互联网TikTok的For You推送机制解读( 二 )
其中明确提到 ， 不会给你推荐之前已经看过的内容 ， 也不会推荐任何重复的内容 ， 因为TikTok认为这是垃圾 。 这就凸显了创作原创内容的重要性 ， 因为搬运和转发别人的视频会彻底地降低视频的表现分 。
TikTok finally fully explained the reason behind why you often find videos on the for you page with less than 100 likes. This is due to “bringing diversity into your feed” to “give you opportunities to find new content categories and creators”. This is why the number of followers on someone’s account does not have any relationship to how well the video performs against the algorithm.
TikTok终于充分解释了 ， 为什么你经常在For You页面上发现的视频 ， 只有不到100个赞背后的原因 。 这是由于 "要保持你的Feed的多样性" ， 以便 "让你有机会找到新的内容类性和创作者" 。 这就是为什么用户账户的粉丝数量 ， 不会影响算法对该视频好坏的判断 。
Lastly, they mention that the for you algorithm “is designed to continuously improve, correct and learn”. Therefore, it must be considered that whilst the factors mentioned above are important in determining the reach of a video, this might change in the future.
最后 ， 它提到For You算法 "旨在不断改进、纠正和学习" 。 因此 ， 必须考虑到 ， 虽然上述因素在决定视频的播放范围方面很重要 ， 但是在未来仍然会产生变化 。
原文从8个方面来阐述TikTok中For You的推送机制 。
1 ， For You条件因素
一个很重的标准 ， 就是用户的“喜好” 。
1）用户互动：喜好和分享的视频 ， 关注的账户 ， 发布的评论以及创建的内容 。
2）视频信息 ， 视频的标题 ， 配音以及标签等细节 。
3）设备和账户的设置 ， 语言的偏好 ， 国家的设置和设备的设置（伪装流的核心关注点：原文引用：Device and account settings like your language preference, country setting, and device type. These factors are included to make sure the system is optimized for performance.） 。
这些因素 ， 都会被TikTok的推荐系统处理 ， 并依据这些对用户的价值进行加权 。 一个强的兴趣指标 ， 会比一个弱的兴趣指标获得更大的权重 ， 比如说 ， 用户是否会从头到尾 ， 完整的看完一个视频 。 是否会完整的看完一个长视频 。
2 ， For You Feed的建立
一个新的用户 ， 创建账号同时 ， 平台会为新用户 ， 推荐感兴趣的类别 ， 以依据这些喜好 ， 开始进行推荐 。 并依据此类喜好 ， 进行客户推荐的打磨 。
那么对于没有选择喜好的用户 ， 平台会先推荐热门视频 ， 新用户的第一次点赞 ， 评论和重播都将是平台更加的了解新的用户 ， 并开始推荐机制 。
每一次用户的新的互动都是让系统更了解用户的需求 ， 并推荐更多用户喜好的视频 。 那么当用户选择“Discover” 选项卡上的标签、声音、效果和热门话题也是如此 ， 这些内容 ， 都会进入用户的新的推荐机制选择项中 。
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3 ， 少看自己不感兴趣的东西
用户遇到不感兴趣的话题时 ， 可选择“不感兴趣”来选择 。 也可选择隐藏来自特定创作者或者某种背景音乐制作的视频等方式 ， 来减少系统中的推荐 。
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4 ， 来自推荐引擎的挑战
给出“Filter Bubble”（字母翻译过滤泡沫）的概念 。 提出挑战：可能会有更多同质化的内容被推荐出来 。
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