自媒體初期發(fā)的視頻是不是都是很低的推薦量？

首先應(yīng)該明確一個問題，樓主指的“初期”是自媒體運(yùn)營初期，還是視頻發(fā)布初期？

自媒體運(yùn)營時間的長短與視頻推薦關(guān)聯(lián)度不大，但是視頻發(fā)布初期由于推薦算法效率問題，會感覺到很“慢”。

推薦量的分配主要依靠自媒體平臺的推薦算法機(jī)制，不同的平臺有不同的分發(fā)策略。

就拿頭部的兩個平臺舉例吧，一個是頭條系的抖音，一個是由gif動態(tài)圖轉(zhuǎn)業(yè)的快手。

抖音的核心理念是挖掘頂級內(nèi)容，向優(yōu)質(zhì)作品引流。

快手的核心理念是流量普惠，向普通用戶引流。

大白話講，抖音是“資本主義”，好的高流量、差的低流量；快手是“共產(chǎn)主義”，好壞都有流量。

我們拿公開的數(shù)據(jù)說話：

抖音2.7%的頭部視頻，攫取了80%以上的平臺用戶關(guān)注和參與。

快手70%的流量都是分配給普通菜鳥用戶，基尼系數(shù)機(jī)制限制了頭部視頻的推薦量。

不同的自媒體平臺，因為推薦算法的不同，對同一個視頻的推薦量會呈現(xiàn)出完全不一樣的走勢。

當(dāng)然，自媒體平臺也有共性，比如推薦算法主要是依賴對內(nèi)容和用戶的標(biāo)引及標(biāo)簽分類進(jìn)行匹配和精準(zhǔn)推送。

標(biāo)簽應(yīng)該很好理解，而標(biāo)引就是能讓機(jī)器明白的標(biāo)簽分類，比如一個二戰(zhàn)短視頻，標(biāo)引就可以根據(jù)內(nèi)容設(shè)置為戰(zhàn)爭、男人、機(jī)槍、飛機(jī)、坦克、綠色、森林等等。

一般來講，影響系統(tǒng)分派推薦量的主要是你發(fā)布視頻的標(biāo)題、介紹、內(nèi)容，這些與用戶的匹配度越高越占優(yōu)勢。

現(xiàn)在各大自媒體平臺對于視頻內(nèi)容的分層、分類非常細(xì)，一個十幾秒的短視頻，在數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)引可以多達(dá)幾萬個。雖然你控制不了系統(tǒng)對視頻的標(biāo)引分類，但是你在標(biāo)題、簡介、標(biāo)簽中要選準(zhǔn)，越精準(zhǔn)、越大眾化，就可能更好地被機(jī)器識別為優(yōu)質(zhì)。

當(dāng)標(biāo)引規(guī)模巨大，而平臺視頻新增量也巨大的時候，數(shù)據(jù)挖掘和推薦匹配的效率本身就不高，剛開始的匹配過程尤其較慢，當(dāng)機(jī)器第一次跑完整個數(shù)據(jù)庫后，會進(jìn)行分級分類，后續(xù)的推薦就不會對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行全覆蓋，而是有針對性的進(jìn)行選擇。比如，視頻第一次匹配推薦給小明，小明點開看完了，那么機(jī)器會直接推送給小明的粉絲而不再做小明粉絲與視頻內(nèi)容的匹配。

所以越到后面，省略了很多篩查步驟，推薦量和推薦效率自然越來越高。

表急，讓流量飛一會。

By 毛毛蟲 清華大學(xué)博士