抖音的推荐机制算法深度剖析

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抖音背后的算法和推荐系统的剖析

抖音背后的算法和推荐系统的剖析抖音是一款风靡全球的短视频应用，据统计，截止2021年1月，抖音全球用户已达到10亿，其中海外用户占比超过三分之一。

抖音的火爆背后离不开其强大的算法和推荐系统。

本文将对抖音背后的算法和推荐系统进行剖析。

一、抖音的算法和推荐系统抖音的算法和推荐系统主要包括两个核心组成部分：内容分发和用户洞察。

1. 内容分发内容分发是指如何将内容分发到用户的视野中。

抖音的内容分发主要采用基于大数据和机器学习的推荐算法，其核心是用户行为分析和视频的标签、特征提取。

具体流程如下：(1) 数据采集：抖音每天会收集数十亿条用户的视频浏览、点赞、评论等数据，同时还会收集视频的标签、特征等数据。

(2) 数据预处理：抖音会对采集到的数据进行清洗、去重等预处理工作。

(3) 特征提取：基于采集到的数据，抖音会提取视频的标签、特征等数据，如：颜色、长度、背景音乐、文字、物体等。

(4) 模型训练：抖音会基于机器学习算法，如深度学习、卷积神经网络等，训练一个个性化推荐模型，该模型可以根据用户的历史行为和当前视频的标签、特征等信息，预测用户是否会喜欢该视频，然后将合适的内容推荐给用户。

(5) 推荐评估：为了评估推荐算法的效果，抖音会采用AB测试等多种方式，对不同的推荐算法进行评估，较好的算法可以优先竞争资源。

2. 用户洞察用户洞察是指通过收集、分析和理解用户行为，了解用户需求和喜好，从而提供个性化的推荐服务。

用户洞察主要分为两种方式：一种是用户行为分析，通过分析用户的点击、播放、点赞、评论等行为，了解用户的兴趣和行为习惯；另一种是用户画像分析，通过分析用户的年龄、性别、地域、职业等信息，深入了解用户需求和偏好。

抖音通过这两种方式，不断优化其算法和推荐系统。

二、抖音算法和推荐系统的特点1. 大数据支撑抖音的算法和推荐系统离不开大数据的支撑，其每天收集的数据量达到十亿级别。

只有通过大数据处理和分析，才能了解用户行为和提取视频特征，同时也需要大数据的支持来训练算法模型。

抖音推荐算法原理全文详解

抖⾳推荐算法原理全⽂详解抖⾳推荐算法原理全⽂详解本次分享将主要介绍今⽇头条推荐系统概览以及内容分析、⽤户标签、评估分析，内容安全等原理。

⼀、系统概览推荐系统，如果⽤形式化的⽅式去描述实际上是拟合⼀个⽤户对内容满意度的函数，这个函数需要输⼊三个维度的变量。

第⼀个维度是内容。

头条现在已经是⼀个综合内容平台，图⽂、视频、UGC⼩视频、问答、微头条，每种内容有很多⾃⼰的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。

第⼆个维度是⽤户特征。

包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别等，还有很多模型刻划出的隐式⽤户兴趣等。

第三个维度是环境特征。

这是移动互联⽹时代推荐的特点，⽤户随时随地移动，在⼯作场合、通勤、旅游等不同的场景，信息偏好有所偏移。

结合三⽅⾯的维度，模型会给出⼀个预估，即推测推荐内容在这⼀场景下对这⼀⽤户是否合适。

这⾥还有⼀个问题，如何引⼊⽆法直接衡量的⽬标？推荐模型中，点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的⽬标，能够⽤模型直接拟合做预估，看线上提升情况可以知道做的好不好。

但⼀个⼤体量的推荐系统，服务⽤户众多，不能完全由指标评估，引⼊数据指标以外的要素也很重要。

⽐如⼴告和特型内容频控。

像问答卡⽚就是⽐较特殊的内容形式，其推荐的⽬标不完全是让⽤户浏览，还要考虑吸引⽤户回答为社区贡献内容。

这些内容和普通内容如何混排，怎样控制频控都需要考虑。

此外，平台出于内容⽣态和社会责任的考量，像低俗内容的打压，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法本⾝⽆法完成，需要进⼀步对内容进⾏⼲预。

