抖音推薦演算法就像喂豬食一樣

⑴ 抖音上的推薦機制是怎樣的呢

抖音是一個去中心化的演算法平台，這就意味著任何一個賬號都有機會擁有百萬粉絲甚至千萬粉絲。即便我們沒有一點流量，只要我們的內容受歡迎，就會被越來越多的人關注。所以只要你用合適的方法做好內容你也可以在抖音賺得第一桶金。還有什麼不懂得可以私信問我

⑵ 有人知道抖音的推薦機制是什麼呢抖音的規則是什麼呢怎麼利用系統推薦獲得流量

抖音如此火爆，背後的功臣肯定少不了演算法。

抖音的演算法是極具魅力的。這個魅力在於，抖音的流量分配是去中心化的。

在公眾號上，如果你沒有粉絲的話，你發的內容就不會有人看。但是抖音就不一樣，所有的抖音的用戶，你拍的任何一個視頻，無論質量好還是質量壞，發布了之後一定會有播放量，從幾十到上千都有可能。

這個我們把它叫做流量池，抖音會根據演算法給每一個作品的人分配一個流量池。之後，抖音根據你在這個流量池裡的表現，決定是把你的作品推送給更多人，還是就此打住。

因此，抖音的演算法讓每一個有能力產出優質內容的人，得到了跟大號公平競爭的機會。

那麼，該如何利用好抖音的演算法呢？

1利用好流量池

如前所述，抖音給每一個作品都提供了一個流量池，無論你是不是大號、作品質量如何。你之後的傳播效果，就取決於你的作品在這個流量池裡的表現。

因此，我們要珍惜這個流量池，想辦法讓我們的作品在這個流量池中有突出的表現。

抖音評價你在流量池中的表現，會參照 4 個標准：

• ① 點贊量

• ② 評論量

• ③ 轉發量

• ④ 完播率

知道了這 4 個標准，我們就要在一開始視頻發出來的時候，想辦法發動所有的你能發動的力量去點贊、評論、轉發、把它播放完。

2疊加推薦

我們自己能發動的力量畢竟有限，因此，當作品被推廣到更大的范圍以後，就不是我們能人工干預的了。這時，我們該如何提升關鍵的 4 個指標呢？

詳細的做法我會在後面提到，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，那你在寫視頻的標題文案時，是不是應該考慮設置一些互動問題，引導用戶留言評論呢？

我們發現，有些視頻拍出來之後沒火，過幾天、過一個星期，甚至過了個把月之後，這個視頻卻突然火了。所以這個推薦演算法其實還是很有意思，它會「挖墳」，帶火一些優質的老視頻。

所以你比較看好的一些視頻，即使它一開始沒火，你也要持續去給它去做一些點贊評論，通過朋友圈去轉發一下。他有可能這個星期沒有被推薦，但下個星期有可能就會被推薦。

3不對用戶做任何假設

關於抖音首頁的推薦演算法，也可以拿出來一說，從內容邏輯來觀察，抖音推薦演算法最大程度保留了新鮮度。抖音首頁採用的是基於用戶行為的推薦。

• 一種推薦方法是基於視頻和文本內容提取特徵，並與用戶畫像特徵計算相似度，相似度越高，推薦概率越大。這種推薦的方法弊端是推薦內容缺乏新鮮度，用戶點擊看長腿美女，於是大概率後面的內容也是長腿美女。

• 另外一種推薦方法是純粹基於用戶行為數據。這種方法不對用戶偏好做任何假設，不對內容文本做特徵提取。從個人經驗來談，特徵工程是雙面利器，實際情況是，特徵工程常常無法挖掘出內容（視頻、音頻or 文本）潛在意圖和特性。從信息熵增原理來理解，世界的不確定性總是朝增大的方向發展。特徵提取會把人為的主觀偏見引入模型。最好的假設是不做任何假設。

那麼如何基於用戶行為數據，如何建立一個基於事件網路結構的推薦演算法模型？給用戶的推薦路徑可以理解為基於事件網路的隨機遊走。可以參考pagerank，AP等圖模型演算法。


4隱秘的上癮機制


作為一個爆紅的娛樂性產品，上癮的設計是必不可少的。過年有段時間在家，一有空閑時間便手殘般的刷抖音的首屏推薦。


首先談談煙癮形成的原理，煙中包含的尼古丁可以讓大腦分泌一種叫『多巴胺』的物質，讓大腦產生愉悅感。但尼古丁來的快去的也快，為了找到消失的快感，大多數人會再點上一支煙，重新獲得快感。就在不斷的吸煙->獲得愉悅感->愉悅感消失->繼續吸煙循環中，成癮性依賴。


