想要玩转快手，就一定要了解快手的算法！
因为快手的营运核心是算法驱动模式，如果我们把握了其中的规律，视频收获10万+点赞量，一夜之间粉丝激增，就不是难事了~
快手的三种算法驱动
流量池分配
快手的流量池，是指作品因获得不同曝光率而得到的不同流量位置。快手对于任何一个作品，甚至是广告作品，都会分配一个基础的播放量，这个播放量大约为0-200次，而150-200次这个区间的播放量数据十分的重要，因为快手会按照作品的点赞率、评论率及转发率来判断是否要推送到下一个流量池中。
叠加推荐
快手新视频分布的时侯系统会分配一定的推荐量，当短视频的热度不断的上升，系统会通过加权的形式给与短视频更多的推荐，除此之外，系统就会按照短视频的完播率、点赞数、评论率和转发率得出推荐数，因此，要想获得更高的叠加推荐，我们可以通过短视频的标题引导用户进行评论等。
热度加权
快手短视频的热门短视频的播放量通常都是在百万次的播放级别的，这是因为这种短视频是经过一层层热度所带来的结果的。通常而言，快手各项数据对热度加权影响的重要程度为：转发率＞评论率＞点赞率。
因此，我们在选题的时侯可以通过热门话题来吸引用户转发、评论、点赞，以降低短视频的加权热度。
定义内容
基于算法规则，那我们怎么制订内容策略？到目前技术的发展，图文和视频辨识早已很先进了，比如它能辨识出一篇文章的分类，也能辨识一片文章的情感，判定文章抒发的喜怒哀乐、褒贬心态。
但机器难以通过一次辨识就判定视频是哪种题材、是否受欢迎。因此当一条视频上传到快手，机器先会抓取一些特点，如主体、表情、场景、声音等来提取信息。根据这种信息做猜想快手热门算法，投放到用户池中做灰度测试，从而得到不断的验证。
比如可以辨识出一只兔子在草地，同时机器会进一步找寻视频里的细微特点，每一个特点都是机器的猜想，然后做验证。每一次猜想都是一个弱决策，大量的弱决策叠加在一起就产生强匹配。
识别了兔子在草地后，那机器猜想这是不是一个萌宠视频？机器找到一小部份带有“萌宠”标签的用户，观察打开量，如果超过了一定的阀值，就断定这是个萌宠视频，从而推荐给更多带有“萌宠”标签的用户，这样反复，很快能够确定这支视频的分类了。
而判定视频质量的方法也很相像，视频推给一小部份用户后，通过观察互动量例如点赞、评论、播放完成度等几个维度，超过一定阀值，就推荐给更大范围的用户。
如此反复，持续正向反馈的视频依据数据表现步入优质视频库，机器随机选择其中的一些上快手的“热门”也就是发觉页。
机器每一次猜想都是一个弱决策，大量的弱决策叠加在一起就产生强匹配。
定义用户
基于算法规则，如何让算法熟悉并定义我们？带有大量标签的用户，可以总结出特点，以便更好地让系统了解用户。
你从一开始晓得一个陌生人是男是女，哪里人，做哪些工作，等时间久了，你会晓得他饮食偏好、人品和价值观。当成为好朋友，就可以预测这个人的想要哪些、会作出哪些行为。
在我们刚开始进驻平台时，算法和我们是陌生人的关系，我们要做的就是与算法发展成熟悉同学。
首先我们要了解用户的三大特点快手热门算法，分别为：
长期特点是出生年月、IP地址、性别等固定的特点；中期特点是兴趣爱好；短期特点可以看做近日需求或热点风波的追求。对于算法来说，识别那些用户特点须要记录用户大量的使用行为，从中产生用户大致的画像。对此我们应当：
一方面，完善个人资料，通过注册资料、手机型号、地理位置和周边用户等情况，为自己打上标签。另一方面，精准的用户的使用行为。搜索与帐号领域相关的内容，点爱心、评论、观看完整视频，通过这种显性行为为自己降低标签。
比如一个人搜索“苹果”，今天可能是想吃苹果，明天可能是想买苹果手机。这样的特点是瞬息万变的，也很难辨识和判别，所以机器须要记录用户大量的使用行为，建立深度学习的模型来不断训练，从中产生用户大致的画像，从而更好地判定用户究竟喜欢哪些，以及和其他用户的关系。
人与内容互动
在我们的帐号进行了一段时间的作品发布和用户互动后，系统给的权重相较于新帐号会有所提高，那么帐号的权重还和这些诱因有紧密联系？
1. 日常行为
若我们的帐号时常发布违法言论，进行违法操作，则将会被系统降权。
2. 与其他用户的互动数据
互动数据包括点击数，评论量，转发数和关注量，系统会依照这种数据判断是否达到阈值，如果达到阈值，作品就可以获得更多流量推荐。那怎么降低互动呢？
首先，我们要进行目标用户群定位，开展差异化竞争。如何差异化须要思索三个点：目标用户是谁，用户的需求核心；竞争对手最薄弱的地方；自己最大的优势。想清楚这三点再设计内容更能博得目标受众的喜爱。
其次，互粉数据中有一项真实粉丝互动极为重要，真实粉丝是指互相关注，相互互动的帐号，真实粉丝数对于我们健康养号也极为关键。在发布作品后让互粉帐号点评赞，粉丝越真实疗效越好。
此外，我们也要重视与粉丝之间的互动。评论区积极回复粉丝的留言，还可以进行直播互动，可以开通自己的直播，为店面或帐号固粉，或者关注20个二三十万至百万的竞品帐号，每天看十几分钟直播，买一些快币随机打赏相关领域的热门博主。
互动数据最难的是须要时间沉淀、用户量积累和用户活跃度。人群沉淀的价值也很明显，在快手上，一个天天垂钓的帐号，几十条上百条内容全部一样的，就一个人坐在那儿垂钓，而他的粉丝有数十万，这些老铁们都喜欢天天看他垂钓。
快手是在找“人”的价值，通过这样的方法找到志同道合的老铁。
基尼系数机制
在快手平台的排序引擎中，不得不指出它的社区机制里的基尼系数概念。
基尼系数通常是拿来评判一个国家或地区市民收入差别的指标，国家借此控制民众的贫富差距不要太大。快手用它来实现一个“公平”的理念，遏制背部小号流量，把流量分给更多的普通内容生产者，让每个人都能得到一定的关注。
对于专业的内容生产者而言，这个机制其实是一种忧愁。你以团队之力，在内容制做上大力投入，生产精湛的作品，粉丝量快速下降，很快还会发觉，粉丝数越多，上热门的概率就越小。
但换个角度想，这未尝不是一件好事。设想，如果这个平台真弄成了只有脸部小号获得关注，普通用户发的视频无人问津，于是只能当听众，那平台都会弄成一个中心化的精英媒体。而现在快手能让老铁们都“生活”其中，快手粉丝的黏度极高，背后都有这个基尼系数机制的贡献。
