抖音算法机制是什么（抖音核心算法机制详解）

今天讲的是最有深度的抖音算法机制的剖析，解密平台核心算法机制；主要深度讲下抖音是算法机制到底是怎么工作的，我们的帐号标签原型到底是怎么建立起来的，字节跳动的人工智能AI到底是如何分析建立我们帐号的数学模型的。

一、字节跳动平台算法特点

首先我们要明白，字节跳动首先是一家广告公司，对于广告公司来说，庞大的数据是他最重要的产品，和最强变现的产品。

基于这个原则，我们可以肯定他的算法不会太过于商业化（对比猫狗站），所以白嫖的机会是很大的，但作为公告公司，核心就是卖流量，人民币加持一下效果会更好，这也是为毛目前抖音的流量在全网看来是便宜的，100元能买5000的展现。

抖音其实就是一个算法平台，通过大数据智能AI识别大数据，分析每个视频内容是什么，通过点赞，停留，评论，转发，转粉等动作识别每个用户的兴趣标签是什么。

然后分别给内容和用户打上大量的标签，精准给用户匹配相关内容。

比如你平时喜欢看小姐姐跳舞或者美食制作等相关内容，那么系统会在千万级别的内容中寻找识别和这两个内容相关的推送给你。

对于用户来说这是故步自封的信息茧房。

对于内容来说这会节省大量时间和推广。

因此给帐号打上标签是件非常重要不可忽略的事情。

标签打好了，平台才能识别和清楚推送什么样的人群给你的内容。

二、系统到底是如何给我们打标签的

抖爸爸的智能AI会给每个帐号每个用户分别建立一套数据模型。

用户标签模型的建立：

通过点赞，评论，转粉率等动作来决定用户属性，通过一定时间的积累，平台就会给予用户一套独一无二的数据模型，这个模型里面有你的属性和兴趣标签，包括年龄，性别，地区，行业，兴趣爱好，消费能力，等等信息。

帐号标签模型的建立：

同理，当我们新建立一个账号时，人工智能AI系统也需要通过我们内容来抓取大量的关键词，从而分析我们的视频内容，不断的尝试推送给可能对你视频内容感兴趣的人，然后分析各人群看过你视频内容后的反应；比如有些人看不到1秒就划走了，也有些人看了之后不但转粉了，还点赞评论了；那么智能AI就会提取这些人群身上独有的标签，逐步优化精准人群。

所以每一次用户观看我们的视频，都是人工智能在分析学习我们的视频内容。并进一步的完善我们账号的数据模型的过程。

模型建立的时间越快，我们的视频内容就越容易被推送给更精准的用户，从而让账号涨粉更快。

三、如何更快速的建立数据模型

对于创作者来说这是最重要的问题。

如何帮助系统更快速的建立数据模型？

答案是：

内容要足够垂直，播放量要足够大！

稍微有点计算机和ai计算基础的小伙伴都知道，人工建模的前提必须是要数据足够大，才能有充足的数据学习空间，只有量足够大，我们的数据模型才能够足够的精准。

如果我们只靠平台给的那点初始500的垃圾流量，而且都是不精准的流量，分析出来的结果质量极差，你的模型恐怕做半年也不一定出的来。

多少播放量才能够让AI学习？

入门至少几万的播放量，最好的办法就是花钱投豆荚，上面也说了，目前抖爸爸的流量在平台里算便宜的，100元买5000展现，1000元就有50000的播放量了。

快速的提高播放量，帮助系统更加快速的分析和学习，建立帐号的数据模型。

模型一旦建立好，就会推送给更大的精准流量池，涨粉也会越来越快。

以上才是真正的基于平台算法和人工智能的角度，告诉你抖音建立快速起号的核心逻辑

你只有看明白这个逻辑，才能知道我们应该怎么去做帐号！

所以你学废了吗？

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