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- 根据我的经验可以很负责任的告诉你，各个平台的推荐算法都会不断调整，不定期更新。所以不投钱一切都是假的。
- 抖音无选择性观看，推什么看什么，每看的时间长短问题，根据平台推荐个人关注观看视频，快乐属于给个菜单点选观看，相比抖音更赚流量，更具有商业性，跟百度竞价排名本质是一样的。
- 抖音和快手在内容、流量分配、用户运营及商业变现等策略上存在差异，具体如下： - 内容策略：抖音早期聚焦城市市场，内容注重潮流与精品，多为舞蹈、音乐等娱乐性强的内容，以吸引年轻群体和时尚人群。快手起步于下沉市场，强调“记录世界，记录你”，内容更贴近普通人生活日常，如农村生活、街头巷尾趣事等，覆盖人群更为广泛。 - 流量分配策略：抖音采用集权式算法推荐，流量向头部内容和创作者倾斜，更易打造爆款和网红。快手则秉持公平普惠原则，流量分发相对均衡，更注重长尾效应，给予普通创作者更多展示机会，容易形成以家族为纽带的商业团体。 - 用户运营策略：抖音通过举办各类挑战赛、与明星合作等方式，吸引用户参与创作，提升品牌知名度和用户活跃度，用户更倾向于观看内容。快手注重社区氛围营造，用户之间互动频繁，评论区活跃，用户不仅是观看者，更是社区的参与者，社交属性更强。 - 商业变现策略：抖音广告收入占比较大，凭借其庞大的流量和高活跃度用户群体，吸引众多品牌投放广告。快手直播电商表现较为突出，基于其私域流量优势，主播与粉丝之间信任度较高，带货转化率相对较好，直播打赏也是重要收入来源。 - 产品设计策略：抖音采用单列沉浸式下拉模式，内容消费效率高，用户专注于观看单个视频，易沉浸其中。快手早期以双列点选模式为主，用户可在单屏看到更多内容，自主选择感兴趣的视频观看，后来也开始兼容单列上下滑模式。
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- 抖音（中心化），当视频通过了审核以后，抖音系统会根据视频的内容和标题，对这条发布的视频打标签，并匹配相关的用户人群，准备推送这条视频给这部分人群。 初级流量 一条15秒的视频在发布成功后，会进去一级流量池，会自动推荐给100-1000名用户播放。新视频流量分发以附近和关注为主，再配合用户标签和内容标签智能分发 二级流量(点赞，评论，转发, 完播） 进入二级流量池，就需要具备以下因素： * 1、完播率：视频平均播放进度，即你发布的视频有15秒，观看完的人数越多推荐分越高； * 2、点赞率：抖音官方公布的优质视频点赞率是3%（即比方点赞比），如果你的比方点赞比高于或者 接近3%，平台会给你更多推荐量； * 3、互动率：抖音平台会参考整个平台的平均互动率去给你目前的视频进行评分，如果你当前发布的 作品的互动率高于当时平台的平均水准，基本都会进入二级流量池，获得1万-10万的推荐量； 同理，三级流量池、四级流量池都会参考以上的算法推荐机制，百万赞爆款视频就是这样产生。 4.叠加推荐 * 新视频都会智能分发10vv左右的播放量，如转发量达30（举例），算法就会判断为受欢迎的内容，自 动为内容加权，叠加推荐给你300vv；转发量达300w（举例），算法持续叠加推荐到3000vv；依次累 推… * 热度加权经过大量用户的检验，层层热度加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几十到上百万的 大流量洗礼，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量 同时影响抖音推荐量另外的几大因素： * 1、账号定位明确，根据用户的兴趣爱好做细分垂直领域的内容，会更容易获得平台的推荐； * 2、内容质量，平台需要优质的创作者进行内容产出，也会给予优质创作者更大的推荐量； * 3、直观的头像、作品封面，合适的背景音乐，都会给予账号加权分； * 4、视频清晰度和竖屏拍摄很重要，这是抖音官方一直强调的，清晰度越高，进入二级流量池的机会更大； * 5、作品更新频率，稳定更新，更收平台欢迎 快手（去中心化） 快手的产品的思路是: * 1、交互简单易懂，反过来积极影响算法 * 2、组合各种推荐算法，覆盖用户不同需求，以达到尽可能推荐的视频都是用户想看的 * 3、架构整体规划，用户使用产品的流程中，全程都影响算法，达到完全产品个性化. 