快手火爆背后的算法原理，你能一探究竟吗？

快手火爆背后的算法原理，你能一探究竟吗？

作为最早一批拿到短视频船票的产品，快手从默默无闻到饱受诟病，再到如今短视频社交领域的头牌。其背后一直有一套算法作支撑，

使用者痛点的观点是，为什么抖音发第二遍能火，但快手不行？

在登录后会发现有三个Tab：“关注”、“发现”和“同城”。别的，我发现快手的产品表示层上几乎没有任何改动。架构上始终只有三个Tab“关注”、“发现”和“同城”。其在App Store上的版本记录里每次都只有两点。

不管一款产品如何设计。最终的目的都是争夺使用者的时间，提高使用者的粘性，为最终的变现铺垫。短视频产品的主要数据是点击率和使用时长，一切都是围绕着提高这两者而展开。 老实说，而无疑，快手的数据已验证了推荐算法在短视频领域里的成功。

再看个性化推荐。覆盖使用者需求的精准引擎

组合各种推荐方法，可以覆盖到使用者的大部分需求。不过，使用者再按照结果操作，这些显性和隐性反馈会持续再反馈给程序。程序最终将多种反馈得到的结果，根据一定的优先级规则给到使用者，最终达到1+1>2的效果。

为何不设置排行榜？

我想到的原因有两点：

• 在不观看几个视频再刷新后会展示更多相差不多视频。老实说，
• 未登录情况下使用者只能看视频。无法进行其他任何操作，

从产品思路来看，简洁的交互与高效的推荐

说到作者，巨人电商快手短视频月涨300万粉逻辑。