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tiktok如何查看收益(APP的個性化推薦是否真的會監聽用戶的隱私呢?) 03
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-30 13:19:58【】9人已围观
简介機電量根本受不了。個性化推薦是什么?既然APP沒有在后天監聽我們,那么,為什么APP總是能知道我們想要什么呢?這就離不開個性化推薦(也被稱為個性化營銷)了。·何為個性化推薦?簡單說就是,APP(網頁同
個性化推薦是什么?
既然APP沒有在后天監聽我們,那么,為什么APP總是能知道我們想要什么呢?這就離不開個性化推薦(也被稱為個性化營銷)了。
·何為個性化推薦?
簡單說就是,APP(網頁同理)基于營銷目的,在你使用APP過程中,APP會根據你填寫的資料、你在APP上的頁面停留時長、你對相關事物的興趣等綜合因素,對你進行個性化的營銷推送。
當下的互聯網環境,為了拿到你的訪問記錄,甭管我們是打開APP還是登錄網頁,背后都有無數的跟蹤器在默默分析著你的喜好。
在主流應用中,甭管是日活上億的買粉絲、抖音,還是淘寶、小紅書這些APP,他們統統都在使用個性化推薦。可以說,個性化推送在當今社會,極為常見。
那么,這一套系統到底是怎樣運作的呢?
·數據采集
對于“個性化推薦”我們可以這樣理解:“個性化推薦”=“個性化”+“推薦”。在這個公式中,“個性化”是“個性化推薦”的前提,而“個性化”前提則是海量數據做支撐。
(淘寶個性化推薦需要收集的數據)
可以這么說,沒有足夠的數據,就不會存在個性化推送。因此,有不少公司都走上了數據采集這條路子。
良心一點的公司,他會基于正常渠道獲取到的用戶數據,給用戶打上一些正常的標簽。但這些渠道的數據,通常不怎么值錢,也無法對個性化推薦起到有效的幫助。
于是,野路子的玩法就誕生了。
就比如在APP內嵌入SDK直接采集隱私信息。違不違規無所謂,對他們來說,把用戶數據拿到手才是硬道理。
雖然很過分,但在黑馬看來,這種已經算是“相對良心”。
因為在它之上,還有公司直接從流量源頭出發,從發卡的運營商渠道直接非法收集用戶的個人信息。就比如下面這家公司——瑞智華勝。
它通過競標以合作提供營銷服務的方式取得運營商遠程登陸權限,接著在運營商系統上裝上能采集用戶Cookie信息的木馬和插件,達到清洗、采集用戶Cookie還有訪問記錄等目的。
要知道,獲取到一個人的Cookie,就意味著我們無需再次輸入賬號密碼,就可以登錄他的賬號,從而獲取他的購物、社交、開房記錄等敏感內容。
說難聽點就是,這家公司獲取到你的Cookie信息之后,你在他們面前就幾乎沒有秘密了。
說實話,這種采集程度前所未有,其離譜程度更是超乎想象。不過這也恰恰說明了數據采集在個性化推薦中的重要性。
·推薦算法
說完了數據采集,我們再來聊聊“推薦”。
“推薦”的核心就在于怎樣從海量的產品中,找出你最有可能感興趣的那些。這時候,APP之前通過各種渠道采集到的數據就起到了作用。
不過想要進行高效的推薦我們還得引入推薦算法。因為我們采集到的數據實在是太多了,只有算法的加持才可以簡化這個推薦過程。
通常情況下,開發者會用到協同過濾推薦算法。
它主要通過對用戶歷史行為數據的分析發現用戶的偏好,然后再基于不同的偏好對用戶進行群體劃分,之后再對同類用戶推薦相同的商品。
比如黑馬和36最近在看摩托,雖然是兩個賬號,但是因為黑馬和36的喜好和消費一致,那么這時候系統就會給黑馬和36推薦相同的產品。
上面黑馬也說了,協同過濾推薦算法比較簡單,所以大家都在用。這也就導致一種情況,你有我有大家有,那不就是約等于沒有嘛。
于是,聰明的開發者又開始引入了深度學習。
在深度學習的加持下,推薦算法如虎添翼。
比如字節跳動旗下的抖音。
你在平臺上的每一次點擊、觀看時長、點贊、評論與轉發等都被量化了。之后,深度學習再根據這些數據設計出相關模型,用以預測同類用戶群體的喜好。
在算法的加持下,抖音做到了比你還要了解你的喜好。越刷越有趣的抖音就此誕生。
個性化推薦存在的意義
通過上面這部分的介紹,想必大家應該知道個性化推薦是什么了。那么,個性化推薦算法存在的意義又是什么呢?
