微信视频号里的内容关系推荐算法是怎么样的?(万字详解)

微信视频号(以下简称“视频号”)是腾讯公司旗下的内容平台,在2020年1月正式开启内测,此后逐渐进入大众视野。内测期间,视频号采取单列信息流形式展现内容,区别于抖音的单列全屏沉浸式和快手的双列点选式。视频号用户可发布1分钟以内的视频,或者9张以内的图片。

注:单列是指用户屏幕的竖直方向上仅有一排短视频,单列信息流形式类似于朋友圈的浏览方式,多条短视频内容上下衔接,不受屏幕限制;而单列全屏沉浸式使屏幕中每次只出现一条短视频内容。双列是指屏幕中展示两排短视频,双列点选式类似于小红书的“发现”页面,用户点开视频前可以自由选择。

不同于抖音、快手的独立APP平台生态,视频号是微信APP中提供短视频服务的功能性平台,构成“社交媒体+短视频”的搭配组合。视频号具有与生俱来的社交基因,后来也有意识地以社交作为竞争优势,在功能设计上嵌入了微信平台本身的社交底色。

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(微信中“视频号”入口)

网络用户具有“内容、关系、服务”三大需求。其中,关系需求是核心,关系的获得与维系能让用户更好地实现自我塑造、情绪管理、人际交流、社会互动、社会报偿等诉求;内容需求主要基于用户的环境认知、个人发展和休闲娱乐;服务需求则是通过线上服务、线上线下连接服务来实现。

视频号与抖音、快手之间存在一种互补关系,从用户角度来看,视频号主要满足“关系需求”,抖音和快手主要满足“内容需求”。

抖音、快手两大巨头利用先发优势打造了成熟的内容体系,在内容上占据优势,视频号作为后来者,则选择强化社交功能,使内容成为用户社交互动的工具。视频号的微信好友私域内容独一无二,正好将强连接的“熟人社交”与短视频生产、观看、分享、点赞等行为结合起来,符合用户进行自我建构和人际互动的关系需求。

2020年6月,视频号进行了一次大规模改版,对各方面功能进行优化。其中,最大的亮点是首页分出“朋友赞过”入口,专门推送微信好友点赞过的短视频,一种基于微信好友关系的内容推荐机制建立了起来。值得注意的是,视频号如今的视频呈现方式也采取单列全屏沉浸式,和抖音类似。

那么具体而言,视频号如何满足广大用户的关系需求?这种另辟蹊径打“社交牌”的发展方式,又会为视频号用户带来何种影响呢?本期微观世界,小羊带大家聚焦视频号的“强关系”特质,围绕“朋友赞过”内容推荐机制展开深入思考。

一、强关系特质与强关系内容推荐

1. 视频号的强关系特质

社会网络关系可分为强关系和弱关系。

巴里·韦尔曼曾提出强关系理论,将强关系定义为两个行动者通过长期合作建立起来的社会关系,比如亲密的同事关系、朋友关系和家庭关系。马克·格兰诺维特曾提出弱关系理论,认为弱关系是接触频率低、亲密度低、互惠量少的一类社会关系,例如就某一条信息聊起来的两个陌生网友之间的关系。

参照强关系和弱关系的定义,在社交平台上,用户之间以现实生活关联为纽带属于强关系范畴,以网络信息内容为纽带属于弱关系范畴。因为现实生活是人们社会化的主场合,人际间存在家庭、学习、工作等硬性关联,而虚拟社交形成的关系则不具有较强的约束力和粘性。从平台调性来看,微信是“熟人社交”为主的强关系平台,而微博、抖音等是“陌生人社交”为主的弱关系平台。

2. 强关系内容推荐机制

微信好友相对于其他平台上的用户关系而言,是一种人际互动中的强关系,因此“朋友赞过”实际上是强关系内容推荐机制。如今视频号首页分为“关注”“朋友赞过”“推荐”三个视频入口,分别对应个人兴趣、社交分发、算法推荐。单独开辟出一个“朋友赞过”栏目,是视频号与抖音、快手最大的差别。

