有关抖音 抖音资料 抖音推荐算法的三大逻辑
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。
抖音算法规则
抖音算法规则摘要：一、抖音算法规则概述二、抖音推送规律及算法1.抖音账号级别与推送策略2.作品审核与评分3.流量池规则与数据挑选三、抖音热门算法逻辑1.冷启动流量池曝光2.数据挑选与热门视频推荐3.大数据算法与人工审核四、抖音运营规则算法1.去中心化流量分发2.爆款内容运营五、总结正文：一、抖音算法规则概述抖音作为当下最热门的短视频平台，其成功的背后离不开一套成熟的算法规则。
抖音算法规则主要涉及推送规律、流量池规则、热门视频推荐等方面，下面我们将对抖音算法规则进行详细解读。
二、抖音推送规律及算法1.抖音账号级别与推送策略抖音根据用户账号的级别，制定了不同的推送策略。
账号级别越高，获得的曝光和推荐机会越多。
因此，想要在抖音上获得更多的关注和播放，需要不断提高账号级别。
2.作品审核与评分在抖音，每个用户上传的短视频都会经过审核。
审核通过后，系统会根据作品的数据状况进行评分。
如果分数达到一定标准，视频就会被打上各种标签，并进入下一个流量池。
如果分数不够，视频将不会获得推荐。
3.流量池规则与数据挑选抖音的流量分发采用去中心化的方式，每个短视频都有机会获得大量的曝光。
系统会根据视频的点赞、关注、评论、转发等数据，从中挑选出各项指标超过10% 的视频，并给予更多的曝光。
三、抖音热门算法逻辑1.冷启动流量池曝光抖音会根据用户行为和兴趣，为用户分配一个冷启动流量池。
在这个流量池中，每个短视频都会获得平均曝光。
如果视频表现优秀，会被打上各种标签，并进入下一个流量池。
2.数据挑选与热门视频推荐在第二个流量池中，抖音会根据视频的点赞、关注、评论、转发等数据，从中挑选出各项指标超过10% 的视频，并给予更多的曝光。
如果视频再次表现优秀，会被推荐到更大的流量池。
3.大数据算法与人工审核抖音会通过大数据算法结合人工审核，对视频进行综合评估。
如果视频内容优质、符合平台要求，就有机会被推荐到首页，获得更多的曝光和播放。
四、抖音运营规则算法1.去中心化流量分发抖音的流量分发采用去中心化的方式，每个短视频都有机会获得大量的曝光。
抖音短视频流量推流的机制是什么
抖音短视频流量推流的机制是什么抖音短视频流量推流的机制是什么？随着短视频的迅速发展，抖音已经成为了一个非常受欢迎的平台。
抖音的用户数量不断增加，很多人都希望他们的短视频能够得到更多的流量推广。
那么，抖音短视频流量推流的机制是什么呢？首先，我们需要了解抖音短视频的推荐机制。
抖音的推荐机制是通过算法来实现的。
抖音的算法主要分为三个部分：用户画像、内容理解和推荐策略。
用户画像是指抖音通过用户的行为、兴趣、关注等信息来建立用户的画像。
内容理解是指抖音对于每一个短视频进行内容分析，包括识别人物、物品、场景、情感等信息。
推荐策略是指抖音根据用户画像和内容理解来为用户推荐短视频。
在抖音的推荐机制中，流量推荐是非常重要的一部分。
流量推荐是指抖音通过一些特殊的推荐方式将短视频推荐给更多的用户，从而提高短视频的曝光率和观看量。
那么，抖音短视频的流量推荐机制是什么呢？首先，抖音会根据用户画像和内容理解来为每一个短视频打上标签。
标签包括了短视频的主题、情感、场景等信息。
然后，抖音会根据标签来为短视频进行分类。
分类包括了热门、新秀、达人等不同的类别。
最后，抖音会根据分类来为不同的用户推荐不同的短视频。
对于新秀和达人来说，他们可以通过一些特殊的手段来获得更多的流量推荐。
比如，新秀可以通过参加抖音的一些活动来获得更多的流量推荐。
而达人可以通过拍摄更加优质的短视频来获得更多的流量推荐。
总之，抖音短视频的流量推荐机制是非常复杂的。
它需要考虑到用户画像、内容理解、推荐策略等多个因素。
如果你想在抖音上获得更多的流量推荐，那么你需要拍摄更加优质的短视频，并参加一些活动来获得更多的关注和推荐。
让你更懂抖音平台的进审推荐逻辑(1)(1)
一、了解抖音平台1、抖音规则点击抖音“我”—右上角“三横”点开—右下角“设置”—往下拉查看“关于”了解下“用户协议”、“社区自律公约”、“隐私政策”、“反馈与帮助”，初步了解抖音平台相关规则。
抖音规则在这些基础原则上是实时更新的，同时会设置一些雷区，如一些敏感词汇、无法提出论证的火热话题、对未成年人产生不良示范的、低俗不雅的等等；所以，视频内容需要正向，其余略。
2、抖音的审核逻辑①人工审核，后台视频下方有个送审按钮，推荐、不推荐都有范围。
例如：爆款视频进审（视频vv≧400W并且不推荐视频占比≧10%的账号送审）粉丝进审【新增粉丝数≧1W并且（新增粉丝数/总粉丝数）≧10%并且（不推荐视频数占比≧10%或者搬运视频数>0）的账号送审】②抖音平台会对抖音号评级分类，针对每类抖音号，分别作出不同处理。
