抖音算法解析：

1、抖音算法的特点和推荐机制

（1）特点

抖音算法的方式为：流量去中心化算法。

这种算法的特点表现在以下几个方面：

①智能分发

抖音是中心化的流量分配，即使是0粉丝账号发布的视频，抖音也会将他推荐给匹配的人群。一般新视频的流量分发以附近和关注为主，同时根据粉丝标签和视频标签匹配不同的流量池。

②叠加推荐

是指抖音会给新视频分发100播放量，当转发超过一定数量，算法就会判断视频为受欢迎内容，自动给视频加权。

比如一个视频转发超过10，抖音就会叠加推荐1000，转发达到100，继续叠加推荐到10000，以此类推。

叠加推荐以视频的综合权重作为标准，包含四个指标：播完率、评论量、点赞量、转发量。

③热度加权

只有经过大量粉丝的检验，被层层热度加权后才会进入抖音的推荐内容池，接受几十、上百万的大流量洗礼。其热度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：除非有大量分析模仿跟拍，一个火爆视频最多持续一周。



（2）推荐机制

视频上传之后抖音官方会检测视频是否违规，抖音官方会把违规的视频干掉，不违规的话官方会进行一个随机推荐，这样发布的视频就进入了一个流量池。

流量池的推荐规则如下：

①初始流量池：200-500

②千人流量池：3K-5K

③万人流量池：1W-2W

④初级流量池：10W-15W（会有人工审核介入）

⑤中级流量池：30W-70W

⑥高级流量池：100W-300W

⑦热门流量池：500W-1200W

⑧全站推荐

人工审核后会决定给不给你大的曝光量，到了第8个层级，会定期将你的作品推送给符合你作品标签的这一类人群。

如果你的作品没有达到每一层级的标准就不会再进入下一个流量池。

也就是说我们的首次流量推送的各项数据指标合格，就会进入下一个流量池的推送，如果下一个流量池的各项数据也合格了就会进行第三次推送，如果在第三次推送的时候，数据各项指标没有合格，那么你的播放量就会停留在几万的播放量。

如果数据表现不好就不会再进入待推荐列表，如果数据表现非常好就会进入待推荐列表。