这表明,除一般的个性化算法推荐之外,视频号极其重视“朋友赞过”功能背后的社交分发机制以留存用户。

抖音以独家算法为核心竞争力,根据用户喜好精准推送点赞量高的相关内容,主打个性化算法推荐机制,同时增加爆火视频的曝光量,让优质内容被更多的人看到。快手则积极争取下沉市场,控制每条视频的曝光量,在普惠原则下将流量相对平等地分发给用户,希望每个记录生活的视频都能被看到。

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(“视频号”首页)

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(“抖音”首页)

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(“快手”首页)

二、“朋友赞过”的私域流量闭环

1. 微信平台的“私域”特征

顾名思义,“私域流量”是由企业或个人用户拥有的一种私人化的流量,主要特征是免费、可自主控制、可多次利用。与之相对应的概念是“公域流量”,即共享性的公共区域流量,不属于企业和个人,比如微博、B站、抖音、快手等公共性、开放性的内容流量平台。

微信作为熟人社交平台,具有封闭性、私密性特征,是私域流量的代名词。视频号作为子平台自然也具有私域流量优势,视频号里的私域流量即用户的个人生产内容,以及系统推送的好友点赞内容。

2. 功能设计的“私域”特征

视频号充分发挥自身社交优势,一方面通过强关系内容推荐构建私域流量个性分发机制,另一方面与微信好友、微信群、朋友圈联动形成私域流量闭环。

在视频推荐功能方面,通过“朋友赞过”功能,视频号用户点赞的视频内容会被其他未被屏蔽的微信好友刷到。倘若对方也点赞该视频内容,系统则会进行消息提示,形成一次小小的社交互动。而且,某一视频号用户制作的短视频被其他人点赞后,会通过强关系内容推荐机制,扩展到其他人的社交圈,从而实现内容在多元社交圈内的流动。

在视频分享功能方面,微信平台支持用户将短视频完整分享到朋友圈、发送给微信好友及微信群。同时,微信好友聊天页面和微信群页面中的视频号链接可以被用户自由转发。在不断分享的过程中,短视频会获得更多点赞,与“朋友赞过”内容推荐机制形成传播合力。视频号流量池中的热门内容,借助大量微信用户的分享、转发和点赞行为也能够实现裂变式传播。

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(分享至朋友圈的视频号内容)

三、强关系推荐下的视频号用户

1. 自我呈现的“舞台”

欧文·戈夫曼在《日常生活的自我呈现》中提出经典的“拟剧论”,通过虚拟戏剧的方式分析人与人之间的社会互动。

戈夫曼认为社会中的人在特定场景中都是舞台上的表演者,利用各种语言、非语言符号表演出符合预先设计的自我形象,并努力取得良好效果。戈夫曼将人们表演的舞台分为前台和后台,前台是让观众看到并从中获得特定意义的表演场合,人们扮演的是一种理想化和社会化的自我;后台是为前台表演做准备、流露出真实自我的非表演场合。

视频号为用户推送微信好友点赞过的视频,于是点赞行为从一种“后台”的个人偏好选择,成了个人喜好、价值取向、交往圈子等私人化特征的“前台”表露。但当人们意识到自己的点赞行为被“监视”时,可能会反过来进行表演,利用这种强关系内容推荐机制建构自己的审美、爱好等以塑造形象,这时,“前台”与“后台”的界限被混淆,他人眼中的“后台”(真实)其实可能是精心准备的“前台”(表演)。

具体而言,在视频号中,用户角色扮演的策略包括选择性自我呈现、观众设置、观众隔离等。

选择性自我呈现层面,人们通常都会先进行有效的印象管理,再决定在视频号“前台”中进行哪些方面的自我呈现,对点赞的视频进行权衡和选择。例如,如果用户想塑造自身可爱、善良的形象,就会选择多点赞一些萌宠视频。

观众设置层面,用户可以使用视频号隐私设置中的屏蔽功能,如此一来便可以设置点赞过的视频的“观众”来源,使表演效果更加精准抵达目标受众。

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(视频号屏蔽功能)

观众隔离层面,取消点赞、私密赞功能发挥了有力作用。如果用户不小心手滑点赞了某视频,不想视频推送给好友,可以二次点击点赞图标取消点赞。取消视频点赞之后,将不会显示用户的点赞信息,好友收到视频推送只会显示“多位好友观看”,这在一定程度上补救了用户“前台”的“表演失误”。

