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抖音算法:抖音推荐逻辑的三个关键词: 基础流量、叠加推荐 、时间效应

2020-08-05 撤稿纠错

抖音推荐规则

抖音推荐逻辑的三个关键词: 基础流量、叠加推荐 、时间效应

1)基础流量

抖音的流量分配是去中心化智能推荐,机器算法+人工双重审核。

无论你是否有粉丝,无论你是不是大号、作品质量如何,视频上传之后抖音官方会检测视频是否违规,不违规的话官方会进行一个随机推荐,新视频流量分发以附近、关注和好友为主,初级流量池200~500左右的流量。

2)叠加推荐

抖音会参照4 个标准:①完播率 ②点赞量 ③评论量④转发量, 评价你的视频在流量池中的表现, 数据好就会进入到更高一级的流量池。

初级流量池:200-500左右的流量;

二级流量池:3000左右的流量;

三级流量池:1.2-1.5W左右的流量;

四级流量池:10-12W左右的流量;

五级流量池:40-60W左右的流量;

六级流量池:200-300W左右的流量;

七级流量池:700-1100W左右的流量;

八级流量池:标签人群推荐,3000W+的流量

我们自己能发动的力量毕竟有限,因此,当作品被推广到更大的范围以后,就不是我们能人工干预的了。这时,我们该如何提升关键的 4 个指标呢?比如说,完播率就要考虑到视频时长等问题;评论量就要考虑标题文案设置,引导用户互动留言等。

3)时间效应

我们发现,有些视频拍出来之后没火,过几天、过一个星期,甚至过了个把月之后,这个视频却突然火了。所以这个推荐算法其实还是很有意思,它会“挖坟”,带火一些优质的老视频。

所以你比较看好的一些视频,即使它一开始没火,你也要持续去给它去做一些点赞评论,通过朋友圈去转发一下。他有可能这个星期没有被推荐,但下个星期有可能就会被推荐。

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