下⾯我将简单介绍在上述算法⽬标的基础上如何对其实现。

前⾯提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc)，是⼀个很经典的监督学习问题。

可实现的⽅法有很多，⽐如传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。

抖音运营的四大机制

抖音运营的四大机制今天运营交流群里，有很多初学抖音的朋友来问我类似这样的问题，对于新手来说，这的确是一个难题。

视频播放量仅仅有三五百，其实并不是你账号本身有问题，而是你对抖音的推荐机制并不了解。

今天，我想和大家分享Tik Tok手术的四个推荐机制。

一、抖音运营的四大机制1、抖音的审核机制：去中心化什么叫去中心化呢？简单来说，任何人都可以在互联网上发表自己的观点或创造原创内容，共同生产信息。

抖音就是一个典型的去中心化的平台，这也意味着任何用户都是可以通过抖音这个平台展现自己，都是有机会成为拥有百万粉丝的大咖！只要产出原创内容、作品受欢迎，就会有越来越多的人关注。

2、抖音的权重机制：智能分发智能配送是Tik Tok机制的一大亮点！无论你要做什么类型的账号，平台会根据账号的权重来对你新发布的视频给予一定的初始推荐流量；优先推荐给附近的人与账号本身的粉丝以及你关注的人，之后是根据分析平台所有用户的标签以及你内容的标签进行初始的智能分发；接下来就是等待推荐后的反馈了，不然你的工作已经进入冷启动状态了！3、抖音的推荐机制：叠加推荐第二点提到了初始流量分发，先把作品推荐给部分用户，然后等待用户反馈结果，从而来判断这条内容是否受到用户的欢迎。

如果在这条作品在初始分发后反馈给平台的结果是受欢迎的，那么平台会把这条作品进行二次分发，此次分发的流量覆盖会更多、更广泛，这也是作品能否上热门的关键点之一；反之，如果初始反馈没有效果，那也就不会得到平台的二次推荐了！4.抖音的推荐流量池：逐步加大流量抖音的流量池有着等级之分的：低级流量池、中级流量池、高级流量池，不同权重的账号会被分配到不同的流量池，当然也就意味着将会获得不同的推荐量！帐户分配的级别取决于发布内容的受欢迎程度。

对于新账号来说，前5个作品的反馈数据非常重要，平台会根据这5条作品的反馈数据进行分析，来确定账号内容的质量，再进行分配到相应的流量池中！也可以说，前5个作品可以决定账号能否做起来。

抖音热门机制算法详解百万粉丝背后的逻辑

抖音热门机制算法详解今天这节分享抖音热门机制算法，我们首先来看抖音算法的原理图（打个比方：）一个新视频发布后，会先系统检测是否违规，如果违规，就会做删除视频，或者封号处理、是否封号主要看你账号的违规程度，一般情况下只是删除视频。

如果没有违规，作品上传成功之后，会同时推荐给300个在线用户推荐，这300个就是初始的流量池，这300人产生的点赞、评论、完播（把视频看完）、分享的数量达标之后，就会进入代推荐列表，进行人工审核。

如果人工审核有问题，就会将作品屏蔽只能自己看到或者删除。

如果人工审核也没有违规，就会进一步往更大的流量池推荐，比如说，同时给3000人推荐，达标后再进一步推荐给1万人，以此类推抖音的推荐机制，前面的课程也说了，是给你的作品打上标签，给用户打上标签，然后把合适的内容，推荐给对应的人，比如你的作品是服装搭配的分享，系统就会把你的作品推荐给喜欢看服装搭配的人。

接下来我们继续讲抖音账号权重的算法。

通常来说新注册的一个账号，她的前五个作品非常重要，她能够决定你这个账号初始的权重和你账号的标签，因为你新账号没有发布过作品，开始是没有标签的，所以最初你发布的这几个作品会给你的账号打上标签，然后才能把你的作品推荐给相应标签的人根据他们的反馈再一级一级的往更大的流量池去推荐，当然如果你不能进入到下一个流量池那就直接刷掉，所以说如果你前5个视频发布出来以后比较受粉丝欢迎，同时内容也是比较垂直的就非常容易上热门了下面继续说一下热门账号的标准，权重区间是如何划分的首先我们来说第一种，僵尸号账号连续发布一周作品，她的播放量一直都在100以下，基本可以判定这个账号是僵尸号了，僵尸号基本可以判定是个废号，一般我们建议直接换号，出现这样的情况一般是我们没有做好养号的步骤，也可能是账号本身或者你的手机号各方面的原因造成的！第二种最低权重号最低权重号怎么判定呢？如果你的账号连续一周的作品播放量都在在100-200之间就属于最低的权重号，最低的权重号她只会被推荐到D级的流量池，如果说你连续半个月的作品播放量都没有突破的话，她就会被降为僵尸号，也就会变为废号。