·提高效率
以YouTube為例,作為全球最大的視頻網站,YouTube每分鐘都有超過500小時時長的視頻被上傳(2018年的數據)。
簡單換算一下就是,一天會有超過720000小時時長的視頻被上傳。拋開運營成本不說,視頻網站最大的痛點就是,如何讓用戶查看到他感興趣的內容。
于是我們可以看見,YouTube針對視頻內容劃分了類別,同時用戶在注冊時也需要選擇感興趣的內容類別。
這樣一來,YouTube就可以針對用戶喜好進行推薦篩選了。
接下來的流程則和國內的視頻網站應用相差不大。
在推薦冷啟動階段,針對用戶的反饋(觀看時長、贊、評論與轉發等)來更加精準的判定用戶喜好什么類型的視頻,同時對視頻的標簽進行優化。
為了提高信息的推薦效率,視頻網站這時候就會引入個性化推薦,用以幫助用戶更快速地找到自己所需要的信息,從而讓用戶覺得這個網站對其有所幫助增加用戶的點擊率。
·加強留存率
與之相對的是抖音。
作為短視頻行業的老大,抖音還率先引入了實時學習機制,它可以通過用戶使用的數據快速提供反饋。
比如黑馬一直喜歡的是機車的視頻,但是某一天黑馬突然在萌寵類視頻上停留了較長的時間,那么這時候抖音就會根據這個改變快速推薦相似的視頻。
這一點,相信大家都深有體會。
另外,根據紐約時報發布的《TikTok是如何讓你上癮的》文章描述,Tik Tok內部的一份文件《TikTok Algo 101》曝光了抖音算法的推薦邏輯:
為了追求公司增加日活用戶的“終極目標”,對提供給用戶的視頻內容流,Tik Tok選擇性地優化了兩大密切相關的指標:“留存率”——即用戶是否回訪——以及“訪問時長”。
“算法透明”的創始人紀堯姆·查斯洛特說:“這種系統意味著觀看時長才是重點。它的算法是為了讓人上癮,而不是給人們真正想要的東西。”
道理很簡單,用戶在APP中停留的時長越久,觀看到廣告的機會也就越多,平臺的綜合收益也就越大。
值得一提的是,文章提到的《TikTok Algo 101》是由抖音北京的工程團隊編撰,同時也得到了Tik Tok發言人希拉里·麥奎德的證實,她表示,這份文件旨在向非技術人員解釋抖音算法工作原理。
至于國內的抖音推薦機制是否和國際版的Tik Tok一致,這里黑馬就不做評判了。
不過,通過上面這兩個例子,我們可以在這里簡單總結一下:個性化推薦算法在APP中被應用,最主要的目的就是為了提高信息推送效率、加強用戶的留存率。
畢竟在互聯網時代,用戶留存率=錢。
常言道,“物極必反”。平臺通過這些手段將用戶留下來之后,就不會對用戶造成什么影響嗎?
這個問題,值得我們深入探討一下。
個性化推薦造成的后果
就黑馬個人而言的,體會最深刻的就是個性化推薦帶來的沖動消費和信息繭房的問題。
·沖動消費
就拿沖動消費這事來說,淘寶曾有一個讓黑馬“驚為天人”的功能:猜你喜歡。
其離譜程度在于,它推薦的東西不一定是黑馬的必需品,但它推薦超過90%的產品都是黑馬喜歡的產品。每一次深夜逛淘寶,黑馬就忍不住想要剁手。難不成,黑馬的自制力就這么差?
黑馬也買粉絲了一下身邊的朋友,發現和黑馬有著相同困境的人不在少數。
事實上,個性化推薦的最重要的目的之一就是讓人上癮,形成沖動消費。
甭管你是逛淘寶還是刷抖音,對于這些平臺而言最重要的就是成癮性。因為只有讓你上癮了,才能讓你產生一種別人有的我也要有,從而在不知不覺之間促使你完成消費。
黑馬在以前的一篇文章中寫過,移動支付的發達,降低了大家對于金錢的敏感度,“剁手”所帶來的痛苦大幅降低,加上平臺鋪天蓋地的宣傳,很容易讓人沖動消費。
就比如大家熟知的AJ,你可能不一定會買,但身邊一定會有打扮得很Fashion的人穿AJ。
不追潮牌的也別笑。
想想自己,明明一開始只是想買GTX1080,可是隨著平臺的推廣和相關博主的使用體驗種草,黑馬最后還是“一不小心”就買了GTX1080Ti。本來自己的手機好好的,不卡頓也夠用,但就在每年手機廠商們各種發布會的轟炸下,我們總是花了大幾千上萬買一款新手機。
沖動消費帶來的,不僅僅是個人財務狀況的惡化,由于人的收入是有限的,對某一領域的沖動消費必然會擠壓其他方面的消費,例如必需品的消費,所以我們會看到有些人寧愿每個月吃泡面也要買AJ、買神仙水。
如果進一步地討論,沖動消費會進一步的影響我們的三觀,因為我們重視消費品對我們外表和人格的“裝扮”,也必然會導致拜金主義和金錢至上的社會現象,甚至導致掌握生產資料的少數人群與廣大消費者群體的分化和對立。
得,又有誰能逃得過沖動消費的“荼毒”呢?
·信息繭房
除了讓你上癮、讓你沖動消費,個性化推薦還會造成一個比較嚴重的后果——信息繭房。
“信息繭房”(Information Co買粉絲ons)是美國哈佛大學教授凱斯·桑斯坦在《信息烏托邦:眾人如何生產知識》提出的概念。他認為信息在傳播過程中,公眾會偏向于選擇那些他們感興趣的信息,并對其他內容無視甚至排斥,久而久之便形成了“信息繭房”。
所謂“物以類聚人以群分”,因為信息的單一化,所以陷入信息繭房的人頗有一種“找到知己”的感覺。
這時候,他們就很難容忍與他們不一樣的聲音。任何外界理性的看法,都將被其視為異己,更有甚者會試圖消滅這種不同的聲音。
如果感受不夠明顯的話,黑馬推薦大家去看看微博的明星話題區,以及某些爆火電視劇中流量明星出現時的彈幕。倘若你敢隨意指出某某明星的不足,那你的結局只有一個:因被該明星的粉絲群體瘋狂攻擊而炸號或狂懟。
隨著個性化推薦的深入,陷入信息繭房的人會逐漸變得視野被固化、不能接受外界的聲音、極端化、喪失獨立思考能力等,嚴重的甚至會激化不同群體和民族的對立。
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