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抖音的大脑怎么拍(抖音的大脑怎么拍视频)

更新时间:2022-10-07 18:20:14来源:鼎品软件浏览量:

2018年刚刚过去不久,抖音做为年度最火的APP,没有之一。

是谁点燃了这把火?

铺天盖地的广告、全民娱乐的用户、还是无所不能的资本。

抖音的大脑怎么拍(抖音的大脑怎么拍视频)

抖出“新”姿势

█ 抖音的“用户逻辑”

用户群“童叟无欺”

2019年1月29日,抖音、字节跳动算数中心联合发布《2018抖音大数据报告》,目前,抖音国内日活用户突破2.5亿,月活突破5亿。在抖音里,用户群居然和年龄无关,60后盘“儿孙”、70后盘“朋友”、80后盘“同事”、90后盘“自己”。抖音2019年的DAU、MAU值得期待。

让“美好”深入人心

抖音的首页写着“记录美好生活”,如果从字面意思理解,那它应该是一款录制短视频、存储短视频的APP。“美好”的东西天然具备传播基因,而分享“美好”是社交最好的表达方式,每个人都渴望社交,跟目的无关。

抖音视频15秒,增一分则长,少一分则短,15秒的时间足够对表达快速形成认知。一款短视频的记录工具就理所当然变成了的社交工具,跟功能无关,与美好有关。

没有假设的“假设”

新用户该如何推开抖音的未知大门?互联网公司流传着三大人性需求“贪、懒、色”,那么作为可视化很强的工具,“色”不得不说是最好的切入点。爱美之心人皆有之,与年龄无关。于是当我们下载抖音看到的第一个视频一般都是美女,老少皆宜。

老用户如何推送内容?是用户的行为。不同的行为轨迹会为用户带来不同的内容推送,通过大数据和云计算实现智能推荐,而智能推荐会把内容分为“喜欢”和“可能喜欢”进行推送。

可以“驯化”的抖音

我的一个同事告诉我,抖音就是唱歌、跳舞加恶搞的娱乐视频APP,后来我告诉他那是他的抖音,对我来说是学习视频APP。

抖音通过用户行为进行内容智能推送时,反之,用户就可以通过行为来定制自己的内容。抖音就成了一只电子宠物,而用户通过“言传身教”来驯化它。

于是我告诉我的同事,通过搜索获得想看的视频,同类型的视频每天看3个,其他的坚决不点开,如此坚持21天,那么抖音就真的可以被“驯化”了。

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不再“短”视频

█ 抖音的“产品逻辑”

流量去中心化

抖音给每一个视频作品都提供了一个基础的用户流量池,无论是不是大号、作品质量如何。每段视频在基础流量池中参照点赞量、评论量、转发量、完播率4 个标准的进行评价得出推荐指数,根据指数进入更大的流量池;根据新流量继续评出推荐指数,进入更大的流量池,如此反复叠加推荐。流量池越来越大,可以分解成不同等级的流量池匹配推荐指数。

这套类似赛马机制的算法让视频好不好完全由用户行为说了算。

例如:

每天在抖音上有100万人上传短视频,抖音会随机的给每一个短视频分配一个平均的基础流量池,比如说每一个短视频平均会让他有1000次曝光。

从这100万个短视频的1000次曝光里通过赛马机制挑出来1万条,在这1万条短视频里面,每一条再平均分配10万次曝光。

在这1万条里面,再通过这10万次曝光,再去通过赛马机制赛选出最高的,然后从中间再选出来100条,这100条是已经经过一轮一轮验证过的,一定是点击率极高的。

短视频进入推荐池后,每天积累出来的精品推荐内容会形成多个越来越大的推荐池,所有的用户都会从不同类型的推荐池里获得推荐。

内容去中心化

视频内容有一个特点,就是时效性并不强。因为它不是时效性的内容,可能是一些搞怪的、风景的、帅哥美女等,所以它的衰减速度其实很慢,于是视频推荐池里面会累积很多长期霸屏的内容,其点赞数自然就有几百万甚至几千万。

