大白话理解头条推荐机制

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头条上每个人看到的都是自己喜欢看的。就像他们的宣传标语一样，你关心的才是头条。每一次打开它，它都是你最喜欢的样子，久而久之你当然就无法离开它了。

那头条怎么知道每个人喜欢什么内容呢?这就是逻辑算法来控制推荐机制了。其实非常简单，官方用一个3分钟视频就讲清楚了。我在这里再啰嗦一遍，以便更多的人可以理解到位。

其实就是打标签，对每一个头条上的人和信息都打上标签。例如一个人进来了头条，后台就会根据你以往的浏览轨迹给你打上标签，比如性别，学历，是否爱吃辣等等。假如你是第一次进来，没有以往的任何数据，也没有关系，系统会先猜一个符合你的标签，给你推荐一定的内容，然后再根据你的反映，如点赞关注转发，浏览时长等等行为来判读是否需要变更标签。这是对于人。

那对于信息也是一样，一个新的信息被上传到头条了，文章也好视频也好都是一样的，系统就会通过计算机系统提取到里面的关键词或者画面。通过识别到的内容来给本条信息打上标签。

人和信息都有了标签了，事情就变得很简单了，然后就是匹配，把对的信息呈现到对的人面前。

但是问题又来了，每天有太多的信息被上传了，系统如何甄别出优质内容呢?我们来通过一条信息的经历来回答这个问题。

一条内容到底能不能爆，取决于什么呢。当一条内容被上传之后，通过之后，首先就是被打标签。之后进入一个冷启动阶段，在这个阶段新上传的信息会被加权优先推荐，当然是在一定流量范围，进入到一个初级流量池，就是先推给一小部分可能感兴趣的人去看一下，然后系统就会根据本条内容的点赞，转发，评论，完播率等数据来判定此内容是否优质内容。如果否，就停止推流，也就是说本条内容将无法再很多的出现在客户眼前了。如果是，就会进入更大的流量池，让更大范围内的人看到它，自然地它就火了。

这就是我理解的头条的推荐机制，由此可见，每一个想要在这里获取流量的人都只能是通过创造更优质的内容来获得。越多的优质内容，也就会吸引更多的人，对于平台对于作者对于客户是三赢的状态。相反，如果很多的垃圾内容没有营养的内容进来，首先客户会流失掉，那接下来就是大厦倾倒了。

希望每一个头条的参与者都可以实现自己的价值。