揭秘淘宝逛逛短视频背后的算法

揭秘淘宝逛逛短视频背后的算法

淘宝逛逛短视频作为淘宝内容电商战略的重要组成部分，其背后的算法机制对于提升用户体验和增强内容的吸引力至关重要。以下是对淘宝逛逛短视频算法的揭秘：

多模态AI算法 ：淘宝逛逛短视频利用多模态AI算法来理解和处理视频内容。这种算法结合了视频和封面图的视觉模态信息，通过深度学习模型如Inception-ResNet v2来提取视觉特征，从而更准确地识别和推荐视频内容 。

无参考视频质量评价模型 ：淘宝自研的MD-VQA（Multi-Dimensional Video Quality Assessment）模型，综合视频的语义、失真、运动等多维度信息，对UGC视频的绝对质量进行评估，确保用户体验 。

用户行为分析 ：淘宝逛逛短视频的算法会分析用户的浏览习惯、停留时间、互动行为等，以此优化视频推荐，增加用户粘性，提高用户在平台上的活跃度 。

内容与电商融合 ：淘宝逛逛短视频通过算法实现内容与电商的深度融合，将种草、爆款打造到持久经营的主链条打通，使商家能在多个场景中实现一体化运营 。

流量获取精细化 ：淘宝逛逛短视频的算法调整了流量获取策略，从用户本身转变为与用户的交互，更加注重用户体验和互动，以引导用户从种草到拔草的整体销售过程 。

技术迭代体验提升 ：算法的迭代和技术的更新被用来提升视频画质和用户体验，淘宝逛逛短视频通过“量化”画质，有效地反映了技术迭代带来的体验提升 。

内容策略调整 ：淘宝逛逛短视频的算法还会根据内容策略进行调整，比如在特定时期如618期间，加大对优质达人内容的流量扶持，以及在信息流、逛逛、会场和站外等提供流量支持 。

视频化搜索 ：淘宝逛逛短视频的算法也涉及到搜索的短视频化，部分商品不再以图文形式展示，而是直接以短视频的形式出现，以适应用户行为的转变 。

通过这些算法机制，淘宝逛逛短视频能够更精准地推荐内容，提升用户体验，同时也为商家提供了新的营销渠道和销售增长点。随着技术的不断进步和算法的优化，淘宝逛逛短视频将继续在电商领域发挥重要作用。

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