办公室里。

“杨总。”

陈彦进来后，点头招呼了一声。

杨峥也颔首示意道：“坐。”

待陈彦坐下后。

杨峥又开口说道：“这次叫陈总过来，是想聊聊货多多的推荐算法。”

陈彦听的一愣：“杨总还懂推荐算法？”

只能说，不愧是理工男。

说话就真的挺直。

杨峥并没在意，只是说道：“具体技术上的东西，我肯定不懂，但我知道货多多需要什么样的推荐算法。”

推荐算法，当然不止是短视频平台需要。

电商平台、直播平台、乃至于新闻资讯网站、搜索引擎等等，都需要推荐算法。

所谓的推荐算法，就是平台通过对用户之前的各项行为，为用户打上各种标签。

然后通过这些标签，描绘用户画像，推荐其可能感兴趣的内容和商品。

基础一点的，就是用户买过某种商品，看过某个内容，且停留时间较久。

之后便一直向用户推荐同类商品、类似内容。

进阶的就是，通过用户购买的商品，推算用户的目的，再推荐给用户还可能需要的商品。

比如某用户买了一件衣服，那就再给他推送裤子、鞋子，乃至于袜子、内裤这些商品。

所以很多时候在网上购物时，会遇到我心里想买什么，平台就给我推送什么的情况。

同样，信息内容也是如此。

我正想看点什么，他就给我推送什么。

导致越看越欲罢不能，手机一玩就是一天。

这就是推荐算法的作用。

斗音的算法为何被盛赞？

因为其做的够复杂。

一般平台的算法，都是很简单的分析用户的基础行为。

比如你买衣服，那就再给你推送裤子、鞋子这些。

而斗音呢？

据说其会给用户打上上百个标签！

造成的结果是什么呢？

你买衣服，它会根据你买衣服的款式、价格等等信息。

推算你买衣服的目的，乃至于你的年龄、身份等等。

如你买的是便宜的居家服饰。

那它除了给你推送类似的裤子、鞋子外，还会试探性的推送一些家庭小工具。

它把你定位为家庭妇女。

而你对那些家庭小工具没兴趣，一划就过。