算法与算法之外：抖音内容推荐系统如何运行？

算法背后：平台和用户相互影响。

文丨孙海宁

编辑丨高洪浩

内容平台天生面临一个矛盾：推荐算法太透明，不但暴露商业机密，还容易鼓励创作者和商家针对优化特定数据搏流量；推荐算法不透明，每当搅动社会情绪的事件出现，用户总会怀疑内容平台在操控信息流动。

抖音是国内最大的内容平台之一，相应也受到最猛烈的批评。去年 11 月，知名企业家钟睒睒公开指责抖音放纵造谣账号抹黑企业形象，引发共鸣；近期，北京大学青年教师韦东奕在抖音开通账号，迅速获得超千万名粉丝，又有用户指责抖音 “造神”。

同期，中国监管部门也发起针对互联网平台的治理行动，把 “以适当方式公示算法推荐服务的基本原理、目的意图、主要运行机制等” 作为工作目标。

今年年初开始，抖音成立算法透明项目组，首次对外解释推荐算法的原理、治理内容生态的思路。《晚点 LatePost》访谈了抖音算法、生态治理相关负责人，了解这家公司如何影响用户、又如何被用户影响。

推荐算法学习用户行为规律

用户点击手机上的音符图标，打开应用的几秒内，抖音推荐算法已经在每天增加数亿个视频的内容库中，完成推荐运算，再根据运算结果排序。大逻辑不复杂：

先分别估计视频引起用户某个行为——点赞、评论、进入直播间等等——的概率，再用事先确定的行为价值分数和行为概率相乘，然后加总。最终得分越高，视频就越可能被刷出。

预测行为概率是靠历史数据。过往视频激发了哪些行为，以及这些视频、视频观众的特征，会源源不断地汇入机器学习模型，就像带有标准答案的样题，供模型学习。理想情况下，每迭代一次，模型预测行为概率时就估得更准。

“模型本质是在学某类人对某类视频发生特定行为的规律。” 抖音算法工程师刘畅说，“如果模型判断你我兴趣相近，之前我点赞某个历史视频，那模型可能估计你也容易为它点赞。”

平台能获取到的各类信息可能都有助于提高模型预测的准确度。为增加模型可用信息，抖音有时还会重新设计用户界面。2021 年之前，为求首面板简洁干净，用户只有长按屏幕或者点击分享之后，才能在二级面板内收藏视频。但在推荐团队尝试提升中、长视频的分发效率后，意识到 “用户收藏” 是反映视频质量的重要信号，因此将收藏按钮提至首面板，方便收集更多收藏数据。

模型估出用户各项行为概率后，还要乘以预先确定的价值分。价值分越高，意味着某项行为越被平台鼓励。相比目标是提高客观预测精度的行为概率模型，价值分更体现平台主观偏好，设定不好，就可能大幅影响平台生态。

抖音确定行为价值分是靠 A/B 测试：微调一组用户推荐算法的价值分，再和另一组没调整的用户对照，观察平台重视的各项指标如何变化。这些指标可以是日活跃用户数量、创作者投稿数量、平台商品销售额等。

多个指标可能同时朝不同方向变动。这时抖音数据分析团队会在各个指标之间创建换算关系，并约束它们对最重要的 “北极星” 指标——长期留存——的影响。

观察上述指标变化，抖音可以判断业务团队是否像自己声称地那样完成任务。比如抖音电商定位 “兴趣电商”，目标是推荐用户需要的商品。“衡量推荐精度的电商转化率提高，就不能把衡量用户体验的活跃度指标拉下去。” 刘畅说。

用户使用抖音的习惯不同，同一行为暗含的信息量也就不同。热衷点赞的用户可能不放过每次鼓励创作者的机会，无论视频质量优劣；要求更高的用户则只会对自认为最高质量的内容点赞。显然，后一种点赞显出视频对用户的价值更高，价值分应该随之调整。

为此，抖音允许价值分在平台预设的基础上千人千面地变化，同时也会针对有特定观看习惯的用户设计特定策略，由此保证价值分反应用户偏好。

抖音会控制价值分个性化，或者针对特定行为策略的复杂程度。刘畅说这一方面是出于成本考虑，多一个模型动态调整价值分，算力成本就被堆得更高。另外，推荐系统需要控制复杂度，增强算法鲁棒性——让系统面对各种干扰时仍保持稳定运转。

