第766章 乐途算法更新
目录：从收租开始当大佬| 作者：欢颜笑语| 类别：都市言情
喔，推送算法更新并加强？”
林毅来了兴趣：“具体是什么方面的？不过不管怎么说，违法的事儿咱可不能干。”
“这我当然知道……”
吴青哭笑不得：“BOSS，我在你眼里应该也没那么蠢吧？这种事肯定是不能干的。”
“至于推送算法的加强，其实就是在原有的基础上更进一步的细化和详细了……”
“推送优先级进行了更新。”
“譬如，以前是关注大于推荐、推荐大于通讯录、通讯录大于定位。”
“但现在，我们更新了一下规则，前面两条没变，但从第三条开始，就不是通讯录大于定位了，而是通讯录大于最近搜索、最近搜索大于定位……”
林毅一听，就明白过来。
毕竟当初这种推送优先级，还是他定制出来的。
前世的抖音推送优先级是怎样他并不知道，但是他按照人们常用的逻辑思维，给自己归类了一下。
简单来说，之前乐途的推送优先级就是，关注用户更新的视频推送优先级最高，其次是‘推荐’，这个‘推荐’就是乐途官方的推荐……
其次是通讯录推送，譬如手机通讯录，一旦准许乐途访问的话，那么，乐途的算法就会根据通讯录来检索对方是否注册了乐途。
如果是，那么就会推送对方更新的视频。
接着就是定位……
这个最好理解，以用户当前为中心，推送附近的一些用户所发的视频。
而在这个优先级上，还会有一个用户点击数据分析……
简单来说，就是点击什么类型的视频多，那么之后就会推送相关类型的视频。
譬如某用户喜欢看小动物。
那么，就会优先推送该用户关注用户所发布的小动物视频，其次是关注用户的普通视频，接下来，就按照推荐、通讯录和定位来推送小动物视频……
这就是乐途之前的推送算法规则。
这个规则已经沿用好几年了，而现在看来，倒是多了一个‘搜索推送’，且优先级也被改变了。
不过这都不是问题，问题是……
“就算是搜索推送，但刚才她也没搜索绿皮火车相关的东西才对？”
林毅问出了自己的疑惑。
“这样么？”
吴青了然道：“我应该知道怎么回事了。”
“薛姐没搜索过，但是她跟你应该是连接的同一个wifi吧？而根据你们的用户习惯，我们更新加强后的算法会自动判定你们肯定是一家人，而起还会根据你们的年龄性别等，推断你们是夫妻。”
“……”
林毅一愣：“你的意思是，同一个wifi搜索过的东西，乐途后台都能感知到，然后再根据‘用户画像’来进行推送？”
“对。”
这下吴青有些惊讶了：“BOSS你还懂算法技术？”
林毅：“……”
我懂个蛋蛋。
他只想说，自己只是前世了解过一段时间的程序，所以有些了解而已，但最近几年已经没碰了。
可现在看来……
这尼玛进步不小啊！
用户画像……简单来说，就是如果乐途后台算法判断A用户跟B用户是夫妻关系的话，那么两人所能看到的推送，在某种程度上，会比较相似……
尤其是A搜索过的东西，也会在B用户上获得推送。
啥？不是在乐途上推送的？
这有什么的？
不少人都有过在浏览器搜索某物后，不一会儿，打开某宝、某东什么的，就能看到相关物品推荐的经历吧？
这是一个道理！
在移动互联网时代……
这点‘隐私’，根本就不算是隐私。
“这不会有问题吧？”
薛瑶有些担心：“算不算侵犯隐私？”
“没事儿的。”吴青回应道：“咱们这都还算是好的，那些个购物网站才是丧心病狂……”
“别说是用户画像为‘夫妻’了，就算是‘朋友’关系，也会把双方的数据进行融合交流……”
