抖音算法遵循当今头条新闻的智能推荐机制，即信息搜索：先描绘用户，然后将匹配信息推送给用户。
当一个视频Zui初上传时，抖音平台会给出一个初始流量，也就是说，首先将它推荐给匹配的用户，然后看看这些用户对视频的反应。这种回应主要体现在播放量、点赞、点评、转发等方面。如果播放量、点评量、评论量和转发量较大，那么抖音平台机器人认为您的视频是受欢迎的，然后它会进行二次传输，给您更多的推荐，并展示给更多的人。相反，抖音平台机器人减少或停止推荐。
当你第二次得到好的反馈时，你会被推荐更多的流量，这样循环就会重复，就像雪球一样。
首先，根据该算法，可以通过机器审计+人工双重审计来实现。它背后的逻辑是流动池、叠加推荐、热权重和用户的心理追求。
1、充分利用流动池
在抖音中，即使它不是拥有数百万粉丝的大粉丝，只要发布新的视频，抖音平台就会智能地分发几十到几百个流量，这就是流量池。分发标准主要关注邻里关系和关注度，然后与用户标签和内容标签合作，实现智能分发。然后，根据流池中视频的性能，决定是否支持您的流量。
抖音流池评价标准：积分比、注释数、转发数、播种完成率
随着新视频的高完成率和互动率，该视频有机会被推到更多的人。
2、重叠建议
叠加建议是指新视频将智能分发约100Vv的播放量。如果转发量达到10(例如)，算法将判断热门内容并自动对内容进行称重，推荐您1000VV;转发量达到1000(例如)，算法将继续推荐100000 VV;然后算法将继续适合堆叠，建议100000 VV。
根据大数据算法的权重，在运行抖音的过程中，还可以调动身边朋友的积极性，继续在视频上发表一些评论，或者也许可以成为一代网络红人。
3、热重
每个热度的重要性是：转发量>评论量>点赞量。当然，热度权重会根据时间来选择新旧，一段热度高的视频Zui长持续一周，除非有大量用户来模仿和跟风，所以质量内容也非常重要。
4、心理追求
好的视频有自己的流量，人类行为的核心动机无非是三点：追求幸福，逃避痛苦;追求希望，逃避恐惧;追求身份，逃避排斥。因此，视频能否满足用户的心理追求是非常重要的。十五秒的单刀直入，使人们在视觉、听觉、情境的共振中感觉更好，并在大数据算法的支持下，一夜暴涨不再是“别人的抖音”。
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