抖音在这个假期因为疫情更火了，很多人做起了短视频培训行业，时不时在朋友圈里晒学员的短视频播放成绩，乘着风口赚培训费是经典的商业模式，看似简单粗暴，但是持续做一段时间收益应该是比较好的。去年做AI故障识别系统的时候系统的了解了一下机器学习，说下我对抖音推荐算法的理解。
- 算法模型决定了一个内容的传播路径；
- 所有可能影响模型的因子与最终传播量之间是非线性关系；
- 培训机构能够教给你的东西都停留在常识层面，最终是否能带来期望结果是一个概率问题；
- 培训机构可能有一些播放量破百万的案例，这样的案例可能难以复制，因为非线性系统中一个微小因素的改变就会造成完全不同的结果；
- 抖音作为一个普通人的内容创作和分享平台，模型的重要使命是让更多的人拥有相对平等的曝光权利，因此会形成大量的中长尾“网红”，而形成像微博上粉丝量达到几千万的KOL账号难度非常大，这和抖音的内容平台属性有很大关系，相对而言，微博社交化平台的属性更强；
- 内容本身是最重要的因素，其他因素的权重都相对较低，我猜想内容需要具备独特性和与本账号历史内容的一致性。
做抖音的朋友不用迷信培训机构，自己多尝试找找规律，有一天百万播放也会是你的，好内容和好心情最重要。