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抖音的算法是怎么回事?

栏目:抖音教程 时间:2020-03-14 16:17:04
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摘要:假设每天在抖音上有100万人上传短视频,抖音会随机给每个短视频分配一个平均曝光量的冷启动流量池。比如,每个短视频通过审核发出后,平均有1000次曝光

  抖音的算法,其实是一个漏斗机制,跟今日头条的去中心化的推荐算法原理基本一致。它分为三个步骤:

  第一,冷启动流量池曝光

  假设每天在抖音上有100万人上传短视频,抖音会随机给每个短视频分配一个平均曝光量的冷启动流量池。

  比如,每个短视频通过审核发出后,平均有1000次曝光

  

  第二,数据挑选

  抖音会从这100万个短视频的1000次曝光,分析点赞、关注、评论、转发等各个维度的数据,从中再挑出各项指标超过10%的视频,

  每条再平均分配10万次曝光。然后再去看哪些是点赞、关注、转发、评论是超过10%的,再滚进下一轮更大的流量池进行推荐。

  第三,精品推荐池

  通过一轮又一轮验证,筛选出来点赞率、播放完成率、评论互动率等指标都极高的短视频才有机会进入精品推荐池,

  用户打开时,看到的那些动辄几十上百万点赞量的视频就是这么来的。

  

  接下来分享的所有干货和技巧,都是紧紧围绕着最核心的一点:通过提升点赞量、关注量、评论量、转发率等指标,

  获得更大的官方精准推荐,赢得更大的曝光。

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