快手运营教学系列片的制作方：基于算法规则，如何制定内容策略？

本期大纲

■如何根据算法规则制定内容策略？

查看内容是如何定义的；

其次，我们来看看如何定义人：长期属性、中期属性、短期属性；

三看如何设计人与内容的交互。

以及其背后的数值：基尼系数

◎全文：2708字，预计阅读时间：8分钟

演讲者简介

星站创始人朱峰

星站是目前快手最大的内容矩阵。它采用系统化的运营方式，纯靠自然流量增长。半年内自营200个大号，3000万快手粉丝。是快手优质运营服务商，快手运营教学系列的制作者。

创始人朱峰，2017福布斯30岁以下30人，清华大学三年级第一届毕业生，清华大学“新媒体概论”，“传播原理”，“思源计划”客座导师，清华文创学院院长。

···开课···

▲操作大神亲自解读，老铁们怎么不点听？

快手内容消费端的人工智能技术主要围绕三个核心：定义内容、定义人、人与内容的交互。了解其机制可以让内容制作者更好地定位和制作传播更有效的内容。简而言之，为了让您的内容更容易被机器识别和“喜欢”，您首先需要了解机器的工作原理。

定义内容

简介：每一次猜测都是一个弱决策，大量弱决策叠加形成强匹配。

就是识别图片和视频。随着当前技术的发展，图像和文本的识别已经非常先进。比如可以识别文章的分类，也可以识别文章的情绪，判断文章表达的情绪，表扬和批评的态度。

但是，视频的机器识别技术并不是那么准确。识别视频中是否有色情、赌博和毒品是非常复杂的。机器识别图像后，仅提取概念是不够的。它还需要大量只有人类可以判断的常识信息才能准确判断。同样，机器无法仅通过一次识别来判断视频是否受欢迎。所以我们采取了这种方法：

当视频上传到快手时，机器会先捕捉一些特征并提取信息，如识别主体、表情、场景、画质、OCR文字识别、音乐、语音提取文字等.

例如，可以在草丛中识别出一只小狗，机器会进一步搜索视频中的细微特征。每个特征都是机器猜测然后验证。每次猜测都是一个弱决策，大量的弱决策叠加形成强匹配。

机器准确识别用户兴趣需要一定的时间。系统会优先推送点击率高的内容，在此过程中进行兴趣检测，并放入用户池进行灰度测试，从而获得持续验证。

比如我刚刚在草丛中识别出一只小狗，哦，机器猜测，这是一个可爱的宠物视频吗？机器找到少量带有“萌宠”标签的用户，观察观看次数，如果超过一定阈值，则判断这是萌宠视频，推荐给更多带有“萌宠”标签的用户宠物”标签，这样反复，这个视频的分类很快就确定了。判断视频质量的方式也很相似。视频推送给小部分用户后，通过观察点赞、评论、播放完成等维度的互动量，推荐给更广泛的用户。反复地，持续正反馈的视频根据数据表现进入优质视频库，机器随机选择快手页面上的一些“热门”，即发现页面。

定义人

简介：拥有大量标签的用户可以总结出特征，以便系统更好地了解用户。

你从一开始就知道一个陌生人是男是女，他来自哪里，从事什么工作，久而久之，你就会知道他喜欢什么运动、饮食偏好、性格和价值观。认识一个人的过程就是不断地获取和分析信息。时间长了，你就熟悉了，就可以预知这个人想要什么，他会做什么。

机器还与每个用户一起构建从陌生人发展为熟悉朋友的过程。对于快手的新用户，冷启动时，机器会先根据用户的注册信息、手机型号、地理位置、周边用户对用户进行标签分析。一旦用户有使用行为并浏览了内容快手运营，快手的机器会根据用户的浏览行为升级用户的标签库，然后为用户匹配更准确的内容。目前，快手用户的手机型号已经超过50000款，快手自研的AI引擎将适配各个型号的硬件配置。 快手的用户标签库已经达到百亿条。

拥有大量标签的用户可以总结特征，以更好地让系统了解用户。用户特征分为三个部分：长期特征、中期特征和短期特征。其中，长期特征是出生日期、地区（IP地址、POI/AOI）、性别等，那些你长期不会改变的特征。中期特征是爱好。最难识别的是短期特征，例如搜索“苹果”的人，他今天可能想吃一个苹果，明天可能想买一部 。此类特征千变万化，难以识别和判断，因此机器需要记录大量用户行为，建立深度学习模型进行持续训练，形成用户的大致画像（我们称之为用户向量），从而更好地确定用户喜欢什么以及他们与其他用户的关系。

人与内容之间的互动

简介：交互数据最难的部分是需要时间积累、用户积累和用户活跃度。

指用户之间的点赞、关注、评论等行为。根据刚才的解释，你可以很容易地理解，交互相关的数据可以帮助机器估计一个人的兴趣爱好。很多人刚玩了快手，就有一种感觉快手运营，他们在逼我什么？ ！很多原因是因为你没有向机器暴露足够的标签，机器还不认识你。事实上，它的粒度已经做得很细了。例如，我喜欢古典舞。用了一段时间后，我的Feed不全是类似于嘻哈的现代舞，而是中国古典舞的分类。

交互数据最难的部分是需要时间积累、用户积累和用户活跃度。人群沉淀的价值也很明显。在快手这个天天钓鱼的账号，几十上百篇相同内容的文章，一个人坐在那里钓鱼，他的粉丝有几十万，这些老铁们每天都喜欢看他钓鱼。所以我刚才说了，快手就是在寻找“人”的价值，用这种方式找到志同道合的老手。

在快手平台的排序引擎中，社区机制中的基尼系数概念不得不强调。

基尼系数一般用于衡量一个国家或地区居民的收入差距。该国以此来控制贫富差距。 快手用它来实现一个“公平”的概念，遏制大规模流量，把流量分发给更多普通的内容生产者，让大家得到一定的关注度。

对于专业的内容制作者来说，这种机制可能会令人烦恼。凭借您团队的实力，您在内容制作上投入巨资，产出优秀作品，粉丝数量迅速增加。你很快就会发现，你拥有的粉丝越多，你变得受欢迎的可能性就越小。但从另一个角度来看，这并不是一件坏事。试想一下，如果这个平台真的变成了一个只靠大脑袋吸引眼球的平台，普通用户发的视频没人管，只能做观众，那么平台就会变成一个中心化的精英媒体。而现在快手可以让老铁“活”在里面，快手粉丝很粘，背后有这个机制的贡献。

所以在账号越来越大的过程中，虽然越来越难，但积累的粉丝价值也越来越高。适应环境的能力是每个生物生存的核心能力，我想作为内容制作者也是如此。初步了解快手这个世界的规则和价值观后，你应该可以从实际的角度推导出一两个。

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···精彩预览···

看完两集干货满满，老铁们是不是迫不及待要大显身手了呢？下一课，我们将在上述算法理解的基础上，分享策划、拍摄、制作、包装、运营、改造的实践经验，帮助老手在实际操作中实现，敬请期待！

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