第一百七十二章融资和算法优化

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目前，原点科技针对不同权重的账号有不同的流量池，主要评判标准是：点赞量、评论量、转发量和完播率。

播放量>点赞量>评论量>转发量。

针对用户层面，这套机制的设计则复杂得多。根据每个用户的不同喜好，系统能够通过多种因素对视频进行排名来推荐内容。

其实，从你注册账号的那一刻开始，你的一系列用户行为已经在给“for you”算法不断投喂数据了。

这些用户行为基本涵盖了各个方面：比如账户设置及设备型号，地区设置、设备型号等。

注册时选择的感兴趣类别：新闻、旅游、娱乐等；用户使用场景：用户所处地理位置、观看视频的场景等；发布的视频信息：主题标签、视频内容等；各种用户互动信息，点击、点赞、收藏、评论、转发的内容。

最后，经过综合权衡，并不断修正，给用户画一个越来越准确的自画像，有时候软件比你更懂你。

虽然这套机制本身看起来很复杂，整个推荐过程都是“润物细无声”的在后台完成。

不需要用户做什么，只需要点开视频或点几个赞，抖音后台就可以逐步判定你的喜好，而且算法推荐是实时跟踪更新，你的浏览痕迹越多，软件就会越懂你。

不过，目前这套算法看似先进，也确实很先进，放在世界也是顶尖的，还是有不少问题的。

李牧根据现实世界的经验，提前发现了一些苗头。

比如，目前尚不明显，再过个两年越来越多的人会发现，根据用户喜好推荐，这种算法机制就会形成巨大的信息茧房，分割各类用户，让他们沉浸在自己的小圈子里无法自拔，不能接触更多的外界信息。

自从抖音的用户突破两亿后，信息茧房效应就开始显现出来，目前尚无多少人关注这个问题，若不做改变，未来绝对会引起更大的争论。

针对此，根据现实世界字节的经验，最近这段时间，李牧开始对抖音现在的算法进行大规模优化。

会更加的人性和灵活，让软件不仅能自动筛选出哪些是错误、欺骗性的浏览痕迹，也不会“弱智”地大量推送同质视频。

会时不时地推送一些相关、相似乃至相反的视频来试探、诱导、激发用户，使用户脱离信息茧房，有更多的兴趣和关注点。

如此，可以保障优质视频源源不断地流出，并持续地推送给真正感兴趣的人。

当然，这不仅仅是算法的问题，其背后的深层逻辑其实是流量分配的去中心化。

只要你的视频足够优质、有趣，即使你是新注册的小白账户，你的视频也可以获得千万点击；反之，即使你是百万粉丝的大v，但你的视频平庸、乏味，也难以躺赢。

目前，李牧已经抽掉和挖来了几百位算法方面的高手，打造和优化这套算法体系。等孵化出来，未来几年内，抖音在短视频领域，即便在全球范围内，也可以说是独一档的存在。

只要其他方面不出什么差错，未来差不了哪里去！