快手
快手的算法常常会依据视频内容的标题，封面，各种标签。（描述、话题，活动等）打上内容标签，接着再依据用户在平台上的各类行为形成用户标签。然后再进行算法匹配，让每位内容找到匹配的用户快手热门算法，让用户找到感兴趣的内容。
快手重视社区化构建 快手就可以围绕以人为需求的知识、电商、游戏、穿搭，美妆等各个垂直行业的精耕细作与生态搭建
抖音
抖音的算法推荐与快手完全不一样。他是典型的赛马机制。对于所有创作者的内容会基于初始基础流量的加持。视频内容在完成转发，评论，点赞，关注等数据指标后，会步入下一轮更大的流量池，如果各项数据仍然出众。内容会再度滚动到更大的流量池，以此类推。
抖音的推荐机制就是站在内容分发的角度。以用户对一则视频内容的表现。（点赞量快手热门算法，评论量，转发量，播放量）。判断是否要将其扔进更大的流量池。对创作者而言，在抖音上创作内容更要关注内容数据的好坏。有针对性的提高算法评判的各项数据指标。进而让自己的作品向新品方向进发。
