抖音流量算法推荐机制的核心关键点！

今天我用一个视频给你讲清楚抖音推荐机制到底是什么？抖音如何知道我们喜欢看什么视频？抖音如何知道我们的视频应该推送给哪些人呢？

抖音本质其实就是一个算法的平台，通过人工智能和大数据分析，识别每个视频的内容是什么，分析每个用户的兴趣是什么，然后给视频和用户分别打上大量的标签，比如说你喜欢看汽车，玩儿游戏，那平台就会在你身上推一大堆类似于汽车、游戏这样的兴趣标签，这时候，平台就会在几千万的视频里寻找有这两个特征标签的视频，并推送给你。

因此，你的账号和视频标签就是非常重要的事情了，标签打好了，平台才知道你的账号和视频内容是什么，应该推送给谁。

那平台到底是如何给每个账号打标签的呢？平台系统会给每个账号和每个观众都分别建立一套数据模型。先说用户，你刚开始看抖音的时候，平台是不知道你的个人属性以及兴趣爱好是什么的，只能说随机给你推荐一些视频。

所以，刚开始你看到的视频很多都是你不感兴趣的内容，但是平台它会分析你的每一个行为，比如说当你看到一个讲汽车的视频，你刚开五秒钟就划走了，那平台就会知道了，你对汽车类的视频是不感兴趣的，当你看到一个美女变装的视频，你足足看了一分钟，而且还点赞评论了，那平台就会知道，原来你对美女变装视频感兴趣。

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据模型。这里边有你的个人属性和兴趣标签，包括你的年龄、性别、地域、行业、兴趣爱好等等，

甚至包括你的消费能力。

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面提取一大堆的关键词，从而分析你的视频内容，不断尝试把你的视频推送给可能感兴趣的人，然后分析这些人看了视频之后的反应，比如哪些人看了五秒钟就划走了，那说明这一类人对你的视频是不感兴趣的。

那这类人身上都有哪些共同特征标签？提取出来以后就不会再推荐给这类人，然后另外一类人，看的时间很长，而且为你的视频点赞和评论了，说明他对你的视频很感兴趣，所以平台就会记录和分析这类人他有什么样的共同的特征和兴趣标签，提取出来之后就会把你的视频更多的推送给这类人。

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的视频内容，并进一步完善你的账号的数据模型的过程。这个模型，它会不断的自动进行优化和完善，模型建立的越快，你的视频内容就越容易推荐给精准的用户，从而让你的账号涨粉更快。

那我们该怎样帮助平台去更快速的建立我们的账号数据模型呢？答案就是内容需要足够垂直、播放量足够大。

那播放量足够大是什么意思呢？人工智能的建模是必须要经过大量的机器学习，只有量足够大，这个模型才会越精准。如果你就靠平台给的那点儿初始500的播放量，平台分析的数据量不够大，而且还都是不精准的，所以用户分析出来的结果也不会精准。

那模型该怎么快速建立起来呢？需要通过抖加来提升播放量，帮助平台系统大量的分析和学习，建立你的账号数据模型。

模型一旦建立好以后，你的视频推送的都是精准的人群，涨粉就越来越快了，这些才是真正的流量推荐机制。