抖音电商推荐算法核心逻辑 - 推荐算法本质是向量化模型，通过海量特征向量描述用户和内容，而非打标签[3] - 现实世界所有事物均可转化为向量进行复杂运算，RGB色彩系统可表示约1677万种颜色即是例证[3] - 算法不理解内容语义，仅通过向量匹配实现高效推荐[6] 内容策略与算法优化方法论 - 商业化内容团队需建立清晰可量化的内容表征体系，包括基础属性、语义特征和跨模态特征[7][8] - 应围绕目标客户观看的内容类型不断完善表征体系，向头部品牌学习是高效方法[8] - 剧情类内容可植入丰富特征向量，如美妆个护品类流行"轻剧情"开头，通过人际关系场景接近目标消费者[9][10][11] AI驱动的品牌内容分析实践 - 通过AI工具分析头部品牌近7天TOP200爆款素材，韩束案例显示剧情类素材占比13.9%，其中明显剧情类占5.4%，潜在剧情类占8.5%[12][18] - 功能直述型素材占比58.2%，促销播报型占比28.2%，剧情类内容仍有较大增长空间[18] - AI可深度拆解剧情场景分类，如职场场景、家庭场景及其二级类目关系网络[19] 内容创作框架与优化要点 - 闺蜜场景剧情框架包含冲突设置、产品介入和解决证言三阶段，时长控制在30秒以内[27][31] - 需持续重复关键表征强化算法识别，如视频标题固定包含"闺蜜/男神"等核心关键词[22] - 利用负向特征规避无关表征，如面向年轻女性时避免出现儿童玩具，替换为红色高跟鞋等精准元素[23][24] AI赋能的内容创新路径 - AI可基于对话记忆生成远超开源模型的定制化脚本，理解品牌特定场景需求[25][26] - 通过描述"变与不变"要素指导AI创新，如挖掘年轻女性职场人际关系开发新剧情套路[33][35] - AI生成的创新方案包含全天候场景覆盖，如通勤口罩闷痘处理、茶水间补防晒等具体时段行为设计[35]