อัลกอริทึมการแนะนำการถ่ายทอดสด
1.แหล่งที่มาของการเข้าชม:
ประเภทของแหล่งที่มาของการเข้าชม:
A:คำแนะนำระบบ:ปริมาณการเข้าชมที่ขับเคลื่อนโดยข้อเสนอแนะของอัลกอริทึมจากแพลตฟอร์ม
B: ความสัมพันธ์ของแฟนๆ:ปริมาณการเข้าชมจากผู้ติดตามที่มีอยู่และการโต้ตอบของพวกเขา
หากวิเคราะห์แนวโน้มปริมาณการเข้าชมจากแหล่งต่างๆ คุณจะสามารถระบุปัญหาหลักได้อย่างรวดเร็วหากมีบางอย่างผิดปกติ
ในทางกลับกัน หากปริมาณการเข้าชมจากการแนะนำวิดีโอสั้นลดลง อาจเป็นเพราะมีการโพสต์วิดีโอสั้นน้อยลงหรือเวลาโพสต์ไม่ตรง การทำความเข้าใจแหล่งที่มาของปริมาณการเข้าชมเหล่านี้และการวิเคราะห์ถือเป็นทักษะพื้นฐานในการจัดการการดำเนินงานของสตรีมเมอร์
แหล่งที่มาของการรับส่งข้อมูลจะแตกต่างกันมาก ขึ้นอยู่กับระดับของสตรีมเมอร์
เพื่อวินิจฉัยรูปแบบปริมาณการรับส่งข้อมูลที่ผิดปกติ ให้เปรียบเทียบข้อมูลปัจจุบันกับแนวโน้มในอดีต และเปรียบเทียบกับสตรีมเมอร์ที่คล้ายคลึงกัน (โดยมีจำนวนผู้ติดตาม ระดับรายได้ และกลุ่มเนื้อหาที่เปรียบเทียบได้)
การวิเคราะห์กรณีศึกษา:
2.ระบบจัดสรรปริมาณการรับส่งข้อมูลอย่างไร
ก. การจราจรเริ่มต้น:
เมื่อสตรีมเมอร์เริ่มการออกอากาศระบบจะส่งข้อมูลเริ่มต้นจำนวนหนึ่งที่เรียกว่าข้อมูลเริ่มต้นแบบเย็น
ระบบจะใช้ข้อมูลจากการรับส่งข้อมูลเริ่มต้นนี้เพื่อประเมิน:
ระบบจะใช้ข้อมูลจากการรับส่งข้อมูลเริ่มต้นนี้เพื่อประเมิน:
ความเหมาะสมของเนื้อหาสำหรับแต่ละประเภทของผู้ใช้
ประสิทธิภาพระหว่างช่วงการเริ่มระบบแบบเย็นนี้ส่งผลกระทบต่อการจัดสรรปริมาณการรับส่งข้อมูลตลอดรอบวงจร
ดังนั้น สตรีมเมอร์จึงต้องเตรียมตัวให้ดีและนำเสนอเนื้อหาที่น่าสนใจตั้งแต่เริ่มต้น หากไม่ทำเช่นนั้น เช่น การออกอากาศเนื้อหาที่ไม่มีความหมายหรือหน้าจอว่างเปล่า อาจส่งผลเสียต่อคำแนะนำปริมาณการใช้งานในอนาคต
ข. การจราจรแบบวงจรเต็ม:
หลังจากช่วงเริ่มต้นแบบเย็น ระบบจะเปลี่ยนเป็นการให้บริการปริมาณการใช้งานแบบวงจรเต็ม เป้าหมายของ TikTok คือการตอบสนองความต้องการของผู้ใช้สำหรับเนื้อหาสดอย่างต่อเนื่องโดยการค้นหาสตรีมสดที่ดีที่สุดจากกลุ่มเนื้อหา กล่าวโดยย่อคือ TikTok มุ่งหวังที่จะค้นหาสตรีมที่ผู้ใช้ชื่นชอบมากที่สุด
ขั้นตอนที่ 1: ระบบจะคำนวณดัชนีความพึงพอใจโดยรวมโดยอิงตามมาตรวัดประสิทธิภาพต่างๆ:
ตัวบ่งชี้เชิงบวก: อัตราการคลิกผ่าน (CTR), อัตราการดูที่ได้ผล (CTR เป็นเวลา 10 วินาที), เวลาในการรับชมโดยเฉลี่ย, ยอดไลค์, ความเห็น, อัตราการติดตาม, การแชร์, อัตราของขวัญ ฯลฯ
ตัวบ่งชี้เชิงลบ: การไม่ชอบ จำนวนการรายงาน อัตราการไม่ชอบ อัตราการรายงาน ข้อเสนอแนะเชิงลบจากการสำรวจในฟีด ฯลฯ
ขั้นตอนที่ 2: จากดัชนีความพึงพอใจนี้ แพลตฟอร์มจะแนะนำเนื้อหาให้กับผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากระบบแนะนำอาจมีปัญหาในการแยกแยะระหว่างเนื้อหาที่ดีและไม่ดี จึงมีการดำเนินการตรวจสอบทั้งแบบอัตโนมัติและด้วยตนเองเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหามีคุณภาพก่อนที่จะเผยแพร่ให้ผู้ชมได้รับชม
EN 
EN_GB 
AR 
DE 
ES 
FR 
ZH 
JA 
ID 
KO 
TH 
VI 
