基于快手算法規則，如何制定內容策略？
一看如何定義內容；
二看如何定義人：長期屬性、中期屬性、短期屬性；
三看如何設計人與內容的互動。
以及背后的價值觀：基尼系數
快手在內容消費端的人工智能技術主要圍繞三個核心：定義內容、定義人、人與內容的互動。理解它的機制，對內容生產者而言就可以更好地有的放矢、生產出傳播更高效的內容。簡單來說，想要你的內容如何更容易被機器識別和“喜歡”，首先你得了解機器運作的原理。
定義內容
導語：每一次猜測都是一個弱決策，大量的弱決策疊加在一起就形成強匹配。
也就是識別圖文和視頻。到目前技術的發展，圖文識別已經很先進了，比如它能識別出一篇文章的分類，也能識別一片文章的情感，判定文章表達的喜怒哀樂、褒貶態度。
但視頻的機器識別技術還沒有那么準確，如果要識別一個視頻里有沒有黃賭毒，就很復雜了，僅僅通過機器識別圖像后提取的概念是不夠的，還需要大量的只有人類才能判斷的常識信息才能夠準確判斷。同樣，機器也無法通過一次識別就判斷這只視頻是否受歡迎。所以采取了這樣的辦法：
當一則視頻上傳到快手，機器先會抓取一些特征、提取信息，比如識別主體、表情、場景、圖像質量、OCR文字識別、音樂、聲音提取的文字等等。
比如可以識別出一只小狗，在草地，同時機器會進一步尋找視頻里的細微特征，每一個特征都是機器的猜測，然后做驗證。每一次猜測都是一個弱決策，大量的弱決策疊加在一起就形成強匹配。
機器要實現對用戶興趣的精準識別，需要一定時間。系統會優先推送高CTR的內容，在這個過程中進行興趣探測，投放到用戶池中做灰度測試，從而得到不斷的驗證。
比如，剛剛識別了小狗在草地，哦，那機器猜測，這是不是一個萌寵視頻？機器找到一小部分帶有“萌寵”標簽的用戶，觀察打開量，如果超過了一定的閾值，就判定這是個萌寵視頻，從而推薦給更多帶有“萌寵”標簽的用戶，這樣反復，很快就能確定這支視頻的分類了。而判斷視頻質量的方式也很相似，視頻推給一小部分用戶后，通過觀察互動量比如點贊、評論、播放完成度等幾個維度，超過一定閾值，就推薦給更大范圍的用戶。如此反復，持續正向反饋的視頻根據數據表現進入優質視頻庫，機器隨機選擇其中的一些上快手的“熱門”也就是發現頁。
定義人
導語：帶有大量標簽的用戶，可以總結出特征，以便更好地讓系統了解用戶。
你從一開始知道一個陌生人是男是女，哪里人，做什么工作，等時間久了，你會知道他喜歡什么運動、飲食偏好、人品和價值觀。認識一個人的過程是不斷獲取信息、分析信息，時間久了，你熟悉了，就可以預測這個人的想要什么、會做出什么行為。
機器也在與每一個用戶建立從陌生人發展到熟悉朋友的過程。一個快手的新用戶，在冷啟動時，機器首先會根據用戶的注冊資料、手機機型、地理位置和周邊用戶等情況，對用戶做一個標簽分析。一旦用戶有了使用行為，瀏覽了內容后，快手的機器會根據用戶的觀看行為，升級用戶標簽庫，進而給用戶匹配更精準的內容。目前快手用戶的手機型號有5萬多種，快手的自研AI引擎會適應每種機型的硬件配置，快手的用戶標簽庫已經高達數百億條。
帶有大量標簽的用戶，可以總結出特征，以便更好地讓系統了解用戶。用戶的特征分為長期特征、中期特征、短期特征三塊。其中，長期特征是出生年月、地區（IP地址、POI/AOI）、性別等，那些你長時間不會變的特征。中期特征是興趣愛好。最難識別的是短期特征，比如一個人搜索“蘋果”，今天可能是想吃蘋果，明天可能是想買一個蘋果手機。這樣的特征是瞬息萬變的，也很難識別和判斷，所以機器需要記錄用戶大量的使用行為，建立深度學習的模型來不斷訓練，從中形成用戶大致的畫像（我們叫用戶向量），從而更好地判斷用戶到底喜歡什么，以及和其他用戶的關系。
人與內容的互動
導語：互動數據最難的是需要時間沉淀、用戶量積累和用戶活躍度。
就是指的是用戶之間的點贊、關注和評論等行為?；趧倓偟慕忉?，你很容易明白，互動相關的數據有助于機器預估一個人的興趣愛好。很多剛玩快手，就有個感覺，都給我推的什么東西呀？！很多原因是因為你暴露給機器的標簽還不夠多，機器還不認識你。實際上，它的顆粒度已經做得非常細了。比如我自己喜歡古典舞蹈，使用一段時間后，我的推送里并非都是類似街舞的現代舞種，而是中國古典舞的分類。
互動數據最難的是需要時間沉淀、用戶量積累和用戶活躍度。人群沉淀的價值也很明顯，在快手上，一個天天釣魚的賬號，幾十條上百條內容全部一樣的，就一個人坐在那里釣魚，而他的粉絲有數十萬，這些老鐵們都喜歡天天看他釣魚。所以我剛剛說，快手是在找“人”的價值，通過這樣的方式找到志同道合的老鐵。
在快手平臺的排序引擎中，不得不強調的它社區機制里的基尼系數概念。
基尼系數一般是用來衡量一個國家或地區居民收入差距的指標，國家以此控制民眾的貧富差距不要太大?？焓钟盟鼇韺崿F一個“公平”的理念，遏制頭部大號流量，把流量分給更多的普通內容生產者，讓每個人都能得到一定的關注。
對于專業的內容生產者而言，這個機制也許是一種煩惱。你以團隊之力，在內容制作上大力投入，生產精良的作品，粉絲量快速上漲，很快就會發現，粉絲數越多，上熱門的幾率就越小。但換個角度想，這未嘗不是一件好事。設想，如果這個平臺真變成了只有頭部大號獲得關注，普通用戶發的視頻無人問津，于是只能當觀眾，那平臺就會變成一個中心化的精英媒體。而如今快手能讓老鐵們都“生活”其中，快手粉絲的粘度極高，背后都有這個機制的貢獻。
所以在賬號越變越大的過程中盡管越來越艱難，但沉淀的粉絲價值也是越來越高的。適應環境的能力，是每一種生物能夠存活的核心能力，我想作為內容生產者也是如此。初步了解快手這個世界的規則和價值觀后，你應該也能從實際操作角度反推一二了。
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