抖音短视频的推荐算法特点

樱玖团队编辑 1月前 110

算法推荐是基于抖音短视频内容画像以及用户画像结合而运行的。在推荐算法导向短视频分发平台中,推荐算法导向抖音短视频分发平台在内容上具备了以下3个特点。



1、系统智能推荐流量入口

当一个抖音作品发布后,抖音会通过对比判断这是否是新作品,并且给作品进行第一次推荐。新作品被推荐的范围通常情况下都是以附近和关注用户为主。同时结合用户标签以及内容标签来进行智能推荐,通过首付分发的作品能够得到播放量和转发量点赞量等指标比较高的情况下,作品就会有机会进行算法推荐的持续加持。

根据算法,抖音给所有用户分配了一个流量入口,即便用户没有粉丝基础,只要作品内容足够优秀,依旧可以获得不错的流量,这边是推荐流量入口。


2、叠加推荐

举个例子,抖音作品发布之后会被推荐给附近的少部分用户,而作品的各项指标统统达到一定比例的话,那么系统将会认为这个作品是用户所喜欢的内容,就会进行二次的内容分发,并且以此不断的叠加。所以作品在发布后经过一夜突然获得几百万的播放量这种情况就是通过叠加算法推荐得到的。

叠加推荐是通过作品的各项指标来进行评估,包括观看时间,点赞数量,评论数量等等,每获得以此叠加推荐,在下一次的表现中便会更好,这种根据阶梯式的权重而运营的,因此走到最后成为现象级的作品特别少。


3、热度推荐

点击查看推荐算法导致短视频作品分发平台中一夜爆火的作品,通过分析后可以发现,这些作品的播放量都在几百万以上,而播放时间,点赞数量和评论的指标也毫不逊色。由此可见,在经过抖音用户的层层检查并且形成热度后,作品才有机会进入热度推荐池,进而被几百万甚至上千万用户观看。而热度推荐是根据时间来进行选择的,因为作品内容能够维持的热度最多也就一个礼拜,除非获得了大量用户的跟风模仿,因此作品博主需要具备持续输出爆款的能力,以此来保证作品热度


抖音短视频的推荐算法特点总体来说就是这3个特点,在掌握好算法特点后在进行作品发布,可以达到事半功倍的效果。


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