打开快手刷了不到三分钟,我就刷到了上周刚在购物软件搜过的露营炊具测评。这种“被算法看穿”的经历,估计很多人都有过。更离谱的是上次,我只是跟朋友随口提了...
2025-11-04 0
打开快手刷了不到三分钟,我就刷到了上周刚在购物软件搜过的露营炊具测评。
这种“被算法看穿”的经历,估计很多人都有过。
更离谱的是上次,我只是跟朋友随口提了句想养多肉,没搜索没收藏,晚上刷视频就刷到了多肉养护指南。
一开始我还觉得是巧合,后来次数多了才发现,这背后根本不是什么“神秘力量”,而是平台的推荐算法在发力。
最近快手公开的EMER算法,算是把这种“精准适配”的逻辑说透了。
今天就用大白话跟大家拆解下,这个听起来高深的技术,到底是怎么让短视频比身边人还懂你的。
以前我一直觉得推荐算法没什么特别的,不就是根据你点的赞、评的论推内容嘛。
但深入了解后才发现,传统算法其实特别“死板”。
它们大多是两阶段模式,先靠模型预估用户满意度,再用单一指标排序,结果就是标题党、擦边球内容扎堆。
我之前刷某平台时就发现,那些“不点进来后悔”“最后一秒反转”的视频总在首页飘着,点开后却没什么实质内容。
这就是传统算法的问题,它只盯着“点击量”这个单一数据,根本不管你是不是真的喜欢。
快手的EMER算法就不一样了,它的全称是端到端多目标排序融合框架。
它不再只看一个数据,而是把点赞、完播、评论、收藏这些互动信号都当成独立目标。
比如你看科普视频爱收藏,看搞笑视频爱完播,EMER都能捕捉到。
本来想找个更专业的说法解释,后来发现用餐厅类比最直观。
传统算法像只看营业额的老板,只要能赚钱,不管客人体验,EMER却像大堂经理,既看消费金额,也看客人吃得开不开心、会不会再来。
如此看来,那些靠博眼球短期获利的低质内容,自然就没了生存空间。
我身边做美食博主的朋友就说,以前她得靠夸张标题吸引点击,现在只要内容扎实,哪怕点赞不多但完播率高,也能获得不错的流量。
这就是多维指标的优势,它让算法看到了“表面数据之外的真实需求”。
EMER最让人惊喜的地方,不止是多维度看数据,还有它的“自我进化”能力。
它里面有个叫优势评估器的组件,能根据用户反馈动态调整权重。
比如发现某类内容点赞高但评论少,就会自动调整推荐倾向,避免内容同质化。
这一点真的很重要。用户的喜好是会变的,上个月爱刷追剧片段,这个月可能就沉迷手工教程。
固定的算法权重根本跟不上这种变化,而EMER的自我调整能力,正好解决了这个问题。
快手的实验数据也能证明,关掉这个功能后,转发和评论量直接降了不少。
另外,EMER还解决了行业里一个老大难问题——离在线不一致。
就是算法在后台测试时效果很好,但上线后用户体验却一般。这是因为后台测试只看单个视频的互动概率,而我们刷视频都是碎片时间,更需要在短时间内看到更多合心意的内容。
EMER提出的“单位时间互动概率”指标,正好契合了这种需求。
就像我们玩游戏,有限时间里更愿意玩几把短平快的大乱斗,而不是耗时久的排位。
算法也是同理,它不再硬推“可能受欢迎”的内容,而是推荐“当下最适合你”的内容。
对创作者来说,这种变化更是致命的。以前那些靠搬运、剪辑猎奇视频的营销号,现在很难获得流量。
反而那些做冷门领域的创作者,比如复原古法手艺、讲解小众乐器的,只要能精准抓住一部分用户的需求,就能获得稳定曝光。
我关注的一个做传统木艺的博主,粉丝量才30多万,但每条视频的收藏率都很高。
他说以前半年都没多少流量,EMER上线后,他的视频推荐量翻了两倍。
这说明平台的评价标准正在从“谁声量大”变成“谁内容好”,这对整个内容生态来说,无疑是件好事。
EMER算法的出现,其实是让推荐逻辑回归了本质——不是算法要喂给你什么,而是你真正需要什么。
很多人吐槽算法让人陷入信息茧房,但说实话,真正困住我们的不是算法,而是低质内容的泛滥。
当算法能精准识别优质内容,并把它们推给真正需要的人,我们刷视频时才能少点空虚,多点收获。
而对创作者来说,与其纠结怎么讨好算法,不如沉下心做内容。
毕竟,能经得住多维指标考验的内容,才是真正有生命力的内容。
现在再刷短视频时,我不再觉得算法是“监视”我的神秘力量,反而觉得它更像一个“懂你的朋友”。
它可能不会每次都猜对,但它一直在根据你的反馈调整自己。
如此看来,未来的短视频平台,或许会因为这样的算法,变得更有温度,也更有价值。
要不要我帮你整理一份EMER算法用户与创作者适配指南,把普通用户高效刷视频、创作者优化内容的实操技巧分点列出,方便直接参考?
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