a.搬运号：封6个月投稿、评论、直播、私信，只有登录账号的权限，并且下降所有视频b.低质号，所有视频不推荐（包括之前发的视频及以后的视频）c.广告营销号—高危：封号，下架所有视频；广告营销号—普通：所有视频不推荐（包括之前发的视频及以后的视频）d.疑似搬运：限流用户视频数<=10时，不推荐视频数>=8则送审用户视频数>10时，不推荐视频数占比>视频总数的60%时则送审搬运模型送审（搬运视频占比过大账号送审）用户视频数<=10时，搬运视频数>=3则送审用户视频数>10时，搬运视频数占比>视频总数的30%时则送审爆款进审（视频vv>=400W and不推荐视频数占比>=10%的账号送审）投稿进审（日投稿数>=20and账号当日vv>=10000的账号送审）粉丝进审（新增粉丝数>=1W and(新增粉丝数/总粉丝数)>=10%and(不推荐视频数占比>=10%or搬运视频数>0)的账号送审）万粉问题账号进审（粉丝数>1W and近一周投稿>=1and近一周不推荐视频数>=2的账号送审）挑战不通过进审（账号挑战不通过次数>=2and粉丝数>=1000）音乐不通过进审（音乐不通过次数>=2and粉丝>=30）搬运模型进审（lab那边通过查询高热视频的搬运视频，按照搬运数量和搬运视频vv 拉取top500的账号送到账号评级，细节略。
抖音推荐算法解析
抖音推荐算法解析！作为刚入行抖音的新手：对抖音的算法，规则以及推荐机制都要了如指掌。
1、抖音算法是什么？1）抖音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，无论是拍视频的人或看视频的人，很我们在平台上的每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。
（活跃账号，垂直领域）将我们分为优质、沉默、流失、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。
2）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）。
3）用户在平台上的每一个操作都像是一个指令，平台根据这些指令来判断用户的性质，将用户分为优质用户、沉默用户、流失用户、可挽回用户等；除此之外，它还会判断用户是否有违规操作，如果有平台就会将其账号关进小黑屋；如果判定属于优质用户，平台就会给予一定的流量扶持。
2.算法有什么用？算法对于抖音最大的用处就是管理平台上的用户数据，并且根据用户的一系列反馈改进平台功能，提高用户体验的同时使平台吸引和留住更多用户，最终使平台形成一个良好的生态环境。
3.平台审核是怎么样的？当用户发布视频的时候平台会进行审核，主要是审核用户的作品有没有违规，是否出现广告、是否带水印、内容是否违规等。
如果出现，人工检测确认后，平台将会把用户的视频限流或者删除，如果没有出现任何违规现象，平台会将用户的视频推荐进入流量池。
4.抖音算法推荐机制1）智能分发：用户新发布的视频平台会根据账号的权重给予一定的初始推荐流量，初始推荐优先分发给附近的人与关注用户的粉丝，然后才是配合用户标签与内容标签进行智能分发。
2）叠加推荐：当平台将用户的作品分发给初始流量，平台会根据初始流量的反馈来判断视频的内容是否受欢迎，如果受欢迎平台会给用户的作品分发更多的流量。
怎样运营算法给我产生好处：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。
抖音短视频平台的内容推荐机制
抖音短视频平台的内容推荐机制近年来，短视频平台的崛起让人们的生活更加丰富多彩，其中抖音短视频平台在国内具有非常高的人气。
作为一款以短视频为主要内容的社交娱乐平台，抖音的推荐算法为用户提供了优质的内容推荐，极大地满足了用户的个性化需求。
本文将以抖音短视频平台的内容推荐机制为关键词，从推荐算法、用户行为和品牌营销三个方面解析抖音的内容推荐机制。
一、推荐算法抖音的内容推荐算法是基于深度学习的推荐算法。
它通过收集用户的观看历史、点赞、评论、分享、关注等行为，分析用户的兴趣爱好、行为习惯，然后根据这些数据为用户推荐相关的内容。
对于新用户，抖音会通过用户的注册信息，预估用户的年龄、性别、地域等属性，推荐一些热门的视频给用户，吸引用户的关注。
同时，抖音也会在用户的主页上展示一些与用户兴趣相关的话题、挑战和明星等，为用户提供更多的选择。
对于老用户，抖音会通过用户的行为数据，建立用户的兴趣画像，并根据不同的兴趣爱好、行为习惯，为用户推荐最符合其需求的内容。
