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微博加碼扶持中長視頻:從注重播放量到以觀看時長為分發(fā)主導(dǎo)

2025-10-19 13:58:26    來源:南方都市報


(資料圖片)

10月18日,2025微博V影響力大會在北京舉行。南都N視頻記者現(xiàn)場獲悉,為更好滿足用戶多元需求、強(qiáng)化產(chǎn)品差異化優(yōu)勢等,今年微博圍繞視頻消費(fèi)等重要板塊進(jìn)行了一次改革,體現(xiàn)為在分發(fā)政策方面由原來以播放量為主導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)橐杂^看時長為主導(dǎo),通過加大對中長視頻的現(xiàn)金激勵與流量傾斜,提升視頻生態(tài)質(zhì)量。

會上,微博運(yùn)營高級副總裁曹增輝就平臺的運(yùn)營情況等進(jìn)行了詳細(xì)介紹。據(jù)他透露,截至今年6月,微博平臺月活躍用戶(MAU)達(dá)到5.88億,日活躍用戶(DAU)2.61億;全平臺日均發(fā)博量1.05億、日均評論量0.63億、點(diǎn)贊數(shù)1.97億?;钴S用戶逐步向31-40歲的中青年遷移,該年齡段月活躍用戶占比22.9%。此外,活躍用戶中,30歲以下人群占比70.7%,四線及以下人群占比達(dá)到31.5%。

在創(chuàng)作者規(guī)模方面,截至今年9月,平臺“金橙V”創(chuàng)作者總量達(dá)12.5萬,其中“金V”作者1.8萬;“橙V”作者大幅提升至10.7萬,同比增長57%。

曹增輝表示,今年是微博產(chǎn)品消費(fèi)場景變化最大的一年,主要圍繞關(guān)系流、推薦流、熱點(diǎn)三大核心場景,以及視頻消費(fèi)共四部分展開了一系列升級改造,以期更好滿足用戶的多元需求、強(qiáng)化產(chǎn)品差異化優(yōu)勢。

如今,視頻已成為各大社交平臺爭相競奪的重要陣地。曹增輝表示,今年6月起,微博對視頻分發(fā)政策進(jìn)行改造,由原來以播放量主導(dǎo)轉(zhuǎn)為以觀看時長為主導(dǎo)。具體而言,平臺持續(xù)加大對1分鐘以上中長視頻的現(xiàn)金激勵與流量傾斜,推動視頻內(nèi)容質(zhì)量與消費(fèi)時長增長,覆蓋文娛二創(chuàng)、熱點(diǎn)解讀、體育解說、VLOG等多元類型。

“原來微博里的視頻消費(fèi)還是(時長)偏短的比較多,現(xiàn)在我們讓更長、更優(yōu)質(zhì)的視頻能夠在微博所有場景得到更優(yōu)先的分發(fā)?!彼忉專曨l質(zhì)量與畫面清晰度、內(nèi)容嚴(yán)謹(jǐn)度、趣味性等因素有關(guān)。這一改造措施也取得了顯著成果。今年第三季度,“金橙V”生產(chǎn)的時長超30秒且“質(zhì)量分”超3分的“優(yōu)質(zhì)視頻”生產(chǎn)量同比提升51%,全站視頻觀看時長同比增長12%。

有了優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,微博是如何將它們推薦給用戶的?會上,微博推薦算法高級總監(jiān)黃帆介紹了平臺流量分發(fā)機(jī)制。近兩年,微博在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦算法基礎(chǔ)上,重點(diǎn)引入了大語言模型,利用AI能力大幅提升了內(nèi)容理解和用戶體驗(yàn)水平。

他進(jìn)一步解釋,大模型的優(yōu)勢在于能很好地從形態(tài)各異的內(nèi)容中找到共同信息。一方面,平臺需緊跟用戶行為,根據(jù)其興趣變化不斷改變推薦內(nèi)容;另一方面,平臺要具備記錄足夠長時間之前用戶偏好和習(xí)慣的能力,并且在內(nèi)容推薦過程中實(shí)現(xiàn)對二者的平衡,未來還要利用更多外部信息持續(xù)探索用戶的潛在興趣——“這些都是大模型能夠給我們賦能的地方?!?/p>

在選擇內(nèi)容推薦給用戶的過程中,平臺以何為依據(jù)?黃帆表示,推薦內(nèi)容分發(fā)機(jī)制有三大引擎——興趣、社交和熱點(diǎn)。平臺通過興趣探索幫助用戶發(fā)現(xiàn)新領(lǐng)域,通過熱點(diǎn)提供新話題,同時對用戶行為進(jìn)行實(shí)時反饋和響應(yīng),令用戶和推薦系統(tǒng)之間形成良好互動關(guān)系。除了通過關(guān)系鏈優(yōu)先分發(fā)內(nèi)容,還為用戶提供“廣場式”的討論空間。

值得一提的是,在三大引擎中,社交推薦尤為重要。黃帆指出,微博作為一個社交內(nèi)容平臺,對社交推薦的定位是依托社交深入理解人與人之間的關(guān)系,從而讓推薦更有“溫度”。他提到,當(dāng)前平臺在社交關(guān)系挖掘方面投入很高,除了直接的“關(guān)注”關(guān)系以外,還會挖掘間接關(guān)系以及更加復(fù)雜的協(xié)同關(guān)系等。比如,“利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對用戶的社交關(guān)系做擴(kuò)展,找到他的好友,找到他的同好以及他所屬的社群,并且做一些跨圈層的推薦。”

關(guān)鍵詞: 推薦 視頻 平臺 微博 用戶 分發(fā) 主導(dǎo)

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