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抖音關閉了個性化為什么還是推薦呢?

青春奮斗 抖音 155

抖音關閉了個性化為什么還是推薦呢?

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  • 469
    danglizhi521 評論

    抖音關閉了個性化推薦是因為一些隱私和安全問題引發(fā)了關注和爭議。雖然關閉了個性化推薦,但抖音仍然使用算法推薦內(nèi)容給用戶。這是因為推薦系統(tǒng)在吸引用戶、提高用戶留存和增加廣告收入方面起到了關鍵的作用。

    抖音通過分析用戶的行為、偏好和興趣,并結(jié)合其他用戶的類似信息,以此為基礎進行內(nèi)容推薦。

    雖然這種推薦不再基于個人信息,但仍然會根據(jù)用戶觀看歷史和行為模式,來判斷用戶可能感興趣的內(nèi)容,并進行推送。

    盡管關閉了個性化推薦,但還是有一定程度的推薦存在,這是為了維持抖音平臺的用戶體驗和經(jīng)濟運營。

    1年前 0條評論
  • 962
    xiaogeng 評論

    抖音推薦與你關閉個性化沒關系的,這是抖音平臺根據(jù)你平時的喜歡向你推薦作品,如果你喜歡小品,就推薦這方面的,如果喜歡哪個網(wǎng)紅的唱歌跳舞,平臺就專門推送的

    1年前 0條評論
  • 131
    nadison 評論

    ,因為你關掉的可能是那個高流量的視頻的推薦,但是他給你推薦的是你關注的主播開播的消息。其實抖音平臺上每天會給你提示很多條消息,確實有些時候有一點反感,

    1年前 0條評論
  • 276
    TANANGUO 評論

    盡管您已經(jīng)關閉了抖音的個性化推薦,但抖音仍然會推薦一些廣告和內(nèi)容。這是因為在抖音上展示廣告和內(nèi)容并不完全依賴于個性化推薦。

    抖音作為一個社交娛樂應用程序,其主要收入來源是廣告展示。因此,即使您關閉了個性化推薦,抖音仍然需要在適當?shù)臅r間和位置展示少量的廣告,以保持其商業(yè)模式的可持續(xù)性。

    此外,一些品牌可能與抖音合作進行直接投放廣告或其他形式的營銷活動。這些廣告不受個性化推薦設置的影響,因此您可能會看到這些廣告在抖音上展示,無論您是否打開了個性化推薦。

    總之,盡管您已經(jīng)關閉了個性化推薦,抖音仍然會推薦一些廣告和內(nèi)容,這是由于抖音的商業(yè)模式和廣告合作等因素決定的。

    1年前 0條評論
  • 227
    h30728 評論

    一般來說,抖音的個性化推薦算法是基于用戶的行為和興趣來進行推薦的。

    如果您已經(jīng)關閉了個性化設置,那么抖音可能會基于其他因素來推薦內(nèi)容,例如您的瀏覽歷史、搜索歷史、社交媒體活動等等。此外,抖音還會考慮其他用戶的偏好和興趣,以便為您提供更加個性化的推薦。

    無論如何,如果您希望獲得更好的推薦體驗,建議您定期更新您的抖音應用程序,并保持良好的使用習慣,以便讓抖音更好地了解您的興趣和偏好。

    1年前 0條評論
  • 232
    janus 評論

    抖音關閉了個性化推薦,即不再根據(jù)用戶的興趣和行為推薦內(nèi)容。但是,抖音仍然會根據(jù)用戶所在的區(qū)域、熱門話題和熱門視頻等因素來進行推薦。因此,盡管沒有個性化推薦,用戶仍然可以在抖音上看到相關的推薦視頻。

    1年前 0條評論
  • 1058
    無敵了 評論

    抖音關閉了個性化推薦是指,在用戶注冊、安裝及首次打開抖音時,不會收集用戶的信息進行個性化推薦,而是默認為每個用戶推薦相同的內(nèi)容。這樣做的初衷是為了保護用戶的隱私。

    但是,抖音仍然會根據(jù)用戶的操作、觀看記錄、點贊、評論等數(shù)據(jù)進行分析,來推薦符合用戶興趣和喜好的內(nèi)容。這種推薦方式不算是個性化推薦,而是算法推薦。

    算法推薦和個性化推薦的區(qū)別在于,算法推薦不會對用戶進行個性化標簽打標,僅僅是對每個用戶的操作數(shù)據(jù)進行分析和統(tǒng)計,來推薦相似的內(nèi)容。

    所以,抖音關閉了個性化推薦,在用戶注冊時不會收集用戶的信息,但仍然會進行算法推薦,來給用戶推薦適合他們的內(nèi)容。

    1年前 0條評論
  • 417
    abu3945 評論

    1. 抖音關閉了個性化推薦2. 盡管關閉了個性化推薦,但抖音仍然可以根據(jù)用戶的行為和興趣推薦內(nèi)容。
    抖音會根據(jù)用戶的瀏覽歷史、點贊、評論等行為數(shù)據(jù)來分析用戶的喜好,然后推薦相關的內(nèi)容給用戶。
    3. 此外,抖音還會根據(jù)熱門話題、流行音樂、明星等因素進行內(nèi)容推薦,以吸引用戶的注意力。
    雖然不再根據(jù)個性化喜好推薦,但仍然能夠提供多樣化的內(nèi)容選擇,滿足用戶的需求。

    1年前 0條評論
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