抖音-推荐算法原理全文详解-高级优化师推荐

因为整个模型是打通的，子频道探索空间较小，更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大，子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。
上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到，这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。
当然不是没有文本特征，推荐系统就不能工作，推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有，包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。
召回策略种类有很多，我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排，这个倒排的key可以是分类，topic，实体，来源等。
排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断，高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。
二、内容分析
内容分析包括文本分析，图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯，今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。
此外，平台出于内容生态和社会责任的考量，像低俗内容的打压，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法本身无法完成，需要进一步对内容进行干预。
下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。
前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc)，是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多，比如传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。
这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时，因为文章推荐后用户不一定马上看，不考虑这部分时间，整个系统是几乎实时的。
但因为头条目前的内容量非常大，加上小视频内容有千万级别，推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。

抖音的算法推荐特点分析

抖音的算法推荐特点分析抖音的算法推荐特点分析近年来，抖音以其独特的短视频形式和个性化推荐系统，迅速在全球范围内成为了一款极其流行的社交媒体平台。

其成功的背后，离不开抖音算法的支撑与不断的优化。

本文将通过对抖音的算法推荐特点进行分析，探讨其对用户体验和用户粘性的影响。

一、用户数据获取和分析抖音的算法推荐系统的核心是用户数据的获取和分析。

抖音通过用户主动上传短视频以及观看、转发、评论等操作，收集了大量的用户行为数据。

这些数据包括用户的性别、年龄、地理位置、兴趣爱好等，为抖音的算法推荐提供了基础数据。

通过对用户数据进行深度分析，抖音算法可以准确了解用户的喜好和偏好，从而精确推荐用户感兴趣的内容。

例如，通过分析用户观看过的短视频，算法可以了解用户喜欢的视频风格、内容类型、主题等信息，从而更好地为用户推荐相关内容。

二、内容特征提取和相似度计算抖音的算法推荐系统通过提取短视频的内容特征，并计算不同视频之间的相似度，来寻找和用户喜好相似的内容。

这种内容特征提取和相似度计算的方式是通过深度学习等先进技术实现的。

首先，算法会将用户历史行为数据进行分析，找出用户经常观看的内容特征。

然后，通过提取短视频的视觉特征、音频特征以及文本特征等，将视频转化为特征向量。

最后，通过计算不同视频之间的相似度，筛选出和用户喜好相近的内容作为推荐。

这种内容特征提取和相似度计算的方式，能够较好地捕捉用户的兴趣和偏好，提供个性化的推荐内容，从而增加用户的满意度。

三、用户行为反馈和实时优化抖音的算法推荐系统不仅仅是根据用户历史行为数据进行推荐，还会根据用户实时行为反馈和实时优化。

当用户观看、点赞、评论、分享等行为发生时，算法会即时获取和分析这些行为数据，并根据用户的反馈进行推荐结果的调整。

例如，当用户观看一段短视频时，如果用户观看的时间较长、重复观看或者进行点赞、评论等互动操作，算法会将这些行为视为用户对该视频的喜爱，进一步推荐类似内容给用户。

抖音的算法推荐特点分析

玩抖音，很多朋友以为视频数量到了，就容易上热门，但是如果用户不喜欢，发再多都没用。

热门是有一套算法，符合算法就容易上，不符合就不上，而这套算法就是由用户行为数据决定的。

很多人玩抖音，以为玩抖音就是发视频就可以了，真是这样吗，玩过一段时间就会生有体会，没推荐，没流量，突然提示违规了，一切都很被动。

为什么别人的视频就上热门，为什么你的就是不热门，没人看，决定这一切的就是抖音平台对内容的推荐算法。

上热门很多新手都以为是平台给的，其实是你的粉丝决定的，这篇文章来详细解析。

什么是算法：可以理解为，抖音对上热门的评判标准，其实，对于个人来讲，这是一个好事，算法可以让很多小白，即使没有任何背景的个人和大号，明星在同一个起点上，都靠内容来说话，抖音不管你是谁，就这么简单。

