我们的短视频是如何被推荐的呢？
抖音平台会根据你视频的特征，包括主题、标题、话题内容、近期点赞、观看人数、观看时长以及地域环境等等，推算出用户所喜欢满意的视频内容。并且估算出用户对作品的喜爱偏好程度。然后，再从大量的内容之中，将所有的作品，按照偏好程度由高到低呢，进行排序，那么排在前列的作品就会优先，被推荐到用户的手机上进行展示，从而获得大量的流量。
那么具体来讲就是抖音，通过这个人工智能，大数据算法机制，通过大数据分析来识别每个视频的。内容是什么，分析，每个用户的兴趣是什么，然后呢，给视频和内容以及用户分别打上大量的标签。
举个例子，如果你喜欢看美女跳舞和旅游美食方面的视频，那平台就会在你身上打上一大堆，类似于美女跳舞啊，旅游美食的兴趣表现，这时平台就会在全平台几千万的视频里面寻找到有这几个特征的视频，一旦匹配上就会推送给你，所以给你的账号和作品打标签是一件非常重要的事情，标签打好了平台，才知道你的账号和视频是什么内容应该推送给谁。
那么接下来就是最核心也最关键的内容，究竟系统是如何给每个账号打标签的呢？其实。抖音系统会给每个账号和每个用户分别建一套数学模型。
我们先说用户吧，你刚开始看抖音的时候，平台是不知道你的个人兴趣爱好是什么的，所以刚开始呢，你看到的很多视频是你不感兴趣的。但是平台会分析你的每一个行为，比如，当你看到一个讲美食的视频时，你刚看五秒钟就走了，那平台就会知道你对美食类视频是不感兴趣的，如果你看到一个美女变装的视频，却足足看了一分多钟，而且还点了点赞，评论了，那么平台，就会知道你对美女变装是非常感兴趣的，经过很长一段时间的数据分析和积累，慢慢的平台就会给你建立一个专属于你的独一无二的数学模型，这个模型里面有你的个人属性和兴趣标签，包括你的年龄、性别、地域、行业、兴趣爱好、消费能力等等非常的详细。
同理当你做了一个新的抖音账号，平台的人工智能也需要从你的视频内容里提取一大堆关键词，从而分析你的视频内容，不断尝试把你的内容推荐给可能对你的视频感兴趣的人，然后分析这些人看了你视频以后的反应，比如说哪些人看了五秒就走了，说明，这些人对你的视频内容是不感兴趣的，这类人身上都有哪些共同的特征和标签呢？提取出来之后就不再给这类人推荐你的视频了。
然后有另外一类人呢，他们看了很长时间，而且为你点赞和评论了，说明，这些人他们是对你的视频是感兴趣的，所以平台就会记录和分析，把这类人的共同特征和兴趣标签提取出来，之后会把你的视频更多地推给这类人。
所以，每一次用户观看你的视频就是平台系统，在分析和学习，你视频内容并进一步完善你账号的数学模型的过程，这个模型会不断的自我进行优化和完善，模型建立得越快，你的视频内容就越容易推荐给更精准的用户，从而让你的账号涨粉更快。
那么重点来了。
我们怎么帮助平台更快速的建立我们的账号数学模型呢？
答案就是内容足够垂直和播放量足够大，那播放量足够大是什么意思呢？
懂计算机或者人工智能的人呢，都知道人工智能的建模是必须要经过大量的机器学习的，只要有大量足够的数据这个模型才会越准确，如果你就靠平台给的那点初始500的播放量，量小而且还都不准确，不精确，用户分析出来的结果肯定不准确，你的模型怎么可能快速建立起来呢，这个时候你就必须想办法搞到足够多的播放量，至少是几万的播放量才最好，最简单快捷的办法就是花点钱投个抖加，快速的提升播放量，帮助平台系统大量的分析和学习，建立你的账号数学模型模型，一旦建好，你的视频就会推送给越来越精准的人群，涨粉就会越来越快。
内容垂直比较好理解了，假如你一会儿坐汽车，一会儿做美女变装，那平台人工智能怎么给你打标签呢？
以上才是真正的从基于平台算法和人工智能的角度告诉你抖音推荐算法的核心。你只有懂得了这个，才明白到底应该怎么快速打造你的账号和内容，如果你听懂了，就请点赞收藏分享吧，有问题评论区留言。
作者：范志荣
