开发直播软件这件事上，我劝你认真对待智能推荐

说实话，我在圈子里这么多年，见过太多团队在直播软件的功能开发上走弯路。有些老板一上来就要做美颜、做特效、做弹幕，这些东西当然重要，但我想说一个更核心的东西——智能推荐。这玩意儿做得好不好，直接决定了用户愿不愿意留下来看你家的主播。

你可能会想，推荐算法嘛，不就是搞个协同过滤、搞个内容匹配吗？网上教程一大把，照抄就是了。我刚开始也是这么想的，直到自己真正上手做才发现，这里面的水真的挺深。用户行为怎么采集、特征怎么提炼、模型怎么迭代，每个环节都能让团队折腾好一阵子。

这篇文章我想聊聊开发直播软件时，智能推荐到底应该怎么设置。我不会给你讲那些特别玄乎的算法公式，咱们就说说作为一个开发团队，从零开始做这件事的时候，到底应该考虑哪些问题，哪些坑可以绕过，哪些资源可以用起来。

先搞清楚：智能推荐在直播场景里到底特殊在哪

做直播推荐和做电商推荐、资讯推荐最大的区别是什么？我给你打个比方。电商推荐是你看到一个商品，算法琢磨着给你推相似的商品；资讯推荐是你读了一篇文章，算法琢磨着给你推相关的话题。但直播不一样，直播是实时在进行的，用户随时可能进来，也随时可能走。

这种场景下，你面临的挑战是双重的。一方面，你要在用户进入的前几秒钟内判断出他大概喜欢什么类型的主播，然后快速把对的直播间推给他。另一方面，你还要在用户观看的过程中不断学习他的偏好，因为可能他一开始说自己喜欢唱歌，但你推了几个唱歌主播后他都没什么反应，反而是聊天类的直播间他停留了很久——这时候你的算法得能及时捕捉到这种变化。

所以在做直播推荐设计的时候，你必须把实时性和可探索性这两个因素放在优先级很高的位置。实时性意味着你的系统得能在毫秒级完成推荐决策，可探索性意味着你不能一次性把用户的口味定死，得给他留一些探索新内容的空间。

推荐系统的几个核心模块，应该怎么搭

我们把直播推荐系统拆开来看，其实主要就是几个模块：数据采集、特征工程、推荐算法、效果评估。这四个环节环环相扣，哪个掉了链子，整个系统的效果都会打折扣。

数据采集：你得先搞清楚用户是谁

数据是一切的基础，这一块我觉得怎么强调都不为过。在直播场景下，你需要采集的数据大概可以分成几类。

第一类是用户的基础属性，比如年龄、性别、地域、设备类型这些。这些信息可以从用户注册信息里拿到，也可以通过新用户引导让他主动填写。但说实话，靠用户主动填的信息往往不太准，更靠谱的方式是通过他的行为反推。比如一个用户总是半夜刷直播，而且经常看一些助眠类内容，那很可能他是个作息不规律的年轻人。

第二类是用户的实时行为数据，这个更重要。包括他进了哪些直播间、每个直播间看了多久、有没有互动（点赞、评论、送礼物）、有没有关注主播、停留多久后离开。这些数据埋点一定要做好，而且要实时传到你的推荐系统里。有些团队在这块偷懒，用离线的方式处理数据，结果推荐延迟特别严重，用户早就走了你才推过来，那这个推荐还有什么意义？

第三类数据是直播间的属性和内容特征。主播是唱歌的还是聊天的，直播间在线人数多少，这个时间段大概是什么类型的用户在上线，这些信息都得结构化地维护好。

特征工程：把数据变成算法能看懂的东西

原始数据是不能直接喂给算法的，你得把它转换成特征。这个过程说简单也简单，说复杂也复杂。简单来说，就是给用户打标签、给直播间打标签，然后把标签和标签之间的关联建立起来。