此外,如果用户不想让点赞的视频被其他微信好友刷到,可以暂停视频播放出现“私密赞”图标,点击图标后只有用户自己和视频作者可以看到点赞信息,从而使点赞行为拥有一定的“后台”空间。

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(视频号“私密赞”)

2. 点赞行为的“社会交换”

社会交换理论形成于20世纪60年代初,主要代表人物有霍曼斯、布劳等。这一理论认为,人与人之间的社会关系是行动者之间的资源交换关系,社会互动实质上是人们交换报酬的过程,个人利益是隐藏在人们互动背后的普遍动机。其中报酬是指个人在与他人的交往中所得到的收获,包括金钱、认同、尊重和服从等。

科尔曼曾提出,“重复互动产生社会资本”。社会资本概念最早由布迪厄系统表述,其认为社会资本是社会关系网络中现实或潜在资源的集合体,由社会关系本身、关系背后资源两部分构成。之后,科尔曼将社会资本界定为个人拥有的社会结构资源,它存在于人际关系的结构中,为某种行动提供便利条件。在中国语境中,社会资本可以通俗理解为“多一个朋友多一条路”,是人际关系中包含的一种隐性资产。

社会交换与社会资本之间,是过程与结果的关系。社会互动的目的是为了实现双方优质资源的交换,在社会交换过程中,个体的关系网络不断扩大,社会资本不断累积。点赞行为是一种可以增加存在感与好感的互动方式,有助于拉近双方社交距离、密切人际关系,进而使优质资源在彼此的交往过程中流通,也使个人的社会资本得到拓展。

一方面,当视频号用户点赞微信好友赞过的视频时,该好友会获得消息提示,好友的点赞某种程度上代表了一种认同或重视,可以换取被点赞者的社交好感。在这个过程中,社会交换得以实现,社会资本得到积累。

另一方面,用户还可以点赞自己创作的视频,进而通过“朋友赞过”渠道推送给其他微信好友,有利于个人精心制作的内容抵达目标受众、促进人际互动,在这个情境中,自创视频成为一种促进社会交换、获取社会资本的社交货币。

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(视频号视频点赞的消息提示)

3. “信息偶遇”打破“信息茧房”

桑达·埃尔德雷斯提出,“信息偶遇”是指在未预期的情境中,个体意外获得有兴趣或可用以解决问题的信息的现象。

如今信息时代的网络用户一味地选择性接触个人偏好内容,在个性化算法推荐技术的推波助澜下,久而久之窄化视野、极化观点,将自己困守于蚕茧一般的“信息茧房”之中。

对于社会而言,“信息茧房”使人们桎梏在一个个“圈子”内,降低社会粘性,加剧群体极化,不利于社会的和谐发展。但“信息茧房”这一问题并非无法解决,可在源头上使信息来源多样化,通过构建一种可供用户自由偶遇信息的环境进行破解。

视频号的强关系推荐机制,使得“信息偶遇”内嵌于社交关系之中,从而更具吸引力。微信好友之间并非通过共同兴趣集合在一起,而是基于日常生活中的密切联系。好友之间的高亲密度与差异性使用户对好友点赞的视频产生好奇心和新鲜感,从而促使注意力停留,打破对异质信息的排斥状态,促进异质化信息的传播。

值得注意的是,虽然微信平台在整体上代表着“熟人社交”性质的强关系,但微信好友内部又可进一步分为强关系好友和弱关系好友,关系层次影响着“信息偶遇”的效果。

互动频繁、感情深厚、关系密切、互惠交换多即为强关系,反之则为弱关系。“朋友赞过”内容推荐机制在推送上无所谓关系强弱,只要是微信好友点赞的视频都能被展示,但是由于心理上的接近性,强关系好友的“内容推荐”更具吸引力。视频号中活跃的强关系好友越多,“信息偶遇”的效果自然更好,也更有利于打破“信息茧房”。

社交特色和私域流量是视频号的先天优势,社交圈与短视频紧密融合的巧妙设计造就了视频号独具特色的强关系内容推荐机制。“朋友赞过”功能对私域流量内容的推送,为用户提供了一个进行“自我呈现”、“社会交换”和“信息偶遇”的平台。