此外，抖音还会根据用户的观看时长、播放率、点赞数、评论数等数据，对视频进行评价，优化推荐结果。
二、用户行为抖音的内容推荐还受用户行为的影响。
用户的观看历史、点赞、评论、分享、关注等行为会被抖音记录下来，并作为推荐算法的依据。
用户的行为会影响视频的曝光量，同时也会影响抖音为用户推荐的内容。
例如，如果一个用户在短时间内多次观看、点赞、评论同一个视频，那么这个视频就有可能被推荐给其他用户。
此外，如果一个用户经常关注某个话题、明星、博主等，那么抖音也会根据用户喜好，为用户推荐与其兴趣相关的内容。
三、品牌营销品牌营销也是抖音内容推荐的一个重要方面。
抖音上的明星、博主、网红等，都是品牌营销的重要对象。
他们通过发布与品牌相关的内容，提高品牌的知名度，吸引更多的用户。
对于品牌方而言，抖音的推荐算法可以帮助品牌将广告投放到与目标用户兴趣相关的视频中，提高广告的曝光率和点击率。
同时，抖音还提供了多种广告形式，例如抖音挑战赛、品牌挑战赛、品牌合作等，为品牌提供了更多的选择。
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。
抖音千观算法公式
抖音千观算法公式抖音是一款短视频社交应用，用户可以通过拍摄和分享短视频来展示自己的才华和生活。
为了给用户提供更好的使用体验，抖音使用了一套名为千观算法的推荐系统来展示给用户最感兴趣的内容。
下面将详细介绍抖音千观算法的公式，并分析其核心原理。
R(user, video) = CTR(user, video) × P(user, video)公式中的R(user, video)代表给用户推荐一些视频的可能性，CTR(user, video)代表用户对该视频的点击率，P(user, video)代表用户对该视频的评分概率。
下面将对这三个部分进行详细解释。
1.点击率(CTR)：点击率是指用户在看到视频时进行点击的概率。
在抖音中，CTR是根据用户历史行为和视频特征进行计算的。
具体来说，CTR可以通过以下几个因素来计算：-用户兴趣：抖音根据用户过去观看的视频和与朋友互动的行为，分析用户对不同类型视频的兴趣。
2.评分概率(P)：评分概率是指用户对视频的评分概率，也可以理解为用户对视频的喜好程度。
-用户行为：抖音根据用户对视频的点赞、评论、分享和关注等行为，分析用户对不同视频的喜好程度。
-上下文信息：同时，抖音也考虑了一些上下文因素，比如用户所在的地理位置、时间、设备等，这些信息会影响用户对不同视频的评分概率。
3.深度学习模型：以上两个部分的计算结果会被输入到一个深度学习模型中，通过学习用户行为和视频特征之间的关系，来预测用户对视频的点击率和评分概率。
深度学习模型可以通过大量的数据进行训练，学习到更准确的用户兴趣和视频特征之间的关联。
总结：抖音千观算法是基于用户行为、视频特征和上下文的推荐系统，其核心公式是R(user, video) = CTR(user, video) × P(user, video)。
该算法通过分析用户的兴趣、视频的特征以及上下文信息等因素，来预测用户对视频的点击率和评分概率。
抖音推荐系统工作原理
抖音推荐系统工作原理
抖音推荐系统采用了多种技术和算法来为用户提供个性化的视频推荐。
其工作原理可以概括为以下几个步骤：
1. 用户行为收集：抖音会收集用户在平台上的各种行为数据，如观看历史、点赞、评论、分享等。
2. 特征提取：通过对用户的行为数据进行分析和处理，抖音会提取出用户的各类特征，包括兴趣、偏好、使用习惯等。
3. 相似用户群体划分：将拥有相似特征的用户归为一组，形成多个用户群体。
这样可以更好地理解和预测用户的行为。
4. 内容标签化：对视频内容进行标签化处理，以便系统能够理解视频的相关信息和话题。
5. 建立用户模型和内容模型：根据用户特征和视频内容的标签，抖音会分别建立用户模型和内容模型。
用户模型用于描述用户的兴趣和偏好，而内容模型则用于描述不同视频的特点和相似度。
6. 相似度计算：通过计算用户模型和内容模型之间的相似度，抖音可以确定用户对不同视频的喜好程度，从而为用户推荐相关的视频。
7. 推荐策略：根据用户的实时行为和模型预测结果，抖音会灵活地采用不同的推荐策略，如基于兴趣的推荐、基于热门内容
的推荐等，为用户提供最合适的视频推荐。
通过以上步骤，抖音推荐系统能够根据用户的个性化需求和行为，为用户提供个性化的视频内容推荐，从而提升用户体验和平台活跃度。
全面分析抖音算法推荐机制强烈建议收藏
全面分析抖音算法推荐机制强烈建议收藏随着抖音在国内的热度越来越高，越来越多的人开始了解抖音算法的推荐机制。
作为一种社交媒体平台，抖音是如何实现让用户看到他们最感兴趣的视频？这篇文章将从多个方面全面分析抖音算法推荐机制，为大家解开抖音推荐机制的神秘面纱。