所以，玩抖音某方面也可以说就是做用户喜欢的内容，决定热门的，不是平台而是你的客户，看完先的文章就明白了。

在抖音算法面前人人平等，只看作品，不看人。

每个人都有机会在上面“露脸”，都有机会获得大的曝光率。

在抖音，如果视频没热门，等于视频没流量、也就没人关注，那就更别谈什么精准引流、卖货了。

做抖音别想着走捷径，踏踏实实创作与定位领域相关的优质内容才是王道。

这是获得抖音平台海量推荐核心标准，我们必须研究透彻抖音的推荐算法。

在讲解抖音推荐算法之前，先说说抖音推荐算法的好处，明白了好处，你就清楚抖音15秒内容应该朝着哪些方向去制作。

我们只需要知晓抖音的推荐算法，然后我们围绕着算法制作优质的15秒视频内容即可，不断的去优化15秒内容即可，流量会越来越大。

抖音推荐算法的好处：①让每一个有能力做出优质视频的抖音创作者，得到了跟百万粉丝、千万粉丝大号公平竞争的机会，不会因为你刚来，就遏制你。

②遏制了垃圾视频的发展（搬运+用户不喜欢的），要么限流，要么直接干掉。

③放任优质视频的传播（原创+用户喜欢），尤其是垂直定位的抖音号更受用户欢迎，受到平台的优待。

④帮助真正想玩抖音的人优化视频，获得更大的曝光量，想办法帮助优质作者涨粉、赚钱，各种福利政策奖励给抖音作者。

抖音推荐算法原理全文详解

抖音让每个人都有机会爆红，可为什么别人玩抖音，就能轻松获得10w+点赞，而你怒拍几十上百就是不热门。

抖音的游戏规则是什么，推荐算法怎样的！那么这就必须了解算法背后的逻辑：流量池，叠加推荐，热度加权及用户心理追求。

我们只需要知晓抖音的推荐算法，然后我们围绕着算法制作优质的15秒视频内容即可，不断的去优化15秒内容即可，流量会越来越大。

在讲解抖音推荐算法之前，先说说抖音推荐算法的好处，明白了好处，你就清楚抖音15秒内容应该朝着哪些方向去制作。

在抖音平台，哪怕你没有任何名气，没有一个粉丝，完全零流量，也可以在很短的时间内打造出一个100万精准粉丝的大号。

只要你做出了视频，抖音平台都会自动分配精准流量给你，为我们带来大量的曝光度，收割大量的粉丝和关注度。

②遏制了垃圾视频的发展（搬运+用户不喜欢的），要么限流，要么直接干掉。

③放任优质视频的传播（原创+用户喜欢），尤其是垂直定位的抖音号更受用户欢迎，受到平台的优待。

④帮助真正想玩抖音的人优化视频，获得更大的曝光量，想办法帮助优质作者涨粉、赚钱，各种福利政策奖励给抖音作者。

那抖音是如何推荐作品的，也就是我们作品上热门的原理是什么，这里给大家讲解一下：①流量池②层层推③时间性这个是我自己总结的经验，后面会随着我们的实战测试，不断的总结抖音推荐算法，到时候我们都会写出文章、做出视频。

①流量池不知道我们玩过抖音的朋友发现没，刚刚发布的作品都会有那么几百个播放量，这个是抖音自动为我们的作品分配的流量，所以不管你发布作品的好坏，只要不违规，通过了，多少都会有人观看（播放量），这个我们就叫做流量池。

要想让我们的流量池的流量越来越大，说白了，核心就是15秒抖音内容，这个我们在后面单独一篇文章为大家讲解抖音15秒内容运营。

很多粉丝发现，自己的作品最开始是几百个播放量，后面越来越少，甚至没有，这个要么是我们作品违规，要么作品质量太差，慢慢可能就会降低推荐，缩小流量池，甚至是0播放量。