当然,视频号的这种强关系内容推荐机制在未来还需要进一步完善、发展,还应融入更多创新性的设计。同时平台也要积极开拓私域流量池,丰富自身内容体系,加快速度吸聚更多用户参与内容生产与传播。

微信视频号定位

首先我们要看一下视频号的定位,视频号与公众号不同。

对于内容创作者来说,公众号是一个中心化的产品,好像一个封闭的鱼塘,池塘好不好要看鱼有多少。而视频号是去中心化的一个产品,视频号好像一个广场,只要你的内容够好,就能吸引更多的人来观看你的内容。

这个多怎么定义呢?

有可能是全国的11亿微信用户,所以视频号的核心在于推荐机制。现在视频号还在内测阶段,就如同初期的抖音一样处于红利期。

给大家看一组数据,公众号的打开率在3%左右,也就是说如果你有10000个粉丝,每篇文章的阅读量也就是300人。

而截止到2020/4/14日华仔的视频号粉丝只有51人,但是单个视频最高观看量已经达到1000+,华仔视频号总观看量已经达到5000+。

这组数据也就是华仔不得不做视频号的原因,绝对是一波红利。

上文已经讲过视频号的核心是微信团队设计的推荐机制,华仔花了2周时间每天都刷视频号,察觉到一些视频号推荐机制的蛛丝马迹,通过接下来的这两篇文章分享给你。

推荐系统入门

我们先对推荐系统入个门,如下图所示推荐分为三个阶段:召回、过滤、排序。

什么是召回呢?就是通过一个一个的推荐引擎(推荐算法),计算你喜欢的商品。简单介绍一下两个召回算法:比如基于用户的协同过滤算法(推荐引擎),就是你朋友喜欢的东西你也有可能喜欢,物以类聚,人以群分的算法。

第二个是基于物品的协同过滤算法(推荐引擎),我们都知道啤酒与尿不湿的案例,假如你在超市买了啤酒就很有可能买尿不湿。这个算法认为如果大多数人买了商品A,又买了商品B,那么A和B就是比较相似的。假如你买了A,我就可以给你推荐B。

再来看下什么是过滤,比如在视频号你刚刷了某个明星的短视频,接下来是不需要再给你推荐某个明星的这个视频,还有比如在电商网站你买过的东西,近期就没必要再推荐给你,这就是过滤。

最后看一下什么是排序,比如基于用户的协同过滤算法推荐出来了商品A,你喜欢的概率是0.98,基于物品协同过滤算法推荐出了商品B,你喜欢的概率也是0.98。

那我应该把A优先推荐给你还是把B优先推荐给你呢?两套算法都相互不服,就好像两个武林高手谁都不服谁,那么我只能这样做,请一个裁判再给两套算法比个武,谁赢优先推荐谁。这就是排序算法。

视频号用到的召回算法

本文主要讲视频号的召回算法,通过华仔观察到的结果反推视频号的推荐机制,微信视频号团队都用了哪些召回算法。

华仔连续下拉了13次视频号的首页,记录了每次刷新的第一的视频,为什么记录第一个?因为第一个放在最前面大概是因为视频号认为它是华仔目前来说最可能喜欢的视频。测试的结果如下:

我们来分析一下为什么推荐给我这些视频,要想搞明白为什么是这些视频,首先要搞明白微信都有华仔的那些数据。我们拿华仔的个人微信号举个例子:

华仔的微信号有1300+的好友、关注了384的公众号,平时没事打打王者和联盟、开了个产品经理公众号、写写文章、是一个非典型90后男同胞。

(1)基于用户协同过滤的视频号推荐算法

首先对于社交产品最重要的一定是华仔的好友数据,华仔的好友都看了那些视频,那个视频华仔的好友看的最多,那么就可以优先把这个视频推荐给华仔看,说不定华仔也喜欢看。所以华仔的朋友千万不要看不良内容,说不定华仔就刷到了。这就可以用到基于用户的协同过滤算法。

