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在当前的数字时代，UGC（用户生成内容）平台如小红书、抖音、知乎等，每天新增内容基本在300万以上。如何在如此庞大的内容海洋中脱颖而出，保持稳定的自然流量，成为了众多创作者和品牌的共同挑战。要解决这一问题，必须深入了解UGC平台的推荐算法与创作者激励政策。这些算法通常通过数据分析、分组测试和实验来不断优化，最终根据首席内容官及策略产品进行迭代调整。
推荐算法模型
UGC平台的推荐算法主要通过以下方式来优化和调整：
1. A/B测试结果：通过A/B测试优化推荐算法，根据测试结果调整推荐策略。
2. 流量分组：将用户分成不同流量组，测试不同内容推荐策略的效果。
3. 用户留存率：分析不同内容策略对用户7天留存率的影响，优化用户留存率。
在进行内容创作时，创作者一定要有清晰的用户画像，因为平台推荐算法会根据用户的年龄、性别、兴趣、职业、圈层等因素进行视频分发。此外，推送时还会结合用户的设备、地理位置（所在城市，工作场合、通勤、旅游等）、网络和天气等因素进行分发。
方案
通过AI营销评测大模型，结合UGC平台推荐算法，对内容进行建模评分。根据大模型评分和内容报告，创作者可以迭代优化自己的内容策略，使自然流量保持稳定增长。
AI营销评测大模型特征
以下是AI营销评测大模型所使用的一些关键特征：
用户行为特征
1. 观看时长：用户观看每个视频的时长（精确到秒）。较长的观看时长通常表明用户对视频的兴趣较高。
2. 观看频率：用户在一定时间段内观看视频的频率。频繁观看视频的用户更活跃，推荐算法需要保持他们的兴趣。
3. 点赞次数：用户对视频的点赞次数。点赞多的视频可能更符合用户的兴趣。
4. 评论次数：用户互动的深度。评论多的视频表明用户的参与度高。
5. 分享次数：用户分享视频的次数。被分享的视频可能具有较高的传播性和吸引力。
6. 收藏次数：用户收藏视频的次数。收藏次数通常权重最高，因为用户收藏的视频是他们最感兴趣的内容。
7. 观看完成率：用户观看视频的完成率。高完成率的视频可能更符合用户的兴趣和期望。
8. 回看次数：用户反复观看同一视频的次数。重复观看的视频可能具有较高的吸引力和价值。
9. 视频跳出率：用户在视频播放过程中的跳出率。高跳出率的视频可能需要优化或减少推荐。
10. 用户活跃时段：用户在平台上的活跃时段。推荐算法可以根据用户的活跃时段调整视频推荐时间。
11. 短视频续播：用户在观看短视频后的续播行为，评估用户对相关视频的连续兴趣。
12. 观看时间段：用户观看视频的具体时间段（如早晨、午间、晚间），优化推荐时间。
视频内容特征
1. 视频类型：视频所属的类别或主题（如娱乐、教育、美食、科技、求职、汽车）。观察不同时期视频类别的热点数量，洞察流行趋势，增强视频推荐的主题相关性。
2. 视频标签：视频的关键词或标签。标签可以帮助匹配用户兴趣和视频内容。
3. 视频长度：视频的总时长，匹配用户偏好的视频长度（如短视频或长视频）。用户可能对不同长度的视频有不同的偏好。
4. 上传时间：视频的发布时间。新上传的视频可能会被优先推荐给活跃用户。
5. 视频标题和描述：视频的标题和描述中的关键词。自然语言处理技术可以用于分析文本内容。观察关键词热度特征。包括全局热度、分类热度，主题热度等
6. 视频画质：视频的清晰度和质量。高质量的视频可能更受用户欢迎。
7. 视频封面：视频封面的视觉吸引力。高质量的封面可以提升视频的点击率。
8. 视频背景音乐：视频的背景音乐类型和风格。音乐风格可以影响用户的观看体验和情感反应。
9. 视频制作质量：视频的整体制作质量，包括剪辑、特效和配音等。高质量的视频制作可以提高用户的观看体验。平台审核视频会有质量评分，命中内容风控的（低俗、恶性、标题党、广告、软文、鸡汤等）评分会较低。
10. 视频语言：视频的语言和字幕信息，确保语言匹配用户偏好和理解能力。
11. 内容创新性：分析视频内容的创新性和独特性，识别出有潜力的原创内容。
社交传播属性特征
1. 用户社交关系：用户的好友关系和社交网络。用户可能会对好友推荐的视频更感兴趣。
2. 用户兴趣分组：基于用户的行为数据，将用户分成不同兴趣组。不同兴趣组的用户推荐不同类型的视频。
3. 用户地理位置：用户的地理位置信息。地理位置可以影响用户的兴趣，例如本地新闻或活动。
4. 用户的资产：通过视频识别为高净值人群则会提升推荐质量。
5. 用户情感分析：通过情感分析技术，评估用户评论和反馈的情感倾向（正面、负面、中立），优化推荐内容。
6. 通讯录关系链：分析用户的通讯录关系链，利用第三方数据源扩展社交关系。
7. 好友推荐：基于用户好友的观看和互动数据进行推荐。分析不同用户间相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。
内容多样性特征
1. 内容多样性：确保推荐内容的多样性，避免用户陷入信息茧房。推荐不同类型和主题的视频，丰富用户体验。
2. 新内容推荐：定期推荐新上传的视频，保持用户的新鲜感和探索欲望。
3. 视频来源多样性：推荐来自不同平台和来源的视频，避免单一来源的内容垄断。
实现自然流量持续增长
通过以上特征的优化和结合AI大模型的评估，创作者可以有效地提高视频的曝光率和用户参与度，保持自然流量的持续增长。AI大模型不仅能够分析当前内容的表现，还可以提供具体的优化建议，使内容更符合平台推荐算法的偏好。通过不断调整和优化内容策略，创作者可以在UGC平台上获得更多的流量，提升品牌影响力和用户粘性。
在UGC平台上保持自然流量的持续增长并非易事，但通过深入了解平台的推荐算法和用户行为特征，结合AI大模型的分析和优化，创作者可以显著提升内容的曝光率和用户参与度。不断迭代和优化内容策略，将帮助创作者在激烈的内容竞争中脱颖而出，获得更多的自然流量和用户认可。