油管我感觉是最严重的,他的推荐机制是基于人,而不是视频.
我们可以把 B 站的首页推荐 和 油管的首页推荐 对等
当我们进入 B 站的某个视频,右侧的相关推荐是基于你观看的视频作出的同类型推荐,所以我们可以自主的游览整个 B 站的视频,有时候你会发现刷 B 站经过好几个视频跳转后,往往会发现一个新的领域,有时候是热梗,有时候则是新的宝藏 UP.
而油管的推荐机制就很迷,他的右侧推荐,我甚至怀疑走的跟首页推荐是一个 api,推荐的视频可以说与当前我观看的视频完全不相干,看个哆啦 A 梦的都能推键政视频,还不支持屏蔽某主播的功能,这么些年了我油管上的关注基本上都是主动搜索发现的,
我发现 quora 的功能可以说是残疾,当然高情商点可以叫克制,他的问答主要依赖于 follow 某人然后向你推荐他回答的问题,以及他转发的问题.
同时另外一个推荐机制是space, 这个可以和知乎的话题划等号.
除此之外没了,没有热榜让你了解近期人们关注的热门问题,而问题右侧的相关问题,真的就只是问题,在你点进去前,连这个问题有几个回答数也不知道.更更小家子气的是一个问题的回答数总数,最高就是 100+,我看个问题连这个问题真实有多少个人回答都不知道!
同时搜索也有问题,搜索结果页也不显示赞同数,同时筛选条件也只有简单的,时间筛选和你关注的人两种.
这种设计哲学,我真的看不懂,我感觉这些功能也够不到文化差异的高度吧?
我在举个例子吧
这是我刚才随机点开的一个视频,这是flutter,新上传的一个组件介绍视频,这些视频我很早就看过了,还是在推,同时这些视频跟flutter有个毛的关系啊,出现在这个列表里,我想基于这个视频浏览同类型的视频,只能主动搜索,这很影响用户体验的.
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fuermosi777 2022-02-21 13:05:28 +08:00
关于 lz 的一些猜测和疑问我可以帮忙解答
“油管我感觉是最严重的,他的推荐机制是基于人,而不是视频.” --并不是 “而油管的推荐机制就很迷,他的右侧推荐,我甚至怀疑走的跟首页推荐是一个 api” --并不是,右侧推荐叫 watch next ,首页叫 browse “推荐的视频可以说与当前我观看的视频完全不相干” --yt 的推荐系统之复杂,估计不是 lz 可以想象的 |
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lanlanye 2022-02-21 13:13:16 +08:00 via iPhone
为什么我的 YouTube 不是这样……推荐不是分标签吗?有基于当前视频类别的推荐,已关注频道更新的推荐,曾观看过的推荐…可以自己选的啊?
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lanlanye 2022-02-21 13:16:29 +08:00 via iPhone
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xiaotianhu 2022-02-21 13:57:10 +08:00
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ytll21 2022-02-21 14:19:08 +08:00
@fuermosi777 这个解答,感觉听君一席话,如听一席话啊。。。^^ 能不能再多说点呢?谢谢
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yuejieyao 2022-02-21 14:22:01 +08:00 2
我很讨厌 B 站的推荐,但是我很喜欢油管的推荐,理由如下:
B 站老会给我推荐一些我不感兴趣,没有搜索过的,和我常看视频毫无关联的视频,并且即使我无数次点击不感兴趣,B 站仍然会通过其他相近或同类的标签,坚持不懈源源不断的推荐给我,并且即使有大会员也要忍受首页的广告 而 youtube 只会推荐我常看的感兴趣的同类,或者我最近搜索过的,或者我关注的更新,不会随随便便把一些莫名其妙的东西推荐给我,而且 youtube 的会员体验极好 |
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exploreexe 2022-02-21 14:30:44 +08:00
youtube 的推荐机制就是个垃圾。油管是越看越没看的,现在都不怎么看了。
推荐机制是让人成瘾的东西,总是期待下一个会更好的,跟赌博的心态差不多。 至于为什么推荐给你看过的视频,你是不是吧历史记录关掉了,如果关掉了,那么就会给你推荐重复的。 B 站的推荐算法很不错,比如一个 UP 在视频里提到了某个其他的视频,旁边就会推荐出来,还有很多优质 UP 都是通过推荐关注的。而且会根据你的兴趣来推荐。 看到有人说不喜欢抖音,其实,B 站才是更加杀时间的东西,长视频没看几个就半小时过去了。 |
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Baoni 2022-02-21 14:57:09 +08:00
YouTube 盈利靠广告,所以推送逻辑必然是让广告的效率最高 而不是发现视频的效率最高,所以体验不好
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imn1 2022-02-21 15:00:04 +08:00
@DualWield #89
你好像对个人信息的概念还需要补充 个人信息是指可以对应唯一自然人的所有信息,其中身份信息只是基准,当身份信息确认后,后续的所有相关信息都是个人信息,例如兴趣爱好、身体状况、行动轨迹、行为习惯…… 然后,我说的保护,主语是我,但你说的却把我放在宾语位置,显然不是同一件事 我说的是不让对方轻易(也只能如此)分析出我的个人爱好和习惯 |
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zhch602 2022-02-21 15:04:39 +08:00
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zhch602 2022-02-21 15:05:30 +08:00
@fuermosi777 "yt 的推荐系统之复杂,估计不是 lz 可以想象的" --yt 的推荐算法可以做到烂的如此复杂,确实牛 B 啊
