上篇文章介紹了算法平臺(tái)推薦機(jī)制的底層邏輯，了解了平臺(tái)、創(chuàng)作者和用戶之間的關(guān)系。

對(duì)于創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)，更直觀的還是創(chuàng)作出來(lái)的內(nèi)容和用戶之間的關(guān)系。

那么，算法平臺(tái)如何將創(chuàng)作者創(chuàng)作的內(nèi)容精準(zhǔn)推送到用戶面前的呢？

可以從用戶、內(nèi)容、環(huán)境，這三個(gè)角度來(lái)分析。

算法平臺(tái)的內(nèi)容推送邏輯，是將內(nèi)容標(biāo)簽和用戶標(biāo)簽進(jìn)行匹配，如果是用戶感興趣的內(nèi)容，就會(huì)被精準(zhǔn)推送。

而用戶除了本身喜好的一些標(biāo)簽，還受環(huán)境標(biāo)簽的影響。

一、用戶標(biāo)簽

用戶標(biāo)簽我們比較熟悉，如一個(gè)人的愛好、特點(diǎn)、性別、年齡、社交信息等表現(xiàn)出來(lái)的標(biāo)簽。在我們刷的內(nèi)容足夠多的時(shí)候，算法可以將我們身上的一些特征標(biāo)簽化。

正因?yàn)槿绱?，才有“算法比你還要了解你”的說(shuō)法。

可能我們?nèi)粘Ｉ钪杏行〇|西不想做也得做，但是我們無(wú)目的地刷算法平臺(tái)的時(shí)候，會(huì)暴露我們的真實(shí)需求，算法平臺(tái)會(huì)記錄下我們的行為數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析。

二、環(huán)境標(biāo)簽

用戶本身的標(biāo)簽是近乎固定的，算法分析出來(lái)以后，會(huì)不斷給用戶推送相關(guān)內(nèi)容。

但是用戶所處的環(huán)境是動(dòng)態(tài)變化的。

用戶在不同時(shí)間所處位置不同，算法會(huì)推送相關(guān)位置以及特定時(shí)間下用戶可能有需要的內(nèi)容。

如用戶突然換一個(gè)城市、地區(qū)，算法會(huì)推送相關(guān)地區(qū)的天氣、資訊等內(nèi)容。

如用戶到了吃飯的時(shí)間，算法可能會(huì)推薦美食、優(yōu)惠等內(nèi)容。

對(duì)于不同領(lǐng)域的創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)，不同時(shí)間發(fā)布會(huì)有不同的推送效果。

三、內(nèi)容標(biāo)簽

創(chuàng)作者發(fā)布內(nèi)容時(shí)，在某些平臺(tái)可以自主給內(nèi)容打一些標(biāo)簽，來(lái)圈定大體推送范圍，大多數(shù)平臺(tái)則不能由創(chuàng)作者打標(biāo)簽，而是需要把內(nèi)容教給算法。

算法會(huì)根據(jù)創(chuàng)作者領(lǐng)域、內(nèi)容中詞匯出現(xiàn)頻率、圖片視頻相關(guān)性，來(lái)為內(nèi)容打上一系列標(biāo)簽。

在內(nèi)容標(biāo)簽、用戶標(biāo)簽、用戶環(huán)境標(biāo)簽確定以后，算法平臺(tái)要做的，便是將內(nèi)容和用戶進(jìn)行匹配。

由于不同賬號(hào)權(quán)重不一樣，所以初始推薦數(shù)量也會(huì)有所不同，所以一些新號(hào)前期會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不好的情況。

這是因?yàn)槠脚_(tái)對(duì)新創(chuàng)作者和新用戶的分析不夠透徹，可能會(huì)造成標(biāo)簽上的一些不準(zhǔn)確，不準(zhǔn)確的內(nèi)容匹配到了不精準(zhǔn)的用戶，造成內(nèi)容數(shù)據(jù)不好，是正?，F(xiàn)象。對(duì)于創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)，最好能做到持續(xù)輸送同一領(lǐng)域內(nèi)容，讓平臺(tái)對(duì)自己賬號(hào)標(biāo)簽足夠熟悉，才能夠把內(nèi)容推送到更精準(zhǔn)的用戶面前。

作為用戶來(lái)說(shuō)，我們也可以經(jīng)常思考分析：我為什么會(huì)刷到這條內(nèi)容，平臺(tái)給我打上了什么樣的標(biāo)簽。

當(dāng)了解了算法平臺(tái)的推送邏輯以后，我們就可以利用算法，找到更多自己感興趣的內(nèi)容，而不是被算法控制，沉迷于其中。

以上便是自媒體算法平臺(tái)如何將內(nèi)容精準(zhǔn)推送到用戶面前的邏輯，希望能夠幫到您。