jìn)入繼續(xù)推薦階段呢?

　　之前說(shuō)了冷啟動(dòng)階段會(huì)通過(guò)點(diǎn)擊率、用戶(hù)反饋以及播放時(shí)長(zhǎng)等方面去進(jìn)行考慮。那首先我們要確定我們的作品推送給了感興趣的人。比如說(shuō)你的旅游類(lèi)的作品，推送給了愛(ài)看廣場(chǎng)舞視頻的用戶(hù)，那他就不會(huì)點(diǎn)擊進(jìn)去看，出現(xiàn)在了他的信息流里他也不會(huì)點(diǎn)進(jìn)去。

　　怎么把作品推送給感興趣的人呢——做好在標(biāo)題中設(shè)置關(guān)鍵詞，編輯好視頻標(biāo)簽等等“瞄準(zhǔn)”目標(biāo)消費(fèi)群體的動(dòng)作，這樣才能夠幫助系統(tǒng)把作品推送給感興趣的人。之前群里有人問(wèn)，能不能在標(biāo)簽里寫(xiě)一些熱度比較高但是跟視頻內(nèi)容無(wú)關(guān)的詞。這里其實(shí)不建議大家去蹭這個(gè)熱度，因?yàn)槿绻綍r(shí)候你的內(nèi)容推薦給了那些關(guān)注熱點(diǎn)的人，他們也可能不會(huì)感興趣，這就浪費(fèi)了推薦。

　　那確保了推送給感興趣的人之后呢，我們能夠做的就是在作品展現(xiàn)給用戶(hù)的時(shí)候，把他吸引過(guò)來(lái)，這時(shí)候一個(gè)好的標(biāo)題和封面就格外重要。

　　好的標(biāo)題和封面能夠幫助吸引用戶(hù)，先讓他點(diǎn)進(jìn)來(lái)，再讓他留下來(lái)，最后最好讓他流連忘返，給你點(diǎn)個(gè)贊評(píng)個(gè)論加個(gè)粉，哎，還把你分享給別人“這個(gè)人拍的視頻很有意思哦，快來(lái)看看”。當(dāng)然也不是讓大家去當(dāng)標(biāo)題黨和封面黨，為什么?因?yàn)槿绻愕臉?biāo)題和封面很吸引人，但是用戶(hù)看了你的內(nèi)容卻發(fā)現(xiàn)跟他想的不一樣，那用戶(hù)可能就會(huì)憤怒，覺(jué)得自己被浪費(fèi)了寶貴的時(shí)間，可能就在評(píng)論里發(fā)表一些比較激動(dòng)的話(huà)，甚至還舉報(bào)，那就會(huì)造成不好的用戶(hù)反饋，從而影響推薦。

　　同時(shí)，可以在視頻中跟用戶(hù)互動(dòng)，引導(dǎo)用戶(hù)進(jìn)行評(píng)論，這樣也是對(duì)推薦有益的。如果有評(píng)論，最好也回復(fù)一下用戶(hù)呀。要有粉絲管理的意識(shí)，比如某些用戶(hù)經(jīng)常看你的視頻，然后留言，就可以把他們發(fā)展成你的“老鐵”。