先人工定调，再机器放大

推荐算法并非万能。它只是根据用户可能 “点赞、评论、分享” 的概率，加上平台给这些动作设定的权重，为内容排序，看不出视频本身是否优质。维护内容生态，先得由平台员工确定内容评判标准后，推荐算法才能批量执行。

抖音内容运营负责人李翔宇告诉《晚点 LatePost》，2023 年开始，抖音运营部门更重视增加优质内容占比。

新工作从定义何为 “优质供给” 开始。运营员工人工初筛出各个内容类目的优质视频，然后定期开会二次筛选、讨论，提炼出这些视频的特点，形成可以被文字阐释的标准。

“我们会请创作者帮忙一起研判，一些观看次数不高、可我们觉得是优质的内容会发给创作者，请他们从专业视角评判。” 李翔宇说。过程中，播放量高但没有创意的视频也会被拿出来讨论，“比如卖弄技巧，但没有信息量的视频。”

优质标准是动态调整的。“抖音刚上线时，运镜视频肯定属于优质内容。但发的人越来越多，观众审美疲劳，创作者就需要在运镜基础上增加更多创新玩法。” 李翔宇说。

标准制定好，更多内容运营和审核员工就能参考它们，为更多内容打上 “优质视频 / 非优质视频” 的标签。这之后，有了学习样本的算法开始发挥效力，批量识别出还没经过人工评判的优质视频。

“算法的优势在于批量处理。毕竟运营员工能研判的视频数量是有限的，算法可以将更多优质创作者和优质视频更早地发掘出来。” 李翔宇说。

就像所有内容平台，抖音会对优质视频提供流量激励。之前的方式是保证它们获得一定播放量，但效果有限。“比如中、长知识类视频，用保证一定播放量的方式帮它们完成冷启动，之后完播率还是天生不如 10 秒短视频，得不到算法重视。” 李翔宇说。

新办法是在定义优质内容后，看哪些用户行为和行为价值分可以让流量导向优质内容，抖音就强化这些目标，如收藏、反复观看、搜索等。去年，一条 450 分讲红楼梦的视频获得 3 亿播放、780 万收藏、637 万分享，大量用户的收藏和分享，让这条长视频得到更好的分发，被抖音当作算法和用户双向选择的最佳实践。

提振优质内容外，内容生态治理的另一项主要工作是打击劣质内容。这也是只有机器和人工相互配合才能完成的工作。

创作者发布视频后，内容会经历多层审核。第一层审核针对所有视频，目的是挡住违法违规、触犯底线的内容，主要靠机器，机器认定内容风险较高则会交给人工判断；播放量再上升到一定程度后，机器、人工会配合着二次审核，处理不宜过多分发，但不涉及底线问题的视频；高热内容还要经过第三层审核。

除了依序推进的层级审核，某个视频收到过多用户负面反馈，或流量异常突变时，也会触发研判治理环节，如果治理员工发现问题，同样会停止分发和推荐视频。

上述标准审核流程外，抖音还会针对网络暴力、未成年人保护、AIGC 违规内容治理等焦点问题发起专项治理，单独设立团队构建治理框架。比如，和抵制网络暴力相关的措施包括搭建网暴账号监控池、上线一键关闭来自陌生人的评论、私信及被搜索到的功能等。

“之所以叫 ‘专项’，是因为治理这些问题需要调动多个部门，像上线新功能就需要产品、研发支持。但 ‘专项治理’ 不是 ‘项目制’，没有结项日，开始之后会长期持续做。” 李翔宇说。

平台影响用户，用户改变平台

无论是提振优质内容还是打击劣质内容，抖音治理措施不是平台单方面意志的实施，而是和用户行为相互影响、相互适应的结果。

电商主播在抖音卖货时，习惯用 “米” 替代 “钱”，这是因为有传言说 “钱” 在平台的敏感词列表中，主播讲太多次，会影响直播间流量。

“这把治理想象得太傻了。‘钱’ 是常用字，不可能用作敏感词过滤。” 李翔宇回应。尽管抖音 2021 年就开始澄清可以用 “钱” 字，但只要传闻涉及流量和随流量而来的收入，电商商家仍然宁可信其有。

相关案例增加后，抖音反而得治理非规范用字，今年会先从播放量超过千万次的高热视频开始。“也不能立刻一棍子全打死，因为很多用户已经习惯直播间里的特定表达了。”

对付谣言时，抖音留有 “举报” 按钮，希望理智的用户能自发识别、对抗部分谣言。但李翔宇说举报渠道产生的信号并不完全可信，每天最多的举报信息都涉及明星，背后是一个明星的粉丝群体试图压制另一个明星相关内容的流量。

