第462章226-227章：張一明的絕望！（4000字）
因為這種算法的運用，不僅僅是推測出你的喜好度，還要推測出你的厭惡度。
這其實很難！
因為你不喜好的會快速劃掉，但是不會有過于明顯的東西表現出來。
比如你不喜歡奧德彪運香蕉，刷掉了，然后可能后面還有奧德彪送過來。
刷短視頻的時間可能很長，如果在兩個小時之內，推送了過多次數的奧德彪運香蕉畫面，那么客戶就會很容易感覺到疲憊。
這種疲憊感是會積累的。
因此，要讓這款軟件大火，就需要剔除掉客戶不想看的視頻，同時增加客戶想看的視頻。
總的來說，就是要精心建立信息繭房！
張一明是做今日頭條出身的，新聞類推薦其實也是遵循著同樣的算法規則，但是相對來說，要簡單一些。
幾個大類，按照客戶的喜好度大差不差的分類就行。
畢竟今日頭條刷一下，就會有十個左右的新聞出來。
客戶對于新聞的厭惡度和敏感性，沒有一個接著一個刷的視頻來得直接。
大差不差就行。
而視頻不一樣，算法分得要非常細！
在分配流量時，不但有數量上的差異，也有質量上的差異，這就涉及另一個名詞：標簽。
標簽，即用戶的身份，具體分為基礎標簽、偏好標簽、潛力標簽等。
視頻的標簽越精準，算法越能知道視頻需要什么類別的用戶，進而推送相應類別的用戶。
基礎標簽包含用戶的性別、年齡、地域等基礎信息。
你讓一個川渝地區的人，讓他看一些粵語區才知道的梗，什么冚家富貴；想搵我笨？食蕉啦你；食塞米等等，他絕對是黑人問號臉。
偏好標簽是指用戶的興趣傾向，即看過什么類別的內容、喜歡看什么類別的內容以及喜歡與哪些類別的內容互動。
而潛力標簽，是算法根據用戶歷史行為預估的用戶潛力行為，代表用戶對什么視頻感興趣等等。
這些內容綜合起來，其實就形成了每個人都多達成千上萬個的標簽！
這標簽越多，對于客戶的控制就越精準。
到了最后，甚至你都沒有大數據對你了解！
等到算法成熟之后，控制人心直至隨心所欲的程度，就算是那部美麗國的電影《盜夢空間》上所表現出來的內容，都比不過。
張一明和張楠邊看邊分析，到最后干脆叫來了自己研發的核心團隊一起來分析小瓴app的算法的底層邏輯。
熬了接近5個小時之后，他們得出了這款app的大概游戲規則。
而越是了解清楚小瓴app的底層算法的結構強悍和復雜，越是心中產生郁悶的心情。
所有人都是暗暗心驚！
高瓴作為毫無相干的行業巨頭，居然可以在跨界的短視頻平臺上擁有如此強悍的功力，真是可以讓人從心里感覺到絕望！