用抖音制视频教程(抖音培训课程是真的吗)

台对用视频教程户画像建立的算法公式有所不同,但归根结底都是要视频教程靠观众的自主行为数据去启动算法。视频平台看似会给观众提供Feed流式的推荐,但Feed流产生的所有的视频内容推荐都是符合用户喜好的。用户会在自己喜爱的内容中进行第二次的自我筛选,而自我筛选的权力最终会伴随着精确的个性化推荐逐渐丧失,当页面中全部视频教程都是精准符合用户个性内容的时候,用户便不再需要进行二次筛选。即便用户想要去主动筛选或改变目前视频推荐的内容,也无法做到让平台的推荐内容迅速地改变。③“喜欢”与“不喜欢”反馈强度不同同时个性化推荐移动端视频平台普遍存在着推荐机制模糊的特点,在个性化推荐算法的文献中,能找到大量的识别用户喜好的方式,一部分自我意识较强的用户也能够感知到是什么样的行为数据会让平台认为自己对该内容感兴趣,因为平台对“喜欢”行为的反馈非常强。用户无法感知到的是能够表达“不喜欢”的行为数据,但其实视频平台在加入个性化推荐的同时都会加入一个表达用户“不喜欢”的按钮,但这个按钮的具体作用用户是不视频够了解的,虽然实验表明B站个性化推荐中的不喜欢按钮反馈时间迅速,但很多B站用户实际上并不知视频教程道B站首页长按推荐标签会弹出不喜欢的按钮,而视频播放页面中明确出现的“差评”功能,只能够影响到该视频在整个网站的热度排名。另外B站对一个视频不喜欢的屏蔽关键词标签只有两个,而视频内容可能涵盖的标签却有第四章个性化推荐在移动端视频平台存在问题及优化策略517-8个之多,对屏蔽标签的提取也会出现覆盖面不够广的问题,实际上B站在指导用户对喜爱的视频长按点赞进行一键三连时的长按操作,与首页表示不喜欢的长按操作方式相同,同样的操作方式却没有进行教学。

抖音在指导用户双击点赞时,没有指导用户长按表达不喜欢可以减少视频教程推荐,也没有告知用户该类按钮的具体作用,甚至刻意隐藏。视频教程为解决已经不喜欢的东西占据了大部分的推荐页面,有很多用户通过强化对其它视频内容的喜爱,来控制自己曾经喜欢但之后不再喜欢的内容的出现频率,通过影响力更大的新兴趣标签来影响旧兴趣标签的推送比例。但从抖音视频的实验中可以得视频教程知,如果一开始选择的兴趣圈子比较小,表达的喜爱过于明确,新标签的生成需要很长的周期。并且抖音平台的不喜欢按钮的作用并非十分有效,这一方面是平台的问题,另一方面也是用户对自我权力的认知不够清晰导致的,用户被平台“圈养”在“喜欢”的圈子内难以自拔。但当用户对喜欢的内容产生厌倦的时候,从抖音平台的实验数据来看,由于大数据本身的滞后性特点,无论用户如何表达了自己的不喜欢,最终平台反馈到用户本身的时候,都已经度过了较长的时间。

而在这段时间内,用户只能默默忍受这种并不理想的用视频户体验(图23)。通过问卷调查来看,过半数的人都遇到了“曾经喜欢过的内容如今不想看了,它还在一直推荐(53.33%)”、“有些时候一不小心点了一个视频,它就推荐相关内容(57视频教程.92%)”这两个问视频教程题,在这种情况下,个性化推荐反而会给用户造成了特别巨大的困扰。用户在选择喜欢的同时,丧失了“不喜欢”视频教程的权力。在等待行为数据最终作用于兴趣标签的时间里,获取资源最便捷的方式被平台禁锢住了。根据调查问卷,有7.08%的用户并没有见到过“不喜欢”按钮,有57.5%的用户没有用过这个功能,有30%的用户不了解这个功能,平台的刻意隐藏限制了用户自由获取信息的权力。图23B站某热门视频下的评论事实上,给予并告知用户“不喜欢”权力的具体用法并不能完全避免用户进入信息茧,因为造成信息茧房的选择性接触是人的本能,但它会给予用户一种选择的权力,能够掌控自己所能接触的信息范围,并在一定程度上让用户了解个性化推荐究竟是如何运作的,补全了用户在大数据技术下对个性化推荐的认知。

①用户体验受阻52个推荐内容,观众需要在10个内容中进行二次筛选,且没有筛选视频教程到的视频内容可能会视频在之后重复出现。抖音平台每次刷新只会产生一个视频内容,观众不需要进行二次筛选,抖音会视频教程直接根据观众对该视频的播放次数或在该视频页面采取的操作来判断观众是否对视频内容感兴趣,且观众难以刷新到重复内容。两个平台在推荐方式上都采用了优先推荐被关注创作者的视频内容,在被关注的创作者内容推荐完毕后才会推送其它视频。但并非所有创作者的内容都能在推荐中视频教程看到。

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