你知道吗？抖音似乎总能猜透我们的喜好，不断推送我们可能喜欢的视频。这其中的系统判断机制既神秘又深奥，其中蕴藏着许多值得深入挖掘的奥秘。

用户画像的构建

系统会从多个角度来构建用户的形象。例如，我们可以观察用户观看视频的时间长度，就像在2022年的一项用户研究中发现的那样，那些观看某个类别视频平均时间较长的用户，往往对该类视频有着更高的兴趣。此外，还有点赞、评论、分享等互动行为。比如，如果一个用户频繁为旅游类视频点赞，系统就会将其标记为对旅游内容感兴趣的用户。同时，系统还会综合考虑地域信息，例如，某个地区的用户可能更倾向于观看当地小吃制作的相关视频。

设备信息同样受到关注，使用苹果手机的用户可能拥有与众不同的喜好。浏览记录同样重要，连续观看健身视频后，系统会认为我们对这类内容非常感兴趣。

视频的标签化

视频内容与相关信息均会进行分类标记。以美食视频为例，若视频主要展示川菜制作过程，便会获得“川菜”这一标签。观察标题，若包含“减肥食谱”等关键词，这也是一个关键标签。描述部分同样不可忽视，如提及“传统川菜的现代改良”，这会进一步丰富标签内容。此外，若位置信息显示为成都，则会提高川菜标签的相关性。封面图上如出现特色小吃图案，这也是构建标签的一个要素。

基于算法的匹配

用户画像与视频标签经过整理，算法便开始进行匹配。系统内拥有众多算法模型，它们持续进行计算。若用户被标记为喜爱喜剧视频，系统便会从众多视频中筛选出喜剧标签突出的视频进行推荐。据2021年的数据统计，大约80%的推荐视频都是通过这种精确匹配方式推送的。此外，系统还注重时效性，对于由热门事件引发的系列视频，会在短期内进行大量推送。

推荐并非固定不变，系统会根据用户行为的新动态持续调整策略；一旦出现新的浏览习惯或兴趣点，算法便会立刻进行更新跟进。

推荐中的协同过滤

抖音运用了协同过滤技术。假设有两个用户，一位是来自一线城市的轩轩，25岁；另一位是来自二线城市的萌萌，23岁。他们观看内容的喜好颇为相近。当萌萌观看并点赞了一位健身达人新发布的课程视频后，2020年的案例显示，抖音系统会将这个视频推荐给轩轩。即便轩轩此前未曾看过这位达人的视频。

而且，随着越来越多的类似用户开始关注同一类别的视频，这种推荐便会变得更加明显。这主要是为了挖掘用户可能的兴趣所在。

反作弊系统的作用

抖音的反作弊机制持续工作。刷赞和刷粉均属违规操作。刷赞可能借助机器进行，表现为点赞数短时间内急剧上升，但用户来源不明确。即便是真人账号，也无法规避系统的监控。2019年，就有账户尝试通过刷赞来热门，结果遭到了罚款。

此外，刷粉行为带来的风险更为严重。假粉丝或许与账号的目标受众标签不符，这会导致系统依据假粉丝的标签来推荐视频，进而引发推送错误。因此，账号后续的数据状况令人担忧。

优质内容才是王道

这套系统框架里，真正能成为热门的是那些优质内容。刷量是行不通的捷径。一位小博主就凭借精心拍摄的手艺传承视频，不靠刷赞和刷粉，仅凭有趣的内容慢慢积累了粉丝。我们必须把主要精力投入到内容创作上，真正把握住用户的兴趣所在。

你们觉得，怎样制作视频才能在算法中独树一帜？期待大家点赞、转发，还在评论区积极参与讨论。