做网红是一个非常随机的事情，你需要运气，视频会不会在快手抖音火，也是一种非常随机的事情，全靠运气。

但是快抖大叔一直在想有没有方法论或者工具来判断短视频上平台之前，就知道这视频会不会火呢？

首先我们要认识一下这两个平台，为什么能够实现人与人链接?为什么短期之内让一个帐号达到很大的曝光?

这是快手的算法、解析，快手有一个视觉识别系统，它上面有一个发现页，平台给你推荐，以前门户网站有一个推荐的头图，发现页就是集中最大流量的地方。我怎么让自己的视频上发现页?上发现页才有粉丝看我的东西。

你在快手上一个视频放上去，快手有视觉识别系统，再完成匹配。

你的内容不仅要被人喜欢，给点赞，评论。更重要的是被机器认可，要被机器认识你。要通过各种标签的方式，定义人设的方法，让机器识别你是谁，你是干嘛的，你想影响什么样的人群，然后才有你的内容让大家喜欢的可能性。

其实大部分的网红运营者都在第一个环节上，有足够的经验与方法论支持，并且网红机构还有大量大数据支撑工具来分析视频。大部分素人发的内容根本没有办法精确地被机器打上标签。

抖音也相似，但它不做视频内容系统识别，你操作多了就带有标签了，抖音通过标签匹配做分发，所以保证你上发现页的目的就是给大家看的，这就是快抖平台的逻辑，它实现了千人千面的传播，你是什么样的人，你看到的世界就是这样。

下面讲点纯技术流的干货，对硬核没兴趣，或者不管什么算法逻辑的可以略过直接看后面结论。

快手抖音“发现”这个Tab，就是短视频常用的推荐方法：协同推荐系统和内容过滤系统这两种推荐方法结合的结果。

协同过滤系统就是通过用户历史观看视频的行为，分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，因此需要混合别的算法，比如内容过滤系统。内容过滤系统，给用户推荐他们之前喜欢的视频内容相似的其他视频。

系统会搜集用户的显性行为，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、观看视频长度、减少某类视频。

在“关注”这个Tab下，根据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，它强调的是视频生产者与观看者之间的实际距离。优先展现近距离与直播。

这样就可以得出方法论的逻辑，要做出的视频个个上热门，快抖大叔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上去找各个分类条件下的热门视频。然后解析平台的算法，得到了一些算法特征，于是开发一些工具，配合我们的视频根据这些特征做些视频传上快抖平台，定量定性分析什么因素决定了帐号或者不能上热门。循环往复做验证的工作，于是更清晰了解平台到底用什么规则推荐内容。

比如快抖两个平台当前都大量扶持正能量的视频，可以在视频加入正能量字幕，就能让视频判别加大推荐量。凉山木里救火，改革开放四十周年，三农扶贫，你就算是图文视频，播放量也都是百万级以上。算法毕竟斗不过人的。

再比如快手与抖音都对使用他们自带工具拍摄的视频，有流量扶持优先。因为使用快抖自带工具拍摄的视频，推荐分发算法能识别的参数多一些。

快抖大叔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。通过一些聚类热门视频的属性得出推荐算法的一些优先指标值。然后利用算法特征制作视频内容，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。