抖音是字节跳动旗下的又一款推荐算法的短视频社交APP，抖音这款短视频社交APP继承了今日头条的衣钵，把推荐算法再一次的发扬光大。
抖音算法本质就是：“从一个聚合的内容库当中推荐用户感兴趣内容给用户”
如果用一个公式去总结的话就是：
用户标签+内容标签+智能匹配=智能算法
用户标签：首先是用户标签，当你注册抖音账号那一刻开始，你每天刷抖音刷到一些你感兴趣的内容，你会点赞、评论、甚至转发
假设你喜欢汽车类的短视频，你会跟汽车类的短视频进行点赞，评论。你喜欢NBA类的短视频，你会给这一类视频点赞，评论转发。
你所有的用户行为习惯，抖音都会根据他的系统去分析，判断你对这一类内容的喜好，通过你的行为轨迹，使用的场景，时间，抖音会给你一个用户标签。
比如：1个27岁喜欢汽车、篮球的大学本科生
根据你抖音账号所填写的资料，以及你平常的用户习惯，比如说你喜欢汽车类的视频，你每次观看的时间比较长，经常点赞，经常评论抖音，就会给你下一个标签
喜欢看汽车类的内容。如果你喜欢看NBA的视频，经常点赞评论，观看的时间也比较长，这个时候抖音也会给你下一个标签。
内容标签：每一个账号都会给你的内容打上内容标签，这样方便抖音在后续匹配更精准的用户给你
所以你学习抖音课程的时候，做账号的时候，第1步要做的就是要定位，找到一个垂直细分的领域，不断的去输出垂直领域的干货。
只有够垂直，够细分，抖音才会给你打上更加精准的内容标签。
如果你今天发汽车类的短视频，明天去发NBA的短视频，这个时候抖音是没办法去判断你内容标签的，这个时候他推给你的流量就会不精准，导致你的整体阅读量点赞数据不佳。
智能匹配：紧接着就是智能匹配，抖音会根据每一个用户的使用行为习惯、使用场景、以及时间的不同，给每一个用户推荐不一样的内容。
简单的说，抖音这套智能匹配就是，把用户喜欢看的优质作品推荐给用户，你只有摸清了他这套算法，按照他这套算法去生产内容，你的账号才能够获得大流量的推荐。
抖音有两个巨大的数据库，一个是用户数据库，一个是内容数据库，抖音这套智能匹配机制就是根据用户所在的场景、时间、以及用户的使用行为习惯，从内容数据库当中调出他喜欢的内容推荐给用户！
比如说：你早上起床，你可能第一时间是，拿起手机翻一翻抖音，这个时候抖音可能会给你推荐的是新闻类的视频。
等你晚上回家躺在床上的时候，这个时候可能抖音给你推荐的是你感兴趣的，汽车类的视频。
抖音这一套人工智能算法机制，在不断的给用户匹配数据的过程中不断的去进化和迭代，越来越能够摸透用户的心思，所以说你会发现刷抖音，会有一个习惯停不下来。
赛马机制
在抖音这个区域中心的算法计算中，一个1万粉丝的账号和100万的粉丝的账号。他们获得大流量的推荐机会是相等的，条件是你要具备优质的内容。
每天喜欢汽车领域的用户数量是恒定的，假设是1000万用户，每天汽车领域的账号会生产1万条短视频内容。
这1000万的流量就会分配给这1万个账号，这1万个账号假设当天每一个账号发布了一个作品，那么抖音会根据作品的数据反馈，去分配不一样的流量。
如果你的作品完播率高，点赞率高，评论量高，分享率高，就会给你推荐大流量，把你推上热门，抖音就是用这一套赛马机制去筛选优质的内容，然后推荐给喜欢看相关领域视频的用户
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