抖音内容推荐算法及热门技巧

抖音内容推荐算法及热门技巧抖音是一款热门的社交媒体应用，拥有庞大的用户群体和大量的内容创作者。

为了能够在这个竞争激烈的平台上获得更多关注和曝光，了解抖音的内容推荐算法以及一些热门技巧是非常重要的。

内容推荐算法抖音的内容推荐算法是基于机器研究和人工智能技术构建的。

它通过分析用户的行为、喜好和互动来提供个性化的推荐内容。

以下是抖音内容推荐算法的几个关键要素：1. 用户画像：抖音会根据用户的性别、年龄、地理位置等信息建立用户画像，这有助于更准确地推荐适合用户的内容。

用户画像：抖音会根据用户的性别、年龄、地理位置等信息建立用户画像，这有助于更准确地推荐适合用户的内容。

2. 行为分析：抖音会分析用户浏览、点赞、评论和分享等行为，了解用户的兴趣和偏好，并根据这些数据调整推荐策略。

行为分析：抖音会分析用户浏览、点赞、评论和分享等行为，了解用户的兴趣和偏好，并根据这些数据调整推荐策略。

3. 相似度匹配：抖音会根据用户过去的行为和喜好，找到和他们相似的其他用户，借鉴他们的兴趣和互动，将相关的内容推荐给用户。

相似度匹配：抖音会根据用户过去的行为和喜好，找到和他们相似的其他用户，借鉴他们的兴趣和互动，将相关的内容推荐给用户。

4. 多样性：为了保持内容的多样性和新鲜感，抖音会在推荐中引入一定的随机因素，不仅仅局限于用户的偏好。

多样性：为了保持内容的多样性和新鲜感，抖音会在推荐中引入一定的随机因素，不仅仅局限于用户的偏好。

深度解析抖音算法规则

什么是算法机制算法机制好比“植物生长规律”，你可以通过"改造种子，肥料，种植环境"等外来因素去影响他的生产结果，比如缩短生长周期，量产等。

但是却改变不了他生长环节，种子→萌发→结果环节还是一样一环不能少。

为什么了解算法机制那么我们学习算法机制的目的，并不是忽略作品的质量问题，去通过外力去揠苗助长。

这不是我的本意，我的目的要学会做一个懂得触发机制的人去让内容符合算法。

作品好比种子，植物能不能量产以及结果品质好不好取决的是种子，非肥料，非土壤。

我们需要根据算法机制去调整作品细节，让作品能触发机制后快速上升最大化。

带有算法机制下的场景变化在这里不得不说“头条系"，如今“头条系”产品已经成为自媒体用户最活跃并体量庞大的巨头平台。

他的特色就是“以用户为中心”，只推送你喜欢的内容，从初期适应用户需求到精确满足用户需求的目标，从而实现内容定制化。

如果你被一个娱乐类型的文章或者视频所吸引并点击阅读，之后你的内容主页就可能被定制成了娱乐类型。

而在外后的过程中机器算法，会不断细分采集并记录你的行为标签，从而让你喜欢看的内容越来越精准，可能最后细化到只给你推送”某个明星“的相关新闻或者视频。

算法机制下的内容定制，等于为用户找一个“懂你的另一半”。

抖音算法的原型上图就是整个算法机制的样子，其实真正的原型远远不止这些，仅仅只是把前端的原型画了出来，而我们了解这些就已经足够了。

整个流程总共分三部分：给内容贴标签，给人物贴标，按照标签智能个性化推送。

给内容贴标签那么头条系的内容标签库会如何打呢？内容类目下图为2015年今日头条透露出来的一份数据报告，表达是男性与女性关心的主要内容类目基因算法这个标签类目算是头条系的母类目，那么作为头条系的“孩子“抖音，必然遗传了头条系“爸爸”原始基因并在细化非常多的小标签，比如娱乐，可以细化到"XX明星结婚”的标签。

给人物贴标签用户画像平台会根据用户在使用App的习惯进行分析行为路径，再进行贴标签，再继续优化标签。

抖音算法机制及热门技巧

抖音热门技巧抖音它自身有一个算法机制：抖音的内容推送主要是通过机器的算法来实现的一共大概可以分成三步：第一步：上传视频之后，由机器小范围的推荐给可能会对你视频标签感兴趣的人群，差不多是20-250人数之间，计算在单位时间之内观众(audience)的评论、点赞和分享数。

具体公式是：热度=A×评论数+B×点赞数+C×分享数，系数A，B，C会根据整体的算法实时微调，大致上：C>A>B。

简单点说就是视频的完播率是很重要的，接着就是分享率大于评论率大于点赞率，这一步我们称为第一次推荐这就是我们平时为什么会看到推荐里面出现的内容，有些互动率几乎是0。

就是因为你是这个视频的第一波观众第二步：如果经过第一次推荐，你们的视频没有在目标用户中得到比较好的反馈，那么很遗憾你就只能指望下次再拍出更好的视频啦，这就是为什么你在抖音中的视频浏览数大部分都是在50-250之间的原因啦。

相反，如果你的视频经过第一次推荐得到了比较好的观众反馈，那么这时你的视频将会被推荐给更多的潜在观众，我们可以叫扩大推荐。

机制跟第一次推荐一样，但是这次触达的观众人数大概可能是1000-5000人。

以此类推。

一般来说，短视频的点赞、评论越多，播放时间越长，用户没看完就关闭的比例越低，能获得的推荐量就会越大。

达到了上面的几个条件，系统就会认为你是一个优质的视频，来给予大量推荐。

你的视频质量、趣味性、创意性、发布时间等都是影响因素，当然这里面运气也占了一部分原因。

第三步：经过前两步的设计，基本可以保证90%的视频可以科学合理的筛选出抖音的热门视频，但是考虑到一些意外情况(比如系统给你的第一波曝光受众没有弄好，导致机器把第一批推荐的目标观众搞错啦，又或者运营的人针对一些节日或者热点要人为增加热门视频)，所以你会看到抖音当中有一部分的视频上面有“精选”的字样。

