1. 多模态特征提取• 视频特征：使用CNN+LSTM模型，提取视频的视觉和音频特征

   • 文本特征：采用BERT模型，处理视频描述和评论

   • 用户特征：基于用户历史行为和社交网络构建

2. 兴趣建模• 短期兴趣：使用注意力机制，捕捉用户最近的交互行为

   • 长期兴趣：采用LSTM网络，建模用户的长期偏好

3. 多目标优化• 点击率（CTR）预测

   • 观看完成率预测

   • 互动率（点赞、评论、分享）预测

数据显示，通过这种多目标优化，TikTok的平均视频完成率达到90%，远高于行业平均水平的50%。

Source: Theinfiniteagency.com

1. 探索（Exploration）• 冷启动策略：新内容会被推送给少量用户，收集初始反馈

   • 多样性保证：使用MMR（Maximal Marginal Relevance）算法，确保推荐结果的多样性

2. 利用（Exploitation）• 协同过滤：基于用户-内容交互矩阵，使用矩阵分解算法预测用户偏好

   • 内容聚类：使用K-means算法，将相似内容聚类，提高推荐效率

根据TikTok官方数据，其算法能在1.5秒内从数百万视频中筛选出最适合用户的内容。这种高效的分发机制使得TikTok的日均视频观看时长达到89分钟，超过YouTube的60分钟。

Source:SoCo-The Social Content Club

1. 观看时长：权重 0.35• 完整观看：1.5倍权重

   • 重复观看：2倍权重

2. 互动行为：权重 0.25• 点赞：1倍权重

   • 评论：1.5倍权重

   • 分享：2倍权重

3. 创作行为：权重 0.20• 使用相同音乐：1.2倍权重

   • 参与挑战：1.5倍权重

4. 关注行为：权重 0.15
5. 屏蔽/不感兴趣：负向权重 -0.5

这种精细化的权重分配使得TikTok的用户留存率达到80%，远高于行业平均的40%。

Source:supasenpai.medium.com

1. A/B测试• 持续进行小规模实验，评估算法改进效果

   • 据悉，TikTok每天进行超过10000次A/B测试

2. 实时反馈循环• 使用流式处理技术，实时更新用户兴趣模型

   • 反馈延迟低至100ms，确保推荐的及时性

3. 防止“信息茧房”• 引入随机因子，增加10-15%的非相关内容推荐

   • 有效提升用户内容探索度，平均每个用户每天接触8个不同类别的内容

Source:www.slideteam.net

1. 多模态融合：更深入地理解视频内容，包括场景、情感和语义
2. 因果推断：建立用户行为和内容特征的因果关系，提高推荐准确性
3. 联邦学习：在保护用户隐私的前提下，实现跨设备的模型训练
4. 元学习：快速适应新用户和新内容，解决冷启动问题

1. 精准KOL匹配• 9160万+全球网红数据库

   • 基于受众画像的智能搜索

   • 快速锁定最适合您品牌的网红

2. 数据驱动决策• 3200+品牌合作案例分析

   • AI自动评估网红带货能力

   • 洞察市场趋势，优化营销策略

3. 高效协同管理• 智能化网红管理系统

   • 流程自动化，提升团队效率

   • 实时监控，数据分析支持决策

（本文数据来源：TikTok官方报告、ByteDance技术博客、ACM RecSys 2020论文集、AppAnnie 2023年度报告）

文章来源：Scrumball品牌出海

TKFFF公众号

扫码关注领【TK运营地图】

TKFFF合作，请扫码联系！