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Tiktok运营，TikTok如何推荐视频#ForYou

Tiktok运营，TikTok如何推荐视频#ForYou
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TikTok的使命是激发创造力并带来欢乐 。 我们正在建立一个全球社区 ， 您可以在其中创建和真实共享 ， 发现世界并与他人建立联系 。 ForYoufeed是启用该连接和发现的一部分 。 这是TikTok体验的核心 ， 也是我们大多数用户度过时光的地方 。
当您打开TikTok并进入“您的订阅”供稿时 ， 系统会根据您的兴趣向您展示一系列视频 ， 使您轻松找到自己喜欢的内容和创作者 。 该提要由推荐系统提供动力 ， 该推荐系统将内容传递给每个特定用户可能感兴趣的用户 。 TikTok的神奇之处之一在于 ， 没有一个供您使用的供稿-尽管不同的人可能会看到一些相同的出色视频 ， 但每个人的供稿都是独一无二的 ， 并且是针对特定个人量身定制的 。
【Tiktok运营，TikTok如何推荐视频#ForYou】“为您”供稿是TikTok平台的定义功能之一 ， 但是我们知道有关如何将建议传递到您的供稿中存在疑问 。 在这篇文章中 ， 我们将解释“为您”提要背后的推荐系统 ， 讨论我们如何应对所有推荐服务可以解决的一些问题 ， 并分享有关如何个性化TikTok上的发现体验的提示 。 推荐系统的基础
推荐系统无处不在 。 它们为我们每天使用和喜爱的许多服务提供支持 。 从购物到流媒体再到搜索引擎 ， 推荐系统旨在帮助人们获得更加个性化的体验 。
通常 ， 这些系统会在考虑到用户偏好后建议内容 ， 这些偏好是通过与应用程序的交互表达出来的 ， 例如发布评论或关注帐户 。 这些信号有助于推荐系统评估您喜欢的内容以及您希望跳过的内容 。 哪些因素有助于您？
在TikTok上 ， “为您”供稿反映了每个用户所独有的首选项 。 该系统通过基于多种因素对视频进行排名来推荐内容-从您作为新用户表达的兴趣开始 ， 并根据您表示对自己不感兴趣的内容进行调整-以形成个性化的“为您提供”Feed 。
建议基于许多因素 ， 包括：
用户互动 ， 例如您喜欢或分享的视频 ， 您关注的帐户 ， 发布的评论以及您创建的内容 。
视频信息 ， 其中可能包括字幕 ， 声音和主题标签等详细信息 。
设备和帐户设置 ， 例如您的语言偏好设置 ， 国家/地区设置和设备类型 。 包括这些因素以确保系统针对性能进行了优化 ， 但是相对于我们测量的其他数据点 ， 它们在推荐系统中的权重较低 ， 因为用户没有主动将其表示为偏好 。
所有这些因素均由我们的推荐系统处理 ， 并根据对用户的价值进行加权 。 兴趣强的指标（例如用户是否从头到尾结束观看更长的视频）将比弱指标（例如视频的观看者和创作者是否都在同一国家/地区）获得更大的权重 。 然后对视频进行排名 ， 以确定用户对某段内容感兴趣的可能性 ， 然后将其交付给每个唯一的“您为您”供稿 。
虽然如果视频是由拥有更多关注者的帐户发布的 ， 则该视频可能会获得更多观看次数 ， 但由于该帐户拥有更多的关注者 ， 因此关注者人数以及该帐户是否拥有过往的高性能视频都不是推荐系统 。 为您定制个性化供稿入门
仅在应用程序上启动时 ， 如何才能在TikTok上知道自己喜欢什么？为了帮助您开始工作 ， 我们邀请新用户选择感兴趣的类别 ， 例如宠物或旅行 ， 以根据他们的喜好定制推荐内容 。 这样一来 ， 该应用即可开发出初始供稿 ， 并会根据您与早期视频集的互动来开始完善推荐 。
对于未选择类别的用户 ， 我们首先为您提供热门视频的一般性供稿 ， 以使您的工作更加顺利 。 随着系统开始更多地了解您的内容喜好 ， 您的第一组喜欢 ， 评论和重播将启动早期建议 。 查找更多您感兴趣的内容
