抖音平臺會根據(jù)你視頻的特征，包括主題、標題、話題內(nèi)容、近期點贊、觀看人數(shù)、觀看時長以及地域環(huán)境等等，推算出用戶所喜歡滿意的視頻內(nèi)容。并且估算出用戶對作品的喜愛偏好程度。然后，再從大量的內(nèi)容之中，將所有的作品，按照偏好程度由高到低呢，進行排序，那么排在前列的作品就會優(yōu)先，被推薦到用戶的手機上進行展示，從而獲得大量的流量。

那么具體來講就是抖音，通過這個人工智能，大數(shù)據(jù)算法機制，通過大數(shù)據(jù)分析來識別每個視頻的。內(nèi)容是什么，分析，每個用戶的興趣是什么，然后呢，給視頻和內(nèi)容以及用戶分別打上大量的標簽。

舉個例子，如果你喜歡看美女跳舞和旅游美食方面的視頻，那平臺就會在你身上打上一大堆，類似于美女跳舞啊，旅游美食的興趣表現(xiàn)，這時平臺就會在全平臺幾千萬的視頻里面尋找到有這幾個特征的視頻，一旦匹配上就會推送給你，所以給你的賬號和作品打標簽是一件非常重要的事情，標簽打好了平臺，才知道你的賬號和視頻是什么內(nèi)容應該推送給誰。

那么接下來就是最核心也最關鍵的內(nèi)容，究竟系統(tǒng)是如何給每個賬號打標簽的呢？其實。抖音系統(tǒng)會給每個賬號和每個用戶分別建一套數(shù)學模型。

我們先說用戶吧，你剛開始看抖音的時候，平臺是不知道你的個人興趣愛好是什么的，所以剛開始呢，你看到的很多視頻是你不感興趣的。但是平臺會分析你的每一個行為，比如，當你看到一個講美食的視頻時，你剛看五秒鐘就走了，那平臺就會知道你對美食類視頻是不感興趣的，如果你看到一個美女變裝的視頻，卻足足看了一分多鐘，而且還點了點贊，評論了，那么平臺，就會知道你對美女變裝是非常感興趣的，經(jīng)過很長一段時間的數(shù)據(jù)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(shù)學模型，這個模型里面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、消費能力等等非常的詳細。

同理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(nèi)容里提取一大堆關鍵詞，從而分析你的視頻內(nèi)容，不斷嘗試把你的內(nèi)容推薦給可能對你的視頻感興趣的人，然后分析這些人看了你視頻以后的反應，比如說哪些人看了五秒就走了，說明，這些人對你的視頻內(nèi)容是不感興趣的，這類人身上都有哪些共同的特征和標簽呢？提取出來之后就不再給這類人推薦你的視頻了。

然后有另外一類人呢，他們看了很長時間，而且為你點贊和評論了，說明，這些人他們是對你的視頻是感興趣的，所以平臺就會記錄和分析，把這類人的共同特征和興趣標簽提取出來，之后會把你的視頻更多地推給這類人。

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，你視頻內(nèi)容并進一步完善你賬號的數(shù)學模型的過程，這個模型會不斷的自我進行優(yōu)化和完善，模型建立得越快，你的視頻內(nèi)容就越容易推薦給更精準的用戶，從而讓你的賬號漲粉更快。

那么重點來了。

我們怎么幫助平臺更快速的建立我們的賬號數(shù)學模型呢？

答案就是內(nèi)容足夠垂直和播放量足夠大，那播放量足夠大是什么意思呢？

懂計算機或者人工智能的人呢，都知道人工智能的建模是必須要經(jīng)過大量的機器學習的，只要有大量足夠的數(shù)據(jù)這個模型才會越準確，如果你就靠平臺給的那點初始500的播放量，量小而且還都不準確，不精確，用戶分析出來的結果肯定不準確，你的模型怎么可能快速建立起來呢，這個時候你就必須想辦法搞到足夠多的播放量，至少是幾萬的播放量才最好，最簡單快捷的辦法就是花點錢投個抖加，快速的提升播放量，幫助平臺系統(tǒng)大量的分析和學習，建立你的賬號數(shù)學模型模型，一旦建好，你的視頻就會推送給越來越精準的人群，漲粉就會越來越快。

內(nèi)容垂直比較好理解了，假如你一會兒坐汽車，一會兒做美女變裝，那平臺人工智能怎么給你打標簽呢？

以上才是真正的從基于平臺算法和人工智能的角度告訴你抖音推薦算法的核心。你只有懂得了這個，才明白到底應該怎么快速打造你的賬號和內(nèi)容。