逻辑一：用户分层——算法通过标签构建用户圈层
- 基础标签：性别、年龄、地域、学历、职业等固定属性，构成画像骨架；
- 行为标签：点击、停留、收藏、转发、评论、购买等动态行为，体现用户活跃度；
- 兴趣标签：长期行为提炼出的偏好，如“关注家庭教育”“高频购买低脂零食”，反映深层需求。
逻辑二：行为权重——算法重视高质量互动而非单纯点击
- 高权重行为：完播（尤其是100%）、点赞、收藏、转发、评论（特别是长评或互动）、关注、点击购物车、下单购买；
- 中权重行为：停留30秒以上、反复观看、点击头像进入主页；
- 低/负权重行为：秒退（停留＜3秒）、划走、举报、屏蔽。
逻辑三：标签协同——内容标签需与用户标签精准对齐
- 关键词埋点：在标题、正文、字幕、话题中植入目标用户兴趣词，如“新生儿护理”“宝宝辅食”“产后恢复”等；
- 利用平台工具：使用DOU+定向投放、薯条推广等功能，手动设定年龄、地域、兴趣等维度，辅助算法精准匹配；
- 借势热门标签：选择相关性强的热点标签，如健身内容蹭“居家健身挑战”优于“美食教程”，避免标签混乱影响识别。
实操建议：顺应算法逻辑，打造高效内容策略
- 先画用户画像，再做内容：用1小时梳理目标用户的“基础+行为+兴趣”标签，例如“28岁男性程序员+关注数码产品+喜欢科技测评+每月购买数码配件”，后续内容围绕该画像展开；
- 优化高权重行为指标：公众号文章开头设置悬念提升停留，结尾引导“在看+留言”增加互动；淘宝详情页加入30秒短视频提升完播，展示真实用户评价增强信任；
- 校准内容标签：发布前检查关键词覆盖与标签相关性。例如小红书笔记标题可设为“30岁抗初老面霜推荐｜混油皮亲测不闷痘 抗初老 混油皮护肤”，兼顾精准性与搜索流量。