抖音的算法是怎么回事？
抖音的算法，其實是一個漏斗機制，跟今日頭條的去中心化的推薦算法原理基本一致。它分為三個步驟：
第一步，冷啟動流量池曝光
假設每天在抖音上有100萬人上傳短視頻，抖音會隨機給每個短視頻分配一個平均曝光量的冷啟動流量池。比如，每個短視頻通過審核發(fā)出后，平均有1000次曝光。
第二步，數(shù)據(jù)挑選
抖音會從這100萬個短視頻的1000次曝光中，分析點贊、關注、評論、轉發(fā)等多個維度的數(shù)據(jù)，從中再挑出各項指標超過10%的視頻，每條再平均分配10萬次曝光。然后再去看哪些點贊、關注、轉發(fā)、評論等數(shù)值是超過10%的，再滾進下一輪更大的流量池進行推薦。
第三步，精品推薦池
通過一輪又一輪驗證，篩選出來點贊率、播放完成率、評論互動率等指標都極高的短視頻，才有機會進入精品推薦池，用戶打開時，看到的那些動輒幾十上百萬點贊量的視頻就是這么來的。
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