#抖音推荐算法

　　

　　

　　我是唐火。我今天将谈论抖音推荐算法。

　　

　　

　　Tik Tok如此受欢迎，它的主要立场是给每个人一个成为网络名人的机会。

　　

　　

　　总的来说，它依赖于一个相对完整的推荐系统。

　　

　　

　　身边的案例：

　　

　　

　　有朋友随意发了一个Tik Tok，一晚上点赞量超过10w，粉丝数增加1w以上。一个小学生平时抖音的播放量几乎没有，突然有一两百万的播放量，有20w的好评，4w的增粉。

　　

　　

　　抖音的游戏规则是什么？推荐算法怎样的？

　　

　　

　　Tik Tok的交通分布是分散的。什么叫去中心化，就是没有特例，没有人会有专属流量，大家都是平等的，这才有可能流行！

　　

　　

　　算法背后：

　　

　　

　　机器审核+人工双向审核

　　

　　

　　其实经过大量的视频和数据分析，不难看出主要算法点：总流量池，层层推荐，热度加权.

　　

　　

　　1.总流量池-机器

　　

　　

　　上传新视频时，平台会按照之前设定的规则再次进行筛选，去掉不能获得初始流量的劣质视频，即0播放。如果符合要求，会给你第一个推荐流量。新的视频流量一般都是有限的，专注于邻近度和关注度，然后用用户标签、话题流行度和内容标签智能推荐。

　　

　　

　　根据该算法，Tik Tok将为每个匹配工作分配一个流量池。不像微博，没人关注就没人看。即使Tik Tok是零粉丝，他也会发布高质量的视频，分配流量，播放量堪比百万大号！

　　

　　

　　2.层层推荐

　　

　　

　　如果第一次放映后获得初始流量，则根据播放率、点赞率、评论率和转发率进行第二次放映：视频是否受欢迎；如果第一次筛选达到相应比例，被认为受欢迎，将进行第二次推荐。

　　

　　

　　以此类推，推荐的量会越来越多，当达到一定值时，推荐就会演变成机器手动双向推荐。

　　

　　

　　相反，在第一次推荐或第n波中，如果所有数据都不符合平台预设的标准，则不会继续推荐。推荐停止后，你的视频会火的概率几乎没有了。

　　

　　

　　Tik Tok交通分配标准：

　　

　　

　　点赞数

　　

　　

　　评论数量

　　

　　

　　转发号码

　　

　　

　　完全广播速率

　　

　　

　　也就是说，播放速率和交互速率最终将决定能否触发Tik Tok的逐层推荐机制。

　　

　　

　　3.热度加权

　　

　　

　　热度权重是指你的视频对观众的影响。

　　

　　

　　正常视频热度的权重会根据时间选择新的去旧的，一个热门视频的热度最多持续1 -3周。但是，如果大量用户模仿拍摄你的视频，你的视频就会得到热度的重量，热度会持续！不断获得推荐！

　　

　　

　　我是唐火，唐火创业营销学院的创始人。我和学生一起记录我的日常生活，分享精准引流和干正事。

　　

　　

　　

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