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  • 1 # AI應用前沿

    現在,大家聽得非常多的是演算法的分發。演算法的分發不同於人工的編輯,以前多是依靠人工,現在大多依靠演算法推薦。

    演算法分發的本質是什麼?是為了解決分發的效率。

    上圖直觀地體現了演算法視角和人工視角。左邊是“山竹”颱風的影片,右邊是機器看到的程式碼、數字,或者說欄位,包括每一個逗號代表的都是不同的內容。

    演算法非常複雜,為了能讓機器看懂影片的核心,我提煉出了三個點,未來大家在各個平臺傳影片的時候可以注重這三個方向,這樣能夠解決演算法裡很大一部分問題。

    這三個方向分別是標題、封面圖和標籤。

    大家應該對標題很清楚。你做了一個影片之後,千萬不要為了省時間而隨便起一個標題。現在“酒香也怕巷子深”,你的標題一定要讓人或機器看一眼就覺得非常好才行。

    關於取標題的方式,我們在列了大概6個維度,如下圖所示。

    標題要儘量長一些,機器才能儘量多地抓取你的關鍵詞;熱詞即最近一段時間什麼樣的詞比較熱,例如剛才說的焦慮、病毒、新冠這些;還要口語化,精準描述,突出細節,突出細節這一點非常重要。

    標題引導的總體要求和標準如下圖,其中非常核心的一點是:好的標題一定要讓人能產生畫面感。

    我們再透過下圖看看成功的標題引導對比。例如左側“引發視覺期待”的“奇觀!廈門驟降冰雹,1秒酷暑變冬天,院子裡雪白一片”;右側則是一些不太好的標題,例如“立秋啦!準備迎接‘秋老虎’”。包括下面這些讓大家有畫面感的內容,“嫌犯法庭上喋喋不休干擾庭審,法官怒了,用膠帶封了他嘴”,你即使沒到現場也能知道現場發生了什麼事,如果受眾感興趣就會點進去。

    第二是封面。封面是要做什麼?豎版的短影片也好,橫版的短影片也好,一定要儘量自制封面。對機器識別來說,封面非常重要。機器不像人會去看背後的內容,它看見什麼就是什麼。所以,封面一定要儘量清晰,儘量表達出影片的本質內涵。這樣,機器在讀取封面的時候打分會很高,進行推薦的權重也就越多一些。

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