视频号信息流通过用户在视频号上的行为表现、互动数据等多维度的数据采集和分析，来进行用户画像的建立。视频号会根据用户的个人资料信息，如年龄、性别、地域等基本信息进行初步的用户分类。这样可以初步了解用户的基本属性，但这些信息仅能覆盖部分用户，所以视频号还需继续深入挖掘其他数据。
视频号会根据用户在视频平台上的历史行为，如浏览过的视频内容、关注的视频创作者、点赞、评论、分享等行为，来推断用户的兴趣爱好、喜好偏好。通过用户对不同类别视频的观看时长、互动频率等数据，视频平台可以推测用户对不同类型内容的喜好程度，从而进一步细化用户画像。
视频号还会通过用户产生的实时数据来不断更新用户画像。比如，当用户在视频平台上搜索、浏览、评论、点赞等行为会实时产生数据，视频号可以通过这些实时数据来调整和优化用户画像，让用户画像更加准确和完整。视频号会结合用户的历史行为数据和实时数据来不断优化用户画像的建立。
视频号还会通过用户的社交关系网络来完善用户画像。用户在视频平台上的社交关系，如关注的好友、互动最频繁的用户、经常交流的用户等信息，也是构建用户画像的重要依据。通过用户的社交关系网络，视频平台可以了解用户的社交圈子、影响群体等信息，从而更好地进行个性化推荐和推广。
视频号还会通过用户的消费行为数据来进一步细化用户画像。比如用户的购买记录、浏览商品信息、线上支付行为等数据都可以为用户画像提供更多信息。通过用户的消费行为数据，视频号可以了解用户的购买偏好、消费能力等信息，从而更好地为用户提供个性化的推荐服务。