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基于推荐算法的抖音搜索

简介推荐算法是抖音平台的技术核心。大部分主流APP都同时拥有推荐和搜索的功能。其中，搜索是一个非常主动的行为，用户需求十分明确。而推荐系统中，用户接受信息是被动的，用户需求也都是模糊而不明确的。

推荐算法是抖音平台的技术核心。

大部分主流APP都同时拥有推荐和搜索的功能。其中，搜索是一个非常主动的行为，用户需求十分明确。而推荐系统中，用户接受信息是被动的，用户需求也都是模糊而不明确的。

比如在音乐类APP中，你可以自己通过歌名去搜索音乐，也可以让系统为你推荐。因为每个人的音乐偏好都不同，所以推荐系统需要根据每位用户历史上的听歌行为、评分记录等生成一个对当前用户最有价值的结果。

头条系产品最擅长的就是推荐，就像抖音，本身就是以推荐算法而成名。

抖音会先通过短视频的智能推荐获取用户兴趣特征，当用户产生搜索行为时，再结合用户兴趣特性猜测用户想要得到的信息，进而为用户提供最优的搜索结果。

以推荐驱动搜索，得到的结果会更加个性化。
也正因如此，抖音搜索的竞价模式主推的是OCPM而不是传统搜索引擎常用的CPC，同理：搜索结果中的自然排名也一定是按这个规则进行展示。

对于广告主来说，这样的投放方式理论上更精准，ROI相对也会更高；而对于创作者来说，这样的搜索算法，也降低了内容的竞争门槛，提高了内容曝光，与此同时，通过搜索而来的粉丝需求会更加明确，这类粉丝无疑价值会更高、粘性会更高。