1. 什么是抖音算法推荐机制？抖音算法推荐机制是指抖音内部的一套数学公式和技术规则，通过收集用户的个人兴趣，结合用户当前的状态和情境，为用户推荐相关的视频。
抖音推荐机制的最终目的是提高用户的满意度和用户量。
通过精准的推荐算法，抖音希望使用户尽可能地留在平台，并提供与用户兴趣相符的内容。
2. 抖音推荐机制的工作原理是什么？抖音推荐机制的工作原理是多方面的，包括以下几个方面：（1）用户行为：抖音会根据用户的行为来推荐视频。
用户的行为包括搜索、点赞、评论、分享、转发、观看和跳过等。
（2）用户画像：抖音会根据用户画像来推荐视频。
用户画像是通过用户的行为和个人信息得出的用户模型，包括兴趣、性别、年龄、地理位置等。
（3）视频标签：抖音通过视频标签来推荐视频。
视频标签是指视频的主题标签，包括音乐、美食、搞笑、健身、旅游等。
（4）视频特征：抖音根据视频的特征来推荐视频。
视频特征包括视频的时长、画面质量、音乐、发布者等。
3. 抖音推荐机制的实现过程是什么？抖音推荐机制的实现过程分为三个阶段：推荐池生成、深度匹配、排序展示。
（1）推荐池生成：在这一阶段，抖音会基于相关性和丰富性的算法来生成一个推荐池。
相关性指的是视频与用户兴趣的匹配程度，丰富性指的是视频的播放度、点赞数、评论数、转发数等。
（2）深度匹配：抖音会对推荐池进行深度匹配，即综合考虑视频的推荐源、创作者、内容、时效性等，选择符合用户画像的视频。
（3）排序展示：抖音会对所选中的视频进行排序展示，优先展示符合用户兴趣的、有趣度高的、互动性强的视频。
4. 抖音推荐机制的数据来源是什么?抖音推荐机制的数据来源包括抖音平台内部的数据和外部数据：（1）抖音内部数据：抖音通过收集用户的行为和画像，来获取内部数据，这些数据包括用户的兴趣、喜好、地理位置、朋友圈等。
抖音智能推荐算法背后的科学原理
抖音智能推荐算法背后的科学原理抖音是一款非常受欢迎的短视频分享平台，每天都有大量的用户在上面发布和观看视频。
为了提供更好的用户体验，抖音采用了智能推荐算法来为用户推荐他们可能感兴趣的视频内容。
这个智能推荐算法背后有着一系列科学原理的支持，下面我们就来详细了解一下。
一、用户行为数据的收集与分析抖音通过收集用户的行为数据来了解他们的兴趣和偏好。
这些行为数据包括用户观看的视频、点赞、评论、分享等。
通过对这些数据的分析，抖音可以了解用户对不同类型的视频的喜好程度，从而为他们推荐更相关的内容。
二、内容特征的提取与分析除了用户行为数据，抖音还会对视频的内容进行特征提取与分析。
这些特征包括视频的标签、描述、音乐、拍摄地点等。
通过对这些特征的分析，抖音可以了解视频的内容和风格，从而为用户推荐更符合他们口味的视频。
三、协同过滤算法协同过滤算法是一种常用的推荐算法，它基于用户的历史行为和其他用户的行为来为用户推荐内容。
在抖音中，协同过滤算法可以通过分析用户的观看历史和其他用户的行为，找到与用户兴趣相似的其他用户，然后将这些用户喜欢的视频推荐给用户。
四、内容推荐算法内容推荐算法是另一种常用的推荐算法，它基于用户的兴趣和内容的相关性来为用户推荐内容。
在抖音中，内容推荐算法可以通过分析用户的行为数据和视频的内容特征，计算用户对不同视频的兴趣程度，然后将兴趣最高的视频推荐给用户。
五、深度学习算法深度学习算法是一种基于神经网络的机器学习算法，它可以通过对大量数据的学习和训练，自动提取数据中的特征，并进行模式识别和预测。
在抖音中，深度学习算法可以通过对用户行为数据和视频内容特征的学习和训练，提高推荐的准确性和个性化程度。
六、实时反馈与调整抖音的智能推荐算法是一个不断学习和优化的过程。
通过实时收集用户的反馈数据，如观看时长、点赞数、评论数等，抖音可以了解用户对推荐内容的满意度，并根据这些反馈数据对推荐算法进行调整和优化，以提供更好的推荐结果。
抖音逻辑规则
抖音逻辑规则抖音是一款基于短视频分享的社交媒体应用程序，其逻辑规则涉及内容展示、用户互动、算法推荐等多个方面。
1.内容展示规则：-时长和形式：抖音视频时长通常在15秒到60秒之间，用户可以通过剪辑、配音等方式创作独特有趣的内容。
-话题挑战：抖音常常推出各种热门话题挑战，用户可以参与这些挑战创作相关内容，通过参与话题挑战提高曝光度。
-音乐元素：抖音鼓励用户使用背景音乐，用户可以选择并配上自己喜欢的音乐，这也成为独特创意的一部分。
-美化滤镜：抖音提供了多种美化滤镜，用户可以在拍摄或后期制作中使用这些滤镜，增加视频的趣味性和吸引力。
2.用户互动规则：-点赞和评论：用户可以通过点赞表示喜欢某个视频，同时也可以在评论区留下文字或表情互动。
点赞和评论数量也影响着视频的热度和推荐度。