这个时候就是抖音小助手的作用啦，抖音它有一个内容运营团队，专门负责跟用户互动和发现特别有意思的视频，直接设定为热门视频。

抖音算法推荐深度分析！

抖音算法推荐深度分析！目录:一，抖音推荐算法二，抖音推荐算法的流程三，爆款视频潜质正所谓知己知彼，才能百战百胜。

作为短视频运营、操盘手，第一步就是要对抖音的用户画像、内容特征和推荐机制了如指掌。

不然，盲目的开始，最大的结果可能就是草草的结束。

一，抖音推荐算法1.抖音推荐算法是什么？简单通俗的讲，算法就是一套评判机制。

这套机制对平台的所有用户都有效，无论是内容生产者（拍视频的人）或内容消费者（看视频的人），很多时候我们既是生产者也是消费者。

我们在平台上的每一个动作都像是一个清晰的指令，平台根据这些指令来判断我们的性质。

并将我们分为优质用户、沉默用户、流失用户、可挽回用户等；还会判断我们是否为营销号，有没有违规操作。

如果是不符合抖音调性的营销号，平台就会将我们的账号关进小黑屋；相反如果判断出我们是一个优质的用户，平台就会给予我们一定扶持。

2.算法有什么用？算法对于平台最大的用处是管理自己平台上的用户数据，并且根据用户的一系列反馈行为来改进平台功能，提高用户体验从而使平台吸引更多用户、留住更多用户，最终使平台形成一个可循环的良性生态。

3.算法有什么好处？（1）算法对内容生产者的好处一：我们既然想在别人的地盘为自己吸粉，就一定要明白别人的规则。

就像追一个女孩子你得明白女孩子的喜恶，才有机会见缝插针地进入她的心呐。

更何况，读懂平台比读懂女孩子容易的多！只要我们意识到平台的推荐机制，我们便可以有意识的设计自己的行为，引导平台判定我们是优质用户从而分配给我们更多、更精准的流与更高的权限。

（2）算法对内容消费者的好处二：大家刷淘宝刷抖音或者刷头条刷多了，下次再打开APP时是否觉得很多推荐的内容都是自己比较喜欢比较有兴趣看的？其实平台为了提升用户体验为了留住你。

它会根据你的行为来分析你的兴趣，然后给你打上一个标签再将同类标签的内容生产者的内容推荐给你，你们便是一个池子里的人。

二，抖音推荐算法的流程1.第一步：审核上传视频后，第一步会机器审核。

如何正确认识抖音的八大推流机制，让自己的短视频流量往上涨

首先第1点，抖音作为一个去中心化的平台，可以说是非常的公平，给了很多平民百姓，还有宝妈，还有一些上班族逆袭的机会，所以呢，为什么那么多人涌入到抖音去玩转自己的个人号，这是非常重要的一个点。

抖音短视频总共有8大推流机制，它分为8个阶段去进行一个流量的推荐，她也是通过层层筛选的方式决定要不要给我们的整个视频推荐流量，所以如果你想要去有更高的播放量，你的第一阶段一定要通过，然后才能通过第二阶段，第3阶段以此类推1到第8阶段。

第一阶段的一个考核标准，主要是机器人审核，基础流量就是两百到五百左右的一个播放量。

第2阶段也是以机器人为主，流量主要在3000左右的一个播放量。

第三阶段机器人结合着人工审核的方式去考核我们的视频，决定要不要给更多的一个推流，因为当我们的流量一旦大以后呢，就会涉及到我们的传播，所以呢，他会有相应的人工干预审核我们的视频是否符合平台的规范标准，第3阶段大概的一个播放量会在3万到5万左右。

第4阶段的推流标准大概是10~30万之间。

第5阶段的推流标准大概是30~100万之间。

第6阶段的推流标准大概是100~500万之间。

第7阶段的推流标准大概是500万到1000万之间。

第8阶段的推流标准会在1000万以上。

以上就是我给大家总结出来的抖音8大推流机制，如果你能够了解到抖音的对流机制，
你就会知道目前自己的流量大概属于怎样的一个阶段，该怎样的去完善自己的短视频内容，去获得更多的一个流量，今天的分享就到这里，希望能够给大家带来帮助，如果大家也喜欢自媒体运营，喜欢抖音运营，那么可以跟我多多交流，我们一起前进，一起进步，感谢大家的支持，如果你也喜欢我的文章，那么请点赞转发关注和收藏。

抖音短视频的推荐机制是怎样的？

抖音短视频的推荐机制是怎样的？抖音的算法是极具魅力的。

这个魅力在于，抖音的流量分配是去中心化的。

抖音的算法是中心化的，会根据用户的喜好推送视频内容，让平台流量更加公平，这套算法是抖音必不可少的评判机制，对平台的所有用户都有效，无论是内容生产者（拍视频的人）还是内容消费者（看视频的人）在公众号上，如果你没有粉丝的话，你发的内容就不会有人看。