“譬如女性朋友，A在某购物网站买了块表，那么，这个购物网站就会给A的同龄女性朋友，比如闺蜜等关系的人推送各种表，而且价格或许还会高一点点。”
“嚯！”薛瑶嚯了一嗓子：“这么会玩儿？”
这是真会玩儿！
乍一看，这种推送似乎没什么，但其实这能从很大程度上促进他们网站的消费。
为什么？
很简单，女性比男性而言，往往更喜欢攀比和‘推荐’。
比如俩闺蜜。
先不说是不是塑料姐妹情，不考虑这个问题。
俩闺蜜，A买了手表，会不会跟B说？两人一见面，肯定是要聊一聊这块手表的……
聊完之后，B怎么想？
不外乎：挺好看的、真丑、真漂亮、一般这几种心态。
那么这几种心态对应的又是什么？
挺好看的，代表B觉得还不错，那么这时候，其实心里就已经有一点点想买的欲望了。
真丑？代表B不喜欢，但不喜欢，也可能是她看不上，觉得有更好看的~
真漂亮？羡慕，想要~
一般？我能买到更好看的！
如果再加上‘塑料姐妹情’这种说法，或是‘攀比心理’的话……
嚯~
回去之后，多半得搜一搜女士手表，看自己要不要买一块吧？
结果回去之后，一打开购物软件，直接就已经开始推送了……还都挺好看的，而且价格也比自己闺蜜的贵那么一点点~
各种心理加在一起……
譬如，哼，XX竟然还在我面前炫耀她的手表有多好看，还告诉我多少钱？我买不起怎么滴？
这次，我就买一块比你更贵，更好看的，然后，嘿嘿嘿~
接着自然就是愉快的刷卡、购物。
牛不牛逼？！
这才是购物推送的最高境界！
通过用户画像，把用户归类，然后根据用户习惯，分析用户心理，从而进行合理推送……
把用户心理都算进去了，能不牛逼么？
“谁说不是呢？所以咱们的算法其实还算控制的很好的，BOSS，薛姐，你们完全没必要担心。”
吴青笑着道：“如果真要出事儿的话，那些个购物网站，肯定比咱们先GG。”
林毅来了兴趣：“具体是什么方面的？不过不管怎么说，违法的事儿咱可不能干。”
“这我当然知道……”
吴青哭笑不得：“BOSS，我在你眼里应该也没那么蠢吧？这种事肯定是不能干的。”
“至于推送算法的加强，其实就是在原有的基础上更进一步的细化和详细了……”
“推送优先级进行了更新。”
“譬如，以前是关注大于推荐、推荐大于通讯录、通讯录大于定位。”
“但现在，我们更新了一下规则，前面两条没变，但从第三条开始，就不是通讯录大于定位了，而是通讯录大于最近搜索、最近搜索大于定位……”
林毅一听，就明白过来。
毕竟当初这种推送优先级，还是他定制出来的。
前世的抖音推送优先级是怎样他并不知道，但是他按照人们常用的逻辑思维，给自己归类了一下。
简单来说，之前乐途的推送优先级就是，关注用户更新的视频推送优先级最高，其次是‘推荐’，这个‘推荐’就是乐途官方的推荐……
其次是通讯录推送，譬如手机通讯录，一旦准许乐途访问的话，那么，乐途的算法就会根据通讯录来检索对方是否注册了乐途。
如果是，那么就会推送对方更新的视频。
接着就是定位……
这个最好理解，以用户当前为中心，推送附近的一些用户所发的视频。
而在这个优先级上，还会有一个用户点击数据分析……
简单来说，就是点击什么类型的视频多，那么之后就会推送相关类型的视频。
譬如某用户喜欢看小动物。
那么，就会优先推送该用户关注用户所发布的小动物视频，其次是关注用户的普通视频，接下来，就按照推荐、通讯录和定位来推送小动物视频……
这就是乐途之前的推送算法规则。
这个规则已经沿用好几年了，而现在看来，倒是多了一个‘搜索推送’，且优先级也被改变了。
不过这都不是问题，问题是……