为更好地识别、对抗谣言，抖音设有一个三十人的团队，每天主动巡检、收集各类虚假信息，整理成一个 “谣言库”，然后交给机器学习模型识别相关视频。“比如人工入库一个 ‘韦东奕解决了六个博士四个月没解决的难题’ 的谣言，只要已有、新上传的视频内有相关表述，就会被机器识别然后处置。”

一些信息在传播过程中因关键要素缺失，导致用户理解偏差，演变为谣言，平台就得通过多次核实才能 “跑赢” 这些不实信息。

一个例子是，近期网络上广泛传播的 “犬类禁养名单”。谣言炮制者拼凑各地分散的养犬管理规定，把部分城市在特定区域对特定犬种的限养政策，夸大为全国性禁养政策。对此，抖音需反复查阅官方文件，才能还原事件真相：目前，国家层面尚未出台统一的禁养政策，相关管控措施由各省市地方政府制定。

今年二季度开始，抖音治理团队依据信息危害程度，进一步将谣言分为 “需要核实” 和 “无需核实” 两类。

“无需核实” 类包括 “明确存在不良社会影响或违背常识的无稽之谈” 的内容，如 “某高校研究发现人类可以重生”，会直接被平台限制传播。“需要核实” 的信息，先由联网大语言模型进行事实核查，若模型检索到的权威信源不足，则触发人工核查员介入，最终根据核查结果，将内容细分为 “谣言”“疑似谣言”“争议内容” 三类，并匹配对应的分级处置策略。

和谣言同样棘手的是热点事件。去年一名网名为 “胖猫” 的男生跳江身亡后，他的姐姐在抖音发声指责 “胖猫” 女友诈骗钱财，发酵成为公共事件，但公安部门调查后发现指责不实。反思时，抖音认为热点事件当事人有发声权利，但在事实水落石出前，也应该防止当事人不当利用舆论，伤害其他相关方。

今年 5 月，抖音出台社区热点信息和账号治理规则。基本原则之一是 “保护热点发酵中当事人（方）的隐私、名誉、人身安全等权益。” 对事实不清的热点信息，抖音会增加提醒标签，并会通过热榜、弹窗推送的方式传播热点事件节点信息、核心事实。

此外，争议热点事件爆发后，抖音会暂时禁止当事人带货、接广告或接受直播打赏。这既是因为公众反感素人走红后立刻变现，也为防止当事人生活受巨大流量反噬。

问及是否对热点当事人管得太严时，李翔宇说很难定论：“根据很多热点事件演进的经验，当事人可能需要冷静一段时间想清楚后续的规划。冷静期过后，我们会放开对变现的限制。”

必然的变革，漫长的适应期

“和你的浏览器说再见吧！”1997 年，科技作家凯文 · 凯利在《推送！》（Push！）一文中写道。他把靠人们主动搜索来传递信息的互联网称作 “拉式媒体”（Pull Media），并预言它会被 “推式媒体”（Push Media）取代：

不等用户点击，内容会主动出现在电视机上、电脑上、墙上、挡风玻璃上，或者其他任何能塞下一块屏幕的地方。凭借无线传输技术，一度安静的角落里也会充斥信息，广告商争抢人民注意力的竞争会空前激烈——总之，带着全新的交互方式，推式媒体将塑造一个全新的世界。

只要人类创造信息的速度快于消化信息的速度，情况就不可避免地朝凯利描绘的方向演进。但速度没那么快。2006 年 Facebook 上线无限滚动的 News Feed 信息流后，靠推荐算法变得可用的推式媒体才算登陆电脑。等推式媒体开始占领手机屏幕，还得再十年。

过程中，种种争议也随之而来。YouTube 推荐算法一度被报道过分追求 “用户观看时间”，一步步把用户引至容易上瘾的阴谋论视频；Instagram 被指责加重用户身材焦虑，其他主流内容平台的信息流几乎都引发过批评。

这不可避免。改天换地的新技术总是创造矛盾、引起争议，这些矛盾、争议先引致新的监管框架、社会共识，然后约束新技术更好地服务社会。

每一次公众、监管对内容平台的问责，每一次问责后平台的反思、调整，都是新技术和社会的相互磨合的注脚。

最终检验算法的优劣的，不是它匹配内容和观众的精度，而是它与使用者之间相互适应的程度。

题图来源：视觉中国