抖音流量算法推薦機制的核心關鍵點！

今天我用一個視頻給你講清楚抖音推薦機制到底是什么？抖音如何知道我們喜歡看什么視頻？抖音如何知道我們的視頻應該推送給哪些人呢？

抖音本質其實就是一個算法的平臺，通過人工智能和大數據分析，識別每個視頻的內容是什么，分析每個用戶的興趣是什么，然后給視頻和用戶分別打上大量的標簽，比如說你喜歡看汽車，玩兒游戲，那平臺就會在你身上推一大堆類似于汽車、游戲這樣的興趣標簽，這時候，平臺就會在幾千萬的視頻里尋找有這兩個特征標簽的視頻，并推送給你。

因此，你的賬號和視頻標簽就是非常重要的事情了，標簽打好了，平臺才知道你的賬號和視頻內容是什么，應該推送給誰。

那平臺到底是如何給每個賬號打標簽的呢？平臺系統(tǒng)會給每個賬號和每個觀眾都分別建立一套數據模型。先說用戶，你剛開始看抖音的時候，平臺是不知道你的個人屬性以及興趣愛好是什么的，只能說隨機給你推薦一些視頻。

所以，剛開始你看到的視頻很多都是你不感興趣的內容，但是平臺它會分析你的每一個行為，比如說當你看到一個講汽車的視頻，你剛開五秒鐘就劃走了，那平臺就會知道了，你對汽車類的視頻是不感興趣的，當你看到一個美女變裝的視頻，你足足看了一分鐘，而且還點贊評論了，那平臺就會知道，原來你對美女變裝視頻感興趣。

經過很長一段時間的數據分析和積累，慢慢的平臺就會給你建立一個專屬于你的獨一無二的數據模型。這里邊有你的個人屬性和興趣標簽，包括你的年齡、性別、地域、行業(yè)、興趣愛好等等，

甚至包括你的消費能力。

當你做了一個新的抖音賬號平臺的人工智能，也需要從你的視頻內容里面提取一大堆的關鍵詞，從而分析你的視頻內容，不斷嘗試把你的視頻推送給可能感興趣的人，然后分析這些人看了視頻之后的反應，比如哪些人看了五秒鐘就劃走了，那說明這一類人對你的視頻是不感興趣的。

那這類人身上都有哪些共同特征標簽？提取出來以后就不會再推薦給這類人，然后另外一類人，看的時間很長，而且為你的視頻點贊和評論了，說明他對你的視頻很感興趣，所以平臺就會記錄和分析這類人他有什么樣的共同的特征和興趣標簽，提取出來之后就會把你的視頻更多的推送給這類人。

所以每一次用戶觀看你的視頻，就是平臺系統(tǒng)在分析和學習你的視頻內容，并進一步完善你的賬號的數據模型的過程。這個模型，它會不斷的自動進行優(yōu)化和完善，模型建立的越快，你的視頻內容就越容易推薦給精準的用戶，從而讓你的賬號漲粉更快。

那我們該怎樣幫助平臺去更快速的建立我們的賬號數據模型呢？答案就是內容需要足夠垂直、播放量足夠大。

那播放量足夠大是什么意思呢？人工智能的建模是必須要經過大量的機器學習，只有量足夠大，這個模型才會越精準。如果你就靠平臺給的那點兒初始500的播放量，平臺分析的數據量不夠大，而且還都是不精準的，所以用戶分析出來的結果也不會精準。

那模型該怎么快速建立起來呢？需要通過抖加來提升播放量，幫助平臺系統(tǒng)大量的分析和學習，建立你的賬號數據模型。

模型一旦建立好以后，你的視頻推送的都是精準的人群，漲粉就越來越快了，這些才是真正的流量推薦機制。