②自动数据定义
自动数据主要来源两个方式，一个方式是通过人工通过分类和标签圈定的方用以确定当前资源位的数据调性，另外一个方式是在当前确定数据中进行数据补充和对特殊数据权重提升 。
通过这两种方式进行对数据的定义：
- 人工通过分类和标签圈定数据
- 数据补充及特殊数据权重提升
对于某些频道的自动化内容，很多时候需要对这些内容做主观性质的内容定位，如动漫频道的国风动漫，这个时候就需要对国风动漫做相应的频道、分类、标签的定义 。整体的频道、分类、标签的定义中，频道支持多频道内容获取，分类和标签需要定义成支持或和且两种关系都存在 。
④数据补充及特殊数据权重提升
在对资源位的内容池做好基本定义以后，可以通过一些补充的内容填充规则在内容池中加入更多的内容，如用户是通过Google deeplink下载app的，Google又会告知我们用户观看到的是哪个内容包才下载的app，这个时候如果一个资源位数据第一个展示在用户面前，这个时候可以增加需求为“将deeplink内容添加进资源位的内容池中，根据资源位频道等限制信息做好相应的去除及原内容的去重，剩余内容在推荐中的权重加权0.1 。”通过这样的方式可以对资源位的数据做更多的定义 。
⑤混合数据
混合数据即人工定义数据+自动定义数据的组合 。
2）推荐策略
由于资源位数据通常应用于关键位置，同时为了能够规避用户关闭个性化推荐后导致开空窗的问题，因此资源位推荐的实体大多数是无个性化的推荐方式，适用于新用户承载，个性化做的不好的平台，强导向内容输出及版权内容为主的平台推荐 。
这类型的推荐主要包括新热内容推荐、跨频道内容推荐、优质内容挖掘三大方面 。
①推荐流程
由于在推荐中存在人工干预的情况，因此在整体的推荐中需要增加人工干预及限制 。前文提到有数据存在播控限制，因此在整体推荐中，仅获取播控为上线的数据 。
整体推荐流程如下：
文章插图
②指标构建
在视频平台中决定用户留存最关键的可以分为两个数据：
- 视频消费数据；
- 视频互动数据 。
③视频消费指标
- CTR：点展比，主要评价的是一个视频在推荐中，视频壳是否吸引用户，引发用户点击 。
- EVR：长播放占比，通常40分钟的视频有效播放时长定义为8分钟，短视频平台中（以58s为例）有效播放时长定义为3秒 。长播放占比主要考查的是视频推荐的优质性，用户是不是能看下去 。用户看和用户能看下去对于视频平台都是很重要的指标 。
- 付费率：主要的指标是点击后付费，复费率主要存在于版权视频平台中，考察的是视频的吸金能力，当北极星指标更加靠近总收益时，付费了便是推荐中最需要努力考察的指标了 。
一般是用户和视频互动的各项指标，互动氛围轻互动和重互动，轻互动如点赞，点踩之类；重互动主要是评论、弹幕等指标 。其中在短视屏平台中，点赞率是互动环节中影响留存的重要指标 。
- LTR：LTR=like rate点赞率，主要衡量的是用户对视频的评价，点赞率是用户视频中影像留存的重要指标 。
- WTR：关注率，同样是视频平台中重要指标，是做私域流量的重要指标 。在版权视频中可以理解为追剧率，是衡量一部连续性质的内容最好的指标 。
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