既然公布了，那我们先来看看，

这些被大厂特意隐藏了多年的算法机制究竟是怎么样的。

首先说抖音。

过去很多人都说抖音推荐是一个“标签机制”：

系统给视频内容打上标签，再给你打上标签，一旦两个标签相互匹配，系统就会把视频推荐给你。

事实证明，这是错的。

按照抖音的说法，系统“不理解内容”，所以并没有打标签的说法。

简单来说，抖音的视频推荐机制主要围绕下面这个公式：

综合预测用户行为概率× 行为价值权重= 视频推荐优先级。

这公式是不是看起来特别复杂，

我用大白话来说明一下：除了最前面的系数以外，这条公式主要分为三个部分：

“综合预测行为概率”、“行为价值权重”，以及结果的“视频推荐优先级”。

先说“视频推荐优先级”。

抖音每天都会有无数的视频，但它会专门针对你，给每条视频打分，分数越高，推荐给你的优先级就越高，这就是公式结果的“视频推荐优先级”。

而导致这个结果产生的，有公式前面两个参数，

第一个是针对用户的“综合预测用户行为概率”，

你没看错，抖音会“预测”你的行为。

简单来说，就是算法会根据你在抖音里的所有数据，预测你的行为。

看到这里，不得不说，我确实非常震惊。