1.對於很多的影片創作者來說，拍一條影片不難，難的是好不容易拍攝精心剪輯出來的影片卻沒有推薦量，為什麼我們這麼看重影片的推薦量呢？這個做自媒體影片創作者都知道，推薦量和影片的播放量是息息相關的，只有拍的影片獲得平臺的推薦，影片才可能會有好的播放量，我們的收益也將會越好。
2.所以，很多的影片創作者都在想方設法的提高影片的推薦量，力爭讓自己的影片有好的播放量，獲得可觀的收益，但是對於很多普通的影片創作者來說，如何去提高影片的推薦量是一件不容易去理解的事情，因為他們並不瞭解平臺的推薦規則，但不管怎麼樣，我們只有瞭解了平臺的推薦規則，才能更好地在平臺規則下，讓影片獲得更好的推薦量。
3.那麼，我們拍的影片平臺到底是如何把它推薦到使用者的面前的呢？這個就是我們今天要給大家重點介紹的內容。
4.相信很多使用者都有這樣的經歷，我們平時有什麼問題都習慣透過搜尋引擎去搜索，比如我今天想吃火鍋，然後我就透過搜尋引擎搜尋了一下，隨後我們在刷資訊的時候，平臺給我們主動推薦了很多關於火鍋方面的資訊，這就是機器對於使用者的搜尋識別。
5.機器它是能夠識別內容特徵，並把內容推薦給很可能對該內容感興趣的使用者，就比如剛剛我們說的，因為我們搜尋了火鍋，所以平臺根據我們的需求，會把關於火鍋的各種相關資訊再次推薦給我們，所以，機器它是能夠計算和識別每個使用者的基本資訊、行為特徵及瀏覽喜好的，然後它會給每個使用者貼個標籤，當內容特徵標籤與使用者的特徵標籤相匹配時，這條內容就會被推薦到該使用者的面前。
6.這就是為什麼我們搜尋了某個資訊，然後系統就能不斷地把與該資訊相關的內容再次推薦到我們的原因，那麼我們所拍的影片也是一樣的， 比如在透過百家號釋出影片的時候，平臺會要求你填寫影片標籤，這裡的標籤就顯得非常重要，它就相當於我們給影片貼的標籤，假如有使用者搜尋了與我們給影片貼的標籤一樣或相似的資訊，那麼我們的影片就很有可能會被推薦給該使用者，所以這裡的標籤我們一定要重視！
7.而在內容推薦方面，機器它是依據推薦效果多次推薦給匹配使用者。如何來理解這就話呢？其實機器的推薦量它不是一次性的，而是採用多次推薦的方式將內容推薦給可能感興趣的使用者，而機器它是根據第一次推薦的效果來決定是否給予二次推薦。
8.我們舉個簡單的例子，你剛剛釋出了一條影片，不到一分鐘它的推薦量就達到了過萬次，然而影片的播放量只有區區的幾十個甚至更少，那麼在這種情況下，機器它會根據第一次的推薦效果，然後決定是否進行二次或多次推薦，由於第一次的推薦量很高，但是播放量很低，這樣機器就很可能不會給予二次推薦，因為它會覺得你的影片因為某種原因並不受目標使用者的喜歡。
9.但是反過來，如果機器第一次推薦後，你的影片播放量相對比較高，那麼平臺就會認為你的影片內容很受使用者的喜歡，它就會進行二次推薦甚至是多批次的推薦。
所以，我們在進行影片創作的時候，不僅僅是要考慮到我們喜歡去拍什麼，而是要想想使用者喜歡什麼？只有拍使用者所喜歡的內容，才能獲得使用者的喜歡，才能獲得平臺的推薦，那麼影片的播放量自然也就提高了。
1.對於很多的影片創作者來說，拍一條影片不難，難的是好不容易拍攝精心剪輯出來的影片卻沒有推薦量，為什麼我們這麼看重影片的推薦量呢？這個做自媒體影片創作者都知道，推薦量和影片的播放量是息息相關的，只有拍的影片獲得平臺的推薦，影片才可能會有好的播放量，我們的收益也將會越好。
2.所以，很多的影片創作者都在想方設法的提高影片的推薦量，力爭讓自己的影片有好的播放量，獲得可觀的收益，但是對於很多普通的影片創作者來說，如何去提高影片的推薦量是一件不容易去理解的事情，因為他們並不瞭解平臺的推薦規則，但不管怎麼樣，我們只有瞭解了平臺的推薦規則，才能更好地在平臺規則下，讓影片獲得更好的推薦量。
3.那麼，我們拍的影片平臺到底是如何把它推薦到使用者的面前的呢？這個就是我們今天要給大家重點介紹的內容。
4.相信很多使用者都有這樣的經歷，我們平時有什麼問題都習慣透過搜尋引擎去搜索，比如我今天想吃火鍋，然後我就透過搜尋引擎搜尋了一下，隨後我們在刷資訊的時候，平臺給我們主動推薦了很多關於火鍋方面的資訊，這就是機器對於使用者的搜尋識別。
5.機器它是能夠識別內容特徵，並把內容推薦給很可能對該內容感興趣的使用者，就比如剛剛我們說的，因為我們搜尋了火鍋，所以平臺根據我們的需求，會把關於火鍋的各種相關資訊再次推薦給我們，所以，機器它是能夠計算和識別每個使用者的基本資訊、行為特徵及瀏覽喜好的，然後它會給每個使用者貼個標籤，當內容特徵標籤與使用者的特徵標籤相匹配時，這條內容就會被推薦到該使用者的面前。
6.這就是為什麼我們搜尋了某個資訊，然後系統就能不斷地把與該資訊相關的內容再次推薦到我們的原因，那麼我們所拍的影片也是一樣的， 比如在透過百家號釋出影片的時候，平臺會要求你填寫影片標籤，這裡的標籤就顯得非常重要，它就相當於我們給影片貼的標籤，假如有使用者搜尋了與我們給影片貼的標籤一樣或相似的資訊，那麼我們的影片就很有可能會被推薦給該使用者，所以這裡的標籤我們一定要重視！
7.而在內容推薦方面，機器它是依據推薦效果多次推薦給匹配使用者。如何來理解這就話呢？其實機器的推薦量它不是一次性的，而是採用多次推薦的方式將內容推薦給可能感興趣的使用者，而機器它是根據第一次推薦的效果來決定是否給予二次推薦。
8.我們舉個簡單的例子，你剛剛釋出了一條影片，不到一分鐘它的推薦量就達到了過萬次，然而影片的播放量只有區區的幾十個甚至更少，那麼在這種情況下，機器它會根據第一次的推薦效果，然後決定是否進行二次或多次推薦，由於第一次的推薦量很高，但是播放量很低，這樣機器就很可能不會給予二次推薦，因為它會覺得你的影片因為某種原因並不受目標使用者的喜歡。
9.但是反過來，如果機器第一次推薦後，你的影片播放量相對比較高，那麼平臺就會認為你的影片內容很受使用者的喜歡，它就會進行二次推薦甚至是多批次的推薦。
所以，我們在進行影片創作的時候，不僅僅是要考慮到我們喜歡去拍什麼，而是要想想使用者喜歡什麼？只有拍使用者所喜歡的內容，才能獲得使用者的喜歡，才能獲得平臺的推薦，那麼影片的播放量自然也就提高了。