抖音的推薦機制算法是怎樣的? 抖音推薦算法原理!

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，這種去中心化算法，讓每個人都有機會爆紅，可為什么別人幾個粉玩抖音，就能輕松獲得10w+點贊？而你怒拍幾十條也枉然？

抖音的游戲規則是什么？推薦算法怎樣的？

一入抖音深似海，可以說，一出爆款就能帶火整個品牌，也就成了商家品牌營銷的香餑餑，從15s短視頻的下半場里勝出，可見其系統持續輸出爆款的強大能力。

那么這就必須了解算法背后的邏輯：流量池，疊加推薦，熱度加權及用戶心理追求。

1.利用好流量池

抖音會根據算法給每一個作品分配一個流量池，就像微博的流量向名人大V集中，剛開的微博都沒人看。

而抖音即便是0粉絲，發布任何視頻，抖動系統都會智能分發幾十上百的流量，也就是流量池，然后根據你在這個流量池里的表現，決定要不要把你的作品推送給更多人。

不論你是不是大號，只要你有能力產出優質內容，就有機會跟大號競爭。

抖音流量池評價標準：

1. 點贊數

2. 評論數

3. 轉發數

4. 完播率

也就是說，新視頻的完播率高，互動率高，這個視頻才有機會持續加持流量。

2.疊加推薦

疊加推薦，是指新視頻都會智能分發10vv左右的播放量，如轉發量達30（舉例），算法就會判斷為受歡迎的內容，自動為內容加權，疊加推薦給你300vv；轉發量達300w（舉例），算法持續疊加推薦到3000vv；依次累推…

綜合權重的關鍵指標還是上面四點：完播率、評論量、點贊量、轉發量，這里先簡單說一點，啟發一下你的思路。

比如說，既然評論量很重要，那在寫視頻的標題文案時，是不是應該考慮如何引導用戶留言評論？

很多視頻突然一下子火了，實則就是大數據算法的加權。所以，大家可以通過朋友，持續去給視頻做一些評論點贊，說不定什么時候就火了呢？

3.熱度加權

大叔看了幾十條報貨抖音，發現所有一夜爆火的視頻，和抖音推薦板塊的視頻，播放量基本都在百萬級，綜合數據（完播率、點贊量、評論量、轉發量）無一例外都比較高。

可見經過大量用戶的檢驗，層層熱度加權后才會進入了抖音的推薦內容池，接受幾十到上百萬的大流量洗禮，各項熱度的權重依次為：

轉發量>評論量>點贊量

熱度權重也會根據時間擇新去舊，一條爆火的視頻的熱度最多持續1周，除非有大量用戶模仿跟拍，所以還需要穩定的內容更新機制，和持續輸出爆款的能力。

算法只指明了路徑，而內容才是啟動人性的金鑰匙，視頻的播放量、點贊量、關注量是評判內容好壞的金鑰匙。

4.心理追求

短視頻用15s的單刀直入，讓人們在視覺、聽覺、情境的共振里感受美好，而一夜爆火的內容自有其規律，持續輸出一擊即中的內容，離不開人性的深入洞察。

人類行為的核心動機的不外乎三點：追求快樂，逃避痛苦；追求希望，逃避恐懼；追求認同，逃避排斥。所以你的視頻能否符合用戶心理追求，是極其重要的。

新奇漂亮的讓我們覺得美好；好玩有趣的讓我們笑出豬叫聲；而在抖音里，你總能找到共鳴及成就感。

這個濃縮的15s，目之所及皆有趣，皆逗比，且深有感觸，帶火一個品牌，帶火一座城市，帶火一個人，emmmm,一切皆有可能。

最后，附上一張彩蛋：

抖音熱門視頻背后套路一覽表

圖片來源（知乎）

今天你抖了嗎？