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我們今天就開始講這個短視頻的算法原理。我們知道自己研究一個事情有兩個方式，比如說我想在短視頻上面讓我的東西大火，那麼通常有什麼樣的方式呢？一個是你自己做測試，我不知道什麼樣的東西可以火，我也不知道他喜歡什麼樣的東西，我也不知道用戶喜歡什麼樣的東西。怎麼辦呢？我就什麼樣的方式都拍一些各種的測試角度都嘗試一下。

最後我看他什麼樣的規律容易火，這個叫自己找規律。要麼你就反推他的算法原理。比如說你明白他的原理，你站在他的角度去看什麼樣的東西能夠給他帶來價值，他會把什麼樣的東西放在前面，然後你再去反推自己怎麼去迎合他的這個喜好，從而讓自己的播放量來達到一個非常高的一個水平。在實際的操作當中，這兩個方式我們是要同時用的。那我們首先需要很了解它的原理到底怎麼一回事，你才能更清楚自己的角色。

那麼短視頻它到底是個什麼東西呢？實際它是一套程序，它什麼也沒有，它的所有的内容都是用戶自己上傳的，那麼它的所有的那些觀衆也都是用戶自發去傳播的。那麼等于它兩端都不是它的東西，它隻是一個連接器的作用，把這一部分人的東西推送給另外一部分人。看它的内容類似于什麼呢？ UGC 就是用戶自行的生成東西。你如果在之前上過論壇的話，你就知道它就類似一個論壇。比如說你有一個 discuss 一個代碼，但這個東西什麼都沒有，它就是一個程序而已。你需要找人往裡不停地發帖，你才能讓這個内容量起來。起來之後你才能進行一個良性的互動。

有一些用戶，然後來實現一個更大的傳播。它本身是一個框架，它本身什麼都沒有，它是需要通過這個框架把内容有機的結合起來，像滾雪球一樣越來越大，你的内容越來越好，就會吸引越來越多的人，越來越多的人來給你貢獻越來越多的内容。差不多是這麼一個情況。

那這裡面就有一個問題，當你有海量的内容的時候，你怎麼通過一個機器的算法把最優質的東西推送給用戶？這個東西很難。比如說你十個東西的話，你可能看一下，你告訴大家說哪個好一點。可這個東西如果數量級一旦增加了之後，它就完全變成另外一塊去了。你比如說 1000 個，那可能會你加一些算法可能可以。

那你比如說一萬個十萬萬個，你如果幾十億個東西，每天會有幾千億個幾千萬個東西去上傳的話，你這個東西鑒别就非常非常難，你必須要有一套非常高效非常合理的機制才可以，這個機制就是我們來反推的關鍵。

那麼他是怎麼知道這些東西是大家最需要的呢？這個就是機器的算法原理，很多時候它和這個原理是相通的。那我們先講百度在最開始的時候是沒有百度這個搜索引擎的，它像是那種分類網站，但這樣的問題在于你完全人工去操作的話，效率非常的低，而且網站越來越多，而且它的時效性也有問題。後來他們就增加了一個算法，就是讓機器去識别。在那個時候機器非常的弱的，說他怎麼去識别呢？我不能理解你的東西。

那麼我回到短視頻，它現在日活據說已經是破 5 億了。那麼在這麼多人同時在上傳東西大家都相互看的時候，你怎麼去确定你的東西是用戶喜歡的呢？它答案是先做一個小範圍的測試，我不知道你的東西是不是喜歡，但是不重要是吧，我先把你的東西推給 100 個人看，那麼這 100 個人看了之後，如果覺得好，那我再把它推給 1000 個人看，1000個人覺得好，再推給 1 萬個人看。

逐步的它會有一個一個的用戶池，你的質量到達一定程度，你會進到下一個這個用戶池下一個内容池，然後再到達一定程度，再到下一個内容池，它是逐漸的一個升級的過程，但這個過程你是不知道的，它是随機給你分配用戶，然後進一步來确定你的内容質量，進一步來确定你的文章的權重。也就是說抖音的關鍵就是你要做出一個優質的質量，在他推給 100 個人的時候，讓這 100 個人感興趣。那麼你和誰去比，和另外一個陌生人去比他比如說你們兩個的視頻同時推給了 100 個人，你隻要超過你的競争對手，你可能就優先進到下一個那個内容池。然後你在下一個流程再打敗你的競争對手，再進到下一個内容池。

大概是這樣的，你不需要關心他的算法的原理是什麼樣的，他是通過一個其他用戶的反饋來找到一個你不可以作弊的因素，從而确定你的内容的質量。那麼我們現在知道了，你迎合的其實不是短視頻，你迎合的是千千萬萬的用戶。你如何找到用戶喜歡的東西，做出他們喜歡看的東西，讓他們看完，讓他們贊，讓他們這個東西，最關鍵重點就在這個方面。也就是說你給提供了更高價值的東西，你黏住了他的用戶你讓這個人評論，你讓他的時間在上沉澱下來，才覺得你的東西有價值，你們兩個才會形成一個正向的循環，他才會給你分配更多的用戶，讓你去吸引更多人的時間，從而給他做沉澱。你明白了這麼一個原裡，我們下面會一步一步講下一步的操作。

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