Live-Streaming-Empfehlungsalgorithmus
1.Verkehrsquellen:
Arten von Verkehrsquellen:
A:Systemempfehlungen: Der Verkehr wird durch algorithmische Vorschläge der Plattform gesteuert.
B:Fan-Beziehungen: Verkehr, der von vorhandenen Followern und deren Interaktionen kommt.
Durch die Analyse der Datenverkehrstrends aus verschiedenen Quellen können Sie die Hauptprobleme schnell identifizieren, wenn etwas schief geht.
Wenn umgekehrt der Verkehr durch Kurzvideo-Empfehlungen abnimmt, kann das daran liegen, dass weniger Kurzvideos gepostet werden oder der Zeitpunkt für die Veröffentlichung falsch ist. Das Verständnis dieser Verkehrsquellen und ihrer Analyse ist eine grundlegende Fähigkeit für die Verwaltung der Aktivitäten eines Streamers.
Die Verkehrsquellen variieren stark je nach Level des Streamers.
Um ungewöhnliche Verkehrsmuster zu diagnostizieren, vergleichen Sie aktuelle Daten mit historischen Trends und vergleichen Sie sie auch mit ähnlichen Streamern (mit vergleichbaren Followerzahlen, Umsatzniveaus und Inhaltsnischen).
Fallstudienanalyse:
2.Wie das System den Verkehr zuteilt
A. Anfänglicher Verkehr:
Wenn ein Streamer eine Übertragung beginnt， Das System sendet einen anfänglichen Datenstrom, der als Kaltstart-Datenverkehr bezeichnet wird.
Das System nutzt die Daten dieses anfänglichen Datenverkehrs zur Bewertung:
Das System nutzt die Daten dieses anfänglichen Datenverkehrs zur Bewertung:
Die Eignung des Inhalts für unterschiedliche Benutzertypen.
Die Leistung während dieser Kaltstartphase wirkt sich auf die Verkehrszuweisung für den gesamten Zyklus aus.
Daher müssen Streamer gut vorbereitet sein und von Anfang an ansprechende Inhalte liefern. Wenn dies nicht gelingt – beispielsweise durch die Ausstrahlung bedeutungsloser Inhalte oder eines leeren Bildschirms – kann sich dies negativ auf zukünftige Traffic-Empfehlungen auswirken.
B. Vollzyklusverkehr:
Nach der Kaltstartphase wechselt das System dazu, den gesamten Zyklusverkehr bereitzustellen. Das Ziel von TikTok ist es, die Nachfrage der Benutzer nach Live-Inhalten kontinuierlich zu erfüllen, indem die besten Live-Streams aus dem Inhaltspool gefunden werden. Kurz gesagt, es zielt darauf ab, die Streams zu entdecken, die den Benutzern am besten gefallen.
Schritt 1: Das System berechnet einen Gesamtzufriedenheitsindex basierend auf verschiedenen Leistungskennzahlen:
Positive Indikatoren: Klickrate (CTR), effektive Anzeigerate (CTR für 10 Sekunden), durchschnittliche Wiedergabedauer, Likes, Kommentare, Follow-Rate, Shares, Geschenkrate usw.
Negative Indikatoren: Abneigungen, Anzahl der Berichte, Abneigungsrate, Berichtsrate, negatives Feedback aus In-Feed-Umfragen usw.
Schritt 2: Basierend auf diesem Zufriedenheitsindex empfiehlt die Plattform den Benutzern Inhalte. Da das Empfehlungssystem jedoch Schwierigkeiten haben kann, zwischen guten und schlechten Inhalten zu unterscheiden, werden sowohl automatisierte als auch manuelle Überprüfungen durchgeführt, um die Qualität der Inhalte sicherzustellen, bevor sie an die Zuschauer verteilt werden.
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