谈谈抖音平台的推荐机制算法

现如今抖音火热之势犹如破竹，本以为除了传销能洗脑就只有神曲，没想到抖音通过对视觉的洗礼让我知道短视频也可以。
中抖音毒的我尝试上传一些自己的视频，结果当天两个视频浏览量抖不错，从而引发我去研究起这些短视频平台乃至各大自媒体平台的推荐机制分别是什么逻辑
之前我就提到过。抖音是一个去中心化的算法平台，这就意味着任何一个账号都有机会拥有百万粉丝甚至千万粉丝。即便我们没有一点流量，只要我们的内容受欢迎，就会被越来越多的人关注。
抖音推荐机制具体可以分为播放量（完播率）>点赞量>评论量>转发量，这五大因素（包含完播率），只要这五大因素的数据反馈都比较优秀的时候系统就会以大数据算法结合人工审核的机制，衡量你的内容可不可以上热门。一般一个视频发布1个小时内，视频播放量达到5000以上，并且点赞数高于100，评论数高于 10 基本上就会给下一级推荐了。
基础推荐
我们新发布的视频，平台会根据我们账号的权重给予一定的初始推荐流量，初始推荐优先分发给附近的人与关注我们的粉丝，然后才是配合用户标签与内容标签进行智能分发
叠加推荐
当平台将我们的作品分发给初始流量，平台会根据初始流量的反馈来判断我们的内容是否受欢迎，如果受欢迎，平台会将我们的作品分发给更多流量，反之就不会再给我们分发流量
时间效应
经过大量用户的洗礼，系统层层的数据分析加权后才会进入了抖音的推荐内容池，接受几百到上百万的大流量检验，各项热度的权重依次为：转发量>评论量>点赞量>完播率（播放量）。热度权重也会根据时间择新去旧，一条爆火的视频的热度最多持续1周，除非有大量用户模仿跟拍，所以还需要稳定的内容更新机制，和持续输出爆款的能力。
到目前为止抖音的各项算法已经趋于完善，引来健康的高速发展期。
想要抓住短视频红利风口，现在也为时不晚。关注我分享一些你需要的干货知识

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