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zhch602 2022-02-21 15:07:53 +08:00
youTube 的推荐算法之烂,已经烂到根子里了,没救了
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cyru1s 2022-02-21 15:08:09 +08:00
其实大家都是按「看过本视频的人,大多数还在看什么」,有没有可能性是简中用户中,建政比例足够高、其中有些人偶然会点进哆啦 A 梦,导致「看过哆啦 A 梦的人,大多数都建政」,最终给出了这个推荐结果,,,
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krixaar 2022-02-21 15:26:12 +08:00
@cyru1s #114 按人来的,就是“这人喜欢看键政”。一般右边都是这个 UP 的视频来一两个,同类相关视频来一两个,推测你喜欢看的视频占大部分。
同样的视频,我点进去右边推荐就是游戏类、科普类: https://vip1.loli.io/2022/02/21/rQvPei9uZh6YLbH.jpg 换个视频之后情况也是类似的,可以看出 ytb 就是非得想让我看卡马克那个平方根: https://vip1.loli.io/2022/02/21/tFoAJCrZcTxGy36.jpg |
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Kisesy 2022-02-21 15:29:13 +08:00
确实如此,而且我感觉是在 1~2 年内改的,因为我以前看的时候,右边还是推视频相关的,比如相关的收藏夹之类的,但是后来就完全变了,比如你像看相关的同一个人,它会推一个类似的人。
当然首页算法还是一如既往的烂,而且是越来越烂,比如还是强推近期看过的视频关联,并且以前看过的,甚至我以前关注的频道竟然完全不推送了,我还以为不更新了,想看还得自己找。 像 B 站之类的也是感觉有点不行,看多了就推的比较同质化了,但是稍微还好些,抖音,快手,我没看过,不太了解。 感觉 P**Hub 算法还是可以的 |
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imn1 2022-02-21 15:31:36 +08:00
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bleaker 2022-02-21 15:54:10 +08:00
@zhch602 多语言的全球化用户群的推荐算法是另外一个故事,B 站这种单一语言且用户画像(在文化 /价值观上)甚至还相对一致的推荐可以少考虑非常多的问题
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BigDogWang 2022-02-21 16:02:05 +08:00 1
有没有一种可能,国内厂商之间的信息联盟导致对用户的画像极为精准,而国外因为没有你的画像而导致推荐智障 狗头
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Taojun0714 2022-02-21 16:27:06 +08:00
@sidkang 出国打开电视机看一下,有多少个不同立场的电视台时刻在说什么
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joyqi 2022-02-21 18:06:36 +08:00
是的,有这种感觉是对的,而且说实话,我觉得墙对双方都是一种损失。
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cassyfar 2022-02-21 18:30:50 +08:00
@BigDogWang 应该是这样的,国外也是跨应用跨设备推荐和广告投放。要不然 iOS 怎么去年出台了限制。
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lysS 2022-02-21 18:34:19 +08:00
啊 B 的推荐还好,只是那个不感兴趣好像没用
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einq7 2022-02-21 18:45:33 +08:00
@BigDogWang #119 这个到没有感觉到,淘宝推荐和视频网站推荐感觉完全不搭界
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hanqian 2022-02-21 19:10:32 +08:00 1
youtube 首页那个“令您耳目一新的视频”( new to you )就是专门推荐你没看过的视频啊。难道你们都没用过这个?
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shadowfish0 2022-02-21 19:26:44 +08:00 1
@OliveGlaze 这个角度很新奇,仔细想想真的感觉有道理
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fuermosi777 2022-02-22 08:13:35 +08:00
@zhch602 哟 还怕我不知道特地艾特我两次 你觉得烂就烂呗 不耽误今年财报好看啊 谢谢如此烂到牛 B 的算法让我股票起飞
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fuermosi777 2022-02-22 08:14:57 +08:00
@Baoni “YouTube 盈利靠广告,所以推送逻辑必然是让广告的效率最高 而不是发现视频的效率最高,所以体验不好” --实际上,从来不考虑广告数据,只考虑 DAU 和用户满意度。
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fuermosi777 2022-02-22 08:16:56 +08:00
@ytll21 你想知道些什么呢?合理的我都可以解答。可以先看看这篇博文了解一下。https://blog.youtube/inside-youtube/on-youtubes-recommendation-system/
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