抖音的算法机制

一、入门基础

接下来呢，小编会从以下几个方面，来帮助大家了解抖音算法究竟是什么样的。

二、抖音系统智能推荐算法

1、抖音播放推荐量的阶梯机制

抖音播放推荐量的阶梯机制是什么呢？下面这解答了这个问题。在做视频初期，刚发布视频，大概有200~500的流量，然后抖音通过用户的反馈数据来是否判断推向更大的流量池，或是中断推送。但很多人在做运营的时候，有一个想不明白的点：

明明抖音官方说：无论有没有粉丝，视频发出来都会有200~500个初始播放，那为什么我的播放量只有几十啊？难道说系统没有给我推荐200~500个人吗？

其实并不是这个问题。

抖音官方在直播的时候已经有给出了非常明确的回复，说白了，就是一个新的账号视频发出去，抖音一定会把你的视频给到200~500个人看，但这200~500人当中，只有一小部分人会在你的视频上停留足够的时间，而能够停留足够长时间的这一部分的播放，才是你在后台看到的播放，它叫另外一个名字——有效播放量。

举个简单的例子来说，就比如你在街头卖画，来回有200个人路过你的画摊，但是只有25人问了你价格或者其他东西。所以，对于你来说虽然有200个路人路过画摊，但是实际用户只有25个。

抖音也是同理，虽然初始系统给了我200~500的人流量，但是实际上的有效播放量可能只有25，甚至更少。

抖音的叠加算法，依次为首次分发——智能分发 、二次分发——数据加权三次分发——叠加推荐。 

（1）首次分发–200~500流量阶段

就是根据你的内容标签匹配分发给有该兴趣标签的人群，在我们可能80万播放量以下的时候，话题标签还是很重要，一定要重视。

（2）二次分发——1K~5k流量阶段

完播率、点赞率、评论率和转发率，都还不错的话，就会进入二级流量池具体的标准是：3.5%以上的点赞比和0.35%以上的评论比，以及45%的5s完播率，平台会进行下一级推荐。

举个例子，1000的浏览量，有35个赞，3~4条评论，有450个人看完了前5秒的视频。你的这个视频进入下一轮的推荐，到1000~5000的这样一个流量池。

（3）三次分发——叠加推荐

只要二次分发的数据表现的好，就会开始指数级叠加分发，也会进入播放增长的这样一个快车道。说白了，就是这个播放量一直往前跑啊一直往前跑，你会发现一条视频疯狂的在涨赞，涨粉，涨评论，涨转发。

3、抖音系统智能推荐算法的常见问题（由于篇幅有限在知识星球有完整版）

AI工具+抖音

首先以抖音漫画短视频为例，一个抖音账号至少需要4~5个来进行制作和运营，（其中包括1个文案，2个漫画师，一个剪辑师，一个运营）才能保证日更。一条视频至少需要2天时间，而2个漫画师就需要1天时间来画素材。一条视频大概需要30张漫画素材，平均一张需要30分钟左右，那就是需要15个小时，也就是2个漫画师1天的工作量，这效率也太低了呀，家人们~