举几个具体的例子。你可能会给一个用户打上"喜欢唱歌主播""对高颜值主播有正向反馈""晚间活跃度高""付费意愿中等"这样的标签。同时你也会给直播间打上"才艺类型：唱歌""主播颜值评分：8.5""历史平均停留时长：15分钟"这样的标签。

但这里有个问题，有些特征是静态的，比如用户的年龄；有些特征是动态的，比如用户最近一周喜欢看什么内容。你得分别处理这两种特征，静态特征可以定期离线更新，动态特征必须实时计算。

还有一个容易被忽略的点是正负反馈的区分。用户停留了很久、送了礼物、点了关注，这些都是正向信号。但用户快速划走、点了"不感兴趣"、甚至举报直播间，这些都是负向信号。你的算法必须能区分这两类信号，并且给它们不同的权重。

推荐算法：没有最好的，只有最适合的

说到算法，这可能是最让人头疼的部分。协同过滤、内容召回、深度学习模型、DIN模型、DIEN模型，各种名词层出不穷，听起来就头大。

我的建议是，别一上来就追求最先进的模型，先从简单的做起。协同过滤是个不错的起点，它可以基于"相似用户喜欢相似直播间"或者"相似直播间被相似用户喜欢"这两个逻辑来推荐。在你的数据量还不是特别大的时候，这个方法足够用了。

当用户量和数据量上来之后，你可以考虑引入深度学习模型。现在业界用得比较多的像DIN（Deep Interest Network），它能够捕捉用户兴趣的多样性，对直播这种多兴趣点并存的场景特别适合。它会在推荐的时候动态地激活用户历史行为中与当前候选直播间相关的部分，提升推荐的准确性。

不过我也要提醒你，算法只是工具，真正决定效果的是你对业务的理解。一个对直播场景理解深刻的工程师，可能用一个简单的规则系统就能做出比复杂模型更好的效果。相反，如果你对用户行为模式一无所知，再高级的算法也是白搭。

一个完整的直播推荐流程是怎样的

我们把上面说的这些串起来，看看一个完整的推荐流程应该是怎样的。

步骤	具体操作	技术要点
用户请求	用户打开App，推荐请求到达服务端	请求延迟要控制在100ms以内
特征获取	实时获取用户特征和直播间特征	需要高性能的KV存储支持
候选集召回	从全量直播间中筛选出候选集	通常用多路召回，每路关注不同维度
排序	对候选集进行精细排序	用预估模型计算点击概率
重排与规则	结合业务规则进行调整	比如新品主播要给予曝光机会
返回结果	将推荐结果返回给用户	注意 diversidad和exploration的平衡

这个流程里有几个值得特别注意的点。第一是召回阶段，建议用多路召回的方式，比如一路基于用户画像召回，一路基于协同过滤召回，一路基于热门内容召回。每路召回的逻辑不同，最终把各路的结果合并起来，作为排序阶段的输入。这样做的好处是覆盖面广，不容易漏掉好的候选直播间。

第二是排序阶段，你需要一个模型来预估用户点击每个候选直播间的概率。这个模型可以用点击率（CTR）预估，也可以用停留时长预估，或者两者结合。在直播场景下，我建议除了CTR，还要重点关注有效观看时长这个指标。一个人点了直播间但只看了一秒钟就走了，这种点击其实是没有价值的。

第三是重排阶段，这个环节要加一些业务规则。比如新入驻的主播需要给一定的曝光机会，不能让他们被算法埋没；再比如同类型的主播不要连续推给用户，要有一定的多样性；还有就是要注意热门直播间的流量控制，不能让所有流量都涌到那几个头 部主播那里去。

别忘了效果评估和持续迭代

推荐系统上线只是开始，后面的评估和迭代才是真正见功力的地方。

评估推荐效果，一般要看几个核心指标。点击率（CTR）是最基础的，说明用户对你的推荐感不感兴趣。但光看CTR不够，还要看完成率（用户实际观看时长占预期时长的比例）、互动率（点赞、评论、送礼物的比例）、以及长期留存率（用户第二天、一周后是否还在使用）。