任何讓你上癮的產品也是一樣的原理，在不斷的刷中，獲得短暫的愉悅感，為了找回愉悅感，繼續不斷的刷。所有游戲的機制設計，都有獎勵成就帶來的爽快感和挑戰挫折的不適感之間來回轉變的機制，在這個過程中成癮性依賴。與抖音類娛樂產品不同的是，游戲的心理滿足感曲線通常是游戲策劃通過每個關卡挑戰難度、成就和激勵的數值調整設計出來的。

5注意事項

• 一定不能植入硬廣，二維碼，低俗廣告等；

• 一定不能有不良的操作，比如說出現武器等不該出現的鏡頭和畫面；

• 一定不能讓視頻出現有水印、畫質模糊等問題；

• 一定不要刷閱讀量、刷喜歡；

這些不僅僅會讓你的視頻獲得不了推薦，還有可能讓你的視頻被禁言、被限流甚至是被封號。

抖音，一個擁有大批新生代用戶的短視頻App，從2018年初就刷屏網路成為流量最火爆的視頻App。隨著流量的不斷迭增，短視頻商業化價值逐漸顯現，抖音作為短視頻App的排頭兵，「抖」出來的營銷姿勢可以說開辟了媒介新紀元。

⑶ 抖音他們的推薦機制是什麼他們利用了什麼演算法給我們推薦喜歡看的作品

抖音是根據大數據自動分析給你推薦你喜歡的作品，比如通過你看一個作品的時間來判斷你喜歡的類型。

⑷ 抖音的推薦是什麼原理

1、抖音推薦機制
視頻上傳之後抖音官方會檢測視頻是否違規，抖音官方會把違規的視頻幹掉，不違規的話官方會進行一個隨機推薦，頭名個流量池會推薦200~500左右的人，這200~500人如果播放量點贊量評論轉發關注完播這幾個數據達到官方的初步標准，官方就會進行第二次推薦，第二次推薦的播放量在3000左右，第三次推薦在1.2萬~1.5萬左右，第四次推薦在10萬~12萬左右，第五次推薦在40~60萬左右，第六次推薦量在200~300萬左右，第七次推薦量在700~1100萬播放量左右，第八次推薦會進行標簽人群推薦這時候的量級在3000萬+，其中第四個層級的流量會介入人工審核。
人工審核後會決定給不給你大的曝光量，到了第8個層級，會定期將你的作品推送給符合你作品標簽的這一類人群。如果你的作品沒有達到每一層級的標准就不會再進入下一個流量池。也就是說我們的首次流量推送的各項數據指標合格，就會進入下一個流量池的推送，如果下一個流量池的各項數據也合格了就會進行第三次推送，如果在第三次推送的時候，數據各項指標沒有合格，那麼你的播放量就會停留在幾萬的播放量。如果數據表現不好就不會再進入待推薦列表，如果數據表現非常好就會進入待推薦列表。
2、抖音挖墳演算法
數據是圍繞五大數據權重配比進行的一個演算法，如果視頻疊加推送到第四個層級會進入人工審核，如果視頻違規，就會做封號，作品僅自己或已有粉絲可見處理，如果不違規繼續進入下一個待推薦列表。
抖音有一個挖墳的功能，就是當你的視頻數據都達標後，抖音會優先推薦，如果你的視頻超級超級好的話抖音一定會給你一個大熱門，如果你的視頻只是一般好的話，或者超級好的話，對不起請排隊，你比人家超級超級好少了一個超級好，大家在玩抖音的時候會發現抖音官方推薦的熱門其實是有限多的，等官方推薦完超級超級好的之後才會推送超級好的，所以你的賬號如果超級好的話你是會進入待推薦列表的，有的時候你會發現一個視頻達到一定的播放量之後會停了，過了幾天突然又起量了突然上推薦了，所以已經發布的作品就和選秀一樣，等著抖音爸爸的翻牌，你需要做的就是，堅持等待堅持做好內容輸出，等排隊排到你了就會給你一波大的流量。

⑸ 抖音熱門推薦機制是怎麼計算的

抖音的演算法是怎麼回事？——天津歐思創科技有限公司

簡單地說：抖音的演算法，其實是一個漏斗機制，跟今日頭條的去中心化的推薦演算法原理基本一致。
它分為三個步驟：
第一，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出後，平均有1000次曝光；
第二，數據挑選
抖音會從這100萬個短視頻的1000次曝光，分析點贊、關注、評論、轉發等各個維度的數據，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。然後再去看哪些是點贊、關注、轉發、評論是超過10%的，再滾進下一輪更大的流量池進行推薦。
第三，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。
接下來分享的所有干貨和技巧，都是緊緊圍繞著最核心的一點：通過提升點贊量、關注量、評論量、轉發率等指標，獲得更大的官方精準推薦，贏得更大的曝光。

