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说好小众软件,抖音爆火全球?

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第19章 微看暴跌的数据
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  孙强深呼一口气,在电脑投屏上点开了这个链接。

  会议室里所有人都看到了这张图片。

  五十分钟。

  同一天,同一个时间节点——微看的人均使用时长不到十分钟,抖音是五十分钟。

  张立声音发干。

  在安静的会议室里每个字都听得清清楚楚。

  “我们推了那么多资源下去,日活比他们大了将近十倍,但他们的用户时长是我们的好几倍。”

  “所有被我们弹窗拉进微看的用户,在微看刷几分钟就走了,然后转头下载了抖音,在抖音上一待就是一小时。”

  孙强把手机翻了个面盖在桌上,声音压得很低。

  “你们谁来告诉我。”

  “都是短视频,都是上下滑动切换视频,连界面都长得一模一样,为什么差距会这么大?用户到底在抖音上看到了什么,在我们微看上没看到什么?”

  坐在角落里的一个戴眼镜的中年男人站了起来,他是微看研发小组的技术负责人,脸色比手里的报告纸还要白。

  “孙总。”

  “有一件事我们一直想跟您汇报,但之前为了赶微看上线的进度,整个过程太着急了,一直没有机会细说。”

  “说。”

  “抖音的视频并不是随机推送的。”

  他把一张图投影到屏幕上,上面是他们团队这一周加班加点,研究抖音得出的详细分析报告,密密麻麻的数据曲线覆盖了整整一页。

  “它背后有一套完整的大数据推荐算法。”

  “系统会根据用户的每一次点赞、每一次停留、每一次划走的时间和速度,计算出用户的兴趣标签和行为图谱,然后把每一个用户可能感兴趣的视频精准推送过去。”

  他翻到下一页。

  上面是几个用户行为路径的对比图。

  “我们拉了几十个测试账号做了对照实验,让不同兴趣偏好的人分别在抖音和微看上刷同样的初始内容,然后分析后续推送路径的差异。”

  “在抖音上,喜欢篮球的账号刷到的全是篮球相关,喜欢化妆的账号刷到的全是美妆教程。”

  “而在微看上,所有人的推送路径几乎一模一样,根本没有用户画像的区分。”

  “二者在这个维度上的差距,已经不是同一个赛道上谁跑得快慢的问题了。”

  “这套算法越用越准,用户刷得越多,系统就越了解用户,越了解用户,推送的内容就越合胃口,用户就刷得越停不下来。”

  会议室里响起了几声惊愕的呢喃。

  毕竟这还是他们第一次听说这个概念,如此完美的算法,为什么他们之前整个企鹅都没有人想到?

  而且最关键的是。

  这个大数据的算法,竟然是一个没有毕业几年的大学生搞出来的!

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第19章 微看暴跌的数据(2/3).继续阅读
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