当刷到第九个时,后面连续都是 提示 “多位朋友看过”,说明视频号用到了基于用户的协同过滤,而且推荐结果在排序算法中权重很高。

(2)基于用户标签的视频号推荐算法

其次腾讯知道华仔关注了384个公众号,公众号在创建时是需要选择类别的,另外公众号发文章时时也要选择类别,华仔平时会看什么类型的公众号、看那些类型的文章,腾讯都知道,就可以给华仔打上各种各样的标签。

比如华仔经常看产品经理、汽车、美食相关的公众号和文章,那么腾讯就会给我打上产品经理、汽车美食等等标签。有了这些标签就可以给华仔推荐相关的视频,于是华仔的推荐列表里出现了“1.YYP颜宇鹏车言论”、“7.产品经理看世界 ”、3.迪哥爱吃 这些视频。

这里又产生了一个问题,微信视频号是怎么找到产品经理、汽车、美食相关的视频呢?一定要给这些视频打上产品经理、汽车、美食相关的标签,这里发现了视频号给视频打标签的三种方式:

第一是通过视频的标题关键字,这个是最直接的,因为“1.XXX说车”、“7.产品经理看世界 ”这两个视频的标题就包含了车和产品经理,微信可以通过视频的标题给视频打上 汽车和产品经理的标签。然后可以基于华仔个人爱车、产品经理、美食的标签匹配视频的标签,这样就完成了推荐。

第二个是利用用户填的话题,当用户用视频号创建一个视频时,用户可以针对视频选择一个话题,其实用户输入的话题就间接的给视频打上了标签。如下图#微信读书#这个标签,点击标签是可以看到标签下的视频的。

第三种方式比较高级,试用了一下微信的视频号搜索功能,比如华仔搜索“说车”二字,搜索结果分为上下两块:

  • 第一种是视频号主,出现了“猫叔说车”等几个结果。
  • 第二个是说车相关的视频,这里发现微信视频号已经能识别视频的内容包括视频里的文字和图片,这里用到了深度学习等算法,在视频上传后可以基于视频的内容打上相应的标签,一旦有了标签就可以和用户标签做匹配。

通过以上两个召回算法除了2.钛铂新媒体 、5.粥左罗 这两个视频,其他视频都能解释清楚了,要么是基于我的好友推荐 要么还是基于标签推荐。

其他视频推荐召回算法

那腾讯为什么会推荐:2.钛铂新媒体 、5.粥左罗 给我呢?

这里有两种可能:

第一种是因为在推荐系统中有个概念叫“信息茧房”,就是如果你观看的视频都是你喜欢的视频,就很有可能进入死循环,没有其他新的视频。推荐系统为了解决信息茧房的问题会给推荐系统增加一些随机性,推荐一些你从未看过的视频而这些视频,满足你的好奇心。现实中人也是这样的如果长时间只看某些东西,就会产生厌烦情绪,突然看到一个新的东西,会感觉很新奇。

第二种可能就是微信加入了视频热度的召回算法比如5.粥左罗这个视频点赞量1997、评论量480,热度一般是一些综合的指标的权重计算如观看量、点赞量、评论量、播放完成率等指标计算视频的热度,热度高的视频,用户喜欢的概率相对来说就会高一点。

基于已关注视频号的推荐算法

当华仔关注一些视频号后的发现 ,又连续刷了几次视频做测试。

测试结果如下:

为什么是这些视频呢?

此时微信又多了一些数据华仔关注的视频号,这个数据比华仔的朋友看过或关注过的视频以及基于华仔标签推荐的视频更加准确。

这就好比电商产品的收藏或者加购商品,都收藏或者加购了商品,那么相对来说对这些店铺的其他商品也会感兴趣一点。同样的华仔关注的视频号的发布的其他视频,华仔喜欢的几率就比较大。

于是又有了两个新的发现:

第一,如果华仔关注了某些视频号,这个视频号如果发了新的视频,会在朋友圈的下面视频号的入口有红点提示:

