做网红是一个十分随机的事情，你须要运气，视频会不会在快手抖音火，也是一种特别随机的事情，全靠运气。
并且快抖阿姨始终在想有没有方式论或则工具来判定短视频上平台之前，就晓得这视频会不会火呢？
首先我们要认识一下这两个平台，为何还能实现人与人链接?为何短期之内让一个账号达到很大的爆光?
这是快手的算法、解析，快手有一个视觉辨识系统，它里面有一个发觉页，平台给你推荐，原先门户网站有一个推荐的头图，发觉页就是集中最大流量的地方。我如何让自己的视频上发觉页?上发觉页才有粉丝看我的东西。
你在快手上一个视频放起来，快手有视觉辨识系统，再完成匹配。
你的内容除了要被人喜欢，给点赞，评论。更重要的是被机器认可，要被机器认识你。要通过各类标签的形式，定义人设的方式，让机器辨识你是谁，你是干嘛的，你想影响哪些样的人群，之后才有你的内容让你们喜欢的可能性。
虽然大部份的网红营运者都在第一个环节上，有足够的经验与方式论支持，但是网红机构还有大量大数据支撑工具来剖析视频。大部份素人发的内容根本没有办法精确地被机器打上标签。
抖音也相像，但它不做视频内容系统辨识，你操作多了就带有标签了，抖音通过标签匹配做分发，所以保证你上发觉页的目的就是给你们看的，这就是快抖平台的逻辑，它实现了万人千面的传播，你是哪些样的人，你看见的世界就是这样。
下边讲点纯技术流的干货，对硬核没兴趣，或则不管哪些算法逻辑的可以略过直接看前面推论。
快手抖音“发现”这个Tab，就是短视频常用的推荐方式：协同推荐系统和内容过滤系统这两种推荐方式结合的结果。
协同过滤系统就是通过用户历史观看视频的行为，剖析用户兴趣给出推荐。但协同过滤算法有个缺点就是不能冷启动，因而须要混和别的算法，例如内容过滤系统。内容过滤系统，给用户推荐她们之前喜欢的视频内容相像的其他视频。
系统会收集用户的显性行为，并进行优先级排序。最重要的几个显性行为包括了：点爱心、评论、观看视频宽度、减少某类视频。
在“关注”这个Tab下，按照时间维度随机展示了此前关注的创作者的视频。优先展示的是红心数多与时间新鲜度最高的视频。
“同城”这个Tab，系统直接基于LBS数据匹配附近的人发布的视频，它指出的是视频生产者与观看者之间的实际距离。优先诠释近距离与直播。
这样就可以得出方式论的逻辑，要作出的视频个个上热门，快抖阿姨专门做了一个热力火视频的大数据工具，首先在算法分发内容的平台起来找各个分类条件下的热门视频。之后解析平台的算法，得到了一些算法特点，于是开发一些工具，配合我们的视频依据这种特点做些视频传上快抖平台，定量定性剖析哪些诱因决定了账号或则不能上热门。循环往复做验证的工作，于是更清晰了解平台究竟用哪些规则推荐内容。
例如快抖两个平台当前都大量扶植正能量的视频，可以在视频加入正能量字幕，才能让视频判定加强推荐量。凉山木里救火，变革开放四十华诞，三农脱贫，你即便是图文视频，播放量也都是百万级以上。算法虽然斗不过人的。
再例如快手与抖音都对使用她们自带工具拍摄的视频，有流量扶植优先。由于使用快抖自带工具拍摄的视频，推荐分发算法能辨识的参数多一些。
快抖阿姨多次验证快抖推荐算法后，做了一个热力短视频大数据工具。通过一些降维热门视频的属性得出推荐算法的一些优先指标值。之后借助算法特点制做视频内容，再投上平台成了下一个热门视频，获得推荐，点赞，评论与粉丝。
