第11章 流量buff，超级爆火（1/2）

“小爱，把我的单人舞蹈视频和对比舞蹈视频分别使用流量buff，推流模式选择人工智能。”

“好的，宝宝，已锁定目标作品并开启人工智能流量buff模式。”

当孙清禾视频发布后，小爱瞬间接管介入平台算法。

首先对视频进行特征提取，从舞蹈动作、人物穿搭、表情神态，到整体风格氛围，逐一解析并转化为数据标签。

对于左侧女生，算法识别出其流畅舞蹈动作对应的 “有舞感，有舞蹈技巧” 标签。

以及风衣碎花裙穿搭关联的 “女团穿搭风”“女性柔美” 等标签；右侧女生则被打上 “努力认真”“舞蹈新手”“反差感舞蹈” 等标签。

基于这些标签，小爱更为智能的启动协同过滤推荐机制。

它在庞大的用户数据库中，筛选出曾经浏览、点赞、评论过类似舞蹈视频，或是对反差萌内容展现出浓厚兴趣的用户群体。

比如，小爱发现部分用户经常观看舞蹈教学视频，且对搞笑类生活片段情有独钟，这些用户便成为视频的首批推荐目标。

算法通过实时计算，预测这些用户对该视频的喜爱程度，将预测评分较高的用户优先推送视频。

最先被吸引过来的，是一群活跃在舞蹈领域的用户。

他们刚打开社交平台，便在首页刷到这个视频。

视频开头，左侧女生那行云流水般的舞蹈瞬间抓住他们眼球，弹幕瞬间被 “这舞感绝了”“好优雅的律动” 等赞美刷满。

可看到右侧女生，画风突变，她那略显僵硬却全情投入的模样，引得大家忍俊不禁。

“哈哈，这反差太逗了，像极了努力学舞的我”

“这认真的小表情太可爱” 等弹幕不断滚动。

这些早期观众的点赞、评论与转发行为，被人工智能算法精准捕捉，视为强烈的正反馈信号。

依据反馈，进一步扩大推荐范围，将视频推送给更多潜在感兴趣用户，包括不限于穿搭用户、女团粉丝用户、抽象搞笑用户、段子手用户等等，如同涟漪不断扩散。

小樱是h市某学校的一名大一新生，也是bp女团的忠实粉丝，氪金追星王者，买的小卡不计其数。

她像往常一样夜巡稳音，不断刷着视频，大数据精准算法推荐给她的都是女团舞，女团机场路透，女团现场打歌舞台等垂直内容。

下一秒，页面推荐孙清禾的单人舞蹈视频，在小樱看了几秒想要划走的时候，画面里孙清禾苗随着音乐节拍甩掉风衣，自在舞动起来，那赏心悦目的画面搭配恰为好处的音乐吸引了小樱的目光，就这样，小樱看了一遍又一遍。

心满意足的打开评论区，评论区2000+点赞第一的评论是：

“姐姐，别甩衣服，甩我！！（不是，求链接~~”

博主回复到：“宝，衣服全套链接在视频左侧小黄车哦~”

更多评论回复：

“活捉一个博主~”

“姐姐，你口红什么色号？”

“博主好美~”

“还缺暖床的吗？”