⑹ 抖音短視頻的推薦機制(或者說演算法)是怎樣的

抖音屬於位元組跳動旗下產品，和頭條系產品一樣，抖音的推薦機制（流量分配）是去中心化的，也就是說，每個賬號都有機會爆紅。

抖音，是由位元組跳動孵化的一款音樂創意短視頻社交軟體。該軟體於2016年9月20日上線，是一個面向全年齡的短視頻社區平台。

2019年1月18日下午，中央電視台與抖音短視頻舉行新聞發布會，正式宣布抖音將成為《2019年中央廣播電視總台春節聯歡晚會》的獨家社交媒體傳播平台，會上公布了2019年央視春晚「幸福又一年」的新媒體行動，抖音將同央視春晚在短視頻宣發及社交互動等領域展開全方位深度合作，調動廣大年輕群體，面向全球華人，以參與代替評論，用參與引導關注，助力春晚傳播 。

2020年7月30日，北京互聯網法院作出宣判，認定抖音App有侵害用戶個人信息的情形。9月14日，國家網信辦發布消息稱，抖音APP中存在大量誘導未成年人參與應援打榜、大額消費、煽動挑撥青少年粉絲群體互撕謾罵的不良信息和行為。

9月，北京市市場監管局召集抖音等6家互聯網企業負責人，召開落實「長江禁捕打非斷鏈」工作電商平台行政約談會。

2021年1月，「抖音」平台被行政處罰。2021年6月，抖音因提供含有禁止內容被罰 3 萬元；2021年1月26日，抖音與央視春晚聯合宣布，抖音成為《2021年中央廣播電視總台春節聯歡晚會》獨家紅包互動合作夥伴。

這是繼2019年春晚後，抖音第二次與央視春晚達成合作; 6月21日，抖音正式上線了網頁版內測，其官網頁面也進行了改版；9月1日，抖音發布關於進一步加強「飯圈」亂象專項整治的公告。

⑺ 抖音的推薦機制是利用的什麼原理

一、智能演算法的推薦原理

智能演算法推薦的本質，是從一個聚合內容池裡面給當前用戶匹配出最感興趣的內容。

這個內容池，每天有幾十上百萬的內容，涵蓋15s短視頻、1min長視頻、5min超長視頻。

而在給用戶匹配內容的時候，平台主要依據3個要素：內容、用戶以及用戶對內容的感興趣程度。

系統是怎麼理解我們創作的內容呢？

平台在做內容刻畫的時候，主要會依託於關鍵詞識別技術：通過提取文案、視頻中的關鍵詞，根據關鍵詞將內容進行粗分類，然後根據細分領域的關鍵詞，再對分類進行細化。

比如，視頻文案及內容的關鍵詞是「羅納爾多、足球、世界盃」。

大部分關鍵詞都屬於體育類詞彙，就會先把你的作品分到體育大類，然後根據具體的關鍵詞，再細分到「足球」、「國際足球」等二三級類目。

用戶刻畫

通過這一系列的比對、分析，系統推測還原出一個用戶的基本屬性，比如：Ta可能是一個正在旅遊的男性，喜歡足球、汽車等分類。

系統會把上述的用戶特徵，歸類為這個用戶的標簽。

用戶標簽主要分為3大類：

1）用戶的基本信息（年齡、性別、地域）；

2）用戶的行為信息（關注賬號，歷史流浪記錄，點贊收藏的內容、音樂、話題）；

3）閱讀興趣（閱讀行為、用戶聚類、用戶標記）。

系統根據用戶的信息和行為，對用戶進行分析計算，計算出用戶喜好的分類、話題、人物等其他信息，這樣就完成了系統對用戶的刻畫。

推薦演算法的本質

利用作品的特徵（主題詞、標簽、熱度、轉發、時效、相似度）、用戶喜好特徵（短期點擊行為、興趣、職業、年齡、性別等），以及環境因素（地域、時間、天氣、網路環境），擬合一個用戶對內容滿意的函數，它會估算用戶對每一個作品的點擊概率，然後再從系統幾十上百萬的內容流量池中，將所有的作品按照興趣由高到低排序，Top10的作品在此時會脫穎而出，被推薦到用戶的手機上進行展現。

大概就是這個樣子想學的可以私信小編