抖音推荐算法大揭秘：内容推送不再唯完播率，综合打分定胜负

抖音近期推出了一项重大举措，上线了名为“抖音安全与信任中心”的官方网站。该网站旨在向公众全面揭示抖音的运营机制，涵盖算法原理、社区管理规范、治理框架以及用户服务体系。

尤为引人注目的是，该网站首次详细披露了抖音的推荐算法原理。这一部分内容从推荐系统的基础讲起，逐步深入探讨了用户行为背后的算法逻辑、抖音算法如何在多个目标间寻求平衡，以及平台治理如何为推荐算法设立“边界”。

抖音的推荐算法，实质上是对用户可能采取的各种行为概率进行综合预测。算法并不直接决定用户的行为，而是对这些行为的可能性进行预估。当用户打开抖音应用时，算法会为每个候选视频打分，并将得分最高的视频呈现给用户。

用户的互动行为，如点赞、完整观看、不点赞、未完成观看以及表达不喜欢等，都是对视频兴趣程度的反馈。这些反馈行为具有正面或负面的价值，而抖音的推荐排序模型正是基于这些行为反馈进行学习，旨在将最具价值的视频推荐给用户。

抖音推荐算法的核心逻辑可以用一个简单的公式来表达：视频推荐优先级 = 综合预测用户行为概率 × 行为价值权重。这个公式背后，是抖音算法对用户行为深入理解和精准预测的结果。

在推荐过程中，算法会综合考虑用户的一系列行为，包括点赞、关注、收藏、分享、表达不喜欢、点击作者头像、评论区停留时长等，以及长期的消费习惯。这些行为都会被算法模型纳入考量，以预测用户对候选视频的行为概率。

抖音的算法在发展过程中，经历了从单一目标到多目标推荐的转变。最初，算法主要关注如完播率、点赞等少量目标。然而，随着平台内容的多样化和用户需求的复杂化，单一目标已难以满足实际需求。因此，多目标推荐系统应运而生。

多目标推荐系统的核心在于同时建模和优化多种不同的目标函数，以构建更全面、更平衡的推荐策略。这些目标反映了用户、平台和创作者的多样化需求。例如，早期的抖音以短视频为主，完播率是推荐算法的重要目标之一。然而，随着平台上中长视频的增多，完播率等少数目标已无法满足更多样化的需求。

为了应对这一挑战，抖音采用了多目标建模技术。经过长期发展，抖音已经建立了一个复杂而有效的多目标体系，能够更全面地评估内容的价值。这一体系不仅考虑了用户体验和喜好，还兼顾了平台生态的多样性和创作者的利益。