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抖音的推荐机制算法是怎样的

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抖音如此火爆,背后的功臣肯定少不了算法。

抖音的流量分配是去中心化的,这种去中心化算法,让每个人都有机会爆红,可为什么别人几个粉玩抖音,就能轻松获得10w+点赞?而你怒拍几十条也枉然?

抖音的游戏规则是什么?推荐算法怎样的?

一入抖音深似海,可以说,一出爆款就能带火整个品牌,也就成了商家品牌营销的香饽饽,从15s短视频的下半场里胜出,可见其系统持续输出爆款的强大能力。

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。

1.利用好流浪池

抖音会根据算法给每一个作品分配一个流量池,就像微博的流量向名人大V集中,刚开的微博都没人看。

而抖音即便是0粉丝,发布任何视频,抖动系统都会智能分发几十上百的流量,也就是流量池,然后根据你在这个流量池里的表现,决定要不要把你的作品推送给更多人。

不论你是不是大号,只要你有能力产出优质内容,就有机会跟大号竞争。

抖音流量池评价标准:

点赞数
评论数
转发数
完播率

也就是说,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

叠加推荐,是指新视频都会智能分发10vv左右的播放量,如转发量达30(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300vv;转发量达300w(举例),算法持续叠加推荐到3000vv;依次累推…

综合权重的关键指标还是上面四点:完播率、评论量、点赞量、转发量,这里先简单说一点,启发一下你的思路。

比如说,既然评论量很重要,那在写视频的标题文案时,是不是应该考虑如何引导用户留言评论?

很多视频突然一下子火了,实则就是大数据算法的加权。所以,大家可以通过朋友,持续去给视频做一些评论点赞,说不定什么时候就火了呢?

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