很多同学都问我YouTube的推流逻辑到底是怎么样的，我简单唠唠，讲的都是我的经验，算是干货吧。思维可能比较发散，大家多担待看。
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简单来讲，YouTube推荐算法逻辑差不多是这样，一共有两层，分别是候选视频和视频排名(也就是我说的视频seo)；先说第一层生成推荐算法的候选视频，这个层级下面又分视频分析和用户分析，这个其实和微信公众号有点像，账号进入流量池和文章进入流量池是不一样的。视频分析分观看量 点赞和踩 还有评论数；用户分析分成观看记录 观看时长。你第一层的候选视频筛完以后才会进入第二层。当视频通过第一层筛选到达第二层网络时，便会按照第二层网络标准进行排名，高分视频将被优先推荐给用户。比如用户如果并未观看过推荐的影片，那么下一次加载时模型就会自动降低该影片排名。一般来说，视频的观看量和点赞数越多，排名越高。算法差不多就是这样，更细致的函数推进就得细分了，兄弟这个我就不说了，论文里有。
接下来讲讲推荐方式 流量来源，一般是这几种：搜索(也就是seo) ，观看页推.............
原文转载：https://fashion.shaoqun.com/a/1686062.html
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