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互动数据对抖音推荐算法的影响
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关注人数:1073
内容由AI大模型生成,请仔细甄别内容
综合评分: 9.9
使用软件: 无
难度等级:新手入门
视频时长:23分18秒
1.带你解密抖音的推荐算法-成为抖音百万粉丝操盘手
2.互动数据对抖音推荐算法的影响
3.一个人如何打造爆款内容?
4.MCN不会告诉你的高效团队构架
5.普通人做个人IP如何快速定位?
6.企业如何做IP定位能脱颖而出?
7.科学搭建选题库,打造爆款内容
本节课程教学【互动数据对抖音推荐算法的影响】,同学们可以在下方评论区进行留言,老师会根据你们的问题进行回复。
那我们开始今天的教程吧。
1.互动数据是指用户在首页刷到一个视频时,互动所产生的数据。
2.互动数据包括完播率、转发率、点赞率、评论率、关注率五方面;系统也是通过这五个方面来识别优质内容的。
3.完播率指的是完成播放视频的概率;比如一个视频推给100人看,50人完完整整看完了,那么这条视频的网络为50%;完播率越高,系统认为该视频越受用户喜欢。
4.完播率是众多互动数据中最重要的一点;要想让抖音平台留住更多的用户,首先要向用户推荐他们喜欢的视频内容,而完播率则是体现用户喜欢与否最重要的标准。
5.转发率是基于平台需要获得更多新用户这一刚性需求,抖音用户在看到自己喜欢、好玩的视频时,将这一视频转发给好友,或者不是抖音用户的人,这样就间接地在为抖音做推广,使抖音平台获得更多新用户。
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