注意，这不是什么运营技巧，这是技术干货啊，货太干了，我都怕火不起来。
这个内容针对的是没什么粉丝基础的普通账号，如果你是大牛，或者不差钱，那么你可以提早下课了啊。
首先为什么新手打标签很重要，有三点，快做好笔记：
因为无论是作品内容，音乐还是文案最后都会通过人工智能AI的图像识别、语音识别和自然语言处理等能力在这个数字世界里被转换成和，在后台大数据做处理的时候都会转换成结构化的标签文本
后台在判断两个作品是否有关联性的时候，其实会用到很多关联方式，比如是否同一个账户，这个信息会用在关注页/朋友页，在软件的推荐页面，是否包含同样的人物特征，你的颜值你的身体，你的穿着你的打扮，是否包含重点人物例如明星、政治人物等，是否属于同一作品类型，例如时事政治，影视剪辑，美妆美食等，这些信息都会被用来做计算，但这些都是AI算法自动计算的，从当前的技术局限性上说，有两点没法保证，一个是准确率，一个是完整度问题，很有可能你发了一个作品，AI无法自动从中识别到这些信息，那么你的作品就无法参与到内容聚合；而标签信息通常是比较完整的，由AI标注和人工标注两方面组成，因此在各个软件的后台现在基本上是以标签文本的关联性来计算作品之间的关联程度。
因为你没有大量的粉丝基础，你作品的标签和那些热门作品越像，就越容易被推荐给那些热门作品的粉丝及有相似兴趣标签的其他粉丝，就越大概率的在初始流量阶段有较好的完播率、重播率，互动率和点赞率；除了平台给的自然初始流量，在搜索界面，也有很大一部分是基于标签做的。在强调一下，因为你没有大量的粉丝基础，所以初始的实验流量很重要，增加多渠道的曝光很重要。
其次，怎么样打标签才有效？
我们要明白标签的组成，如同我前面说的，作品标签的组成有两部分，一部分是后台AI算法自动标注的，当我们在发作品的时候，是不是在标准化页面能看到底下有系统推荐的那些标签？那就是AI算法首先通过对你这个作品图像内容的计算，以及基于查询其他包含有相似图像内容作品中的热门标签信息之后，结合两者给你推荐的标签。这些标签相对规范，也经过了流量验证，因此大概率能匹配到相应的受众群体。但是由于现在的AI能力有限，对于艺术表达，言外之意，弦外之音这种语义层面的信息无法捕捉到，因此标签来源的第二部分呢，平台也允许我们自己给自己的作品打标签。而标签在后台的处理过程通常是一个自然语言处理过程，意味着至少要经过智能分词、文本纠错、命名实体识别，词向量，计算文本/词义相似度的过程。
所以我们自己在打标签的时候要注意：
.用字准确，保持简洁，不要错别字，避免分词的不恰当，虽然后面系统有文本纠错，但那个也不是万能的
.尽可能使用通俗的名词，减少形容词，冷僻词。因为后台命名实体识别技术的关系，形容词/冷僻词是无法被很好的识别到的
.标签不宜过多，要尽可能垂直，尽可能保持语义一致，例如你发一段关于商业投资的知识类的作品，可以分开用商业、投资等词，来最大化特定领域的受众，但不要再追加什么看上去有点擦边关系的词了，例如金融，财经，知识、商业科技什么的了，那会让你的受众太泛化，使得作品在初始阶段的那些实验流量里投放给和你作品内容不太相关的人群，导致效果不好
我们举个例子，如果你上传了一个关于《姚明大动作，男篮设两队两主帅》的作品，那么首先AI会自动根据自然语言处理后的结果“姚明，男篮”，匹配出用户兴趣中相关的“篮球，体育，男篮”等标签，小量级试探推荐，观察用户是否感兴趣观看并有良性反馈，如果反馈好继而扩大量级推荐，并根据“姚明”，“篮球”关联更多关键词及标签用户，如“NBA","CBA","奥尼尔”等。所以好的标签不仅是影响你在初始流量池里的效果，还会影响后续扩大推荐池里的表现。所以你要是多此一举还加上什么体制改革的标签，在后面的推荐里面就会受影响。因为越后面的池子，对用户反馈的要求也越高，越考验作品内容和标签的垂直性。
总之我们就是要避免我们的作品标签模糊，使得系统零散推荐，无法进行精准推送。毕竟我相信大多数人是其各自领域的专家，而不是全网的大众情人。
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