抖音的推荐机制是什么?假设抖音是个大鱼塘,而大鱼塘里面又有很多个小鱼塘。而创作的内容好比是鱼儿,客户就是观众。
也就是说:你的内容能否获得流量入口,由客户来决定!
客户对你的认证是通过,视频内容的完播率,点赞数,评论率,转发率,关注来决定的。
抖音的算法,其实是一个漏斗机制,跟今日头条的去中心化的推荐算法原理基本一致。它分为三个步骤:
1、假设每天在抖音上有100万人上传短视频,抖音会随机给每个短视频分配一个平均曝光量的冷启动流量池。比如,每个短视频通过审核发出后,平均有1000次曝光。
2、抖音会从这100万个短视频的1000次曝光,分析点赞、关注、评论、转发等各个维度的数据,从中再挑出各项指标超过10%的视频,每条再平均分配10万次曝光。
3、然后再去看哪些是点赞、关注、转发、评论是超过10%的,再滚进下一轮更大的流量池进行推荐。
所以抖音的推荐机制是比较人性化的,就是喜欢类型的短视频,你会被一直推荐的理由,就是抖音的上瘾模式。
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