基于快手算法規(guī)則，如何制定內(nèi)容策略？
一看如何定義內(nèi)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(shè)計(jì)人與內(nèi)容的互動。
以及背后的價值觀：基尼系數(shù)
快手在內(nèi)容消費(fèi)端的人工智能技術(shù)主要圍繞三個核心：定義內(nèi)容、定義人、人與內(nèi)容的互動。理解它的機(jī)制，對內(nèi)容生產(chǎn)者而言就可以更好地有的放矢、生產(chǎn)出傳播更高效的內(nèi)容。簡單來說，想要你的內(nèi)容如何更容易被機(jī)器識別和“喜歡”，首先你得了解機(jī)器運(yùn)作的原理。
定義內(nèi)容
導(dǎo)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(qiáng)匹配。
也就是識別圖文和視頻。到目前技術(shù)的發(fā)展，圖文識別已經(jīng)很先進(jìn)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(dá)的喜怒哀樂、褒貶態(tài)度。
但視頻的機(jī)器識別技術(shù)還沒有那么準(zhǔn)確，如果要識別一個視頻里有沒有黃賭毒，就很復(fù)雜了，僅僅通過機(jī)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(zhǔn)確判斷。同樣，機(jī)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(dāng)一則視頻上傳到快手，機(jī)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(zhì)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(jī)器會進(jìn)一步尋找視頻里的細(xì)微特征，每一個特征都是機(jī)器的猜測，然后做驗(yàn)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(qiáng)匹配。
機(jī)器要實(shí)現(xiàn)對用戶興趣的精準(zhǔn)識別，需要一定時間。系統(tǒng)會優(yōu)先推送高CTR的內(nèi)容，在這個過程中進(jìn)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(yàn)證。
比如，剛剛識別了小狗在草地，哦，那機(jī)器猜測，這是不是一個萌寵視頻？機(jī)器找到一小部分帶有“萌寵”標(biāo)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(biāo)簽的用戶，這樣反復(fù)，很快就能確定這支視頻的分類了。而判斷視頻質(zhì)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(diǎn)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(fù)，持續(xù)正向反饋的視頻根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)進(jìn)入優(yōu)質(zhì)視頻庫，機(jī)器隨機(jī)選擇其中的一些上快手的“熱門”也就是發(fā)現(xiàn)頁。
定義人
導(dǎo)語：帶有大量標(biāo)簽的用戶，可以總結(jié)出特征，以便更好地讓系統(tǒng)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(yùn)動、飲食偏好、人品和價值觀。認(rèn)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(yù)測這個人的想要什么、會做出什么行為。
機(jī)器也在與每一個用戶建立從陌生人發(fā)展到熟悉朋友的過程。一個快手的新用戶，在冷啟動時，機(jī)器首先會根據(jù)用戶的注冊資料、手機(jī)機(jī)型、地理位置和周邊用戶等情況，對用戶做一個標(biāo)簽分析。一旦用戶有了使用行為，瀏覽了內(nèi)容后，快手的機(jī)器會根據(jù)用戶的觀看行為，升級用戶標(biāo)簽庫，進(jìn)而給用戶匹配更精準(zhǔn)的內(nèi)容。目前快手用戶的手機(jī)型號有5萬多種，快手的自研AI引擎會適應(yīng)每種機(jī)型的硬件配置，快手的用戶標(biāo)簽庫已經(jīng)高達(dá)數(shù)百億條。
帶有大量標(biāo)簽的用戶，可以總結(jié)出特征，以便更好地讓系統(tǒng)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(qū)（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(jī)。這樣的特征是瞬息萬變的，也很難識別和判斷，所以機(jī)器需要記錄用戶大量的使用行為，建立深度學(xué)習(xí)的模型來不斷訓(xùn)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(guān)系。
人與內(nèi)容的互動
導(dǎo)語：互動數(shù)據(jù)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(diǎn)贊、關(guān)注和評論等行為?；趧倓偟慕忉專愫苋菀酌靼?，互動相關(guān)的數(shù)據(jù)有助于機(jī)器預(yù)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?yàn)槟惚┞督o機(jī)器的標(biāo)簽還不夠多，機(jī)器還不認(rèn)識你。實(shí)際上，它的顆粒度已經(jīng)做得非常細(xì)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(xiàn)代舞種，而是中國古典舞的分類。
互動數(shù)據(jù)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(nèi)容全部一樣的，就一個人坐在那里釣魚，而他的粉絲有數(shù)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(qiáng)調(diào)的它社區(qū)機(jī)制里的基尼系數(shù)概念。
基尼系數(shù)一般是用來衡量一個國家或地區(qū)居民收入差距的指標(biāo)，國家以此控制民眾的貧富差距不要太大?？焓钟盟鼇韺?shí)現(xiàn)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(nèi)容生產(chǎn)者，讓每個人都能得到一定的關(guān)注。
對于專業(yè)的內(nèi)容生產(chǎn)者而言，這個機(jī)制也許是一種煩惱。你以團(tuán)隊(duì)之力，在內(nèi)容制作上大力投入，生產(chǎn)精良的作品，粉絲量快速上漲，很快就會發(fā)現(xiàn)，粉絲數(shù)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(shè)想，如果這個平臺真變成了只有頭部大號獲得關(guān)注，普通用戶發(fā)的視頻無人問津，于是只能當(dāng)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(jī)制的貢獻(xiàn)。
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(yīng)環(huán)境的能力，是每一種生物能夠存活的核心能力，我想作為內(nèi)容生產(chǎn)者也是如此。初步了解快手這個世界的規(guī)則和價值觀后，你應(yīng)該也能從實(shí)際操作角度反推一二了。
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