第二,华仔关注过的视频号发的最新视频内容是比华仔未关注过的视频号发的视频内容权重高。

从华仔测试的结果也不难发现,比如1.腾讯NBA、2.腾讯新闻、3.腾讯新闻,这些视频就优先出现在了华仔的推荐列表。

这里就又产生了一个新的召回算法基于用户关注的视频号视频的推荐。

微信视频号是否采用了实时推荐算法

华仔刷着刷着刷到了埃隆马斯克的特斯拉,又点进去了特斯拉视频号刷了几个特斯拉的视频并且点赞。如果有实时召回算法,那么微信视频号一定可以捕获到我近几次的点击是对特斯拉感兴趣的,然后通过实时召回算法推荐给我车相关的内容。

然而华仔再次刷新视频号内容,前几个视频都找不到车,而且第一个视频应该是推荐概率最高的然而却与和美食相关,是基于华仔的长期兴趣偏好。

华仔又试了下 YYP颜宇鹏车言论说车这个视频号,又看了这个视频号10个以上的视频,半个小时后 又刷了12次视频号内容,然而没有一个视频和车相关 。

这样就可以证明 目前微信还没有引入实时召回算法的机制。

其他的发现

1. 冷启动

怎么给一个新注册微信的用户推荐视频呢?这种情况在推荐系统中叫冷启动,也就是说微信此时拿到的信息很少,新的微信号没有朋友、没有关注公众号,微信也没有给你打上偏好标签。

但是微信有你的基础资料,至少知道你的性别、年龄段,这些基础标签其实也可以推荐一些视频的,比如华仔是90后、男同胞,那么推荐美女、美食总没问题吧。

另外上文已经讲过微信一定是有基于视频热度的推荐算法的,因为在华仔刷的视频当中大部分的点赞量都是超过50,基于热度推荐视频也是一种冷启动的解决方案。

2. 基于LBS(地理位置)的推荐

华仔刷视频刷着刷着刷到了一个视频比较特殊显示【位置为广东省财政厅】,另外一个视频显示广州市【同城】的标签。

其实华仔就在财政厅附近工作,而这两个视频并没有显示有朋友关注过或者看过,说明微信视频号用了.基于LBS(地理位置)的推荐机制,推荐荐附近或者同城的人的视频给你。

怎么实现这个基于位置信息的推荐呢?重点是要给视频打位置标签,当在视频号上传视频时可以选择当时的所在的位置,微信就记录了这个位置下所有的视频,另外给视频也打上了位置的标签。

因为微信有你的位置信息,在基于你当时的位置匹配你当前位置的视频就完成了推荐。如下图所示,打开地理位置是可以看到当前位置下面的视频列表的。

3. 视频号的认证

视频号是否认证也影响推荐的优先级,对于一个认证了的视频号和一个没认证的视频号,微信视频号一定优先推荐认证了的视频号的视频。从华仔刷视频的结果页可以看出,华仔刷了13个视频,其中有11个都认证了,只有三个未认证。

所以视频号主赶紧去认证吧,个人认证现在的条件还比较低,只需要有100个粉丝就可以完成认证。

最后的话

从上面的文章可以确定的是微信视频号至少用了 5个召回算法 包括:

  1. 基于用户协同过滤的视频推荐算法,通过朋友看过或者关注过推荐给你视频
  2. 基于标签的视频推荐算法,给用户和视频打标签做匹配
  3. 基于已关注视频号的视频推荐算法,给用户推荐已关注过的视频号的视频
  4. 基于视频热度的算法,通过视频的观看、点赞、评论、观看完成率等指标推荐热度视频给你
  5. 基于LBS的视频推荐算法,通过给视频打位置标签推荐给你附近的人在看或者发布的视频

目前确定的是微信还没有引入实时的推荐算法,这可能受制于微信过多的用户量产生的大量计算或者微信还没想好以怎么样的方式将你短期偏好的视频呈现给你。

不过在未来实时的视频推荐一定会上线。

最后给微信视频号开发团队提个建议,可以结合基于用户协同过滤的视频推荐算法与基于标签的推荐算法,因为目前来看,朋友看过的或者关注过的视频,华仔并不是很感兴趣。

华仔有1200+好友,那么这1200+好友未来一定看过大量的视频,应该给华仔推荐其中的那些视频呢?可以再结合华仔的标签过滤掉华仔可能不感兴趣的视频。

基于LBS的视频推荐算法同样也可以结合华仔的兴趣标签,这样推荐的视频可能华仔就更喜欢了。

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