抖音视频算法机制是什么？抖音视频算法分析

对于抖音用户来说，如果想要利用这个平台达到盈利的目的，肯定希望自己的视频可以获得很大的曝光率，今天为大家介绍抖音视频算法机制，下面我们一起来了解一下吧。

抖音视频算法机制是什么?

抖音视频算法机制：抖音采取的是叠加推荐，去中心化。

抖音视频算法分析：

假设每天在抖音上有100万人上传短视频，抖音会随机的给每一个短视频分配初始推荐——200-300播放量。然后从这100万个短视频的初始播放量里面来看，综合评价点赞、关注、评论、转发等数据，然后可能挑出来1万条，在这1万条短视频里面，每一条再平均分配10万次播放量。以此类推，在这1万条里面，再通过这1万次曝光，再去查看哪些是点赞、关注、转发、评论最高的，然后从中间再选出来100条，这100条是已经经过一轮一轮验证过的，一定是完播率、点赞率、留言转发比值最好的。

这些短视频会进入推荐的大流量池，而每天积累出来的精品推荐内容会变成一个越来越大的推荐池，每个用户都会从这个推荐池里被垂直推荐内容。

推荐池内容繁杂，里面有各种类型，这就导致大部分内容时效性不强，衰减速度都很慢，注定累积很多长期霸屏的作品(或优质账号)。若一个账号有爆款作品，并且吸引了大量关注，这个作品会在推荐池里不断翻滚，作品持续跟进，爆款视频会为其他作品带来流量。

在抖音里面，发布了一个视频，取得爆发式的增长。可是去做第二条视频的时候，同样是从零开始的，同样的起点跟当天上传的其他视频去竞争，是没有任何连带关系的。几乎不存在某一天作品爆红，第二天发布新作品也会再次爆红的例子。

一个账号爆款之间会有间隔期(36-48小时)，甚至之前的爆品会被再次挖出来，继续吸引新增垂直用户。

每个作品都有爆款的潜质，如果你认为内容足够好。不要气馁，作品没被推荐，也会进入大流量池滚动，如果滚动期间播放量和点赞、转发、留言比值达到标准，仍会被热推。

有时候会发现之前爆红的作品，又再次涨粉。这种情况大致分为两种解释。

第一，该作品在推荐池里滚动，又再次触发了爆款比值。

第二，新作品为账号带来了新增用户，新增用户对爆款感兴趣，触发了爆款比值。

在以上的内容中为大家分享了抖音视频算法机制，各位等于用户们可以去了解一下，若是想要自己的视频获得很大的曝光率，好好的利用这些算法机制其实是有一定好处的。