也许我们会在市面上看到很多论调说：点赞、评论、转发这些数据很大程度上影响推荐量 。
我对头条系算法的调性还是有一些小经验，我的观点是影响很有限，撇开这个不谈，我们用一个最基本的逻辑就可以推翻上面这种论调：
所有的自媒体从业者都明白：点赞 / 浏览，这个比值在所有平台都总是很小的，经常是个位数的百分比 。
为什么？因为愿意发表意见的人总是比默默注视的人来得少，少之又少！
数据模型常常会是：1000个人观看，100个人点赞、10个人评论、1个人分享 。
流量之所以总是符合漏斗模型，是因为每增加一个动作，都会带来流失，这也是很多运营人员在策划线上活动方案的时候，总是要尽可能避免增加环节，因为每一个动作每一个环节都会必然导致一定比例的流量流失 。
那问题来了：平台这么依赖用户行为数据，那怎么可以依赖少部分人才会有的行为呢？应该要依赖绝大多数人的行为，数据才是客观的 。
能给点赞评论（数据反馈）的人总是少数的，有什么数据指标是可以衡量计算绝大多数人的呢？在算法层面：
今日头条这种列表推荐页，用户可以选择点哪个，核心的数据指标应该是点击率，抖音这种推荐页，用户不能选择看哪个，但是可以选择是不是继续看，核心的数据指标就应该是播放时长 。
系统把视频推荐给一个人，是不太能期待他会不会点赞或评论的，他很可能什么都不干，但是播放时长这个指标一定是可以拿到的 。
可以衡量绝大多数人行为的指标，可以给系统足够数据学习判断的指标，才是最重要的指标 。
操作方向
综上，在这一方面我给的建议是：前期不关注，等到起号成功了，流量稳定持续了，再来考虑优化这些指标，这个时候有足够的数据量了，所做的调整也会得到明显的反馈，这样才有指导价值 。
同时：要优化这些指标我认为应该明确“核心因素”，也就是与目标指标有必然联系的因素 。
最能影响涨粉的是什么？视频结尾、个人简介说明、视频集合封面等，这些是核心因素，结尾怎么处理、简介怎么说明、封面是统一还是混乱还是视频重要画面（帧） 。
把能影响用户点击关注这个行为的核心因素都找出来（一定要尽可能找全，哪怕一个头像，它也是用户在第一次看到我们视频时会影响他愿不愿意点进去你主页的可能因素之一） 。
然后开始看同行，把他们在对应位置的行为以文字形式记录在表格 。
接下来自己就有优化思路了，而且在足够数据量的前提下，稍微的改动就可以看到明确的反馈，我们会有清晰的调整方向 。
其他数据指标也应该遵循这个逻辑 。

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关于标签理解
这是个重点因素，为什么同样或类似的内容，有的表现好有的表现差？标签起很大作用 。
我们常见的打标签建议是：个人简介、视频文案、添加话题、视频字幕、刷目标视频，有的还会提到声音内容识别 。

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