但是抖音就不一样，所有的抖音的用户，你拍的任何一个视频，无论质量好还是质量坏，发布了之后一定会有播放量，从几十到上千都有可能。

这个我们把它叫做流量池，抖音会根据算法给每一个作品的人分配一个流量池。

之后，抖音根据你在这个流量池里的表现，决定是把你的作品推送给更多人，还是就此打住。

因此，抖音的算法让每一个有能力产出优质内容的人，得到了跟大号公平竞争的机会。

抖音每天的日活是有限的，也就是说总的推荐量是基本固定的：一方面，跟你内容相关标签的人群基本完成推荐，其他非精准标签人群反馈效果差，所以停止推荐；另一方面，抖音也不希望某个账号迅速火起来，而是通过一轮轮考验，考验你的内容再创新能力，考验你持续输出优质内容的能力。

抖音的叠加推荐，大概率受这几方面的影响：1.账号初始权重；2.初始流量池用户反馈（点赞率、评论率、转发率、完播率和关注比例），以及持续反馈；3.账号已有粉丝反馈；4.外部真实账号激活（互赞互评互转一类）行为。

因此，我们要珍惜这个流量池，想办法让我们的作品在这个流量池中有突出的表现。

抖音评价你在流量池中的表现，会参照 4 个标准：①点赞量②评论量③转发量④完播率知道了这 4 个标准，我们就要在一开始视频发出来的时候，想办法发动所有的你能发动的力量去点赞、评论、转发、把它播放完。

抖音号权重排名，视频数据与算法的关系：抖音短视频发布时间与建议：这个世界上没有不可能的事情，只要找对方法，我们就能切入任何一片领域，方法是什么，方法就是堪破表象，直达本质，这个世界好比一个魔方，有其方法与规律，只要你能掌握其内在的本质，你就能掌控这个世界！记住：多寻找牛人、专家或者和跟你口味相近的人，这些人能起到很好的信息过滤作用，你关注这些人就能获得大部分的优质信息，就算有极少消息不知道也无谓。

抖音推荐机制打造高权重账号学习心得

抖音推荐机制打造高权重账号学习心得高权重的账号对于普通人来说，其实是可遇而不可求。

很多想要打造账号的朋友经常会问：我们怎么才能获得高权重的高流量呢?今天就给大家分享一下高权重账号运营的心得体会。

一个账号想要有足够的权重需要进行内容输出持续发布原创作品或者上传视频，保证每日更新以及定期维护，提升自己的垂直领域专业性。

同时还应该注意账号名称的选择，尽量避免使用敏感词汇，否则也会影响到账号的权重值。

另外，除了基本的内容之外，账号标签的设置也非常重要，如果你没有做过任何相关类目的话题，那么建议先从简单易懂的开始入手，比如美食、旅游等方面去切入，再慢慢扩展至其他类别。

二、抖音官方算法规律1.抖音短视频热门推荐机制主要包括三部分：推荐量(即系统根据用户的喜爱程度向用户推送视频);推荐指数(即系统根据用户的喜欢程度向用户推送视频);推荐概率(即系统根据用户的喜欢程度向用户推送视频)。

