抖音推薦算法步驟
相信有些人知道，抖音的內容推送主要是通過機器的算法來實現(xiàn)的，一共大概可以分成三步：
1.上傳視頻之后，由機器小范圍的推薦給可能會對你視頻標簽感興趣的人群，差不多是20-250人數(shù)之間，計算在單位時間之內觀眾(audience)的評論、點贊和分享數(shù)。具體公式是：熱度=A×評論數(shù)+B×點贊數(shù)+C×分享數(shù)，系數(shù)A，B，C會根據(jù)整體的算法實時微調，大致上：C>A>B。這一步我們暫且稱為第一次推薦
這就是我們平時為什么會看到推薦里面出現(xiàn)的內容，有些互動率幾乎是0。就是因為你是這個視頻的第一波觀眾
2.如果經(jīng)過第一次推薦，你們的視頻沒有在目標用戶中得到比較好的反饋，那么很遺憾你就只能指望下次再拍出更好的視頻啦，這就是為什么你在抖音中的視頻瀏覽數(shù)大部分都是在50-250之間的原因啦。
另一方面，如果你的視頻經(jīng)過第一次推薦得到了比較好的觀眾反饋，那么這時你的視頻將會被推薦給更多的潛在觀眾，我們可以叫擴大推薦。機制跟第一次推薦一樣，這次觸達的觀眾人數(shù)大概可能是1000-5000人。以此類推，像把一顆石頭丟進平靜的湖面一樣，一圈一圈的輻射到更大的面積。那種視頻點贊數(shù)達到100w以上的視頻，就證明它在目標觀眾中喚起了深深的共鳴。
一般來說，短視頻的點贊、評論越多，播放時間越長，用戶沒看完就關閉的比例越低，能獲得的推薦量就會越大。達到了上面的幾個條件，系統(tǒng)就會認為你是一個優(yōu)質的視頻，來給予大量推薦。
3.經(jīng)過前兩步的設計，基本可以保證90%的視頻可以科學合理的篩選出抖音的熱門視頻，但是考慮到一些意外情況(比如系統(tǒng)給你的第一波曝光受眾沒有弄好，導致機器把第一批推薦的目標觀眾搞錯啦，又或者運營的同學針對一些節(jié)日或者熱點要人為增加熱門視頻)，所以你會看到抖音當中有一部分的視頻上面有“精選”的字樣。
這就是抖音小助手的作用啦，抖音應該有一個內容運營團隊(預計在20-30人左右，現(xiàn)在應該更多了)，專門負責跟用戶互動和發(fā)現(xiàn)特別有意思的視頻，直接設定為熱門視頻。所以發(fā)視頻的時候偶爾可以嘗試 @抖音小助手 ，增加你的視頻被抖音小編看到的概率，說不定就可以上熱門啦，畢竟雙保險，機會更大。
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