每次新的交互都会帮助系统了解您的兴趣并提出内容建议-因此 ， 管理“为您提供”Feed的最佳方法是简单地使用和使用该应用 。 随着时间的流逝 ， “为您提供”Feed应该越来越能够显示出与您的兴趣相关的建议 。
您的“为您”供稿不仅取决于您对供稿本身的参与度 。 例如 ， 当您决定使用新帐户时 ， 该操作也将帮助您优化建议 ， 在“发现”选项卡上探索主题标签 ， 声音 ， 效果和趋势主题 。 所有这些都是定制您的体验并将新类别的内容邀请到Feed中的方法 。 看到更少的您不感兴趣的东西
TikTok是拥有许多不同兴趣和观点的创作者的家 ， 有时您可能会遇到不太喜欢您的视频 。 就像您可以长按将视频添加到收藏夹一样 ， 您只需长按视频并点按“不感兴趣”即可表明您不在意特定的视频 。 您还可以选择隐藏给定创建者的视频或使用特定声音制作的视频 ， 或者报告看起来不符合我们准则的视频 。 所有这些操作都会为您的“为您提供”Feed提供将来的建议 。 应对推荐引擎的挑战
推荐引擎的固有挑战之一是它们可能会无意中限制您的体验 ， 有时也称为“过滤器泡沫” 。 通过针对个性化和相关性进行优化 ， 存在呈现越来越均匀的视频流的风险 。 我们在维护推荐系统时会认真考虑这一问题 。 中断重复模式
为使您的“为您提供”Feed有趣而多样 ， 我们的推荐系统可将各种类型的内容以及您已经知道的内容穿插其中 。 例如 ， 您的“为您提供”Feed通常不会连续显示两个具有相同声音或由同一创作者制作的视频 。 我们也建议您不要重复使用任何内容 ， 您以前看过的内容或任何被视为垃圾内容的内容 。 但是 ， 可能会推荐您一个视频 ， 该视频已被其他志趣相投的用户所欢迎 。 多元化建议
多样性对于维持蓬勃发展的全球社区至关重要 ， 它使TikTok的各个角落更加紧密 。 为此 ， 有时您可能会在Feed中看到一段与您表达的兴趣无关的视频 ， 或者累积了很多喜欢的视频 。 这是我们推荐方法的重要和有意组成部分：在您的“供稿”Feed中添加多种视频 ， 使您有更多机会偶然浏览新的内容类别 ， 发现新的创作者并在滚动Feed时体验新的观点和想法 。
通过不时提供不同的视频 ， 该系统还可以更好地了解广泛受众中的流行内容 ， 从而也有助于为其他TikTok用户提供出色的体验 。 我们的目标是在建议与您相关的内容之间找到平衡 ， 同时也帮助您找到内容和鼓励您探索原本不会看到的体验的创作者 。 保障观看体验
我们的推荐系统在设计时还考虑了安全性 。 审查后的内容被发现描绘了诸如图形医疗程序或合法消费受管制商品之类的内容 ， 如果将其作为推荐视频呈现给尚未选择此类内容的普通受众 ， 可能会令人震惊-可能不符合推荐条件 。 同样 ， 刚刚上传或正在审核的视频以及垃圾邮件内容（例如试图人为增加流量的视频）也可能没有资格推荐给任何人的ForYoufeed 。 为你改善
开发和维护TikTok的推荐系统是一个持续的过程 ， 我们会根据用户 ， 研究和数据的反馈来改进准确性 ， 调整模型并重新评估有助于推荐的因素和权重 。 我们致力于进一步研究和投资 ， 因为我们将努力建立更多保护措施 ， 以防止可能影响任何推荐系统的参与偏见 。
这项工作横跨许多团队-包括产品 ， 安全性和安全性-他们的工作有助于改善推荐系统的相关性及其在建议您更可能喜欢的内容和类别时的准确性 。
最终 ， 您的ForYou提要将由您的反馈提供动力：该系统旨在不断改进 ， 更正和从您对平台的参与中学习 ， 以产生个性化的建议 ， 我们希望以此激发您的创造力并为您的每一次刷新带来欢乐饲料 。


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