基于快手算法规则，如何制定内容策略？ 一看如何定义内容；
二看如何定义人：长期属性、中期属性、短期属性； 三看如何设计人与内容的互动。以及背后的价值观：基尼系数
快手在内容消费端的人工智能技术主要围绕三个核心：定义内容、定义人、人与内容的互动。理解它的机制，对内容生产者而言就可以更好地有的放矢、生产出传播更高效的内容。简单来说，想要你的内容如何更容易被机器识别和“喜欢”，首先你得了解机器运作的原理。
定义内容
导语：每一次猜测都是一个弱决策，大量的弱决策叠加在一起就形成强匹配。也就是识别图文和视频。到目前技术的发展，图文识别已经很先进了，比如它能识别出一篇文章的分类，也能识别一片文章的情感，判定文章表达的喜怒哀乐、褒贬态度。但视频的机器识别技术还没有那么准确，如果要识别一个视频里有没有黄赌毒，就很复杂了，仅仅通过机器识别图像后提取的概念是不够的，还需要大量的只有人类才能判断的常识信息才能够准确判断。同样，机器也无法通过一次识别就判断这只视频是否受欢迎。所以采取了这样的办法：当一则视频上传到快手，机器先会抓取一些特征、提取信息，比如识别主体、表情、场景、 图像质量、OCR文字识别、音乐、声音提取的文字等等。
比如可以识别出一只小狗，在草地，同时机器会进一步寻找视频里的细微特征，每一个特征都是机器的猜测，然后做验证。每一次猜测都是一个弱决策，大量的弱决策叠加在一起就形 成强匹配。
