抖音视频被推荐的算法及机制

通过犀牛大叔

抖音视频被推荐的算法及机制

不管是“看见每一种生活”的快手,还是“记录美好生活”的抖音,短视频营销都是目前最低成本、最容易获取用户的移动互联网营销平台,更是未来3~5年最佳的流量洼地。但是,作为新型的超级流量平台,不管是快手还是抖音,虽然都是日活两三亿的流量池,账号运营、涨粉的不确定性和不稳定性,还是让无数运营者抓耳挠腮、夜不能寐。

尤其是抖音,相信绝大多数的账号运营者都碰到过上面或下面这些问题:

我的账号是不是限流了,之前的视频播放都是过万,现在只有三位数?

现在涨粉感觉没以前那么容易,一个爆款视频现在才涨几千粉丝……

为什么基本类似的内容,别人的视频上了热门,我的无人问津?

明明倾注了大量的时间和精力,但是却没能获得预期的爆发和增长,这背后究竟是什么原因?

要解决以上问题,其实,只要搞清楚以下两个方面就可以了。

全面了解抖音的算法和推荐机制

抖音是一款带有强社交性的短视频平台,其内容的分发机制与传统重媒体属性的微博、微信公众号有很大的差异性。

在微博和微信公众号上,内容的分发极度依赖粉丝的传播,再优质的内容只要没有关注的粉丝就传播不出去。

而抖音采用算法推荐机制,用户拍摄的视频内容会按照智能算法推荐给其他用户,即使是没有粉丝基础的用户发的内容也能被分到几十甚至上百的流量。

抖音的推荐流程一般是:

首先根据发布者的位置,优先将内容推荐给附近的人,根据这部分用户的数据反馈,包括视频的点赞率、播放时长、评论量、转发量 等指标,让数据反馈优秀的短视频内容获得更多的播放量,分发到更多用户账号的“推荐”页面。

如果数据没有下降,会继续推荐,如果数据下降了,则会减少推荐,以此类推。

在整个推荐的过程中,抖音的叠加推荐起到了重要作用。

叠加推荐是指抖音平台针对短视频作品的推荐,设置不同等级的播放量指标,如同一个个流量池,短视频内容只要通过一层层的指标筛选就能进入到下一个量级的流量池,为优质的视频内容提供了一个合理的筛选机制。

叠加推荐以内容的综合权重为评估标准,综合权重的关键指标为:完播率、点赞量、评论量、转发量 ,且每个梯级的权重各有差异,当达到了一定量级,则采用大数据算法和人工运营相结合的机制。

因此,抖音的推荐算法让每一个有能力产出优质内容的人得到了和大号公平竞争的机会。

突破1000个点赞量很关键。

在抖音平台上,我们知道有流量池,并且这个流量池是一个层层叠加的机制,一条优秀的短视频内容的传播如同打怪升级般在流量池中层层突破。

只要你的短视频质量足够好,平台会自动分配十万播放量级或者百万播放量级。

视频所处的流量池级别是由用户对视频作品的反馈决定的,如果视频在原有流量池中用户的点赞、关注、评论、转发等数据达到一定的数值,那么该视频就会被推送到比当前流量池更高一个级别的流量池中。

▼网传抖音流量池级别

抖音的算法机制,会计算你前面1000个点赞率,如果你的转发量和点赞量(比例)高的话,平台会再推送下一批流量给你,形成一定的潜力效应,能够让视频更易获得传播,因此前面1000个点赞量很关键。

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