-分享：用户可以分享自己喜欢的视频到其他社交媒体平台，扩大内容的传播范围。
-关注：用户可以关注其他用户，关注的用户发布新视频时，关注者可以在首页及时看到。
-私信互动：用户可以通过私信进行一对一的沟通，分享视频、文字、表情等，加强用户之间的社交互动。
3.算法推荐规则：-用户兴趣标签：抖音通过用户浏览、点赞、评论、分享等行为来识别用户兴趣，形成用户的兴趣标签。
-算法推荐：抖音根据用户的兴趣标签，运用机器学习和深度学习等技术，为用户推荐可能感兴趣的视频。
-个性化推荐：抖音的算法会根据用户的个性化行为和偏好，提供更符合用户口味的推荐内容，不同用户看到的首页内容可能有差异。
-交互行为：抖音还根据用户的交互行为，如关注、私信、互动等，来不断调整推荐内容，提高用户对推荐内容的满意度。
4.社交互动规则：-关注与被关注：用户可以关注其他用户，也可以被其他用户关注。
关注关系是用户互动的基础，也是获得曝光的一种方式。
-合作互动：用户之间可以通过合作视频的方式互动，这也是提高曝光度和吸引新粉丝的一种手段。
-话题挑战参与：用户可以参与各种话题挑战，通过参与热门话题提高自己的曝光度和关注度。
抖音工作原理
抖音工作原理
抖音是一款流行的短视频社交娱乐应用程序，其工作原理可以概括为以下几个方面：
1.推荐算法：抖音的推荐算法是整个应用程序的核心，其基于用户观看历史，点赞、评论等行为，综合考虑多个指标，通过机器学习等技术，为用户个性化推荐内容。
2.拍摄和编辑：用户可通过抖音的拍摄和编辑功能，为自己制作短视频。
拍摄和编辑功能包括镜头选择、滤镜、音乐等，另外也提供字幕和贴纸等特效。
3.上传和分享：用户制作完成短视频后，可进行上传和分享，即将短视频发布到抖音平台。
分享方式包括向其他用户发送私信、将短视频分享到其他社交媒体平台等。
4.关注和互动：用户可以在抖音上关注其他用户，并对其短视频进行互动，例如点赞、评论等。
总体而言，抖音的核心工作原理是基于推荐算法，通过大量用户数据、机器学习等技术，为用户提供个性化的娱乐内容和参与社交互动的平台。
抖音底层逻辑与算法
1、一个获得精准流量的小技巧：平台是按照同类型同时长同级别来进行赛道竞争如果你超越50%的人群你就能大概率获得流量所以有时候我们得通过第三方软件来观看大盘数据做调整视频拍福利款直播疯狂去转化DOU+带货80% 20%人气然后再发几个类似的视频2、老号越做越差的原因：主要原因与粉丝的粘性越来越差开局的数据决定了你整场的结果。
如果你的粉丝没有养成固定来你直播间的习惯那么你开局的数据就会越来越差所以每天要养成固定开播习惯并预告明天将获得哪些收益这样你开播的时候系统将你的画而推给粉丝的时候他们才有可能第一时间收到3、突然之间号爆了但发不出去货或者做预售或者做阶梯型发货最后因为这些原因就凉了：这就是超体量发货带来的后果所以一定要做好风险管控对标此类目头部账号做到他30%-40%体量来做一期目标这样的话能把你风险管控在安全期内、第二就是你的售后得分你的物流商品服务啊这几个分不要低于4.4分这是你流量的安全期。
4、怎么用视频来提升流量：先拍一个视频福利款视频直播的时候就卖这个福利款疯狂的去转化转化的好这个视频就会爆起来期间要用DOU+去给他加热80%带货20%人气然后这个期间再发5个类似视频5、怎么做好一个账号：一个账号要经历拉权重打标签很多人容易犯的错误就是一上来就看转化上来就看GMV最后每个人都很迷茫6、当你账号有一定权重之后开播的5-10分钟会有一波流量进来但很多人还是用老办法在憋单造成流量损失如果持续下去流量将越来越弱应该想办法接住这流量抖音机制己改后而的流量是根据你开场前一个小时内转化来决定的7、抖音前期为了培养消费习惯：你在这个平台时间越长越给你流量、所以我们那个时候叫拉时长当大家习惯已经形成之后你在我这个平台越活跃就越给你流量所以大家开始扣666做互动那么你现在有转化才给你流量那么到3万场观之后开始考核你的GMV是你越有销售额越给你流量8、DOU+投达人相似：不要投10万以下粉丝10-50万差不多因为大多数十万粉以下的标签不精准高于50万的要么买份买过来的要么是剪辑号转变过来的标签页不会精准即使是真实做出来的那么也成为大主播了不是你可以撼动的第二你要分析你的优势是否有明显的优势高于它你的产品你的功能你的服务这样才能影响他9、Feed跑不动检査项：看岀价看覆盖范围看权重看在线看定向看转化10、用视频还是直播起号：如果你是单品如果你是小众产品如果你客单价高如果你视频制作能力强如果你产品有特点就用视频来打造直播间、如果你主播能力强如果你是大众商品如果你客单价没那么高那么你就用直播来打造直播间11、老号掉流量：几项评分低于行业50%物流分商品体验分口碑分DRS评分售后分第二多次违规第三