个性化推荐的目的在于，通过全方位的数据，精准刻画出用户意图，针对性地给用户推荐其愿意观看的视 频，提供极致的产品体验，提升视频观看率，增强用户黏性。产品的关键点就在于分析用户的意图，并将 个性化的推荐结果通过巧妙的产品设计传达出来。另一方面，交互也会影响算法。由于交互界面的作用 是用来搜集数据用的，实现提升推荐精准度的目的，因此交互反过来影响算法。 1.前端没有分类和传统热度排行，以红心数多少按照某些规则进行推荐. 打开快手app，在没有登录的情况下，界面非常简单，没有常见的视频类别，也没有按照视频热度的两个维 度，即播放量和红心数的多少设置排行榜单，而是以瀑布流的形式展示内容。可以看到，优先展示的是红 心数多的视频，有红心数上万的或上千，少数红心百位数或十位数的，但并非按照红心数从高到低排序， 看起来完全是随机的。同时考虑视频的新鲜度，从时效性上优先展示的是一天内的视频。 2.推荐方法覆盖不同需求 登录后三种不同推荐Tab，组合不同推荐方式 * 关注 : “关注”Tab里展示所有我之前关注的创作者的视频，与发现不同的是，它强调的是视频的时效性 * 发现 : 展示逻辑和未登录时一样 * 同城 : 直接基于LBS数据匹配附近的人发布的视频，它强调的是视频生产者与观看者之间的距离 “发现”这个Tab，就是短视频常用的推荐方法：协同推荐+内容过滤，这两种推荐方法结合的结果. 协同过滤系统就是通过用户历史观看视频的行为，分析用户兴趣给出推荐。但协同过滤算法有个缺点就是 不能冷启动，因此需要混合别的算法，比如内容过滤系统。内容过滤系统，给用户推荐他们之前喜欢的视 频内容上相似的其他视频. 发现(推荐)的算法机制: * 1.视频与用户化学的匹配程度 * 2.热度(赞,评论,转发等) * 3.发布时间 快手视频的获赞量基本维持在1万–10万这个区间,很难找到超过10万的视频,而抖音的推荐好的基本上都是 50万以上,中位数大概是100万,这个不是快手的用户少导致,而是和快手算法特有的热度权重有关. 视频发布初期,随着热度提高,曝光机会提高,此时热度权重起到择优去劣的作用,而在视频达到一个阈值后, 它的曝光机会会不断降低,此时“热度权重”起到“择新去旧”的作用（其实是为了给用户平等的展示机会) 与此同时，快抖对于“发布时间”的看法也是不一样的。 在抖音，你会发现很多视频其实几个月前就发布了。因为用户一般不会在乎短视频是不是最新的，只要足够精彩即可。 而在快手，大部分视频都是近期发布的，再远的视频也是一个月内. 那么，前面提到的“热度权重”和“发布时间权重”对于用户来讲又会有怎样的影响呢？ 首先，短视频的用户大体分两种： * 一种是“看视频”的看官. * 一种是“拍视频”的制作方. 这里，我们把看官的注意力比作一个蛋糕，而制作方比作分蛋糕的人。首先，我们来看分蛋糕的人。在抖 音，分到大量蛋糕的用户还会继续加快分蛋糕的速度（高热度会不断提高曝光机会），头部用户集中了大 量的用户注意力资源，这种中心化会让普通制作者、草根制作者难以被关注（这与微博颇为类似）。 而在快手，头部用户分到的蛋糕被设了上限（高热度和旧视频曝光机会会大大降低），因此会有更多的人 分到蛋糕，这也体现了快手的理念——希望所有用户都能展示自我，任何一位普通用户都有被关注的权 利。 对于看官来说，抖音给了他们大量的优质资源，这些都是经过大量用户检验，而放到推荐模块的内容池的 视频。而快手只是经过初步检验就根据用户喜好开始推荐了，所以会有很多小众和“乡土”的内容。 抖音和快手，一个是精致的台上表演，一个是平凡的街边才艺，所以从观看人群来说就有很大的不同。
- 如图所示
- 看登入就知道了，手机号限制的是什么，不用多说
- 抖音是带货，快手是短视频
- 都不玩咋整？
- 抖音你喜欢啥推啥，快手你喜欢啥，扩大你的喜欢程度推给你，一个是走平路，一个是拉着你跑生怕满足不了你，抖音高端点，快手低端点，人性是往哪儿走的，分区域，所以抖音快手有南北之分，人群完全不同，推荐策略也不能相提并论，其实本质是一样的，只是面对人群的喜好，各自发挥优势