周而复始,优秀的视频越来越多,越来越好,不仅吸引的用户越来越多,形成巨大的用户流量池,更是建立了多个标签的视频推荐池。

在抖音里面,发布了一个视频。取得爆发式增长后,当你去做第二条视频的时候,分配流量和推荐指数从零开始,同样的起点跟当天上传的其他百万级条视频去竞争,没有任何连带关系。当然已经关注你的用户更容易获得新视频的推荐,但不是一定在用户的首页推荐。

所以在抖音必须精心做内容,不断提高内容质量。因为每次新的内容都至少跟100万个以上的人在竞争。

“挖”你没商量

在抖音有些视频拍出来之后没火,过几天、过几周甚至过了个把月之后,这个视频却突然火了。所以抖音推荐算法其实很有意思,它会自主“挖”出优质内容,视频火不火跟上传了多长时间没关系,跟内容是否优质吸引观众有关。

抖音有一个“大脑”,每段视频的推荐指数是可以被累计并记录的。形成了“大脑”的记忆,这段记忆如果用算法定义就是给每段视频建立一个产品模型,然后去匹配通过用户行为建立的用户模型。

内容一开始没有快速得到认可,但随着时间的推移,认可的人越来越多,推荐指数在不断变化,自然被推荐频次和被分配流量就越多。

一定“不”能做的

为了内容一直保持新鲜度和高品质。抖音对视频内容提取时设置了大量的审核的机制,这种机制大大的提升了品质,但又不限制想象空间。

例如:

一定不能刷点赞数、刷评论数;一定不能让视频出现有水印、画质模糊等问题;一定不能植入硬广、二维码,低俗广告;一定不能有不良操作的镜头和画面,如色情、暴力、虐杀等等。

这些不仅仅会让你的视频获得不了推荐,还有可能让你的视频被禁言、被限流甚至是被封号。

抖“瘾”上来了

烟瘾是如何形成?烟中包含的尼古丁可以让大脑分泌一种叫多巴胺的物质,让大脑产生愉悦感。但尼古丁来的快去的也快,为了找到消失的快感,大多数人会再点上一支烟,重新获得快感。就在不断的吸、获得、消失,然后继续循环中,逐渐依赖成瘾。

“瘾”是在不断的刷新中,获得短暂的愉悦感,为了找回愉悦感,继续不断的刷。跟香烟一样容易上瘾的互联网产品最开始是游戏,游戏的心理满足感曲线通常是游戏策划通过每个关卡挑战难度、成就和激励的数值调整设计出来的。

抖音首页的推荐算法,基于用户行为最大程度保留了新鲜度,为用户成“瘾”埋下了深深的种子。

其一是基于视频、音频和文本内容提取特征,并与用户模型特征计算相似度,相似度越高,匹配度越大。用户点击看长腿美女,于是大概率后面的内容也是长腿美女。弊端是推荐内容缺乏新鲜度,特征模型常常无法挖掘出内容潜在意图和特性。不确定性往往朝增大的方向发展,特征提取会把人为的主观偏见引入到产品模型。

其二是基于用户行为提取轨迹。不对用户偏好做任何假设,最好的假设是不做任何假设。基于用户行为数据,建立一个基于事件网络结构的建立用户模型,给用户的推荐路径可以理解为基于事件网络的随机游走。这种随机性恰恰把内容本身的潜在意图和特性逐步清晰化。

当主观和随机同时并存的时候,形成了每个用户首页内容的确定以及未知,也就是说“喜欢”和“可能喜欢”的内容一直并存。因为未知,所以新鲜;而人性对新鲜的渴望不断叠加是可以上“瘾”的。

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无“限”的可能

每一个互联网产品拥有用户后,必经之路就是如何设计适合自己的“商业模型”,并且利益最大化。

视频广告无疑是抖音的天然基因,但引入商城之后,具备社交属性的抖音还有无限的可能。且看下回《抖音路在何方?》

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抖音路在何方?

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