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抖音怎么知道我的喜好,为什么抖音推的都是我喜欢看的



目前,用户画像是每一家互联网公司都在做的事情,也是一套算法系统,这套系统用于搜集用户在平台的行为数据,然后给他们打上一些标签,这些标签就是用户的兴趣标签,系统会根据你的这些标签给你推荐和标签相关的内容,让你越来越喜欢,不能自拔。

推荐算法之抖音用户兴趣画像

为什么互联网公司要这样做?

原因是互联网信息泛滥,在如此多的信息烟尘中,挑选用户喜欢的内容给他们,如果信息混乱不堪,不能很好的满足用户的使用体验,将会使平台流失用户,这是互联网公司最担心的,互联网网公司的的经营本质就是流量(用户),没有了流量,平台将会走向衰弱甚至倒闭。

那如何优化用户体验,使用户留下来,吸引更多的用户来呢? 核心就是智能推荐算法系统。这套系统的好处是满足用户喜爱的,推荐用户喜欢的。

这是一个物质产能过剩的时代,也是内容信息泛滥的时代,以前是增量经济,生意很好做,随便投机便可以赚钱,以前信息内容不是很多,是人找信息,现在是信息泛滥,所以,要让让信息找人,让信息找人的关键逻辑就是算法推荐系统。

推荐算法之抖音用户兴趣画像

算法推荐系统如何推荐内容给你,关键在于算法推荐系统了解你的喜好,识别你的行为。

来看看系统是如何判断你的行为的?

1、用户基础属性识别:性别,年龄,地域,位置。

2、观看兴趣:

用户浏览的偏好:点赞,评论,收藏,转发。

行业/品牌广告浏览偏好:举例,汽车视频可以定向偏好经常浏览汽车的人群。

母音产品定向给浏览母婴偏好的人群。

3、使用终端:

网络环境:wifi,移动网络。

运营商画像:联通,移动,电信。

手机品牌:华为,小米,Ov,苹果等。

4、互动行为画像:线上互动行为,线下互动行为。

5、品牌自定义人群画像:品牌第一方人群,历史品牌广告高互动人群,品牌高相似度人群。

总结归纳图片如下:

推荐算法之抖音用户兴趣画像
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