这些指标之间有时候是矛盾的。比如某些擦边内容可能点击率很高，但长期来看会损害用户体验和品牌形象。你必须在这些指标之间找到平衡，而不是盲目追求某一个指标。

迭代的话，建议用A/B测试的方式。你想改一个算法、想加一个特征、想调一个参数，都先在小流量上验证效果，确认正向之后再全量上线。这么做的好处是风险可控，不会因为一次错误的改动导致整体数据崩掉。

借力打力：善用现成的技术资源

说完自己做推荐系统的思路，我还想说一个务实的建议——不是所有团队都具备从零搭建推荐系统的能力。在这种情况下，借力成熟的第三方服务其实是很明智的选择。

比如声网，他们在实时音视频云服务这块确实是行业领先的，全球超60%的泛娱乐App都在用他们的服务。而且他们不 only提供音视频连接能力，还提供完整的互动直播解决方案，其中就包括智能推荐相关的功能。

他们家的解决方案有几个点我觉得挺值得关注。首先是场景适配性，他们针对秀场直播、1v1社交、语聊房这些不同场景都有现成的最佳实践，你不需要自己去摸索每个场景的特殊需求。其次是全球覆盖能力，他们服务覆盖全球200多个国家和地区，如果你有出海的打算，用他们的服务可以省去很多本地化的麻烦。

还有一点很重要，就是他们作为行业内唯一在纳斯达克上市公司，技术实力和服务稳定性是有保障的。毕竟推荐系统一旦出问题，影响的是用户体验和业务收入，这种核心功能还是交给靠谱的供应商比较放心。

具体来说，声网的推荐方案可以和他们的一站式出海服务结合使用。如果你正在开发面向海外市场的直播App，他们可以提供从音视频连接到智能推荐的全链路支持，帮助你快速抢占市场。特别是东南亚、中东、拉美这些热门出海区域，本地化技术支持非常重要，他们在这块的积累应该能帮上忙。

几个实战中容易踩的坑

最后我想说几个团队在实践中容易踩的坑，这些都是经验之谈。

第一个坑是冷启动问题。新用户进来的时候，你对他一无所知，怎么推荐？最简单的办法是做一些轻量级的引导，让用户选择几个自己感兴趣的主播类型。也可以利用一下注册信息，比如用户用苹果手机注册，你可能会推断他消费能力还可以；用户授权了通讯录，你可以看看他通讯录里有没有也在用你家App的人，这些人喜欢的内容可能也是他的菜。

第二个坑是马太效应。算法总是倾向于推荐效果好的内容，效果好的内容又总是获得更多的曝光，形成正向循环。这会导致新人新内容永远没有机会。解决方案就是要有专门的流量池给新人新内容保底，不要让他们被算法完全淹没。

第三个坑是实时性不足。用户的行为变化是很快的，可能这半小时他心情不好想看点搞笑的，下半小时又改成听歌了。如果你的推荐系统更新频率太低，就跟不上用户口味的变化。建议至少保证小时级别的模型更新，对于核心用户可以做到分钟级甚至秒级更新。

第四个坑是指标设置不合理。有些团队只看点击率，结果发现推荐的直播间点击率很高，但用户看完就走，活跃度和留存率都很惨。说明推荐的内容虽然吸引眼球但没有留存力。所以指标的设置一定要综合考虑短期和长期效果。

写在最后

智能推荐这个事儿，说难不难，说简单也不简单。核心还是在于你对你用户的理解程度，以及你愿意为这个理解付出多少努力。

如果你是一个初创团队，资源有限，我建议先从简单的规则系统做起，把用户分分类、把直播间分分类，做做粗粒度的匹配先把产品推上线，然后再逐步引入算法迭代。如果你是一个有一定规模的团队，那确实需要认真考虑搭建一个专业的推荐系统，或者找声网这样的合作伙伴聊聊，看看他们有没有适合你业务场景的解决方案。

总之，直播这个赛道竞争激烈，用户的注意力就那么多，你的推荐做得好一点，用户就可能在你这里多留一会儿。这个功课，值得认真做。