可以很直接看到是大秦帝

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战略到商业思维?可能系统是这么看的。而在发现页面,国之崛起”影视,其与我观看的“长平之战”有极高的内容相似性。 图:快手app 精选(左)&发现(右) 小结:从快手精选(推荐)和发现来看,发现功能更趋向于推荐用户相似度极高的内容,即用户喜欢做菜那就推荐做菜。而精选则围绕内容本身做深度和广度的探索,用户看做菜可能是饿了、可能是想开小吃摊等等。 换而言之,推荐会基于内容以及用户本身做扩散。且程度很广很深。由于内容和用户均有标签,发现功能可能是围绕内容标签来做延申,而推荐可能是围绕用户及内容对部分标签做加减权延申,甚至可能会通过其他用户的行为来延申到该用户身上(协同过滤)。 非(用户

注内容对比 在发现页面

者看到部分内容点赞量较少且作者偏向于小  WhatsApp 数据 端OL较多(如下图),而作品相对来说也没有经过太多的处理就发布了。许是因为作品质量or作品内容较为常见导致流量不够,点赞量不高。 图:快手app 发现页面 图:快手app 发现页内部分创作者主页 从推荐和发现功能的定位来看,笔者认为推荐功能主要是基于用户与内容性的关联度做深度挖掘,且内容较为优质,避免是因为内容质量导致用户一眼划过。而发现功能其面向的创作者是中小创作者,面向的群体是下沉市场(鼓励用户创作),不管是内容质量还是内容方向上均有

偏颇。 从另一个方向来看,推荐

WhatsApp 数据

功能很多是基于用户位置做相关推荐,由于笔者是在北京望京,所以在推荐功能上看到望京周边各种美食推荐。而在发现功能上位置的权重就没那么高(也可能发现功能也是基于位置做调整的,只是因为笔者所处的位置,所以没做太多推荐),推荐的很多内容也偏向于乡村(下沉市场),比如 中国名录 农具、器械加工等。 .. 百度 由于产品定位的不同,百度作为资讯类产品,因此其主要是以资讯为主。因此其推荐页面首要是热点新闻,其次才是信息流,而信息流中就包含用户所关注的内容。 如下图,笔者所关注的陶白白和小颖美食也在推荐页面。 图:百度推荐页面 … (用户)关注内容对比 …. 美食内容 在美食内容上,百度的推荐和发现功能的差异某种程度上和快手相似。 首先,很明显的一点是发现页面内内容点赞量均不高(高于端笔者认为是较高点赞)。其次在内容延申上,推荐延申的较远,从美食延申到小吃摊、宝宝辅食等。最后,在内容延

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