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抖音的推薦機制算法是怎樣的? 抖音推薦算法原理!

yanfei 2020-10-13 16:51

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


抖音的推薦機制算法是怎樣的?

圖片來源(知乎)

今天你抖了嗎?

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