“就算是搜索推送，但刚才她也没搜索绿皮火车相关的东西才对？”
林毅问出了自己的疑惑。
“这样么？”
吴青了然道：“我应该知道怎么回事了。”
“薛姐没搜索过，但是她跟你应该是连接的同一个wifi吧？而根据你们的用户习惯，我们更新加强后的算法会自动判定你们肯定是一家人，而起还会根据你们的年龄性别等，推断你们是夫妻。”
“……”
林毅一愣：“你的意思是，同一个wifi搜索过的东西，乐途后台都能感知到，然后再根据‘用户画像’来进行推送？”
“对。”
这下吴青有些惊讶了：“BOSS你还懂算法技术？”
林毅：“……”
我懂个蛋蛋。
他只想说，自己只是前世了解过一段时间的程序，所以有些了解而已，但最近几年已经没碰了。
可现在看来……
这尼玛进步不小啊！
用户画像……简单来说，就是如果乐途后台算法判断A用户跟B用户是夫妻关系的话，那么两人所能看到的推送，在某种程度上，会比较相似……
尤其是A搜索过的东西，也会在B用户上获得推送。
啥？不是在乐途上推送的？
这有什么的？
不少人都有过在浏览器搜索某物后，不一会儿，打开某宝、某东什么的，就能看到相关物品推荐的经历吧？
这是一个道理！
在移动互联网时代……
这点‘隐私’，根本就不算是隐私。
“这不会有问题吧？”
薛瑶有些担心：“算不算侵犯隐私？”
“没事儿的。”吴青回应道：“咱们这都还算是好的，那些个购物网站才是丧心病狂……”
“别说是用户画像为‘夫妻’了，就算是‘朋友’关系，也会把双方的数据进行融合交流……”
“譬如女性朋友，A在某购物网站买了块表，那么，这个购物网站就会给A的同龄女性朋友，比如闺蜜等关系的人推送各种表，而且价格或许还会高一点点。”
“嚯！”薛瑶嚯了一嗓子：“这么会玩儿？”
这是真会玩儿！
乍一看，这种推送似乎没什么，但其实这能从很大程度上促进他们网站的消费。
为什么？
很简单，女性比男性而言，往往更喜欢攀比和‘推荐’。
比如俩闺蜜。
先不说是不是塑料姐妹情，不考虑这个问题。
俩闺蜜，A买了手表，会不会跟B说？两人一见面，肯定是要聊一聊这块手表的……
聊完之后，B怎么想？
不外乎：挺好看的、真丑、真漂亮、一般这几种心态。
那么这几种心态对应的又是什么？
挺好看的，代表B觉得还不错，那么这时候，其实心里就已经有一点点想买的欲望了。
真丑？代表B不喜欢，但不喜欢，也可能是她看不上，觉得有更好看的~
真漂亮？羡慕，想要~
一般？我能买到更好看的！
如果再加上‘塑料姐妹情’这种说法，或是‘攀比心理’的话……
嚯~
回去之后，多半得搜一搜女士手表，看自己要不要买一块吧？
结果回去之后，一打开购物软件，直接就已经开始推送了……还都挺好看的，而且价格也比自己闺蜜的贵那么一点点~
各种心理加在一起……
譬如，哼，XX竟然还在我面前炫耀她的手表有多好看，还告诉我多少钱？我买不起怎么滴？
这次，我就买一块比你更贵，更好看的，然后，嘿嘿嘿~
接着自然就是愉快的刷卡、购物。
牛不牛逼？！
这才是购物推送的最高境界！
通过用户画像，把用户归类，然后根据用户习惯，分析用户心理，从而进行合理推送……
把用户心理都算进去了，能不牛逼么？
“谁说不是呢？所以咱们的算法其实还算控制的很好的，BOSS，薛姐，你们完全没必要担心。”
吴青笑着道：“如果真要出事儿的话，那些个购物网站，肯定比咱们先GG。”
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