2.推荐量越高，被推荐的几率越大。

3.当前，系统将按照推荐量由小到大排序，然后依次检索。

4.当您看完某条视频后，系统将显示此视频的推荐量，推荐量越高，被推荐的几率越大。

5.推荐量与播放量成正比例关系。

6.当您观看某条视频时，系统将显示此视频的推荐量，推荐量越高，被推荐的几率越大。

7.如果您已经收藏了某条视频，请确认它是否符合您的兴趣偏好。

8.推荐量与播放量呈反比例关系。

9.当您观看某条视频时，系统将显示此视频的推荐量，推荐量越高，被推荐的几率越大。

10.推荐量与评论量无明显联系。

11.当您观看某条视频时，系统将显示此视频的推荐量，推荐量越高，被推荐的几率越大。

12.推荐量与转发量成正比例关系。

13.如果您已经收藏了某条视频，请确认它是否符合您的兴趣偏好。

14.推荐量与转发量成正比例关系。

15.当您观看某条视频时，系统将显示此视频的推荐量，推荐量越高，被推荐的几率越大。

16.推荐量与评论量无明显联系。

17.当您观看某条视频时，系统将显示此视频的推荐量，推荐量越高，被推荐的几率越大。

一次讲透抖音的推荐逻辑

一次讲透抖音的推荐逻辑正文：1850字阅读预计需要3-5分钟大多数情况下，把一件事的底层逻辑搞明白，比学会一种应用方法更重要、更能获得长期利益。

因为解决问题方法有很多种，可以很个性、多变，但底层逻辑都是相通的，不出意外几十年、上百年都不会有什么变化。

比如说，我们国家的通讯技术一直都在进步，从2G、3G、4G到5G，但本质上依靠的是信息科学的发展，才让我们的网络速度越来越快。

再比如说，世界上的搏击技术有很多种，中国的散打、泰国的泰拳、巴西的柔术。

不管形式怎么变化，本质上都是在研究——如何又快又好地制服对手。

所以它们的底层逻辑是人体科学，制服对手的形式可以有很多种变化，但人体脆弱的部位永远不会变。

所以说，不需要把抖音复杂的算法理解得很清楚，只要知道它背后的利益点在哪，一样能弄明白这个平台怎么运行的。

类似抖音、360安全卫士、微信这种软件，是没办法直接靠用户来赚钱的，因为它们都是靠免费来吸引用户使用的。

但是在互联网时代，流量在哪就意味着钱在哪。

你的平台、账号流量足够大，企业主、广告主自然会找上门来给你钱，帮他打广告。

抖音的盈利方式主要来自广告、商品佣金、直播打赏分成这几个方面。

想要广告主愿意花钱投广告，平台得有拿得出手的用户数量、活跃量。

想要商品卖得出去、直播有大哥刷礼物，得靠足够的曝光量才能撑起转化率。

所有的问题，最后都汇集成一个问题——怎么让用户更频繁的、更长时间的使用我的软件？答案只有一个，持续给用户看他们喜欢看的内容。

逛电商app的时候有没有发现，当你购买一件商品付款成功后，在支付完成的页面，系统会在屏幕下方给你推送同种类的商品，或是所购买商品的一些配件。

而且在搜索了某种商品后，下次打开软件的时候你会发现，系统很大几率会推送给你同类的商品，甚至在搜索栏，帮你把关键词都输入好了。

所有的动作，最终都是为了促进你的成交，因为电商平台靠卖东西赚钱。

抖音的逻辑也是一样，但它的主要任务是——让你更频繁的、更长时间的使用这个软件，而不是给你推荐商品。

浅析抖音短视频的传播机制

浅析抖音短视频的传播机制抖音是一款基于短视频的社交媒体应用，每天都吸引着数亿用户，成为了用户们分享自己生活的重要平台。

抖音短视频的传播机制主要分为以下几个方面。

一、内容质量作为短视频平台，抖音上的视频时长通常只有15秒到60秒，这要求用户在短时间内把最精彩的内容展现给观众。

因此，抖音的内容通常都是非常精彩、有趣的，这也是一直以来吸引用户的主要原因之一。

只有内容质量高，才会被用户所认可和点赞分享，从而提高视频的曝光率。

二、标签和话题挑选在抖音创作视频时，用户可以给视频打上自定义的标签或者选择平台先前定义好的话题标签。

这些标签或话题标签将视频与众多其他视频联系在一起，从而让更多的用户看到，也会有更多用户习惯性地去浏览热门标签或话题标签下的所有视频，提高了视频被发现的机会。

三、送礼和活动抖音经常会在重要节日或活动期间推出不同的礼物和活动，给予用户不同的权益或奖励。

而获得这些礼物或者活动中的奖励，往往需要用户在平台上完成某些操作、分享或发表内容等。

这不仅可以提高用户的活跃度，也可以吸引更多用户去关注、点赞等，从而增加视频的曝光。

四、互动抖音的互动机制是社交媒体的核心机制之一，用户在平台上可以互动点赞、评论、转发等，这些互动行为会被平台记录和统计，更多的点赞和评论会使用户的内容被推荐到更多的人群面前，从而更快地扩展到更广阔的观众群体。

五、算法推荐和影响力封面抖音通过算法和推荐系统，在用户观看视频、搜索视频、点赞视频等行为后，将更符合用户兴趣爱好的视频推荐给他们观看，为用户提供优质内容。

同时，拥有一定粉丝和影响力的用户，可以获得平台的“影响力封面”，将其推广的视频或账号放在更重要的位置上，这也有助于提升内容的曝光率和推广效果。

综上所述，抖音短视频的传播机制主要通过用户对内容高质量的创造、标签和话题的使用、互动和推荐等方式来扩大视频的影响，提高曝光和传播效果。

同时，平台也在持续优化推荐算法和增加用户互动机制，不断提升用户的参与度和平台的活跃度，从而实现抖音这一社交媒体应用的快速发展和普及。