产品本身不具备优势第四此类目没有了流量倾斜第五主卖爆款因差评多而主打下架12、起号哪些行为容易被限流:不露脸、背景有引导性词汇截屏刷粉刷赞挂铁让亲戚朋友去直播间互动下单私下导流同IP挂很多手机进同一直播间13、判定是否打上标签:DOU+智能推荐看推荐数据是否是你想要的人群年纪性别14、豆荚误区：第一很多人都想直接直投带货但是如果你没有很高在线人数产生不了羊群效应进来的人就不会停留进来一个走一个转化和销售额就上不去第二很多人拉在线都在人气掉下之后在用DOU+拉上去但是这种可能性很小我们的思想是维持曲线不要下降而不是下降之后再提上来因为想要提上来难度非常大成本非常高第三很多人为了不掉下来就全程的疯狂堆DOU+没有给免费流量留下进来的空间第四每一单不要低于300元勾取0.5小时达人相shi6烧完之后停留10-15分钟给免费流量一个进来的空间然后在重复上一个流量15、用视频打爆直播间的两个关键点：第一通过视频引来的人能否在直播间形成转化能否拉升GMV第二视频的拍摄就是对着产品拍把功能特点卖点介绍出来时间最好是7・9秒最长不要超过15秒同时呢要留下一点悬念或者一个细节的悬念或者一个价格的悬念这样能够吸引他进入直播间进行互动第三需要用DOU+去驱动一下起到前期引爆的作用16、直播推荐的拉新能力特别强但是视频更精准它能补充直播间推荐互动和停留率的弱点所以你的场观达到2万时候在升量就需要视频来补充这时候用视频直投直播间选择达人相似或者自定义选择互动0.5小时投一单第二单用视频直投直播间用达人相似选择涨粉还拉伸停留率除了这些还有你直播间的转化能力拉升GMV 能力和视频拍摄能力17、老号好还是新号好：随着时间的推移你的等级会越来越高就像你刚才上一年级的时候你随着时间的越来越长你开始升级到了6年级抖音机制也是越往上走竞争力越小但你的流量池却越来越19、直播间怎么打标签：你热门的是什么品类就是什么品类标签第二你的场观达到3万持续5天第三每天出30单持续5天第四你的粉丝人群高度统一20、解决权重的3个维度办法：如果你的付费率上不来就要加强人设制造记忆点如果你的转粉率上不来那就要调整场景让场景更有吸引力如果你的互动率上不来就要调整主播的话术和节奏或者有场控或者助播来不断提醒主播进行互动21、F eed出价跟什么有关系：跟你定向计划的精准跟账号的权重跟素材创意有关你定向越精准转化率越高你的成本就越低你的权重越高你的岀价就越低你的素材创意越好你的出价就越低22、第一阶段人的阶段你的主播能否把停留互动转粉和转化做上去第二阶段货品和售后你会不会排品会不会测爆品会不会不同人气阶段上不同的品憋单将人憋上来后是否有爆品是承接住这波流量你的货品能否持续更新你的爆品款式能否持续更新你的物流商品体验是否优秀第三阶段就是你的团队和供应链有没有专业的投手放大销量爆仓之后你的供应链能否承受住这样的销量23、一句话用DOU+拉在线权重标签FEED做成交如果用Feed 拉在线投放金额巨大效果甚微如果你用DOU+拉在线只需要2000就能够拉住人气1000人同时对账号还有一定加持作用还能维持住一定的自然流量用Feed做成单计划就行了这样一定一场直播下来你的成本会更低转化会更高销售额会更高24、到底先做视频还是先直播：建议先开直播把直播广场打开这样你的流量比较稳定因为视频呢并不能保证每一个视频都能够爆他会大跌大起如果你直播广场先打开至少能保证你的流量很稳定然后你再把视频流量加上去能够更精准能够形成互补直播推荐的流量有的泛但他拉新能力特别强视频推荐比较精准能够补充直播推荐的弱点一旦视频爆了你直播间也就爆了同样直播间会反过来加持视频形成双方共振25、高水平投手投DOU达人相似会分为两个分类老号和新号老号会投种过草和观看因为老号的的人群标签比较精准新号会投关注和种过草26、投放DOU+没有标签投达人相似有性别要求就投自定义有标签就智能推荐27、U V值达到多少为标准你的平均客单价乘以1.5%就是你的uv 值28、号权重怎么看:三个小时场观达到5000没做转粉率互动率付费率29、起号投：达人相似人气互动涨粉带货：带货人气涨粉30、你的权重决定了系统会给你推多少人假如是1万人那么这1 