抖音算法详解

了解抖音的推荐算法,才能做好抖音。那么在此之前要先了解它的好处,才能把握住15秒视频内容的制作方向

抖音算法详解

抖音的推荐算法逻辑可以分为三部分:

智能分发

抖音是属于今日头条系列的产品,而头条系的产品一向与其他互联网产品的中心化流量分配不同,它是去中心化流量分配机制。比如微博就是中心化流量分配,刚开通微博的粉丝是没有人关注的。而抖音即使是0粉丝,发布的任何小视频,都能分配几十甚至上百的小视频。而新视频流量分发以附近和关注为主,同时根据粉丝标签与内容标签智能分化。

叠加推荐

是指抖音会给新视频分发100播发量,转发量超过一定的数量,算法就会将之判断为受欢迎内容,自动为内容加权。比如转发量超过10,抖音就会叠加推荐1000,转发量达100,持续叠加推荐到10000以此类推。叠加推荐是以内容的综合权重作为评估标准,其中包含四个指标:完播率、资量、评论量、转发量

热度加权

只有经过大量粉丝的检验,被层层热度加权之后才会进入抖音的推荐内容池,接受几十甚至上百万的大流量先礼。其热度的评判标准包括两个方面:

第一,热度权重的参考次序:转发量>评论-点赞量;

第二,根据时间择新去旧:除非有大量粉丝模仿及跟拍,一条火爆视频的热度最多持续一周。

版权声明:网址导航 发表于 2020-10-13 10:43:56。
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