短视频推荐机制思维导图

创作人员需要根据的用户反馈，快速调整创作方案，缺少内容沉淀

新产品，没有存量的用户行为数据做参考

产品需要一个月时间完成研发和上线工作。难以完成数据量极大的推荐机制

按照内容发布时间新旧排序，新发布的内容用户先看到

按照用户点赞量递减排序，优质资源享有更大曝光量

产品上线后2-3个月，出现两级分化的情况

在大半年到1年时间，各类型的负增长明显减少，用户次日留存稳定在15%左右。

为提升用户平均使用时长和进一步提升留存

通过用户行为和内容标签关联的数据为依据，根据喜好强度由强及弱进行推荐。

喜好强弱评定方案

上线后1周，用户平均使用时长上升到了2分钟—3分钟

上线后1个月，次日留存稳定在20%-25%。

按照用户喜好推荐，可能会导致同类型问题比较严重，所以为平台过滤内容增加位置

通过平台用户对内容打分，过滤出优质内容和劣质内容，将优质内容推送给其他更多用户，劣质内容则淘汰不在推送。

制定随机种子

优劣判断

优质推送规则

打分规则

功能上线后，保持每天10条以上优质内容产生，目前来看，属于稳定的循环

用户平均使用时长达到4分钟到5分钟

用户留存达到35%以上。（留存增长较快，和运营、推广都有较大关系）

运营需要：运营活动、时效性内容需要强制推荐

优化方案：完全按照用户喜好推荐，导致同类型问题比较严重

增加运营位，保证大部分用户首次启动可以看到，同时不影响用户体验

运营活动有效触达，用户次日留存得到了很大提升，达到30%以上。