第174章 未战先败（第2页）

这比杀了他们还难受

而比这些出走的大v，更加难受的人，就是b、a、t三巨头了。

他们耗费了这么多的资金，挖来了这么多逗音大v，现在逗音却告诉他们，网红什么的，逗音想捧就捧，他们的所作所为都是在白费功夫？

那些出走的网红，没有对逗音，造成任何的影响？

而且根据他们掌握的后台数据来看，他们挖来的这些网络大v，根本就没有为自家的新平台，吸引多少的粉丝（与用户）。

他们付出的资金，根本就没有得到多少的回报。

此等场景，让b、a、t三巨头短视频业务的负责人，当即就骂了出来，会议桌上的数据报告，也被其扔的满地都是

也就在b、a、t三巨头恼怒之际，在出走的逗音大v无能狂怒、悔恨之际，在吃瓜网友们不理解逗音是如何做到之际。

这时，某985高校计算机系副院长、大数据领域大牛，算法行业专家，就逗音的算法框架，出了一篇专业的分析帖子。

而文章的名字就叫：《逗音的成功，是大数据算法框架的成功》。

文中详细解释了逗音的算法框架，采用的是传统的赛马机制（也称漏斗机制）。

其整体的算法逻辑更偏向“去中心化的分层筛选”

，而非传统意义上的中心化推荐（或人工推荐、标签推荐等）。

根据最近b、a、t三巨头与逗音在短视频领域的资本博弈，我分析出逗音赛马机制的核心逻辑，是一种分层流量池竞争的有效逻辑。

简单来说，就是用户或创作者，在逗音发布一段短视频后，逗音的系统会为其分配200–500次曝光的初始流量池。

而同一时间（或某一段时间内），一定会有多个同类型的用户，发布类似的内容。

那么这些内容，就会被逗音，扔到同一流量池中，进行分组竞争pk，系统会根据用户短视频的互动数据（完播率、点赞、评论等）筛选出一级流量池的优胜者。

然后以此方式，进行逐级pk、赛马、晋级。

最终赛马成功者的视频，会依次进入更大的流量池（如5000→1万→10万→100万次的流量曝光），每层级，都需重新pk同级内容。

本质上这个算法框架不算难，一般互联网公司都能做。

但是具体的算法逻辑、时延反馈、动态变化等多维度的数据，全部结合在一起后的实时反馈、分发，非常的困难。

所以逗音的大v，对于逗音平台来说，一点都不重要。

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