无root辅助卡盟 – 快手作品点赞业务官方

随着5G渗透率的快速提高，小视频应用还将迎来新的爆点，小视频行业从不缺对手，想从一片红海中脱颖而出，面临的窘境可想而知。怎么冲破重重困局，须要找到视频与用户之间的最佳联接，在综合成本、收益、落地难度等诱因后，首选智能推荐系统。本文将和你们分享怎样通过智能推荐系统搭建视频行业精准分发体系。

Part1小视频行业困局01获取优质视频成本降低订购视频成本偏高，激励用户发布视频又对用户量有所要求，同时，随着监控力度的降低，视频初审也是一笔不小的开支。02引流后用户易流失用户来的快去的也快，一不小心就深陷“花钱引流-用户流失-花钱引流”的困境。03竞争大，难脱颖而出前有“抖音、快手”，后有“微信视频号”，想要脱颖而出，仍需披荆斩棘。

Part2搭建小视频应用，推荐来支招明晰产品定位

——解密“抖音、快手”的背后逻辑

好多人认为抖音和快手差不多，虽然深入研究后会发觉两家营运逻辑有很大差距，这也造成你们想到快手，都会想到“老铁666”，想到抖音，都会联想到名星和特效，我们来详尽解析下抖音和快手这两款产品的差别之处。

01Slogon传递产品价值主张抖音的slogon是“记录美好生活”，最早是“让崇敬从这儿开始”，哪些是美好生活？和光艳丽丽的名星网红想比，工地里搬砖就变得不这么美好。

快手的slogon是“拥抱每一种生活”，最早是“看见每一种生活”，大山里蹁跹，菜园里高歌，潜入最深的海底，登上最高的山峰，这种生活都值得被看到。

02价值主张背后的产品设计步入抖音，见到的是滚动式首页，不须要用户选择，抖音会把视频直接推献给用户，一旦推送的不好，可能会造成用户流失，这也就使得抖音耗费大量精力筛选出优质视频。而快手给与不同视频流量，在产品设计上，不仅首页的视频列表推荐，还降低了同城栏位。

03产品设计背后的分发逻辑抖音和快手指后产生了不同的视频分发逻辑：

假如是一个红人或则视频质量高，建议去抖音，抖音的“爆款持续热度”政策会让你吸引大量粉丝，抖音会给脑部足够流量，这时侯，不同用户听到的视频很容易重复。

假如是一个普通人，建议去快手，快手的“流量普惠”政策会给与视频漏出，如何理解“流量普惠”呢？快手会确保不同视频得到爆光，尤其是新视频，快手有严格的时效性控制，并不会由于某个视频大热就始终给流量，这样冷门群体发布的视频是容易被你们看见的。

Part3视频与用户的精准匹配实现用户和内容的精准匹配不是一件容易的事，但这个是视频产品的核心，值得投入大量精力去优化，达观数据作为toB推荐供应商，分享下在服务诸多推荐企业用户过程中的一些经验。

01视频深度解析——试探机制与快速估算视频被发布后，首先是作为一个新视频步入推荐候选池，经过用户播放、点赞等一系列操作后才转变为老视频。

针对新视频，主要基于静态属性和作者信息进行推荐，这儿举例说明：

1）基于静态属性的推荐：视频A在发布时属于“搞笑”类别，标签是“抓黄鳝”，视频一经发布，优先推荐给这些也喜欢“搞笑”和“抓黄鳝”相关特点的用户，倘若这种用户不多，再进一步扩大用户群，可以推荐给喜欢“赶海”、“段子”等用户群。

2）基于作者信息的推荐：有的作者早已积累了一些粉丝群，她们发布的新视频会优先推荐给喜爱该作者的用户。

针对老视频，不仅基于静态属性和作者信息推荐外，还可以基于统计属性进行推荐，这儿举例说明：

基于统计属性推荐：按照视频的点赞量、完播率等统计属性综合判定视频质量，优先推荐高质量视频。

在新视频向老视频转变的过程，小流量试探机制挺好用，对于不确定的视频，可以先分出10%的用户进行推荐，之后估算小时级疗效，再看是否须要扩大流量。

02用户分群画像——新老用户画像描画和视频类似，用户也分为新用户和老用户，新用户不得不面对推荐冷启动问题，这儿最常见的是热门榜单推荐，在生成热门榜单时须要同时考虑多样性，不同类型的视频都要有一些，倘若能获取用户基础属性（年纪、偏好等），那可以借助基础属性缩小候选池，之后在做精细化推荐，E&ECLUB算法也可以有效解决冷启动问题。

考虑到老用户早已有了播放、评论、关注等行为，可以建立动态标签画像，推荐相像视频，同时再穿插一些新视频，用于探求用户潜在兴趣。

03视频与用户相遇——结合产品场景展示一个标准的小视频APP应当具备什么栏位呢？解析如下：

首页推荐：以下拉刷新或列表的方式基于用户偏好推荐小视频

关注页面：以下拉刷新的方式给用户推荐关注用户发布的小视频

收藏页面：以列表方式展示收藏的视频列表，以便用户查找

发布页面：支持自主创作视频，降低用户参与的积极性

Part4达观视频推荐案例分享内容营运与分发效率是短视频平台发展获胜的关键。快手借助“老铁”文化遭到了用户的喜爱；抖音凭着精深的推荐算法后来居上。

这么作为一个小视频开发商，怎么快速搭建精准的分发体系呢？达观通过服务数十家小视频APP，提炼出标准服务流程和快速调优方案。

视频案例如下：

针对某甲小视频APP进行推荐疗效调整

调优策略：

疗效价值：

构建更了解用户兴趣的APP，实现用户和用户、用户和视频的快速配对，促使用户快速下降，在短短1个月内用户量下降超10万。

目前达观数据已成功服务澎湃新闻、趣看天下、爆米花、趣配音、聚看点、洋葱视频等多个视频媒体平台，针对顾客应用场景，从业务、监管、特定推荐等角度，进行推荐模型的订制和优化。据悉，达观数据智能推荐产品在银行业、广电、传媒等个领域进行应用，顾客囊括招商建行、浦发建行、民生建行、江苏建行、宁波建行、陕西广电、江苏广电、深圳广电、中国联通、长虹、安利、人民网、四川晚报、广而告之、Wifi万能锁匙等近百家各行业龙头企业。