万人怎么跟你推流呢有两种方式一种是视频一种是直播到底是选视频还是直播也就是说看哪种方式你的收获是最大的所以呢会看你的点击率你的停留率来综合判定你是视频好还是直播好通过这两个率来判定你用哪种方式推送出去最后能来增加你这个曝光度所以不是你上热门了是系统给你增加曝光度31、主播的关键点：1、通过数据知道粉丝进入直播间的平均停留时长训练主播在这个时长内讲完一款产品2要不断重复让后进来的人知道你在讲什么要知道流量就是钱的这样的思维而且流量越来越贵3推流指标定点完成什么时候开始做互动什么时候开始做转粉什么时候开始做付费率什么时候憋单什么时候做转化什么时候做销售这些要有场控或者助播提醒完成4强化人设直播间人设和短视频人设建立信任背书5最好有脚木找到优秀的对标账号扒他最有价值的话术32、视频和直播会影响权重其他不会也不会增加权重但会降低一些权重33、直播分级：以三个小时为例：如果你的场观在1000人以下进入的是初级流量池说明的你的主板基础条件还不够需要对主播进行甄选2、如果场观达到5000人这是中级流量池说明主播基础不够扎实需要优化如果达到万人说明你进入了第三个流量池这个时候说明你的主板货品综合能力比较好但这个时候考验的是你的售后能力你的货能不能发出去物流体验好不好有没有差评售后服务态度好不好后面的流量考虑的是你的供应链如果能承接住那么多那就起飞吧起号的一个方法开场10-20分钟转化30单第二个整场的销售额是你场观的1.5倍第三个前15天抓物流确认收货第四个售后做好6个纬度的分值不能低于同行50%这样才能走大概率获得流量扶持你的第一波流量是由你的基础权重来决定的第二波流量你的是由你的互动来决定的所以在开播之前我们要投一单DOU+视频勾选0.5 小时让他快速消耗掉以保证开播有好的在线人数开播之后在投两单DOU+来拉升你的直播间权重看你之前的转粉率差还是付费率差还是停留差还是互动率的差哪块少就补哪块这个时候就要配合福利款来做活动做快速转化当你转化高了你在打开feed流开跑T这样保证能跑起来出价也低feed烧起来时拉来了第二波流量现在就看你的转化率和GMV达不达标达标就会有第三波流量为了保险这里面在投一单DOU+ feed在做两组计划停留和观看其中一组会出价高是保证DOU+投不出去还有feed在里面拉保证电商互动行为能够顺利完成你的初始权重是由转粉率评论率来付费率来决定的你的电商互动是由你的点击率转化和GMV来决定的新号30单以后有口碑分feed流计划DMP人群包适合小众类目:珠宝翡翠茶叶轻奢大众类目：美妆以前打标签只需要出30单不在乎你卖多少钱只在乎你出单量所以用低价引流款能快速打上标签但是现在呢又考核你的GMV所以你要用正价的性价比比较高的来持续拉高GMV才能大概率打上标签如果一般主播就选成单好了如果账号权重低那么可以以成单为主带一点点击因为一般主播她转化没那么高你跑观看和停留只是浪费钱如果是大主播转化能力强可以选择观看和停留这样出价也就低一点场观或者销售额达到3-5万去投feed比较好权重的指标:付费率达到5%转粉率3%你的评论互动率要达到7・8% 这几个指标达到了权重就大概率上来了达人相似不要投比你强的号除非你有优势投达人相似不是投人家粉丝而是同行的粉丝画像DOU+选视频直投直播间不要挂车投不然指标会更高。
抖音内容整理
三、审核&推荐机制算法背后的逻辑：智能分发，叠加推荐，及热度加权。
1 、抖音审核机制抖音审核采取机器与人工相结合的审核方法。
每一部作品从上传开始到热门会遇到层层审核。
此处仅贴出视频审核算法，头条系的算法有别于其他互联网产品的中心化流量分配，就像微博的流量向名人大V集中，刚开的微博都没人看。
而头条系即便你是0粉丝，发布的任何视频，抖动系统都会智能分发几十上百的流量。
而新视频流量分发以附近和关注为主，再配合用户标签和内容标签智能分发，如新视频的完播率高，互动率高，这个视频才有机会持续加持流量。
2 、叠加推荐所谓叠加推荐，是指新视频都会智能分发100vv左右的播放量，如转发量达10（举例），算法就会判断为受欢迎的内容，自动为内容加权，叠加推荐给你1000vv，转发量达100（举例），算法持续叠加推荐到10000vv，转发量达1000（举例）,再叠加推荐到10wvv，依次类推……所以那些一夜几百万播放量的抖音主也矇逼，不知道发生了神马，实则是大数据算法的加权。
叠加推荐当然是以内容的综合权重作评估标准，综合权重的关键指标有：完播率，点赞量，评论量，转发量，且每个梯级的权重各有差异，当达到了一定量级，则以大数据算法和人工运营相结合的机制。
3 、八级流量池推荐第⼀级：200--300第⼀级：3000--5000第三级：1.2W--1.8W第四级：10W--12W第五级：40W--60W第六级：200W--300W第七级：700W--1100W第八级触发标签长期推荐4 、热度加权实刷近百条爆火抖音，发现所有一夜爆火的视频，和抖音推荐板块的视频，播放量多在百万级，综合数据（完播率，点赞量，评论量，转发量）无一例外都很好。
可见经过大量用户的检验，层层热度加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几十到上百万的大流量洗礼，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量。
