大家好，我是跨境電商老手Allan。對于Tik Tok的初學(xué)者或是對于獨(dú)立站和跨境貿(mào)易感興趣的朋友們，歡迎你們關(guān)注我！這里會持續(xù)分享關(guān)于運(yùn)營的實用知識和經(jīng)驗哦~

在數(shù)字化浪潮中，TikTok已然成為了全球的熱門應(yīng)用。據(jù)Sensor Tower的數(shù)據(jù)顯示，這款短視頻應(yīng)用在全球App Store和Google Play上的下載量已經(jīng)突破了驚人的20億次大關(guān)。那么，究竟是什么魔力讓這個APP如此受歡迎呢？答案是強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)支持下的推薦引擎。

不論是可愛狗狗的搞笑動作還是貓咪的逗趣視頻，都為我們在特殊時期帶來了無盡的歡樂。但這只是TikTok成功的一部分原因。在短短兩年內(nèi)，它從一個小粉絲社區(qū)的“對口型”APP一躍成為2020年月活躍用戶近8億的火爆應(yīng)用。在TikTok上，以#coronavirus為標(biāo)簽的視頻總共被觀看了高達(dá)530億次。

令人矚目的是，TikTok在2020年1月就成為了美國下載次數(shù)最多的應(yīng)用（數(shù)據(jù)來源：）。它以其病毒式傳播的歌曲和搞笑的啞劇視頻而聞名，讓人們在這個平臺上流連忘返。

人們的日常生活中充滿了各種各樣的娛樂選擇，但為何TikTok能夠脫穎而出呢？報告中提到，與Snapchat、Instagram和Facebook等相比，人們在TikTok上平均每天花費(fèi)了高達(dá)52分鐘的時間。這說明TikTok以其獨(dú)特的魅力吸引著大量的用戶，提供更貼合用戶需求的視頻內(nèi)容。

其中最值得關(guān)注的莫過于它的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，這款短視頻應(yīng)用不僅能夠推薦流行的表情包、喜劇、舞蹈等內(nèi)容，還能根據(jù)用戶的興趣和偏好進(jìn)行個性化推薦。用戶無需思考應(yīng)該看什么內(nèi)容，只需一直刷新視頻，系統(tǒng)就會根據(jù)用戶的操作習(xí)慣提供個性化的視頻內(nèi)容。

這種無休止的感官刺激讓人們難以自拔地沉浸在TikTok的世界里。有人甚至稱其為終極時間殺手，因為它能輕易地占據(jù)你的業(yè)余時間，并帶給你一種“TikTok中的5分鐘等于現(xiàn)實生活中的1小時”的錯覺感。

今天我們將深入探討TikTok如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析用戶的興趣和偏好，并展示如何為不同用戶提供個性化的視頻內(nèi)容。

對于大家來說，推薦引擎可能并不陌生。盡管它可能沒有那些令人眼花繚亂的技術(shù)效果如圖像識別或語言生成那樣引人注目，但它仍然是所有在線服務(wù)和平臺中最廣泛實施的人工智能系統(tǒng)之一。

例如，YouTube的視頻推薦、你從亞馬遜收到的活動電子郵件以及你在瀏覽Kindle書店時可能還喜歡的書推薦等都是基于推薦引擎的技術(shù)實現(xiàn)的。事實上，個性化和推薦的綜合效應(yīng)為Netflix每年節(jié)省了超過10億美元的成本，并且有80%的訂閱者都是從引擎的建議列表中選擇視頻的。

那么TikTok和其他推薦引擎有何不同呢？讓我們一起來看看。

一、推薦引擎機(jī)制

一個高效的推薦引擎需要一個堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)來支持不同業(yè)務(wù)問題的解決。這包括收集和存儲數(shù)據(jù)的多層抽象結(jié)構(gòu)，如算法層、服務(wù)層和應(yīng)用層等。

二、TikTok推薦系統(tǒng)設(shè)計的原型

“以用戶為中心的設(shè)計”是TikTok推薦系統(tǒng)設(shè)計的核心。簡單來說，TikTok會根據(jù)你的行為習(xí)慣調(diào)整推薦內(nèi)容，從最初的冷啟動逐漸過渡到對活躍用戶的精準(zhǔn)推薦。

如果你點(diǎn)擊了一個跳舞視頻，那么你的內(nèi)容源會被初步定制為娛樂類別。然后，系統(tǒng)會通過跟蹤你的行為來進(jìn)一步分析你的興趣和偏好，最終只為你提供精確的推薦內(nèi)容。

三、TikTok推薦系統(tǒng)的三個主要組成部分

1. 標(biāo)記內(nèi)容：系統(tǒng)會為每個內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)簽化處理，以便于后續(xù)的分析和推薦。

2. 創(chuàng)建用戶配置文件和用戶場景：系統(tǒng)會根據(jù)用戶的行為習(xí)慣創(chuàng)建用戶配置文件和場景模型。

3. 訓(xùn)練和服務(wù)推薦算法：這是推薦系統(tǒng)的核心部分，通過算法不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化來提供更準(zhǔn)確的推薦內(nèi)容。

我們將在下篇文章中詳細(xì)探討這些內(nèi)容中的每一個部分。希望這些信息能夠幫助你更好地理解TikTok背后的運(yùn)營魔法以及如何利用這些技術(shù)來提升自己的業(yè)務(wù)。

（本文內(nèi)容僅供參考，不代表任何官方立場。本文經(jīng)原作者Allan授權(quán)轉(zhuǎn)載。）