在討論短視頻平臺算法「推得準」的時候，很多瞎逼分析的人會說：平臺給內(nèi)容打標簽，然后推給可能感興趣的人，所以推薦算法做得很好。

凡是這么簡單歸因的人，都是不懂的。

和DY、KS這方面的核心負責人交流過，目前在內(nèi)容分發(fā)上基本不依賴標簽，而是通過更先進的深度學習。

好處是比你更懂你，壞處是可解釋度低。

因為算法追求的是全局最優(yōu)，所以會有定向干預的需求。但解釋度低就不好做定向干預，只要干預，就是負向。

平臺給內(nèi)容打的標簽，主要是人用來定義和解釋內(nèi)容的。由于人的理解能力是低于深度學習算法的，不一定能猜對用戶喜歡什么。比如一個用戶喜歡美女跳舞，是喜歡跳舞還是顏值，很難分辨。

給這樣的內(nèi)容打標簽，作用不是為了理解和輔助分發(fā)，而是提供了人能理解的工具，也是業(yè)務層面能解釋的干預窗口，把黑盒問題白盒話，這樣各個角色都能理解和獲得反饋。

用標簽來輔助內(nèi)容分發(fā)，效率肯定是低的，但也不是完全沒有價值。在有些算法不準或捕捉不到信號的時候，標簽就能派上用場。