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抖音算法机制流程图（抖音推流机制和规则算法）

香香 • • 好文推荐 • 阅读 620

算法推荐机制

抖音算法机制流程图（抖音推流机制和规则算法）

1、算法属性。 算法说起来就大了，所有的都可以归到算法里。这里主要是利用内容标签和用户标签来智能分发视频流量。粉丝数目比较少的新号，一般以算法认识为主，粉丝量多的大号就以用户关系为主了。 2、用户关系，主要是指粉丝的关注。 不是说你的粉丝就一定会刷到你的视频，而是能有更高概率刷到，当然粉丝展现的进口还有手机通知，以及从关注列表里直接观看。我们这里仅仅说的是从首页去刷。当发表一个作品，先推给一小部门粉丝，假如表现好，就继承推给更多的粉丝。有几十万的粉丝的一个号，上一条获得了一百万点赞，但是下一条却依然有不外万的可能。 用户在首页看到的是基于算法+运营匹配的新内容，而不是展现的关注的，从抖音的产品设置上，基于关注的内容权重并不高。 但在近一段的时间，在使用体验上，显著感觉到抖音对于关注关系的内容权重的倾斜。用户在打开抖音后的前十个内容中，已经会泛起好几个关注账号的内容了。并且在未来，还有可能继承加码关注账号的透出权重。不管在什么平台，基于用户关系来发展内容生态，都长短常重要的。 3、实时热度。 实时就是热点挑战话题。实时热度是抖音重要的组成部门，每一个热门会有大量的抖音用户去模仿。好比曾经火爆的拉窗帘，基本上每个玩抖音的都刷到过吧，一些实时热点抖音会先给你推几个，假如你表现出喜欢，那么抖音后面会给你推大量此类的视频。 某一个实时热度，一般可以维持一天左右，相称火爆的可以维持一周左右。某一刻或一段时间，我们会在抖音上面重复刷到某个事件或事物的视频。在策划抖音视频内容的时候，其中一种方法就是紧跟热点。在抖音作中#热点话题也是这个原因。

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