从TikTok推荐算法角度理解怎么做爆款？
TikTok的口号是“Make Your Day”，它的目标是为无数用户提供他们喜爱的视频内容。平台的核心商业价值在于通过推荐系统让用户更加沉浸，从而促使用户每天在TikTok上花费更多时间。
猜准喜好
从现有数据和字节跳动的产品历史来看，TikTok已经非常擅长这一点。要精准预测观众的喜好，需要从四个方面构建用户画像：
- 基础信息：包括设备、系统设置、地理位置、日期和时间。利用这些信息，可以向具有相似特征的用户推荐他们可能喜欢的内容。
- 交互信息：例如用户对不同视频的关注、点赞、评论以及观看时长。通过用户的交互行为，可以反向分析并标注用户的偏好。
- 社交信息：包括联系人列表和社交网络中的好友关系。
- 其他合作App内部的数据假设存在：一些企业为了全面描绘用户画像以实现商业目标，可能会与其他应用合作，共享用户隐私数据，从而获得更多信息。
当拥有上述四类数据后，就可以完整地构建用户画像，并通过持续的互动行为优化用户标签。这一过程通常在一个较大的群体中展开，比如10万个具有相同标签的用户都喜欢某一类视频，那么拥有类似标签的新用户也会倾向于喜欢这类视频。这是一个不断迭代和进化的过程。
最终目的是尽可能占据用户更多的空闲时间，理想状态是让用户每天都把所有可用时间用于使用TikTok。
定义视频
定义视频是指通过对视频本身的特性和观众的交互记录为其贴上标签，形成视频画像。具体来说：
- 视频内容：包括描述、标签、背景音乐、语言风格以及画面元素等。
- 观众交互信息：如评论、点赞次数和观看时长。
- 交互过观众的画像：即那些已经与该视频发生过互动的用户群体特征。
借助这三个维度的信息，可以逐步建立视频画像。随着时间推移和更多观众参与互动，视频画像将变得越来越清晰准确。
匹配逻辑
观众与视频之间的匹配遵循一定的规则，比如最基本的相同标签匹配法，即将具有相同兴趣爱好的观众与符合他们喜好的视频相连接；还有基于受欢迎程度的关联性匹配，即那些被许多共同爱好者喜爱的视频之间也可能存在联系。随着不断尝试新的匹配方案以及后续更深一步的互动交流，观众、视频各自的画像以及整个匹配机制都会变得更加精准可靠。衡量标准是用户每天停留在平台上的总时长。
最终沉淀下来的这套推荐算法，是经过数十亿全球用户反复测试调整后形成的宝贵财富。单纯依靠技术本身无法创造太多价值，但经过如此大规模实践锤炼出来的算法却极具市场竞争力。
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