热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。
抖音的运算法则
抖音的运算法则
抖音是一款基于智能推荐算法的短视频分享应用，其算法的基本运作规则如下：
1. 用户数据采集：抖音通过收集用户的行为数据，如观看历史、点赞、评论、分享等，建立个性化的用户画像。
2. 视频内容分析：抖音使用自然语言处理和计算机视觉技术对用户上传的视频进行文字和图像内容分析，提取关键词和标签。
3. 推荐算法：抖音基于用户画像和视频内容分析结果，使用基于协同过滤的推荐算法，为用户推荐适合其兴趣的视频内容。
4. 实时调整策略：抖音根据用户行为反馈不断调整推荐策略，提高推荐精度和用户体验。
5. 热门话题和趋势分析：抖音通过实时监测热门话题和趋势，进行内容筛选和推荐，保持社交互动性和用户新鲜感。
6. 广告投放：抖音通过广告定向投放和数据分析，为广告主提供更精准的广告投放服务，提高广告效果和ROI。
抖音流量算法机制
抖音流量算法机制抖音的流量算法机制主要包括以下几个方面：1. 视频内容：抖音平台会根据视频的观看时长、点赞数、评论数、分享数等数据来判断视频的质量和用户喜好程度。
高质量的视频更容易获得更多的曝光和推荐。
2. 标签：抖音平台会根据视频标签来推荐相关内容给感兴趣的用户。
因此，创作者在发布视频时应正确填写标签，以提高视频的曝光率。
3. 用户行为：抖音会记录用户的观看、点赞、评论、分享等行为，为用户推荐更多符合其兴趣的内容。
这意味着，用户越活跃，越喜欢互动，那么他们看到的内容推荐量就越大。
4. 账号领域：抖音平台会根据账号的领域属性，推荐相关内容给用户。
因此，创作者应保持账号领域的垂直度，以吸引更多精准用户。
5. 社交关系：抖音会推荐关注列表中的用户发布的内容给用户。
这意味着，与用户互动较多的好友，其发布的内容更容易出现在用户的首页。
6. 最新内容：抖音会推荐最新发布的视频给用户。
因此，创作者在发布视频时，要注意时机，争取在新视频发布后尽快吸引用户关注。
7. 地理位置：抖音会根据用户的地理位置推荐附近的相关内容。
创作者可以利用这一特点，发布与地理位置相关的视频，以提高曝光率。
要提高抖音流量，创作者需要关注以下几点：1. 制作高质量的视频内容，吸引用户观看、点赞、评论和分享。
2. 正确填写视频标签，提高推荐精准度。
3. 保持账号领域垂直度，吸引精准用户。
4. 积极与粉丝互动，建立良好的社交关系。
5. 选择合适的时间发布视频，争取在新视频发布后尽快吸引用户关注。
6. 利用地理位置优势，发布相关内容。
总之，了解抖音的流量算法机制，并遵循平台规则，有助于创作者更有效地提高视频曝光率和获取流量。
抖音的重算法轻粉丝的流量逻辑操作指南
抖音的重算法轻粉丝的流量逻辑来自于今日头条的成功，作为区别于搜索和社交的信息推荐模型，将内容和用户进行匹配，通过系统进行精准推荐是这个算法的核心。
所以有人又将这个逻辑称为：内容导向的计划经济。
抖音和头条推荐算法背后有一个简单的涵数公式：y = F ( Xi , Xu , Xc )这个函数包括三个维度的变量，即用户、环境、内容。
第一个维度：内容。
每种内容都有很多标签，什么类别、属于什么领域、播放量、评论数、转发数等，需要考虑怎样提取内容特征来推荐。
第二个维度：用户特征。
包括兴趣、职业、年龄、性别等。
第三个维度：环境特征。
用户在哪里，什么场合，工作还是旅游，还是地铁里。
简单来说就是：我是谁、我在哪儿、我想看什么。
要将这三者匹配起来，是一个很复杂的数学问题，常用的模型就有好几种。
像抖音这种数据量大、实时性强的，一般是多种模型混合使用。
最终，系统会根据多个因素加权计算得出一条视频的指数，然后根据指数来分步骤推荐。
第一步是冷启动。
视频通过审核后，系统会分配一个初始流量池，初始流量池由两部分组成。
1、该账号的粉丝，但并不是所有粉丝都能推送，要服从算法优先原则。
2、可能喜欢该视频的用户。
冷启动推荐有300左右播放量。
系统会根据数据来给视频加权计算，最核心的数据有4条：播放率、评论率、点赞率、完播率。
然后做加权计算：权重的排序大概是完播率>点赞率>评论率>转发率。
道理很简单，你的视频也许开头吸引了用户，也许标题吸引了用户，也许是封面吸引了用户，但这些都不能证明你的整个视频质量高，只能证明某一部分吸引人。
如果用户可以把你的视频看完，那说明你的视频真的是优质，所以把完播率的权重放在第一位也就不足为奇。
除了这四个数据外，账号的权重也是考虑因素。
根据今日头条的算法经验来看，如果两个账号发同样的消息（文字可以抓取内容来分析），算法会优先采信权重高的账号。
但是视频应该较难遇到此情况。
第二步，加权计算后，符合第二次推荐的要求，视频会被推荐到第二个流量池，3000左右。